AWS - MLOps Engineering on AWS

• Kurzbeschreibung

  In dem Seminar "AWS - MLOps Engineering on AWS (MLOE)", aufbauend auf der vorherrschenden DevOps-Praxis in der Softwareentwicklung, lernen Sie, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen.

• Kursinfo kursawr

  Der Kurs AWS - MLOps Engineering on AWS (MLOE) baut auf der in der Softwareentwicklung vorherrschenden DevOps-Praxis auf und erweitert sie, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Die Bedeutung von Daten, Modellen und Code für erfolgreiche ML-Bereitstellungen wird vermittelt. Im Kurs wird der Einsatz von Tools, Automatisierung, Prozessen und Teamwork demonstriert, um die Herausforderungen zu bewältigen, die mit Übergaben zwischen Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und dem Betrieb verbunden sind. Die Verwendung von Werkzeugen und Prozessen zur Überwachung und Ergreifung von Maßnahmen wird diskutiert, wenn die Modellvorhersage in der Produktion von vereinbarten Leistungskennzahlen abweicht.

  Optional erstellen Sie einen MLOps-Aktionsplan für ihre Organisation durch tägliche Reflexion der Unterrichts- und Laborinhalte sowie durch Gespräche mit Kollegen und Dozenten.

  Angesprochener Teilnehmerkreis:

  • DevOps Engineers
  • ML Engineers
  • Entwickler/Betriebe mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen
    

  Hinweis:
  Kurssprache ist Deutsch, die Unterlagen sind in englischer Sprache (teilweise in digitaler Form).
  

• Seminar- bzw. Schulungsinhalte

  • Einführung in MLOps
    • Operationen des maschinellen Lernens
    • Ziele von MLOps
    • Kommunikation
    • Von DevOps zu MLOps
    • ML-Arbeitsablauf
    • Umfang
    • MLOps-Sicht auf den ML-Workflow
    • MLOps-Fälle
  • MLOps-Entwicklung
    • Einführung in das Erstellen, Trainieren und Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen
    • MLOps-Sicherheit
    • Automatisieren
    • Apache Airflow
    • Kubernetes-Integration für MLOps
    • Amazon SageMaker für MLOps
    • Bringen Sie Ihren eigenen Algorithmus in eine MLOps-Pipeline ein
    • Amazon SageMaker
    • Einführung in das Erstellen, Trainieren und Bewerten von Modellen für maschinelles Lernen
    • Code und Bereitstellung Ihres ML-Modells mit AWS CodeBuild
    • Das Arbeitsbuch zum MLOps-Aktionsplan
  • MLOps-Bereitstellung
    • Einführung in die Bereitstellungsvorgänge
    • Modell-Paketierung
    • Inferenz
    • Einsetzen des Modells in der Produktion
    • SageMaker Produktionsvarianten
    • Strategien für den Einsatz
    • Einsatz an der Grenze
    • Durchführen von A/B-Tests
    • MLOps-Aktionsplan Arbeitsbuch
  • Modellüberwachung und Betrieb
    • Fehlersuche in Ihrer Pipeline
    • Die Bedeutung der Überwachung
    • Überwachung durch Design
    • Überwachen Sie Ihr ML-Modell
    • Human-in-the-loop
    • Amazon SageMaker Modell-Monitor
    • Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, Model Registry und Feature Store
    • Lösen des Problems/der Probleme
    • Das MLOps Action Plan Workbook
  • Nachbereitung
    • Nachbearbeitung der MLOps-Aktionsplan-Arbeitsmappe

• Seminar- bzw. Schulungsvoraussetzungen

  Erforderlich:

  • AWS Technical Essentials (AWSE)
  • DevOps Engineering on AWS (AWSDEVOPS)
  • Practical Data Science with Amazon SageMaker (PDSASM)
    

  Zusätzlich Empfohlen:

  • The Elements of Data Science (digitaler Kurs) oder gleichwertige Erfahrung
  • Machine Learning Terminology and Process (digitaler Kurs)

• Seminarart

  Dieses Seminar können Sie als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier.

Anmeldung

• Statistiken

  38 Kunden haben bereits die Schulung:
  AWS - MLOps Engineering on AWS gebucht. (innerhalb der letzten 24 Monate als offenes Seminar, Firmenschulung oder Workshop)
  

• Ihre Vorteile

  • Schulungsexperte seit 1985

    Wir haben mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung. Dabei setzen wir auf Trainerinnen und Trainer mit langjähriger didaktischer und praktischer Erfahrung.

  • Durchführung ab 1 Teilnehmenden

    Unser Ziel ist es, Ihnen schnellstmöglich den gewünschten Kurs anzubieten. Aus diesem Grund führen wir einen Großteil unserer Seminare ab einer Person durch. Das bietet Ihnen Planungssicherheit und bringt Sie schnell an Ihr Ziel.

  • Qualitätsgarantie

    Wir möchten Sie mit unseren Seminaren begeistern. Sollten Sie mit einer PC-COLLEGE- Schulung nicht zufrieden sein und uns dies innerhalb von 14 Tagen schriftlich mitteilen, können Sie das Seminar am selben Standort kostenfrei wiederholen.

  • ... alle Vorteile auf einen Blick

• Terminübersicht

  SeNr.	Seminar	Termin	Dauer	Standorte
  AWR 250127FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	27.01. - 29.01.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 250324FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	24.03. - 26.03.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 250519FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	19.05. - 21.05.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 250602FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	02.06. - 04.06.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 250721FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	21.07. - 23.07.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 250908FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	08.09. - 10.09.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 251006FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	06.10. - 08.10.2025	3 Tage	Live-Online-Training
  AWR 251117FL	AWS - MLOps Engineering on AWS	17.11. - 19.11.2025	3 Tage	Live-Online-Training

• Seminarübersichten

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