JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.
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Lerne, wie Du Deine KI-Modelle realisieren und anwenden kannst.
1. Fortgeschrittene Programmierung (26h)
Webscraping, Linux-Programmierung Bash, Git/Github und Unit-Tests
2. DataOps - Isolation (32h)
FastAPI, API-Sicherheit, Docker, Flask und Bootstraps
3. DataOps - Orchestrierung (20h)
Kubernetes, Airflow
4. ModelOps (12h)
MLFlow und Acculturation Data
2. DataOps - Isolation (32h)
FastAPI, API-Sicherheit, Docker, Flask und Bootstraps
4. ModelOps (12h)
MLFlow und Acculturation Data
Das Ziel eines MLOps-Teams ist es, den Einsatz von Machine-Learning-Modellen im Softwaresystem des Unternehmens zu automatisieren. Anders gesagt: Es geht darum, die kompletten Schritte des „ML“-Workflows ohne manuelle Eingriffe zu automatisieren.
Die grundlegenden Tools für eine weiterführende Programmierung erwerben
In der Lage sein, eine API aufzubauen, einzusetzen und zu sichern
Du kannst Deine staatlich anerkannte Ausbildung MLOps zum Teil über den Bildungsgutschein finanzieren!
Wenn Du auf Arbeitssuche bist, kann die Fortbildung zu 100 % von der Agentur für Arbeit übernommen werden.
Wenn Du ArbeitnehmerIn bist, kannst Du Dein Unternehmen bitten, Dir die Weiterbildung zu finanzieren. Die verbleibenden Kosten können in bis zu 12 Raten bezahlt werden.
Noch vor wenigen Jahren stellten Unternehmen, um von Daten zu profitieren, lediglich Data Scientists und Machine Learning-Experten ein.
Diese Fachleute konnten Vorhersagemodelle erstellen, mit denen Unternehmen ihre Arbeitsabläufe automatisieren und wichtige Entscheidungen treffen konnten.
Allerdings scheiterten Machine-Learning-Projekte, wenn sie in Produktion gehen sollten. Unternehmen verpassten Chancen und die Kunden waren unzufrieden.
Data Scientists konzentrieren sich ausschließlich auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Sobald sie in den Händen des Endnutzers sind, gibt es kein System, das sicherstellt, dass diese Modelle in der realen Welt und in einer anderen Umgebung als der, in der sie trainiert wurden, richtig funktionieren.
Die reale Welt ist jedoch unvorhersehbar und verändert sich ständig. Deshalb kann sich die Leistung eines Machine-Learning-Modells von einem Tag auf den anderen drastisch ändern.
Zum Beispiel kann die kleinste Änderung in der Trainingsdatenbank die Genauigkeit des Modells beeinflussen. Dieses Phänomen wird als „Data Drift“ bezeichnet und muss schnell erkannt werden, um das Modell zu aktualisieren, bevor es verzerrt wird.
Ebenso verursacht die Saisonalität regelmäßige und vorhersehbare Änderungen an den Daten in bestimmten Zeitintervallen. Machine-Learning-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um diese saisonalen Veränderungen zu berücksichtigen.
Außerdem sind viele Machine-Learning-Modelle nicht für die Produktion geeignet, weil sie die großen Datenmengen, die in Echtzeit in das System einfließen, nicht bewältigen können.
Diese Phänomene, die mit fehlenden Verfahren für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zusammenhängen, können einen äußerst negativen Einfluss auf die Leistung der Algorithmen in der Produktion haben. Um dieses Problem zu beheben, wurde der Beruf des MLOps (Machine Learning Operations) ins Leben gerufen.
Ein MLOps verfügt sowohl über Machine-Learning- als auch über Operations-Kenntnisse. Seine Aufgabe ist es, den Workflow zu unterstützen, der auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen folgt.
