Machine Learning Engineer

verstehen, wie ein Machine Learning Engineer Modelle industrialisiert und in Produktion betreibt

Entdecken Sie den Beruf des Machine Learning Engineers: Modelllebenszyklus, Industrialisierung, Pipelines, MLOps, Zusammenarbeit mit Data Scientists und Data Engineers, zu entwickelnde Kompetenzen und Beispiel einer Modellbereitstellung.

Orientierungs- und Entdeckungspfad — keine berufliche Zertifizierung.

Programm — 8 Lektionen

01 Berufsbild entdecken

02 Die täglichen Aufgaben verstehen

03 Das Arbeitsumfeld verstehen

04 Werkzeuge und Technologien kennenlernen

05 Erforderliche Kompetenzen identifizieren

06 Einen konkreten beruflichen Fall verfolgen

07 Den eigenen Weg zu diesem Beruf aufbauen

08 Orientierungsworkshop

Machine Learning Engineer

9,90 €

zzgl. MwSt. · 80 Credits enthalten

Ihr Kompetenzpfad

Von Mandragore empfohlene Weiterbildungen, um die für diesen Beruf relevanten Kompetenzen zu entwickeln.

🎯 Essentiell

Python

Die zentrale Sprache zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen.

SQL

Unverzichtbar zum Extrahieren und Aufbereiten von Trainingsdaten.

Machine Learning

Der zentrale technische Lernpfad für den Beruf Machine Learning Engineer.

🧩 Empfohlen

ChatGPT

Beschleunigt Experimente und Modelldokumentation.

Power BI

Nützlich, um die Modellperformance Fachbereichen zu präsentieren.

Cloud Fundamentals

Training und Bereitstellung von Modellen erfolgen überwiegend in der Cloud.

Data Modeling & Pipelines

Strukturiert Datenpipelines, die Produktionsmodelle versorgen.

➕ Ergänzend

Excel

Praktisch für die schnelle Exploration kleiner Datensätze.