Machine Learning Engineer Weiterbildung (MLE)

Ein Machine Learning Model ins Labor zu bringen ist die eine Herausforderung, es zuverlässig und überwacht im produktiven Betrieb zu halten die andere. Diese Weiterbildung zum Machine Learning Engineer deckt beide Seiten ab: von der Datenbereinigung über klassisches maschinelles Lernen und Deep Learning bis zur Operationalisierung mit MLOps-Werkzeugen wie Docker, AWS und CI/CD-Pipelines. Unterrichtssprache ist Englisch, um Teilnehmende gezielt auf den internationalen Arbeitsmarkt vorzubereiten, in dem MLE-Rollen überwiegend englischsprachig ausgeschrieben sind.

Modul 1 — Datenverarbeitung und Analyse Jedes Machine-Learning-Projekt beginnt mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten. Dieser Block vermittelt, wie Daten systematisch bereinigt, exploriert und für nachfolgende Modellierungsschritte vorbereitet werden. Visualisierungswerkzeuge helfen dabei, Muster und Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen.

• Datenbereinigung und Behandlung fehlender oder fehlerhafter Werte
• Entwicklung analytischer Strategien für unterschiedliche Datentypen
• Datenexploration und -visualisierung mit Matplotlib
• Erweiterte statistische Visualisierungen mit Seaborn
• Interaktive Diagramme und Dashboards mit Plotly erstellen

Modul 2 — Maschinelles Lernen Der zweite Block widmet sich den klassischen Verfahren des maschinellen Lernens. Teilnehmende lernen, wann Klassifikations-, Regressions- oder Clustering-Ansätze angebracht sind, und wenden diese Methoden auf strukturierte wie unstrukturierte Daten an.

• Klassifikationsverfahren für kategoriale Vorhersageprobleme anwenden
• Regressionsmodelle für numerische Zielgrößen entwickeln
• Clustering-Methoden zur Segmentierung unbeschrifteter Daten einsetzen
• Vorhersagemodelle automatisiert trainieren und validieren
• Klassische Algorithmen auf Textdaten übertragen und Ergebnisse bewerten

Modul 3 — Deep Learning Aufbauend auf den klassischen Verfahren vertieft dieser Block neuronale Netze. Mit Keras und TensorFlow als zentralen Werkzeugen setzen Teilnehmende Projekte im Bereich Computer Vision und Natural Language Processing praktisch um.

• Grundlagen und Architektur neuronaler Netze verstehen
• Neuronale Netze mit Keras aufbauen und trainieren
• TensorFlow für komplexere Deep-Learning-Architekturen einsetzen
• Computer-Vision-Projekte zur Bild- und Objekterkennung umsetzen
• Natural-Language-Processing-Projekte zur Textverarbeitung realisieren

Modul 4 — Produktive Nutzung, Bereitstellung, MLOps und Data Engineering Der letzte fachliche Block überführt Modelle aus dem Experimentierstadium in den produktiven Betrieb. Von der Cloud-Implementierung über CI/CD bis zum kontinuierlichen Monitoring der Modellleistung deckt dieser Block die gesamte MLOps-Kette ab, ergänzt um Grundlagen der API-Entwicklung und Data Engineering mit PySpark.

• Machine-Learning-Modelle in Cloud-Umgebungen implementieren
• CI/CD-Werkzeuge für die kontinuierliche Modellbereitstellung einsetzen
• Modellleistung mit Prometheus und Grafana überwachen
• MLOps-Praktiken mit Docker, Streamlit und AWS umsetzen
• Grundlagen der API-Entwicklung und Datenbankarbeit mit PySpark anwenden

Praxisblock — Vom Modell zur produktiven Anwendung Der Praxisblock verbindet alle vier Themenfelder in einem durchgängigen Projektablauf, der Datenverarbeitung, Modellierung und Deployment umfasst.

