AI Data Analytics + AWS ML Specialty (MLS-C01) – Kurs

Dieser Kurs verbindet zwei eng verwandte Themenfelder, die in der modernen datengetriebenen Unternehmensführung zusammengehören: den Einsatz von KI-Methoden in der Datenanalyse und die professionelle Implementierung von Machine-Learning-Workloads auf Amazon Web Services. Das AWS Certified Machine Learning – Specialty-Zertifikat (MLS-C01) ist die anspruchsvollste ML-Zertifizierung im AWS-Ökosystem und richtet sich an Data Scientists, ML Engineers und Analytics-Professionals, die nicht nur Modelle bauen, sondern diese auch auf der AWS-Cloud-Infrastruktur zuverlässig in Produktion bringen. Die Weiterbildung deckt den gesamten ML-Zyklus auf AWS ab — von der Datenaufbereitung über das Modelltraining und die Evaluation bis zur Deployment-Architektur und zur Skalierung.

Modul 1 — KI-Methoden in der Datenanalyse: Grundlagen und Anwendungsfelder Datenanalyse mit KI geht über klassische BI-Dashboards hinaus: Predictive Analytics, Clustering-Analysen, Natural-Language-Processing und automatisierte Anomalieerkennung ermöglichen Erkenntnisse, die rein deskriptive Methoden nicht liefern. Dieses Modul legt die konzeptionellen Grundlagen und zeigt, welche KI-Methode für welches analytische Problem geeignet ist.

• Abgrenzung: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik
• Klassifikations- und Regressionsprobleme: Entscheidungsbäume, Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest
• Clusteringverfahren für Kunden- und Marktsegmentierung: k-Means, DBSCAN, hierarchisches Clustering
• Zeitreihenanalyse: klassische Dekomposition, ARIMA, Prophet und ML-basierte Prognosen
• Anomalieerkennung in Transaktionsdaten, Log-Daten und Sensormessungen
• Text Analytics und NLP-Grundlagen: Tokenisierung, TF-IDF, Embeddings, Klassifikatoren

Modul 2 — Datenpipelines und Feature Engineering auf AWS Gute Modelle beginnen mit guten Daten. Dieses Modul behandelt die AWS-Services, die für Datenaufnahme, -transformation und Feature-Engineering in ML-Projekten eingesetzt werden, und zeigt, wie man robuste, reproduzierbare Datenpipelines aufbaut.

• Amazon S3 als Datenbasis: Partitionierung, Lifecycle-Policies, Bucket-Sicherheit
• AWS Glue: Crawler, ETL-Jobs, Data-Catalog und Spark-basierte Transformationen
• Amazon Athena für serverlose SQL-Analyse auf S3-Daten
• Amazon Kinesis Data Streams und Firehose für Streaming-ML-Daten
• Feature Store in SageMaker: Online vs. Offline Feature Groups
• SageMaker Data Wrangler: Datenvisualisierung, Transformationen und Bias-Reports

Modul 3 — Amazon SageMaker: Training, Hyperparameter-Optimierung und Deployment SageMaker ist der Kern der AWS-ML-Infrastruktur und macht den größten Teil des MLS-C01-Prüfungsstoffes aus. Dieses Modul behandelt alle wesentlichen SageMaker-Funktionen — vom ersten Experiment bis zum produktiven Endpunkt.

• SageMaker Studio und Experiments: Notebooks, Runs, Tracking-Metriken
• Built-in Algorithms: XGBoost, Linear Learner, DeepAR, BlazingText, K-Means in SageMaker
• Custom Training Jobs: eigene Container (BYOC), Script Mode mit TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn
• Hyperparameter-Optimierung mit SageMaker HPO (Bayesian, Random, Grid Search)
• Deployment: Real-time Inference Endpoints, Batch Transform und Serverless Inference
• Multi-Model Endpoints und A/B-Testing-Konfigurationen für Produktionsumgebungen

Modul 4 — Managed AI Services, MLOps und MLS-C01-Prüfungsdomänen Neben SageMaker bietet AWS eine Reihe verwalteter KI-Dienste, die ohne eigenes Modelltraining nutzbar sind. Das Modul schließt mit einer systematischen Vorbereitung auf die vier Prüfungsdomänen von MLS-C01.

• Amazon Rekognition (Bildanalyse), Comprehend (NLP), Translate, Textract, Forecast
• Amazon Personalize für Empfehlungssysteme, Kendra für intelligente Suche
• MLOps auf AWS: SageMaker Pipelines, CodePipeline, Model Registry, Model Monitor
• Sicherheit: IAM Roles für SageMaker, VPC-Isolation, Verschlüsselung mit KMS
• Prüfungsdomänen MLS-C01: Datenaufbereitung (23%), Modellierung (36%), ML-Implementierung und -Betrieb (20%), ML-Problem-Framing (20%)
• Prüfungsformat: 65 Fragen, 180 Minuten, Passing Score 750/1000

Praxisblock — Hands-on Labs, Fallstudien und Prüfungssimulationen Das Herzstück der Praxisphase sind geführte Labs in echten AWS-Umgebungen (AWS-Sandbox) und Fallstudien aus der Datenanalysepraxis, die den MLS-C01-Stoff vertiefen.

