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Der Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Engineer (AI-300) Kurs stattet Fachleute mit den Fähigkeiten aus, die erforderlich sind, um maschinelles Lernen in großem Maßstab operationalisiert zu machen. Es konzentriert sich darauf, die Lücke zwischen Data Science und Produktion zu schließen, indem robuste MLOps-Praktiken mit Microsoft Azure-Tools und -Diensten implementiert werden. Die Teilnehmer lernen, wie man maschinelle Lern-Workflows effizient entwickelt, bereitstellt, überwacht und verwaltet, während Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Governance über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg gewährleistet wird.
Bereitet auf Prüfung vor:
Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions AI-300
Bereitet auf die Zertifizierung vor:
Microsoft Certified: Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate
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Overview
Der Kurs „Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Engineer (AI-300)“ vermittelt ein umfassendes Verständnis für die Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. Der Kurs behandelt Themen wie Modellversionierung, CI/CD-Pipelines, Monitoring und Governance und legt dabei besonderen Wert auf die praktische Implementierung unter Verwendung von Azure Machine Learning sowie verwandter Dienste. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen bei der Automatisierung von Workflows, der Verwaltung der Modellleistung und der Sicherstellung operativer Exzellenz. Dieser Kurs bereitet Kandidaten auf die Zertifizierungsprüfung AI-300 vor und bestätigt ihre Fähigkeit, MLOps-Lösungen effektiv zu entwerfen und zu implementieren.
Von Ausbildern geleitete Ausbildung
Persönlicher Lernweg
E-Mail-, Chat- und Telefonsupport
Zertifizierungsgarantie
Für wen ist dieser Kurs geeignet?
Dieser Kurs ist ideal für Data Scientists, Machine Learning Engineers, DevOps-Profis und KI-Praktiker, die maschinelle Lernlösungen operationalisieren möchten. Es eignet sich auch für Fachleute, die für den Einsatz und die Wartung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen verantwortlich sind, sowie für diejenigen, die ihre Fähigkeiten mit der AI-300-Zertifizierung validieren möchten.
Curriculum
Preparation
Bei Readynez bieten wir Ihnen zahlreiche Ressourcen und erfahrene Experten. Daher konnten wir bereits viele zufriedene Kunden gewinnen. Sie können Ihren Kurs also bedenkenlos bei uns belegen. Obwohl für den Kurs keine formalen Voraussetzungen erforderlich sind, kann Ihnen Vorwissen helfen, noch mehr aus der Schulung herauszuholen. Empfohlene Vorkenntnisse finden Sie unten.
Grundlegendes Verständnis von Konzepten und Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens
Vertrautheit mit Python und Data-Science-Tools
Kenntnis der Cloud-Computing-Grundlagen, vorzugsweise Microsoft Azure
Verständnis von DevOps-Prinzipien wie CI/CD-Pipelines
Erfahrung im Umgang mit Datenmodellen oder ML-Projekten ist von Vorteil
Lernen Sie einige der Readynez Instruktoren kennen, die Sie in Ihrem Kurs treffen können. Sie sind Experten, leidenschaftlich bei dem, was sie tun, und engagieren sich für ihre Branche, ihren Bereich und diejenigen, die lernen, erforschen und in ihrer Karriere vorankommen wollen.
Als langjähriger Microsoft MVP und MCT liefert Tiago Costa LIVE-Schulungen, die Expertenwissen mit praktischer Anwendung verbinden. Seine Kurse helfen Fachleuten, praktische Cloud-Fähigkeiten aufzubauen und sich effektiv auf Microsoft-Zertifizierungen vorzubereiten.
FAQs
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Implementierung von MLOps-Praktiken mit Microsoft Azure. Es lehrt, wie man maschinelle Lernmodelle in der Produktion baut, implementiert, überwacht und verwaltet, und bereitet Kandidaten auf die AI-300-Zertifizierungsprüfung vor.
Die Vorbereitung umfasst das Verständnis grundlegender Machine-Learning-Workflows, Azure-Grundlagen und DevOps-Konzepte. Das Überprüfen von Python- und Data-Science-Praktiken hilft ebenfalls, dein Lernen zu maximieren.
Es gibt keine strengen Voraussetzungen, aber Kenntnisse in Machine Learning, Cloud Computing und DevOps-Praktiken werden dringend empfohlen.
Die Kosten variieren je nach Ausbildungsanbieter und Ausführungsform. In der Regel umfasst es von Ausbildern geleitete Schulungen und Kursmaterialien.
Themen umfassen Modelllebenszyklusmanagement, CI/CD-Pipelines für ML, Modellüberwachung, Versionsmanagement, Governance, Azure Machine Learning und Automatisierung von ML-Workflows.
Ja, es bestätigt Ihre Fähigkeit, maschinelle Lernlösungen operationalisiert zu machen – eine zunehmend gefragte Fähigkeit in Branchen, die KI im großen Maßstab einsetzen.
Der Kurs wird typischerweise als kurzes, intensives Trainingsprogramm angeboten, das darauf ausgelegt ist, die Kandidaten effizient auf die Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.
Ja, der Kurs ist sowohl online als auch in von Dozenten geleiteten Formaten mit praxisorientierten Laboren verfügbar.
Der Kurs kann mäßig herausfordernd sein, besonders für Neulinge bei MLOps, aber praktische Labore und strukturiertes Lernen machen ihn machbar.
Bestehen erfordert das erfolgreiche Absolvieren der AI-300-Zertifizierungsprüfung. Die genaue Bestehensquote wird vom Prüfungsanbieter bestimmt und kann variieren.
Bleiben Sie mit Azure-ML-Tools auf dem Laufenden, üben Sie das Bereitstellen von Modellen und arbeiten Sie kontinuierlich mit CI/CD-Pipelines und Überwachungslösungen in realen Umgebungen.
Fachleute mit MLOps-Expertise verdienen je nach Erfahrung, Standort und Rolle typischerweise zwischen 70.000 und 130.000 € jährlich.
Reviews
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Readynez ist der beste Trainingsanbieter, den ich seit vielen Jahren nutze. Ihr Kundenservice ist erstklassig, die Preise sehr wettbewerbsfähig und die Ausbildung ausgezeichnet.
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Der Kurs Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) bietet eine solide Einführung in Cloud Computing und die wichtigsten Azure-Dienste. Er richtet sich an Anfänger, die die wichtigsten Cloud-Konzepte, Azure-Preise, Support und Governance-Tools verstehen möchten. Dieses von einem Trainer geleitete Training bereitet Sie auf das AZ-900 Exam und die Microsoft Certified: Azure Fundamentals Zertifizierung vor.
Der Kurs Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) bietet eine solide Grundlage in den wichtigsten Datenkonzepten und wie diese mit Microsoft Azure-Diensten umgesetzt werden. Sie lernen etwas über relationale und nicht-relationale Daten, Analytik und moderne Datenlösungen in der Cloud. Diese von einem Trainer geleitete Schulung bereitet Sie auf die DP-900-Zertifizierungsprüfung vor, mit Prüfungsvorbereitung und Unlimited Training Option.
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Kasper Meyer Christensen
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