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Machine Learning Weiterbildung

Machine Learning Engineer

Bootcamp (5 Monate)
Teilzeit (16 Monate)

Sichere Dir einen anerkannten Abschluss, eine persönliche Betreuung bis zur Einstellung und einen der begehrtesten Berufe auf dem Arbeitsmarkt Рdank unserer Machine Learning Weiterbildung.

UNSERE N√ĄCHSTEN KURSSTARTS SIND:
02. Juli 2024
06. August 2024
10. September 2024
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Unsere Zertifizierung wird von der Pariser Universität La Sorbonne ausgestellt.

Lerninhalte der Machine Learning Weiterbildung

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Programmieren (50 Std.)

  • Grundlagen Python
  • NumPy
  • Pandas
data-viz 

Datenvisualisierung (30 Std.)

  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Bokeh
illu-2 

Machine Learning (45 Std.)

  • Klassifizierung
  • Regression
  • Clustering mit Scikit-learn
illu-3 

Machine Learning f√ľr Fortgeschrittene (45 Std.)

  • Zeitreihendaten
  • Text Mining
  • Dimensionsreduktion
illu-4 

Data Engineering (25 Std.)

  • Datenbank
  • SQL
  • PySpark
illu-1 

Deep Learning (60 Std.)

  • Neuronales Netzwerk
  • CNN & RNN mit Keras
  • Tensorflow
  • PyTorch
 

Komplexe Systeme und KI (25 Std.)

  • Reinforcement Learning
  • Deep RL
illu-2 

Programmieren f√ľr Fortgeschrittene (21 Std.)

  • Webscraping
  • Linux & Bash
  • Git & Github
  • Unit-Tests
 

DataOps - Isolation (29 Std.)

  • FastAPI
  • Docker
  • Flask
  • Bootstraps Festigung
illu-2 

DataOps - Orchestrierung (20 Std.)

  • Kubernetes
  • Airflow
illu-2 

ModelOps (10 Std.)

  • MLflow
  • Data Acculturation

Du erwirbst ein breites Spektrum an Kompetenzen in der K√ľnstlichen Intelligenz, die unter anderem die Konzeption, die Entwicklung sowie auch den praktischen Einsatz umfassen.

Diese Machine Learning Weiterbildung beinhaltet eine Vorbereitung zum Erhalt der AWS-Zertifizierung Cloud Practitioner.

Unser hybrides Lernformat

Die Kombination aus unserer interaktiven Lernplattform und von erfahrenen Data Scientists geleiteten Masterclasses hat bereits √ľber 10.000 Alumni √ľberzeugt und unseren Kursen eine Abschlussquote von √ľber 94 % verliehen!
 
Unsere pädagogische Methode basiert auf dem Prinzip Learning-by-Doing:
 
  • Praktische Anwendung: Alle unsere Lernmodule beinhalten Online-√úbungen, damit Du die im Kurs entwickelten Konzepte direkt anwenden kannst
  • Masterclass: F√ľr jedes Modul werden 1 bis 2 Masterclasses live mit einem Dozierenden organisiert, die es erm√∂glichen, Deine Fragen und eventuelle Probleme zu kl√§ren sowie Methoden und Werkzeuge¬† aus dem Bereich der Data Science zu besprechen.

Die Ziele des Machine Learning Engineers

Der Machine Learning Engineer konzipiert und entwickelt Systeme f√ľr K√ľnstliche Intelligenz (KI), die auf umfangreiche Datens√§tze zugreifen, um Algorithmen zu identifizieren, zu entwickeln und zu generieren. Das Ziel besteht darin, aus diesen Systemen zu lernen und pr√§zise Vorhersagen zu treffen. Er beherrscht den gesamten Prozess des Machine Learnings, angefangen beim Design eines Algorithmus bis hin zur Implementierung und Integration, was du in der Machine Learning Weiterbildung lernst.

Analysieren

Untersuchung und Analyse relevanter Daten, die sich auf den Produktionsprozess des Unternehmens, den Verkauf oder einen bestimmten Satz von Kundendaten beziehen.

