AI-driven Automation Specialist with AWS Certified Machine Learning Specialty

Diese Weiterbildung kombiniert zwei ergänzende Qualifikationen: die Expertise als AI-driven Automation Specialist und die Vorbereitung auf die anspruchsvolle AWS Certified Machine Learning Specialty-Prüfung (MLS-C01). Der Automatisierungsteil vermittelt, wie KI-Methoden in Geschäftsprozesse integriert werden, um repetitive Workflows zu beschleunigen, Entscheidungen zu unterstützen und Ressourcen intelligent zu verteilen. Der AWS-ML-Teil vertieft das Wissen über maschinelles Lernen speziell auf der AWS-Plattform — von der Datenvorbereitung mit SageMaker über das Training komplexer Modelle bis zur produktionsreifen Bereitstellung und Überwachung in der Cloud. Die Kombination beider Kompetenzfelder ist für Fachkräfte relevant, die KI-Automatisierungslösungen nicht nur konzipieren, sondern auch auf einer der weltweit größten Cloud-Infrastrukturen implementieren und skalieren möchten.

Modul 1 — AI-driven Automation: Prozessanalyse und intelligente Workflow-Gestaltung Dieser Kursbestandteil befasst sich mit der Frage, wo und wie KI in Unternehmensabläufe eingebettet werden kann. Teilnehmende lernen, Automatisierungspotenziale zu identifizieren, geeignete KI-Methoden auszuwählen und Workflows zu gestalten, die sowohl effizient als auch anpassungsfähig sind.

• Prozesskartierung und Identifikation von Automatisierungspotenzialen in Operations, Finanzen und HR
• Klassische RPA vs. KI-erweiterte Automatisierung: Entscheidungsrahmen und Anwendungsgebiete
• Intelligente Dokumentenverarbeitung: OCR, Formulardaten-Extraktion und NLP-gestützte Klassifikation
• Entscheidungsautomatisierung mit ML-Modellen: Regelsysteme vs. datengetriebene Ansätze
• Low-Code/No-Code-Automatisierungsplattformen und ihre Grenzen
• Change-Management bei der Einführung von KI-Automatisierung

Modul 2 — AWS ML-Grundlagen: Daten, Infrastruktur und Dienste Dieses Modul führt in das AWS-ML-Ökosystem ein und legt die Grundlagen für die SageMaker-intensive Vertiefung im nächsten Block. Teilnehmende verstehen, wie AWS-Datendienste zusammenspielen und welche Dienste für welche ML-Aufgaben eingesetzt werden.

• AWS-Datenspeicherung für ML: S3, EFS und Storage-Optimierung für große Datensätze
• Datenintegration und -transformation: AWS Glue, Glue DataBrew und ETL-Pipelines
• Streaming-Daten für ML: Amazon Kinesis Data Streams und Firehose
• Amazon Athena für SQL-Analysen auf S3-Rohdaten
• Feature Store mit SageMaker Feature Store: Wiederverwendung und Versionierung von Features
• AWS IAM, VPC-Konfiguration und Sicherheitskonzepte für ML-Workloads

Modul 3 — Amazon SageMaker: Training, Tuning und Deployment Amazon SageMaker ist das zentrale Werkzeug für ML auf AWS und Kernthema der MLS-C01-Prüfung. Dieses Modul vermittelt alle wesentlichen SageMaker-Komponenten von der Notebook-Umgebung bis zum produktionsfähigen Echtzeit-Endpunkt.

• SageMaker Studio und Notebooks: Entwicklungsumgebung einrichten und verwalten
• Built-in Algorithmen: XGBoost, Linear Learner, DeepAR, BlazingText und ihre Einsatzgebiete
• Eigene Trainings-Container mit SageMaker BYO (Bring Your Own)
• Hyperparameter Optimization (HPO) mit SageMaker Automatic Model Tuning
• SageMaker Pipelines für reproduzierbare ML-Workflows
• Deployment-Varianten: Echtzeit-Endpunkte, Batch-Transformation, Asynchronous Inference und Serverless Inference

Modul 4 — MLS-C01-Prüfungsvorbereitung und KI-Automatisierung in der Cloud Abschließend werden die AWS-Automationsdienste und SageMaker-Kenntnisse mit den Prozessautomatisierungs-Konzepten verknüpft und die Prüfungsvorbereitung intensiviert.

• AWS Step Functions für ML-Workflow-Orchestrierung
• Amazon EventBridge und Lambda in KI-gesteuerten Automatisierungspipelines
• Monitoring mit SageMaker Model Monitor: Datendrift und Modellleistung im Blick behalten
• Kostenoptimierung: Spot Instances, Savings Plans und rechte Instanzauswahl für ML
• MLS-C01-Prüfungsformat: vier Domänen (Daten-Engineering, ML-Modellierung, MLOps, Business-Fragen) und Gewichtung
• Prüfungssimulationen und Wiederholung schwacher Themengebiete

Die praxisorientierten Elemente der Weiterbildung spiegeln echte Cloud-ML-Aufgaben wider.