Die Aufgabe des MLOps umfasst den Einsatz und die kontinuierliche Wartung von Machine-Learning-Modellen. Dieser Beruf liegt an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Engineering und DevOps.
Eine seiner Aufgaben ist das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn für die Produktion bereitzustellen. Er muss dafür sorgen, dass die von den Data Scientists vorgenommenen Codeänderungen stabil und schnell an die Produktion ausgeliefert werden.
Diese Fachkraft ist sowohl für den Einsatz des Modells als auch für die laufende Wartung verantwortlich. Er/sie verfügt über umfassende Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen,
Er ist auch ein Experte für DevOps: die Methodik der Softwareentwicklung, die auf der Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Betriebsteams und der Automatisierung von Arbeitsabläufen beruht.
Die Rolle des MLOps-Ingenieurs ist dem DevOps-Ingenieurs sehr ähnlich, der Hauptunterschied besteht jedoch in der Nutzung von Machine-Learning-Modellen. Er beherrscht auch die Automatisierung durch CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Deployment).
Die Data-Science-Teams bauen das Machine-Learning-Modell, aber der MLOps kümmert sich um die Änderungen am Code für den Einsatz. Es integriert das Machine-Learning-Modell in die bestehende Dateninfrastruktur des Unternehmens und optimiert es, damit es große Datenmengen in einer Produktionsumgebung bewältigen kann.
Sobald Du Dich auf unserer Website registriert hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams mit Dir in Verbindung setzen, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Damit soll sichergestellt werden, dass die Weiterbildung, die Du absolvieren möchtest, Deinen Erwartungen entspricht.
Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, musst du einen technischen Einstufungstest schreiben. Er umfasst mathematische Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung/Statistik und grundlegende Algebra.
Ein Mitglied unseres Zulassungsteams wird sich dann mit Dir in Verbindung setzen, um Dir die Ergebnisse mitzuteilen und mit Dir über Deine Motivation und die Relevanz Deines Projekts zu sprechen. Mit DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören.
Die Anmeldephase beginnt erst, wenn das Projekt bestätigt wurde. Von da an kümmern sich unsere Teams darum, Dich schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum/r Data Analyst in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es als berufsbegleitende Weiterbildung oder als Intensivkurs.
Du kannst natürlich auch direkt einen Termin vereinbaren, indem du hier klickst!
Anschließend wirst Du zu einem technischen Einstufungstest weitergeleitet, der uns zeigt, mit welchen Grundlagen du beginnst.
Wenn Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, Deine Motivation und die Umsetzbarkeit Deines Weiterbildungsprojekts zu besprechen.
Wenn Dein Projekt bestätigt wurde, kannst Du Dich anmelden. Unser Team wird Dich bei den weiteren Schritten bis zu Deinem Weiterbildungsabschluss begleiten.
DataScientest ist die einzige Organisation, die hybride Weiterbildungen anbietet.
Dies bedeutet, dass 85 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 15% in Form von Meisterklassen per Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und erlaubt es unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.
Entdecke unsere Pädagogik in 2 Minuten mit diesem Video
Natürlich! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm aufgebaut haben. Sie stehen Dir bei allen Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch, zur Verfügung und haben ein offenes Ohr für Dich.
Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Um in den MLOps-Kurs aufgenommen zu werden, solltest du zumindest eine erste Weiterbildung zum Data Scientist bei einer anerkannten Ausbildungsorganisation oder eine zweijährige Berufserfahrung als Data Scientist in einem Unternehmen erworben haben.
Die Programmierung ist besonders wichtig, um ein Machine-Learning-Projekt zu realisieren. Deshalb ist Dein Interesse für die Programmierung sehr gerne gesehen.
Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, solltest du die englische Sprache gut beherrschen.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers relevant sind.
Dank unserer Umfragen bei unseren DataBoss-Communities, Absolventen usw. konnten unsere Experten für Data Science einen Studiengang zusammenstellen, der genau denen von Personalvermittlern gesuchten Kompetenzen entspricht.