Prognostizieren

Das Erstellen von pr√§diktiven Modellen, um Entwicklungen vorherzusagen oder neue Zielwerte f√ľr das Unternehmen zu bestimmen.

Anwenden

Einsatz von Machine- und Deep-Learning-Algorithmen und Bereitstellung von Modellen zu cloud-basierten Lösungen.

Implementieren

Datenanalyse- und Modellierungsergebnisse auswerten, um sie f√ľr andere Abteilungen des Unternehmens lesbar, nutzbar und umsetzbar zu machen.

Entdecke Learn, unsere neue Learning Plattform!

Eine umfangreiche und intuitive Benutzeroberfl√§che f√ľr eine individuelle Lernerfahrung. Profitiere von einer verbesserten Plattform und einer professionellen Betreuung.

Die Schl√ľsselzahlen der Weiterbildung

91 %

Erfolgsquote

95 %

Abschlussquote

97 %

Zufriedenheitsquote

78,7 %

Arbeitsmarkt Eingliederungsquote

Wie kannst Du Deine Machine Learning Weiterbildung finanzieren?

Kosten der Weiterbildung: 9.000 ‚ā¨

F√ľr die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineer kannst Du zwischen mehreren Optionen w√§hlen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist, hast Du gute Chancen auf den Erhalt des Bildungsgutscheins. Dadurch werden die gesamten Weiterbildungskosten f√ľr Dich von der Agentur f√ľr Arbeit bzw. dem Jobcenter √ľbernommen.

Als Arbeitnehmer:in kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht f√ľr Dich ebenfalls die M√∂glichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 667 ‚ā¨ pro Monat mit Deiner Data-Weiterbildung beginnen.¬†

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Willst Du den Job eines Machine Learning Engineers entdecken?

Die Berufe in der Datenwissenschaft entwickeln sich ständig weiter. Es ist wichtig, jeden einzelnen von ihnen zu definieren, um die aktuellen Erwartungen der Unternehmen besser zu verstehen und so die Weiterbildungs- und Einstellungsmöglichkeiten aufeinander abzustimmen.

Dazu gehört auch der Machine Learning Engineer, ein Beruf, der sich in voller Expansion befindet. Lade Dir den vollständigen Merkzettel herunter und erhalte alle Informationen, die Du benötigst: erwartete Fähigkeiten, Tools und Technologien, Karriereaussichten und Gehalt.

Das sagen unsere Alumni zur DataScientest Weiterbildung!

Patricia Jan, Data Scientist und Alumni von DataScientest, erzählt Euch heute in einem Video, ihre Erfahrungen der Weiterbildung und welche Rolle Data in ihrem Alltag spielt!

ūüéČ M√∂chtest auch Du mit einem unserer Kurse durchstarten? Jeden Monat werden starten neue Kurse und gute Nachrichten: Wir haben gerade den MLOps-Kurs gestartet, um die Weiterbildung zum Data Scientist zu erweitern!

Du hast die Fragen? Wir haben die Antworten!

Akkordeon Inhalt

Mit der Entwicklung der Bed√ľrfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Professionelle Expert:innen der Data Welt stehen vor der Herausforderung, der hohen Nachfrage nach technischem Wissen im Bereich des Modelltrainings nachzukommen. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegen√ľber.

Organisationen, Unternehmen, der √∂ffentliche Sektor und Verb√§nde m√ľssen ihren Kund:innen, Partner:innen oder der √Ėffentlichkeit zunehmend Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Machine Learning zur Verf√ľgung stellen.

Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.

Der Machine Learning Engineer ist ein vielseitiger Experte, der einen wichtigen Platz in Data Science Teams einnimmt.

Der Machine Learning Engineer hat die gleichen Aufgaben wie der Data Scientist. Wie dieser entwickelt er Machine Learning Algorithmen, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen. Zusätzlich kann der Machine Learning Engineer diese Modelle zum Beispiel in der Cloud einsetzen.

Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gef√ľhlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.

Ein Machine Learning Engineer ist auch daf√ľr verantwortlich, die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anzuleiten.

Die Aufgaben sind also vielf√§ltig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige L√∂sungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten L√∂sungen eine aktive Rolle √ľbernehmen. Au√üerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken f√ľr die Entwicklung dieser L√∂sungen zu verstehen.

