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Ergebnisse für „Machine Learning Engineer" in „Data Science & KI"
Vertiefungskurs zu Modellbewertung und Validierung für angehende Machine Learning Engineers: Metriken, Kreuzvalidierung, Hyperparameteroptimierung und Interpretation mit Python und Power BI.
Praxisorientierte Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01), zweisprachig in Deutsch und Englisch unterrichtet.
Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierung MLA-C01: Machine-Learning-Modelle entwickeln, deployen und optimieren auf AWS mit SageMaker, Glue und MLOps.
Englischsprachige MLE-Weiterbildung: Datenanalyse, klassisches maschinelles Lernen, Deep Learning und MLOps mit TensorFlow, Docker, AWS und CI/CD, mit Zertifikaten von DataScientest und Sorbonne.
13-wöchige Vollzeit-Weiterbildung zur Vorbereitung auf die AWS-Zertifizierungsprüfung MLA-C01 (Machine Learning Engineer – Associate) mit Schwerpunkt auf SageMaker, MLOps und AWS-AI-Services.
Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.
Praxisintensive Weiterbildung zum Machine Learning Engineer und Data Scientist: ML-Grundlagen, Azure DP-100, Azure AI-102 und CertNexus CDSP im kombinierten Curriculum mit End-to-End-Projektarbeit.
Strukturierter Einstieg in das maschinelle Lernen: von ML-Grundlagen über Deep Learning mit TensorFlow und Keras bis zur Modellevaluierung – zertifiziert durch das Anbieterprogramm AiU.
Statistisches Fundament für Machine Learning: Datenprüfung mit SQL und Python, Verteilungen, Regressionsannahmen und Modellbewertung praxisnah erarbeiten.
Dreizehnwöchiger Intensivkurs zur Vorbereitung auf die AWS Certified Machine Learning Engineer Associate-Prüfung mit praktischen Projekten im Bereich KI und Cloud.
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So finanziert sich Kursweg: Bildungsanbieter zahlen ein Entgelt für die Weitergabe deiner Anfrage — für dich bleibt sie kostenlos. Details zum Geschäftsmodell.
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