Während des gesamten Kurses wirst Du die folgenden Tools beherrschen : Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow …
Bei einem Gesamtstundenzahl von 150 Stunden findet Deine Ausbildung zu 85% auf einer Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 15% in Form von Meisterklassen stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Meisterklassen wirst Du an einem Leitprojekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Der MLOps-Kurs ist nur im „Teilzeit“-Format verfügbar. Du kannst den Kurs in 10 Stunden pro Woche über einen Zeitraum von vier Monaten absolvieren.
Am Ende Deiner Weiterbildung wirst Du :
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.
Es handelt sich auch um ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
So handelt es sich um ein Projekt, das eine echte Investition erfordert: Mindestens ein Drittel der Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Das Projekt wird mit Prüfungen und Präsentationen von Deiner Weiterbildungsleiterin bzw. Deinem Weiterbildungsleiter begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verständnis während Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.
Dank der Validierung der während unserer Data MLOps-Schulung entwickelten Kompetenzen kannst du die staatlich anerkannte Zertifizierung „Projektleiter/in für künstliche Intelligenz“ erwerben und damit viele Türen auf dem Arbeitsmarkt öffnen.
Als B2B-Marktführer für Data Science-Weiterbildung ist DataScientest bei Unternehmen hoch angesehen, die ihm die Weiterbildung ihrer Teams in Data Science anvertrauen..
Wie bei einem Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer kann das Gehalt eines Machine Learning Engineers unterschiedlich ausfallen, je nach seiner Erfahrung und dem in beschäftigen Unternehmen.
Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 40.000 € / Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 € / Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den USA über 100.000 € betragen kann.
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Angebot an Arbeitsplätzen in der KI und insbesondere im Machine Learning Engineering explodiert geradezu. Auf dem Arbeitsmarkt für Machine Learning herrscht derzeit ein Mangel an Arbeitskräften.
Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert von Machine Learning, um ihre Daten vollständig und effizienter zu nutzen, und haben Schwierigkeiten, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber und erhöht den Druck auf die Gehälter!
Heutzutage gibt es fast keine Branche mehr, in der nicht um Talente gekämpft wird. Die Anwendungen von Machine Learning reichen vom Bildungswesen über das Gesundheitswesen bis hin zu Industrie und IT. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Mathilde und Morgane, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir:
Zu diesen Themen kommen weitere Workshops hinzu, die je nach Deinen Bedürfnissen festgelegt werden. Außerdem werden konkrete Maßnahmen ergriffen, um Dich bei der Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).
Um sämtliche Aktivitäten von DataScientest im Bereich Karrieremanagement zu sehen, klicke auf diesen Link.
Laut Datenmanagern und -managerinnen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb trainieren wir die Soft Skills während der Weiterbildung durch:
Zudem kannst Du an von unserem Career Center organisierten Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coaching teilnehmen.
Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, mit denen sie auch nach Abschluss der Weiterbildung Datenkenntnisse erwerben können.
Darüber hinaus werden verschicken unsere Data Scientist regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.
Außerdem wächst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe für seine Absolventen auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.
Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.
DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich deiner Situation unsere Referentin kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
Noch vor wenigen Jahren stellten Unternehmen, um von Daten zu profitieren, lediglich Data Scientists und Machine Learning-Experten ein.
Diese Fachleute konnten Vorhersagemodelle erstellen, mit denen Unternehmen ihre Arbeitsabläufe automatisieren und wichtige Entscheidungen treffen konnten.
Allerdings scheiterten Machine-Learning-Projekte, wenn sie in Produktion gehen sollten. Unternehmen verpassten Chancen und die Kunden waren unzufrieden.
Data Scientists konzentrieren sich ausschließlich auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Sobald sie in den Händen des Endnutzers sind, gibt es kein System, das sicherstellt, dass diese Modelle in der realen Welt und in einer anderen Umgebung als der, in der sie trainiert wurden, richtig funktionieren.