Hier sind einige Aufgaben des Machine Learning Engineers:

  • Algorithmen f√ľr maschinelles und tiefes Lernen in die Produktion einf√ľhren
  • Beherrschen der Techniken zur Manipulation und Vorverarbeitung von Daten
  • APIs entwickeln
  • Automatisieren des Trainings von Vorhersagemodellen und Bereitstellung in der Cloud (Containerisierung)
Akkordeon Inhalt

Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, solltest Du gute Kenntnisse in Mathematik bzw. Statistik haben, die beispielsweise durch einen Bachelorabschluss nachgewisen werden können.

Dar√ľber hinaus ist das Programmieren f√ľr die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerl√§sslich. Hierf√ľr ist ein gewisses Ma√ü an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen auf Englisch sind, solltest Du gut Englisch sprechen.

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.

Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Dieser behandelt im Wesentlichen mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.

Sobald Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams erneut mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, die Finanzierungsm√∂glichkeiten und eventuelle weitere Fragen zur Weiterbildung zu besprechen. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen.¬†Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit daf√ľr entscheiden, aufzuh√∂ren. Wenn Du Dich dann f√ľr die Weiterbildung bei uns entscheidest, wird Dich unser Team auch weiter bei allem unterst√ľtzen. Schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineert k√ľmmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.

Am Ende Deines Kurses weißt Du:

  • Wie man Daten aufbereitet, eine Datenanalysestrategie erstellt und die Python-Programmierung beherrscht.
  • Wie Vorhersagemodelle f√ľr maschinelles Lernen erstellt werden und die Aktualisierung dieser Modelle zu automatisieren.
  • Wie man neuronale Netze manipuliert und Algorithmen f√ľr Computer Vision oder Natural Language Processing implementiert.
  • Wie Modelle der K√ľnstlichen Intelligenz in einem Produktionskontext genutzt werden.
  • Einen klassischen Algorithmus f√ľr maschinelles Lernen zu implementieren und ihn auf Textdaten anzuwenden.
  • Modelle in Cloud-L√∂sungen bereitzustellen.
  • Datenvisualisierungen zu erstellen, die eine Bewertung der Ergebnisse erm√∂glichen.

Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es Dir erm√∂glichen, die f√ľr den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen F√§higkeiten zu erlernen.

Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data Science Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.

Während der Weiterbildung wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.

Bei einem Gesamtstundenvolumen von 550 Trainingsstunden finden 80 % Deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 20 % in Form einer Masterclass abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.

Neben der Plattform und den Masterclasses arbeitest Du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es Dir ermöglicht, sie direkt anzuwenden.

Je nach gewählter Weiterbildungsform (Bootcamp oder Teilzeit-Format) variiert die Weiterbildungsdauer. Der Inhalt bleibt derselbe, jedoch ist die Anzahl der wöchentlichen Kursstunden je nach Format unterschiedlich: 35-40 Stunden pro Woche beim Bootcamp und 10-12 Stunden pro Woche beim Teilzeit-Format.

Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr dar√ľber.

Ja, klar! Und wer k√∂nnte Dich besser unterst√ľtzen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen f√ľr theoretische sowie praktische Fragen zur Verf√ľgung und sind p√§dagogisch geschult.¬†

Um den Abschluss und das Engagement zu gew√§hrleisten, verfolgen unsere Lehrkr√§fte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich √ľber einen l√§ngeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!¬†

Schlie√ülich werden die Aufgaben sowie schriftliche und m√ľndliche Pr√ľfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein H√∂chstma√ü an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon √ľberzeugt, dass nur eine pers√∂nliche Betreuung die Qualit√§t des Lernens gew√§hrleistet!

Während Deiner Weiterbildung wirst Du ein Abschlussprojekt als Machine Learning Engineer leiten.  

Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt.

Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.

Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:

  • Informations√ľbermittlung¬†
  • Vorstellung und Verst√§ndigung der Ergebnisse¬†
  • Datenvisualisierung (Dashboard, Streamlit ‚Ķ)

 

Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen gro√üen Teil der Zeit in die Durchf√ľhrung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel der Zeit, die Du f√ľr die Weiterbildung aufwendest, wird in dieses Projekt flie√üen.