• Einen Rohdatensatz bereinigen und für die Modellierung aufbereiten
• Ein Klassifikations- oder Regressionsmodell auf einem realen Datensatz trainieren
• Ein neuronales Netz mit Keras für eine Bilderkennungsaufgabe aufbauen
• Ein NLP-Modell zur Textklassifikation mit TensorFlow entwickeln
• Ein Modell in einer Docker-Umgebung containerisieren
• Eine CI/CD-Pipeline für die automatisierte Modellbereitstellung einrichten
• Ein Modell in einer Cloud-Umgebung auf AWS bereitstellen
• Ein Monitoring-Dashboard mit Prometheus und Grafana für ein Modell aufsetzen
• Eine einfache API für den Modellzugriff entwickeln
• Datenverarbeitung mit PySpark für größere Datenmengen umsetzen
• Ein Streamlit-Interface für die interaktive Modellnutzung erstellen
• Bias und Fairness des trainierten Modells kritisch evaluieren

Die vier Module folgen dem natürlichen Lebenszyklus eines Machine-Learning-Projekts: von der Datenaufbereitung über die Modellwahl bis zur Bereitstellung und Überwachung im Betrieb. Dieser Aufbau spiegelt die Realität der MLE-Rolle wider, die selten mit dem Training eines Modells endet, sondern dessen gesamten Lebenszyklus verantwortet. Begleitend zur fachlichen Weiterbildung steht eine Karriereberatung mit Workshops und Einzelgesprächen zur beruflichen Orientierung zur Verfügung, die den Übergang in eine MLE- oder verwandte Rolle unterstützt.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine spezialisierte Tätigkeit im Bereich Machine Learning und KI anstreben und bereit sind, sich auf ein englischsprachiges, international ausgerichtetes Curriculum einzulassen. Sie eignet sich besonders für Personen mit quantitativem Hintergrund, die ihre Kenntnisse in Richtung produktionsreifer ML-Systeme vertiefen möchten.

• Arbeitslose und von Arbeitslosigkeit bedrohte Fachkräfte mit Interesse an Machine Learning
• Arbeitnehmer/innen mit Beförderungsabsicht in Richtung KI- oder Datenrollen
• Hochschulabsolvent/innen aus Wirtschafts- oder Naturwissenschaften mit quantitativem Profil
• Personen mit Grundkenntnissen in Statistik, die diese in Richtung Machine Learning ausbauen möchten
• Fachkräfte, die MLOps- und Cloud-Kompetenzen für produktionsreife ML-Systeme aufbauen möchten

Die Weiterbildung findet als virtuelles Klassenzimmer statt und wird überwiegend in Vollzeit, in Teilen auch in Teilzeit angeboten. Da die Rolle des Machine Learning Engineer stark werkzeug- und projektorientiert ist, liegt der Schwerpunkt auf praktischer Umsetzung mit Python-Bibliotheken, Cloud-Diensten und MLOps-Werkzeugen statt auf reiner Theorievermittlung. Unterrichtssprache ist Englisch.

Die vier Module Datenverarbeitung, maschinelles Lernen, Deep Learning sowie produktive Nutzung und MLOps werden im virtuellen Klassenzimmer durchlaufen, überwiegend in Vollzeit mit einzelnen Teilzeitanteilen.

Für jedes erfolgreich absolvierte Modul wird ein Zertifikat ausgestellt. Zusätzlich erhalten Teilnehmende nach Abschluss ein Gesamtzertifikat von DataScientest sowie ein Zertifikat der Universität La Sorbonne in Paris. Optional kann darüber hinaus die AWS Cloud Practitioner Zertifizierung erworben werden, die als eigenständige Prüfung bei AWS abgelegt wird.

Die Kombination aus klassischem maschinellem Lernen, Deep Learning und MLOps macht diese Weiterbildung zu einer der wenigen Qualifizierungen, die den vollständigen Lebenszyklus eines Machine-Learning-Modells abdeckt — von der ersten Datenexploration bis zum überwachten Betrieb in der Cloud. Wer nur Modelle trainieren kann, aber nicht weiß, wie sie produktiv bereitgestellt und überwacht werden, bleibt in vielen Teams auf eine Zuarbeiterrolle beschränkt. Die englischsprachige Unterrichtsform ist dabei kein Zusatz, sondern integraler Bestandteil der Berufsvorbereitung: MLE-Stellenausschreibungen, technische Dokumentation und internationale Teams kommunizieren überwiegend auf Englisch, sodass die Sprachkompetenz direkt in den Berufsalltag übertragbar ist. Die Zertifikate von DataScientest und der Universität La Sorbonne verleihen dem Abschluss zusätzliches Gewicht gegenüber internationalen Arbeitgebern, während die optionale AWS Cloud Practitioner Zertifizierung die Cloud-Kompetenz mit einem eigenständigen, am Markt anerkannten Nachweis unterlegt. In Summe entsteht ein Profil, das sowohl die technische Modellierungstiefe als auch die operative Reife mitbringt, die produktionsreife ML-Teams heute erwarten.