Die reale Welt ist jedoch unvorhersehbar und verändert sich ständig. Deshalb kann sich die Leistung eines Machine-Learning-Modells von einem Tag auf den anderen drastisch ändern.
Zum Beispiel kann die kleinste Änderung in der Trainingsdatenbank die Genauigkeit des Modells beeinflussen. Dieses Phänomen wird als „Data Drift“ bezeichnet und muss schnell erkannt werden, um das Modell zu aktualisieren, bevor es verzerrt wird.
Ebenso verursacht die Saisonalität regelmäßige und vorhersehbare Änderungen an den Daten in bestimmten Zeitintervallen. Machine-Learning-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um diese saisonalen Veränderungen zu berücksichtigen.
Außerdem sind viele Machine-Learning-Modelle nicht für die Produktion geeignet, weil sie die großen Datenmengen, die in Echtzeit in das System einfließen, nicht bewältigen können.
Diese Phänomene, die mit fehlenden Verfahren für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen zusammenhängen, können einen äußerst negativen Einfluss auf die Leistung der Algorithmen in der Produktion haben. Um dieses Problem zu beheben, wurde der Beruf des MLOps (Machine Learning Operations) ins Leben gerufen.
Ein MLOps verfügt sowohl über Machine-Learning- als auch über Operations-Kenntnisse. Seine Aufgabe ist es, den Workflow zu unterstützen, der auf die Erstellung von Machine-Learning-Modellen folgt.
Die Aufgabe des MLOps umfasst den Einsatz und die kontinuierliche Wartung von Machine-Learning-Modellen. Dieser Beruf liegt an der Schnittstelle zwischen Machine Learning, Data Engineering und DevOps.
Eine seiner Aufgaben ist das Refactoring des Codes der Data Scientists, um ihn für die Produktion bereitzustellen. Er muss dafür sorgen, dass die von den Data Scientists vorgenommenen Codeänderungen stabil und schnell an die Produktion ausgeliefert werden.
Diese Fachkraft ist sowohl für den Einsatz des Modells als auch für die laufende Wartung verantwortlich. Er/sie verfügt über umfassende Kenntnisse von Machine-Learning-Algorithmen,
Er ist auch ein Experte für DevOps: die Methodik der Softwareentwicklung, die auf der Zusammenarbeit von Entwicklungs- und Betriebsteams und der Automatisierung von Arbeitsabläufen beruht.
Die Rolle des MLOps-Ingenieurs ist dem DevOps-Ingenieurs sehr ähnlich, der Hauptunterschied besteht jedoch in der Nutzung von Machine-Learning-Modellen. Er beherrscht auch die Automatisierung durch CI/CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Deployment).
Die Data-Science-Teams bauen das Machine-Learning-Modell, aber der MLOps kümmert sich um die Änderungen am Code für den Einsatz. Es integriert das Machine-Learning-Modell in die bestehende Dateninfrastruktur des Unternehmens und optimiert es, damit es große Datenmengen in einer Produktionsumgebung bewältigen kann.
Sobald Du Dich auf unserer Website registriert hast, wird sich ein Mitglied unseres Teams mit Dir in Verbindung setzen, um Dir DataScientest und unsere Angebote vorzustellen und Deinen Lebenslauf und Deine Karrierepläne zu besprechen. Damit soll sichergestellt werden, dass die Weiterbildung, die Du absolvieren möchtest, Deinen Erwartungen entspricht.
Damit wir Dein Niveau zu Beginn des Kurses kennen, musst du einen technischen Einstufungstest schreiben. Er umfasst mathematische Begriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung/Statistik und grundlegende Algebra.