Das Projekt wird mit Pr√ľfungen und Pr√§sentationen von Deinem Dozenten begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verst√§ndnis w√§hrend Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.

Laut den Datenmanagern der gr√∂√üten CAC 40 Konzerne ist es f√ľr einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man m√ľndlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngesch√§ft des Unternehmens zu beherrschen.

Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan ber√ľcksichtigt, der auch Soft Skills miteinbezieht:

  • Die schriftliche und m√ľndliche Verteidigung des Projekts, bei der diese F√§higkeiten entwickelt werden k√∂nnen
  • Masterclass zum Projektmanagement und zur Interpretation der Ergebnisse
  • Masterclass zu den Best Practices in der „Datenvisualisierung“ und zu speziellen Tools

Außerdem hast Du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.

Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Machine Learning Engineer bekommst Du ein Zertifikat der französischen Elite-Universität Paris-Sorbonne.

Dar√ľber hinaus genie√üt DataScientest als B2B-Marktf√ľhrer im Bereich Data Science Weiterbildung einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gew√§hrleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.

Akkordeon Inhalt

Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche T√§tigkeit aus√ľbt.

Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 ‚ā¨ und 40.000 ‚ā¨/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 ‚ā¨/Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 ‚ā¨ pro Jahr, w√§hrend es in den Vereinigten Staaten √ľber hunderttausend Euro betragen kann!

Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt f√ľr maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskr√§ften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu k√∂nnen, und haben M√ľhe, die richtigen Profile zu finden. Das √∂ffnet die T√ľren f√ľr Bewerber/innen noch mehr und setzt die Geh√§lter unter Druck!

Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.

Akkordeon Inhalt

Unsere Data Scientists verschicken regelm√§√üig Newsletter. Diese sind eine zuverl√§ssige Quelle f√ľr Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Au√üerdem w√§chst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die M√∂glichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe f√ľr seine Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.

Die  DatAlumni Community,  ist eine LinkedIn-Community, die DataScientest-Alumni zusammenbringt. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technologische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.

Dar√ľber hinaus wird DataScientest in den kommenden Wochen ein Trombinoskop einf√ľhren, das Alumni in Kontakt bringt.

Am Anfang begleitete DataScientest die Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind starke Verbindungen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.

Aufgrund unserer Erfahrung mit Großunternehmen organisieren wir regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.

Am ersten Tag wird dir eine Plattform f√ľr Karrieredienste mit allen f√ľr deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.

Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung deiner Weiterbildung.

Morgane und Estelle, unsere Karrieremanager, sind w√§hrend deiner gesamten Weiterbildung f√ľr dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um dich zu beraten und alle Fragen zu deinem Karriereplan zu beantworten.

Dar√ľber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:

  • Ein Workshop, der dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes LinkedIn Profil zu erstellen,
  • Ein Workshop, der dir hilft, deine Jobsuche strategisch zu planen, mit verschiedenen Themen zu Pr√§sentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und technischem Testtraining.

Zus√§tzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bed√ľrfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgef√ľhrt, um dich bei deiner Jobsuche zu unterst√ľtzen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien ver√∂ffentlicht werden).

Um mehr √ľber alle karrieref√∂rdernden Ma√ünahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.

Der Beruf
Akkordeon Inhalt

Mit der Entwicklung der Bed√ľrfnisse und Aufgaben des Data Science Teams ist der Machine Learning Engineer entstanden. Professionelle Expert:innen der Data Welt stehen vor der Herausforderung, der hohen Nachfrage nach technischem Wissen im Bereich des Modelltrainings nachzukommen. Unternehmen sehen sich daher einem wachsenden Bedarf an Automatisierung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen in der Cloud gegen√ľber.

Organisationen, Unternehmen, der √∂ffentliche Sektor und Verb√§nde m√ľssen ihren Kund:innen, Partner:innen oder der √Ėffentlichkeit zunehmend Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Machine Learning zur Verf√ľgung stellen.