• Aufbau einer vollständigen ML-Pipeline in AWS: S3-Datenaufnahme, Glue-ETL, SageMaker-Training, Endpoint-Deployment
• Training eines XGBoost-Modells mit SageMaker und Vergleich gegen einen benutzerdefinierten Container
• Konfiguration von SageMaker Automatic Model Tuning für einen Regressionsdatensatz
• Implementierung einer Batch-Transformation für nächtliche Scoring-Jobs
• Einrichtung von SageMaker Model Monitor für einen produktiven Endpunkt
• Erstellung einer Step-Functions-Pipeline mit Trainings-, Evaluierungs- und Deployment-Schritten
• Analyse eines realen Automatisierungsszenarios und Empfehlung geeigneter AWS-Dienste
• Kostenanalyse und Optimierung einer bestehenden SageMaker-Umgebung
• Aufbau eines Feature Stores mit Offline- und Online-Zugriff
• Dokumentenverarbeitungs-Workflow mit Amazon Textract und Lambda
• MLS-C01-Prüfungssimulation mit Auswertung und individueller Lückenanalyse
• Präsentation einer KI-Automatisierungsarchitektur mit AWS-Diensten vor der Lerngruppe

Ein persönliches Beratungsgespräch vor Kursstart legt den individuellen Lernplan fest. Der Live-Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt; über New Horizons-Center ist ein vollausgestatteter Arbeitsplatz mit zwei Bildschirmen zugänglich. HomeOffice-Teilnahme ist möglich.

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachkräfte, die KI-Automatisierungslösungen auf einer professionellen Cloud-Infrastruktur entwickeln und verantworten möchten.

• Cloud-Architekten und AWS-Entwickler, die ML-Workloads auf AWS aufbauen wollen
• Data Scientists, die ihre AWS-spezifischen Kenntnisse vertiefen und zertifizieren möchten
• Prozessautomatisierungs-Spezialisten, die KI-Methoden in ihre Arbeit integrieren wollen
• IT-Berater, die Unternehmen bei der KI-gestützten Digitalisierung begleiten
• Führungskräfte aus Operations und IT, die Automatisierungspotenziale fundiert bewerten möchten

Der Unterricht findet im Combined-Learning-Format statt — interaktive Live-Sessions im virtuellen Klassenzimmer werden durch strukturierte Selbststudiumphasen ergänzt. Trainer mit AWS-Praxiserfahrung begleiten Hands-on-Labs in AWS-Sandbox-Umgebungen, Fallstudien und Architektur-Diskussionen. Prüfungsvorbereitungssessions orientieren sich am offiziellen MLS-C01-Prüfungsrahmen von AWS. Auf Anfrage sind Teilzeit-Starttermine verfügbar.

Die Weiterbildung dauert mehr als einen Monat bis zu drei Monate in Vollzeit. Da die Module kombinierbar sind, hängt die genaue Dauer von den gewählten Schwerpunkten und Vorkenntnissen ab. Der individuelle Lernplan legt den Ablauf und Gesamtumfang vor Kursstart verbindlich fest.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Lehrgangszertifikat von New Horizons. Der Kurs bereitet gezielt auf die AWS Certified Machine Learning Specialty-Prüfung (MLS-C01) vor, die direkt bei AWS abgelegt wird. Wer die Prüfung besteht, erhält die AWS-Zertifizierung, die von AWS als Hersteller ausgestellt und international anerkannt ist. Das AWS ML Specialty-Zertifikat gilt als eines der anspruchsvollsten AWS-Zertifikate und ist kein staatlich anerkannter Abschluss, aber ein in der Cloud- und ML-Branche hoch angesehener Nachweis.

Das AWS Certified Machine Learning Specialty-Zertifikat (MLS-C01) ist unter den AWS-Zertifizierungen eine der seltensten und angesehensten. Es signalisiert nicht nur theoretisches ML-Wissen, sondern Kompetenz in der praktischen Umsetzung auf einer der weltweit führenden Cloud-Plattformen. Inhaber dieses Zertifikats sind für Unternehmen besonders interessant, die ihren ML-Betrieb in der AWS-Cloud aufbauen oder skalieren wollen. Die Verknüpfung mit dem Automatisierungs-Bestandteil macht das Profil noch vollständiger: Wer KI-Automatisierungsstrategien konzipieren und gleichzeitig auf AWS implementieren kann, übernimmt eine Rolle, die strategische und operative Aufgaben verbindet. In der Praxis fehlt diese Kombination in vielen Teams — es gibt Architekten ohne ML-Tiefe und ML-Engineers ohne Prozessverständnis. Diese Weiterbildung schließt diese Lücke. Für Cloud-Engineers, die bisher hauptsächlich in Infrastruktur gearbeitet haben, bietet die ML-Specialty-Vorbereitung einen strukturierten Weg in die KI-Domäne. Für Data Scientists, die bereits mit ML vertraut sind, öffnet die AWS-Zertifizierung den Weg zu Senior-Cloud-ML-Rollen mit deutlich erweitertem Verantwortungsbereich und entsprechendem Gehaltspotenzial.