Ein Mitglied unseres Zulassungsteams wird sich dann mit Dir in Verbindung setzen, um Dir die Ergebnisse mitzuteilen und mit Dir über Deine Motivation und die Relevanz Deines Projekts zu sprechen. Mit DataScientest gibt es vor der Registrierung keine Verpflichtung. Du darfst Dich jederzeit dafür entscheiden, aufzuhören.
Die Anmeldephase beginnt erst, wenn das Projekt bestätigt wurde. Von da an kümmern sich unsere Teams darum, Dich schon zu Beginn Deiner Weiterbildung zum/r Data Analyst in allen praktischen Aspekten zu begleiten, sei es als berufsbegleitende Weiterbildung oder als Intensivkurs.
Du kannst natürlich auch direkt einen Termin vereinbaren, indem du hier klickst!
Anschließend wirst Du zu einem technischen Einstufungstest weitergeleitet, der uns zeigt, mit welchen Grundlagen du beginnst.
Wenn Du diesen Test bestanden hast, wird sich ein Mitglied des Zulassungsteams mit Dir in Verbindung setzen, um Deine Ergebnisse, Deine Motivation und die Umsetzbarkeit Deines Weiterbildungsprojekts zu besprechen.
Wenn Dein Projekt bestätigt wurde, kannst Du Dich anmelden. Unser Team wird Dich bei den weiteren Schritten bis zu Deinem Weiterbildungsabschluss begleiten.
DataScientest ist die einzige Organisation, die hybride Weiterbildungen anbietet.
Dies bedeutet, dass 85 % der Weiterbildung auf der Coaching-Plattform und die verbleibenden 15% in Form von Meisterklassen per Videokonferenz stattfinden. So bewahrst Du die nötige Flexibilität, um ohne Kompromisse unsere anspruchsvolle Weiterbildung zu absolvieren. Dieses Format hat sich bei DataScientest bewährt und erlaubt es unseren Lernenden, die Kurse erfolgreich abzuschließen.
Entdecke unsere Pädagogik in 2 Minuten mit diesem Video
Natürlich! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Lehrkräfte, die auch das Programm aufgebaut haben. Sie stehen Dir bei allen Fragen, egal ob theoretisch oder praktisch, zur Verfügung und haben ein offenes Ohr für Dich.
Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozierenden Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Um in den MLOps-Kurs aufgenommen zu werden, solltest du zumindest eine erste Weiterbildung zum Data Scientist bei einer anerkannten Ausbildungsorganisation oder eine zweijährige Berufserfahrung als Data Scientist in einem Unternehmen erworben haben.
Die Programmierung ist besonders wichtig, um ein Machine-Learning-Projekt zu realisieren. Deshalb ist Dein Interesse für die Programmierung sehr gerne gesehen.
Da die Terminologie, die Dokumentation und die Online-Ressourcen hauptsächlich auf Englisch sind, solltest du die englische Sprache gut beherrschen.
Der Lehrplan besteht aus mehreren Modulen, die in verschiedene Lerneinheiten unterteilt sind. So kannst Du Dir die Fähigkeiten aneignen, die für den Beruf des Machine Learning Engineers relevant sind.
Dank unserer Umfragen bei unseren DataBoss-Communities, Absolventen usw. konnten unsere Experten für Data Science einen Studiengang zusammenstellen, der genau denen von Personalvermittlern gesuchten Kompetenzen entspricht.
Während des gesamten Kurses wirst Du die folgenden Tools beherrschen : Python, Git und Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow …
Bei einem Gesamtstundenzahl von 150 Stunden findet Deine Ausbildung zu 85% auf einer Plattform für persönliches Coaching statt, während die restlichen 15% in Form von Meisterklassen stattfinden, in denen eine erfahrene Lehrkraft den Kurs leitet und alle Deine Fragen beantwortet.
Neben der Plattform und den Meisterklassen wirst Du an einem Leitprojekt arbeiten, das Deine erworbenen Fähigkeiten bestätigen wird und Dich auf Deine zukünftige Tätigkeit vorbereitet.
Der MLOps-Kurs ist nur im „Teilzeit“-Format verfügbar. Du kannst den Kurs in 10 Stunden pro Woche über einen Zeitraum von vier Monaten absolvieren.
Am Ende Deiner Weiterbildung wirst Du :
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.
Es handelt sich auch um ein Projekt, das von den Unternehmen sehr geschätzt wird, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
So handelt es sich um ein Projekt, das eine echte Investition erfordert: Mindestens ein Drittel der Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Das Projekt wird mit Prüfungen und Präsentationen von Deiner Weiterbildungsleiterin bzw. Deinem Weiterbildungsleiter begleitet, um Deine Fortschritte und Dein Verständnis während Deiner gesamten Weiterbildung sicherzustellen.
Dank der Validierung der während unserer Data MLOps-Schulung entwickelten Kompetenzen kannst du die staatlich anerkannte Zertifizierung „Projektleiter/in für künstliche Intelligenz“ erwerben und damit viele Türen auf dem Arbeitsmarkt öffnen.
Als B2B-Marktführer für Data Science-Weiterbildung ist DataScientest bei Unternehmen hoch angesehen, die ihm die Weiterbildung ihrer Teams in Data Science anvertrauen..
Wie bei einem Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer kann das Gehalt eines Machine Learning Engineers unterschiedlich ausfallen, je nach seiner Erfahrung und dem in beschäftigen Unternehmen.
Im Durchschnitt kann ein Junior Machine Learning Engineer zwischen 35.000 € und 40.000 € / Jahr verdienen. Das Gehalt eines Experten kann bis zu 60.000 € / Jahr betragen. Das Durchschnittsgehalt in Frankreich liegt bei 40.000 € pro Jahr, während es in den USA über 100.000 € betragen kann.
Die Nachfrage nach Arbeit und damit das Angebot an Arbeitsplätzen in der KI und insbesondere im Machine Learning Engineering explodiert geradezu. Auf dem Arbeitsmarkt für Machine Learning herrscht derzeit ein Mangel an Arbeitskräften.
Unternehmen erkennen zunehmend den Mehrwert von Machine Learning, um ihre Daten vollständig und effizienter zu nutzen, und haben Schwierigkeiten, die richtigen Profile zu finden. Das öffnet die Türen für Bewerber und erhöht den Druck auf die Gehälter!
Heutzutage gibt es fast keine Branche mehr, in der nicht um Talente gekämpft wird. Die Anwendungen von Machine Learning reichen vom Bildungswesen über das Gesundheitswesen bis hin zu Industrie und IT. Außerdem sind sie so vielfältig wie die Daten selbst: Bild- und Spracherkennung, Kundenwissen, Risikomanagement und Betrugsprävention.
Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Mathilde und Morgane, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir:
Zu diesen Themen kommen weitere Workshops hinzu, die je nach Deinen Bedürfnissen festgelegt werden. Außerdem werden konkrete Maßnahmen ergriffen, um Dich bei der Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruiting-Messe, Organisation von Webinaren mit Datenexperten, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).
Um sämtliche Aktivitäten von DataScientest im Bereich Karrieremanagement zu sehen, klicke auf diesen Link.
Laut Datenmanagern und -managerinnen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb trainieren wir die Soft Skills während der Weiterbildung durch:
Zudem kannst Du an von unserem Career Center organisierten Lebenslauf-Workshops und Karriere-Coaching teilnehmen.
Für unsere Alumni stehen Beta-Tests zur Verfügung, mit denen sie auch nach Abschluss der Weiterbildung Datenkenntnisse erwerben können.
Darüber hinaus werden verschicken unsere Data Scientist regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.
Außerdem wächst unsere Community weiter. Um den Kontakt aufrechtzuhalten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, sich untereinander auszutauschen, hat DataScientest eine Gruppe für seine Absolventen auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.
Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.
DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich deiner Situation unsere Referentin kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