Die Aufgabe des Machine Learning Engineers ist es, ein auf Machine Learning basierendes Vorhersagemodell zu erstellen, es zu konditionieren (dank APIs und Containern), es zu testen (mit Unit-Tests) und seine Bereitstellung auf einem Kubernetes-Cluster einzurichten.

Der Machine Learning Engineer ist ein vielseitiger Experte, der einen wichtigen Platz in Data Science Teams einnimmt.

Der Machine Learning Engineer hat die gleichen Aufgaben wie der Data Scientist. Wie dieser entwickelt er Machine Learning Algorithmen, um Klassifizierungs- und Empfehlungsprobleme zu lösen. Zusätzlich kann der Machine Learning Engineer diese Modelle zum Beispiel in der Cloud einsetzen.

Ein Machine Learning Engineer kann sich in vielen Bereichen entfalten. Er wird insbesondere an der Erkennung von Anomalien, der Erkennung von Betrug, dem Suchranking, der Klassifizierung von Texten und Gef√ľhlen, der Spam-Erkennung und vielen anderen Aspekten des maschinellen Lernens arbeiten.

Ein Machine Learning Engineer ist auch daf√ľr verantwortlich, die Nutzung von Technologien, Daten und Machine Learning anzuleiten.

Die Aufgaben sind also vielf√§ltig und abwechslungsreich. Vor allem wendet er Softwareentwicklungspraktiken und -standards an, um robuste und langlebige L√∂sungen zu entwickeln. Dazu muss er in jedem Teil des Entwicklungslebenszyklus von Machine Learning-basierten L√∂sungen eine aktive Rolle √ľbernehmen. Au√üerdem muss er nicht-technische Teams anleiten, die besten Praktiken f√ľr die Entwicklung dieser L√∂sungen zu verstehen.

Hier sind einige Aufgaben des Machine Learning Engineers:

  • Algorithmen f√ľr maschinelles und tiefes Lernen in die Produktion einf√ľhren
  • Beherrschen der Techniken zur Manipulation und Vorverarbeitung von Daten
  • APIs entwickeln
  • Automatisieren des Trainings von Vorhersagemodellen und Bereitstellung in der Cloud (Containerisierung)
Die Weiterbildung
Akkordeon Inhalt

Um an der Weiterbildung zum Machine Learning Engineer teilzunehmen, solltest Du gute Kenntnisse in Mathematik bzw. Statistik haben, die beispielsweise durch einen Bachelorabschluss nachgewisen werden können.

Dar√ľber hinaus ist das Programmieren f√ľr die Entwicklung und Produktion eines jeden Machine Learning-Projekts unerl√§sslich. Hierf√ľr ist ein gewisses Ma√ü an Programmierkenntnissen von Vorteil. Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen auf Englisch sind, solltest Du gut Englisch sprechen.

Nachdem Du Dich auf der Website registriert hast, werden wir Dich kontaktieren, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Unser Ziel: Deine Erwartungen mit unseren Weiterbildungen in Einklang bringen.

Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, wirst Du einen technischen Einstufungstest absolvieren. Dieser behandelt im Wesentlichen mathematische Fragen, die sich vor allem mit den Grundbegriffen in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Analyse und Algebra befassen.

Sobald Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams erneut mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, die Finanzierungsm√∂glichkeiten und eventuelle weitere Fragen zur Weiterbildung zu besprechen. Dann muss nur noch ein Startdatum ausgemacht werden und Deine Weiterbildung kann beginnen.¬†Bei DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit daf√ľr entscheiden, aufzuh√∂ren. Wenn Du Dich dann f√ľr die Weiterbildung bei uns entscheidest, wird Dich unser Team auch weiter bei allem unterst√ľtzen. Schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum Machine Learning Engineert k√ľmmern sich unsere Teams darum, Dich in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es bei der berufsbegleitenden Weiterbildung oder beim Bootcamp.

