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MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte

Kurzbeschreibung

In diesem Praxisseminar für Entwickler und ML-Teams lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle versionieren, bereitstellen und überwachen. Dabei nutzen Sie Tools Tools wie MLflow für stabile und wiederholbare Workflows im Unternehmensalltag.
Kursinfo kurspyo

In vielen Unternehmen entstehen leistungsfähige Machine-Learning-Modelle – doch der Weg vom Prototyp zur produktiven Anwendung ist oft unklar. Dieser Kurs zeigt, wie Sie ML-Projekte so strukturieren, dass sie zuverlässig, versionierbar und wartbar bleiben.
Sie lernen, wie Sie Trainingsprozesse automatisieren, Modelle dokumentieren und den Betrieb überwachen. Mit Python, Git und MLflow schaffen Sie reproduzierbare Abläufe. Sie erkennen, wie Sie Daten, Parameter und Modelle versionieren – und wie sich Änderungen nachvollziehbar dokumentieren lassen.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Alltagstauglichkeit: Weniger Toolvielfalt, mehr Klarheit. Sie setzen einen durchgängigen Workflow um – von der Entwicklung bis zur Auslieferung eines Modells, das zuverlässig läuft und gepflegt werden kann.
Angesprochener Teilnehmerkreis:
Entwickler, Data Scientists und ML-Engineers, die ML-Modelle nachhaltig in Unternehmenssysteme integrieren und betreiben möchten.
Kursziel:
Sie bauen skalierbare MLOps-Pipelines, setzen Versionierung und Monitoring auf und automatisieren die Pflege und Aktualisierung produktiver Machine-Learning-Modelle.
Seminar- bzw. Schulungsinhalte
- Was ist MLOps – und warum ist es notwendig?
  - Herausforderungen im produktiven ML-Betrieb
  - Typische Fehlerquellen und Lösungen
- Projektstruktur und Versionierung
  - Daten, Code, Parameter und Modelle nachvollziehbar organisieren
- Modell-Tracking mit MLflow
  - Experimente dokumentieren
  - Ergebnisse vergleichen
  - Modelle registrieren
- Automatisierung im Trainingsprozess
  - Wiederholbare Abläufe mit einfachen Skripten oder CI-Tools
- Monitoring und Nachvollziehbarkeit
  - Modellqualität beobachten
  - Drifts erkennen
  - Retraining vorbereiten
- Modellbereitstellung im Unternehmenskontext
  - Deployment-Varianten
  - Modell als API
  - Zusammenarbeit mit DevOps-Teams
Seminar- bzw. Schulungsvoraussetzungen

Erfahrung mit Python und ML-Workflows. Grundkenntnisse im Umgang mit ML-Frameworks (z. B. Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch) und gängige DevOps-Tools (Git, Bash) sind hilfreich.
Seminarart

Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.

Alle Kursinformationen als PDF

Anmeldung

Zeitrahmen: 2 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

1.490,00 €
(1.773,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.

Seminarbeurteilungen
Python - Aufbaukurs - OOP und Datenbanken
- Viele Programmierbeispiele, auch spontane Beispiele (Datenbanken, Websites etc.). Gute Antworten auf Fragen, Erläuterungen verständlich, schlüssig und direkt.
  P.S. - 19.06.2024
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
- Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
  B.M. - 20.01.2026
- Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
  O.D. - 14.01.2026
- - Der Dozent hat sich für jeden einzelnen Kursteilnehmer Zeit genommen um die individuellen Probleme und oder Fragen zu klären, die gebrachten Beispiele, freundliches Miteinander im gesamten Pc College
  J.J. - 30.10.2024
Ihre Vorteile
- Qualitätsgarantie
  
  Wir möchten Sie mit unseren Seminaren begeistern. Sollten Sie mit einer PC-COLLEGE- Schulung nicht zufrieden sein und uns dies innerhalb von 14 Tagen schriftlich mitteilen, können Sie das Seminar am selben Standort kostenfrei wiederholen.
- Schulungsexperte seit 1985
  
  Wir haben mehr als 30 Jahre Schulungserfahrung. Dabei setzen wir auf Trainerinnen und Trainer mit langjähriger didaktischer und praktischer Erfahrung.
- Zertifikatsservice
  
  Sollten Sie Ihr PC-COLLEGE-Zertifikat verlegt oder bei einem Arbeitgeber abgegeben haben, senden wir Ihnen auf Wunsch, bis zu sieben Jahre nach Kursende, gerne Ihr Original-Zertifikat per Post oder ein PDF per E-Mail zu.
- ... alle Vorteile auf einen Blick

Terminübersicht

SeNr.	Seminar	Termin	Dauer	Standorte
PYO 260706	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	06.07. - 07.07.2026	2 Tage
PYO 260806	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	06.08. - 07.08.2026	2 Tage
PYO 260831	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	31.08. - 01.09.2026	2 Tage
PYO 261001	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	01.10. - 02.10.2026	2 Tage
PYO 261026	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	26.10. - 27.10.2026	2 Tage	Live-Online-Training
PYO 261027	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	27.10. - 28.10.2026	2 Tage	Wien
PYO 261126	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	26.11. - 27.11.2026	2 Tage
PYO 261221	MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte	21.12. - 22.12.2026	2 Tage