• Lab: S3-Glue-Athena-Pipeline für Kundentransaktionsdaten aufbauen
• Lab: SageMaker XGBoost für Churn-Vorhersage trainieren und deployen
• Lab: SageMaker HPO für einen Zeitreihen-Forecasting-Job mit DeepAR
• Lab: Real-time Inference Endpoint mit Auto Scaling konfigurieren
• Lab: SageMaker Model Monitor für Data Drift auf einem produktiven Endpunkt einrichten
• Lab: Amazon Comprehend für Kundenbewertungs-Sentiment-Analyse einsetzen
• Lab: SageMaker Pipeline für einen reproduzierbaren ML-Workflow erstellen
• Fallstudie: Anomalieerkennung in Stromverbrauchsdaten eines Unternehmens
• Fallstudie: Produktempfehlungssystem mit Amazon Personalize aufbauen
• MLS-C01 Mock-Exam (65 Fragen, 180 Minuten) mit anschließender Besprechung
• Review der häufigsten Fehlerquellen in Domäne 2 (Modellierung)
• Abschluss-Q&A mit Schwerpunkt auf Prüfungsfragen zu MLOps und Sicherheit

Der Unterricht findet im Live-Online-Klassenzimmer statt, kombiniert mit strukturierten Lab-Phasen in AWS-Sandbox-Accounts. Die Dozentinnen und Dozenten bringen ML-Projektpraxis aus dem AWS-Umfeld mit und kommentieren Prüfungsfragen auf Basis ihrer eigenen Zertifizierungserfahrung. Das Programm ist als Vollzeit-Weiterbildung konzipiert und dauert je nach Vorwissen ein bis drei Monate. Modulare Struktur erlaubt die Anpassung an individuelle Vorkenntnisse.

Der Kurs richtet sich an Data-Professionals, die bereits mit Datenanalyse oder Machine Learning vertraut sind und ihr Wissen auf die AWS-Plattform erweitern wollen — mit dem konkreten Ziel, das MLS-C01-Zertifikat abzulegen.

• Data Scientists, die ML-Modelle bisher lokal oder auf anderen Plattformen entwickeln
• Data Engineers, die ML-Pipelines auf AWS aufbauen und betreiben
• Business-Intelligence-Analysten, die prädiktive Methoden in ihre Arbeit integrieren möchten
• ML Engineers, die AWS-spezifisches Plattformwissen für Produktions-Deployments aufbauen wollen
• Cloud-Architekten, die ML-Workloads in AWS-Infrastrukturen einbetten

Synchrones Live-Online-Training mit intensiven Hands-on-Lab-Phasen in AWS-Sandbox-Umgebungen. Die Ausgewogenheit zwischen konzeptionellem Input (was macht welcher AWS-Dienst und warum) und praktischer Umsetzung (wie konfiguriert man ihn konkret) ist ein Kernmerkmal des Kurses. Prüfungssimulationen schließen jede thematische Einheit ab.

Ein bis drei Monate auf Vollzeitbasis. Individuelle Starttermine werden im Erstgespräch festgelegt; eine Teilzeit-Variante ist auf Anfrage möglich.

Lehrgangszertifikat nach Kursabschluss. Das AWS Certified Machine Learning – Specialty-Zertifikat (MLS-C01) wird durch eine separate externe Prüfung bei Pearson VUE erworben; es ist nicht im Kurspaket enthalten. Das Zertifikat ist drei Jahre gültig; eine Rezertifizierung erfolgt durch erneutes Ablegen der Prüfung oder durch den Erwerb eines höherwertigen AWS-Zertifikats.

Das AWS Certified Machine Learning – Specialty ist das anspruchsvollste ML-Zertifikat im AWS-Ökosystem und signalisiert Arbeitgebern, dass man nicht nur Modelle entwickeln, sondern auch ML-Systeme in der Cloud skalierbar und produktionsreif betreiben kann. AWS ist der weltweit führende Cloud-Anbieter; Unternehmen, die ML-Projekte auf AWS umsetzen wollen, suchen gezielt nach Fachleuten mit genau diesem Nachweis. Der Kurs stärkt dabei besonders die Brücke zwischen analytischer Arbeit und Produktions-Deployment — eine Lücke, die viele Data-Professionals kennen: Man kann Modelle bauen, weiß aber nicht, wie man sie sauber in Produktion bringt, skaliert und monitort. SageMaker Pipelines, Model Monitor und MLOps-Praktiken schließen diese Lücke systematisch. Darüber hinaus schärft das Kurskonzept das Bewusstsein dafür, welche analytischen KI-Methoden für welche Businessfragen geeignet sind. Das ist keine rein technische Kompetenz — es geht auch darum, das richtige Problem zu formulieren, die richtige Metrik zu wählen und Ergebnisse so zu kommunizieren, dass sie Entscheidungen treiben. Wer das kann und gleichzeitig die AWS-Infrastruktur souverän beherrscht, ist in der modernen Datenwirtschaft eine wertvolle Ressource.