Am Ende Deines Kurses weißt Du:

  • Wie man Daten aufbereitet, eine Datenanalysestrategie erstellt und die Python-Programmierung beherrscht.
  • Wie Vorhersagemodelle f√ľr maschinelles Lernen erstellt werden und die Aktualisierung dieser Modelle zu automatisieren.
  • Wie man neuronale Netze manipuliert und Algorithmen f√ľr Computer Vision oder Natural Language Processing implementiert.
  • Wie Modelle der K√ľnstlichen Intelligenz in einem Produktionskontext genutzt werden.
  • Einen klassischen Algorithmus f√ľr maschinelles Lernen zu implementieren und ihn auf Textdaten anzuwenden.
  • Modelle in Cloud-L√∂sungen bereitzustellen.
  • Datenvisualisierungen zu erstellen, die eine Bewertung der Ergebnisse erm√∂glichen.
Der Lehrplan

Der Kurs basiert auf Sequenzen, die in Module unterteilt sind, die es Dir erm√∂glichen, die f√ľr den Beruf des Machine Learning Engineers notwendigen F√§higkeiten zu erlernen.

Dank unserer Studien mit unseren DataBoss- und Alumni-Communities konnten unsere Data Science Experten einen Kurs entwickeln, der genau den Fähigkeiten entspricht, die von Unternehmen gesucht werden.

Während der Weiterbildung wirst Du lernen, die folgenden Tools zu beherrschen: Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow.

Bei einem Gesamtstundenvolumen von 550 Trainingsstunden finden 80 % Deines Trainings auf einer personalisierten Coaching-Plattform statt, während die restlichen 20 % in Form einer Masterclass abgehalten werden, in der ein erfahrener Lehrer einen Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.

Neben der Plattform und den Masterclasses arbeitest Du an einem gemeinsamen Projekt, das die erworbenen Kenntnisse bestätigt und es Dir ermöglicht, sie direkt anzuwenden.

Je nach gewählter Weiterbildungsform (Bootcamp oder Teilzeit-Format) variiert die Weiterbildungsdauer. Der Inhalt bleibt derselbe, jedoch ist die Anzahl der wöchentlichen Kursstunden je nach Format unterschiedlich: 35-40 Stunden pro Woche beim Bootcamp und 10-12 Stunden pro Woche beim Teilzeit-Format.

Vereinbare jetzt einen Termin und erfahre mehr dar√ľber.

Ja, klar! Und wer k√∂nnte Dich besser unterst√ľtzen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen f√ľr theoretische sowie praktische Fragen zur Verf√ľgung und sind p√§dagogisch geschult.¬†

Um den Abschluss und das Engagement zu gew√§hrleisten, verfolgen unsere Lehrkr√§fte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich √ľber einen l√§ngeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!¬†

Schlie√ülich werden die Aufgaben sowie schriftliche und m√ľndliche Pr√ľfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein H√∂chstma√ü an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon √ľberzeugt, dass nur eine pers√∂nliche Betreuung die Qualit√§t des Lernens gew√§hrleistet!

Während Deiner Weiterbildung wirst Du ein Abschlussprojekt als Machine Learning Engineer leiten.  

Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt.

Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.

Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:

  • Informations√ľbermittlung¬†
  • Vorstellung und Verst√§ndigung der Ergebnisse¬†
  • Datenvisualisierung (Dashboard, Streamlit ‚Ķ)

 

Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen gro√üen Teil der Zeit in die Durchf√ľhrung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel der Zeit, die Du f√ľr die Weiterbildung aufwendest, wird in dieses Projekt flie√üen.

Das Projekt wird mit Pr√ľfungen und Pr√§sentationen von Deinem Dozenten begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verst√§ndnis w√§hrend Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.

Laut den Datenmanagern der gr√∂√üten CAC 40 Konzerne ist es f√ľr einen Machine Learning Engineer wichtiger zu wissen, wie man m√ľndlich und schriftlich kommuniziert, als das Kerngesch√§ft des Unternehmens zu beherrschen.

Deshalb haben wir dies in unserem Lehrplan ber√ľcksichtigt, der auch Soft Skills miteinbezieht:

  • Die schriftliche und m√ľndliche Verteidigung des Projekts, bei der diese F√§higkeiten entwickelt werden k√∂nnen
  • Masterclass zum Projektmanagement und zur Interpretation der Ergebnisse
  • Masterclass zu den Best Practices in der „Datenvisualisierung“ und zu speziellen Tools

Außerdem hast Du die Möglichkeit, an Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coachings durch Berufsberater und das DataScientest-Personalteam teilzunehmen.

Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Machine Learning Engineer bekommst Du ein Zertifikat der französischen Elite-Universität Paris-Sorbonne.

Dar√ľber hinaus genie√üt DataScientest als B2B-Marktf√ľhrer im Bereich Data Science Weiterbildung einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gew√§hrleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.

Die Karriere
Akkordeon Inhalt

Wie beim Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer variiert das Gehalt, auf das ein Machine Learning Engineer Anspruch hat, je nach seiner Erfahrung, dem Unternehmen, das ihn einstellt, und der Stadt, in der er seine berufliche T√§tigkeit aus√ľbt.

Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 ‚ā¨ und 40.000 ‚ā¨/Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 ‚ā¨/Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 ‚ā¨ pro Jahr, w√§hrend es in den Vereinigten Staaten √ľber hunderttausend Euro betragen kann!

Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Stellenangebot im Bereich KI und insbesondere im Bereich Machine Learning Engineering boomt. Auf dem Arbeitsmarkt f√ľr maschinelles Lernen herrscht derzeit sogar ein Mangel an Arbeitskr√§ften. Die Unternehmen werden sich immer mehr des Mehrwerts von Machine Learning bewusst, um ihre Daten besser und effektiver nutzen zu k√∂nnen, und haben M√ľhe, die richtigen Profile zu finden. Das √∂ffnet die T√ľren f√ľr Bewerber/innen noch mehr und setzt die Geh√§lter unter Druck!

Heute gibt es kaum noch Branchen, die nicht um Talente konkurrieren. Die Anwendungen des maschinellen Lernens betreffen sowohl den Bildungsbereich als auch das Gesundheitswesen, die Industrie, die IT, etc. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.

Weitere Angebote
Akkordeon Inhalt

Unsere Data Scientists verschicken regelm√§√üig Newsletter. Diese sind eine zuverl√§ssige Quelle f√ľr Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.

Au√üerdem w√§chst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die M√∂glichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe f√ľr seine Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.

Die  DatAlumni Community,  ist eine LinkedIn-Community, die DataScientest-Alumni zusammenbringt. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technologische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt.

Dar√ľber hinaus wird DataScientest in den kommenden Wochen ein Trombinoskop einf√ľhren, das Alumni in Kontakt bringt.

Am Anfang begleitete DataScientest die Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind starke Verbindungen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.

Aufgrund unserer Erfahrung mit Großunternehmen organisieren wir regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.

Am ersten Tag wird dir eine Plattform f√ľr Karrieredienste mit allen f√ľr deine Arbeitssuche wichtigen Workshops vorgestellt.

Du kannst kontinuierlich darauf zugreifen, auch nach Beendigung deiner Weiterbildung.

Morgane und Estelle, unsere Karrieremanager, sind w√§hrend deiner gesamten Weiterbildung f√ľr dich da. Du kannst einen individuellen Termin mit ihnen vereinbaren, um dich zu beraten und alle Fragen zu deinem Karriereplan zu beantworten.

Dar√ľber hinaus werden jeden Monat Karriereworkshops organisiert:

  • Ein Workshop, der dir hilft, einen guten Lebenslauf und ein datenorientiertes LinkedIn Profil zu erstellen,
  • Ein Workshop, der dir hilft, deine Jobsuche strategisch zu planen, mit verschiedenen Themen zu Pr√§sentation, Karrierewechsel, Gehaltsverhandlungen und technischem Testtraining.

Zus√§tzlich zu diesen Themen gibt es weitere Workshops, die je nach den individuellen Bed√ľrfnissen festgelegt werden. Andererseits werden konkrete Aktionen durchgef√ľhrt, um dich bei deiner Jobsuche zu unterst√ľtzen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, die Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsaktionen zur Steigerung deiner Sichtbarkeit (Lebenslaufwettbewerb, DataDays, Projektartikel, die im Blog und in externen Referenzmedien ver√∂ffentlicht werden).

Um mehr √ľber alle karrieref√∂rdernden Ma√ünahmen von DataScientest zu erfahren, klicke auf diesen Link.

Haben wir Dein Interesse geweckt?‚Äč