MLOps Grundlagen
MLOps bringt Engineering-Disziplin in den Machine-Learning-Lifecycle: reproduzierbare Experimente, automatisierte Pipelines, Modell-Registry und kontinuierliches Monitoring. Sie lernen, wie ML-Projekte von der explorativen Phase in den Produktionsbetrieb überführt werden und welche Tools und Praktiken den Unterschied zwischen einem einmaligen Experiment und einem zuverlässigen ML-System ausmachen.
Ziele
Sie erwerben praktische Kenntnisse in den wichtigsten MLOps-Disziplinen: Experiment-Tracking mit MLflow, Pipeline-Orchestrierung, Modell-Registry und Deployment-Strategien. Sie können einen MLOps-Workflow für Ihr Team aufsetzen und wissen, wie Modelle nach dem Launch überwacht und aktualisiert werden.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: ML-Lifecycle und MLOps-Reifegrade
- Vom Notebook zum Produktionssystem: typische Herausforderungen
- MLOps-Reifegrade: Level 0 bis Level 2 im Überblick
- Rollen im MLOps-Team: Data Scientist, ML-Engineer und Platform-Engineer
- Tool-Überblick: MLflow, DVC, Kubeflow, ZenML und Vertex AI
Modul 2: Experiment-Tracking und Modell-Registry
- MLflow Tracking: Experimente, Runs, Parameter und Metriken
- Artefakt-Verwaltung: Modelle, Datensätze und Konfigurationen speichern
- MLflow Model Registry: Staging, Production und Archiving
- Versionierung von Daten mit DVC: Daten wie Code behandeln
Modul 3: ML-Pipelines und Automatisierung
- Pipeline-Konzepte: Schritte, Abhängigkeiten und Trigger
- ZenML: einfache, portable ML-Pipelines entwickeln
- Feature Engineering in Pipelines: Preprocessing reproduzierbar machen
- CI/CD für ML: automatisches Training bei neuen Daten oder Code-Änderungen
Modul 4: Modell-Deployment
- Deployment-Strategien: Batch, Real-Time und Streaming
- FastAPI als Model-Serving-Layer: REST-API um ML-Modelle bauen
- Docker und Kubernetes für ML: Modelle containerisiert deployen
- Canary Deployment: neue Modellversionen schrittweise einführen
Modul 5: Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
- Data Drift und Concept Drift: Erkennung und Reaktion
- Modell-Performance überwachen: Metriken, Dashboards und Alerts
- Retraining-Strategien: wann und wie neu trainiert wird
- Feedback-Loops: Produktionsdaten für bessere Modelle nutzen
Kodschul-Trainer & Team
Lernen Sie von Experten - erfahrene Fachleute mit praktischem Know-how
Erfahrene Trainer mit praktischer Technik-Erfahrung
Über 3000 Fachkräfte in zwei Jahren geschult
Praxisnahe Expertise und tiefes Branchenwissen
Wirkungsvolles Lernen mit realen Anwendungen
Über 300+ Projekte gemeinsam abgeschlossen
Selina Schmid
Seminar Manager
Elisa Saleh
Back Office
Lars Gerigk
Portfolio Manager
Sebastian Carnal
HR & People
Ömer Akgeyik
Tech Lead
So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
+Wie hoch sind die Kosten für den Kurs?
+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
+Welche Software oder Tools benötige ich für den Kurs?
+Lassen Sie uns über Ihr nächstes Training sprechen.
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul