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Module 0: Welcome

• Course introduction

Module 1: Introduction to MLOps

• Machine learning operations
• Goals of MLOps
• Communication
• From DevOps to MLOps
• ML workflow
• Scope
• MLOps view of ML workflow
• MLOps cases

Module 2: MLOps Development

• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• MLOps security
• Automating
• Apache Airflow
• Kubernetes integration for MLOps
• Amazon SageMaker for MLOps
• Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
• Demonstration: Amazon SageMaker
• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 3: MLOps Deployment

• Introduction to deployment operations
• Model packaging
• Inference
• Lab: Deploy your model to production
• SageMaker production variants
• Deployment strategies
• Deploying to the edge
• Lab: Conduct A/B testing
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 4: Model Monitoring and Operations

Lab: Troubleshoot your pipeline

The importance of monitoring

Monitoring by design

Lab: Monitor your ML model

Human-in-the-loop

Amazon SageMaker Model Monitor

Demonstration: Amazon SageMaker Pip...

In dieser 1-tägigen Schulung "Aufbau einer Business-Intelligence / Data Warehouse-Lösung" lernen Sie den Aufbau einer Business-Intelligence / Data Warehouse-Lösung kennen. Sie erhalten einen Überblick über Architektur, Komponenten und den Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart. Sie erfahren, wie Daten aus Vorsystemen übernommen und mit ETL-Technologien im Data Warehouse geladen werden. Sie lernen die Konzeption und den Aufbau eines Data Warehouse sowie die multidimensionale Aufbereitung der Daten. Es werden flexible Analysemöglichkeiten mit OLAP und verschiedene Arten des Unternehmensreportings behandelt. Zudem erhalten Sie Einblicke in Data Mining und aktuelle Markt- und Technologie-Trends im Bereich Data Warehouse und Business Intelligence.

Von 0 auf Data Science in einer Woche! Im Data Science Bootcamp lernen Sie Tools und Theorie für die Arbeit als Data Scientist: von Datenanalyse und Python über maschinelles Lernen hin zu künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen. Sie schließen die Woche ab mit der Data Scientist Zertifizierung.
Dieser Zertifikatskurs ist Ihr Befähiger in Data Science mit steiler Lernkurve. Während der erste Tag die Grundlagen wie Begriffe und den Ablauf von Data Science Projekten behandelt, geht es bereits am zweiten Tag schon um Machine Learning, Sie zeichnen eigene Daten auf und lernen in einem Python Crashkurs die wichtigsten Tools. Im weiteren Verlauf entwickeln und validieren Sie komplexere Modelle und tauchen auch in das Feld Deep Learning ein. Durch Praxisprojekte setzen Sie die Theorie direkt um.

DEINE DATEN EXPERTISE? STEIGERT DIE PRODUKTIVITÄT.

Die Industrie 4.0 bietet ein enormes Potenzial. Vor allem für Innovationen. Durch die Integration von Datenanalyse, KI und IoT können Unternehmen neue Erkenntnisse gewinnen und innovative Geschäftsmodelle entwickeln. Außerdem ermöglicht die Verfügbarkeit großer Datenmengen neue Produkte und Dienstleistungen, die dann noch effizienter produziert werden können. Mit Deiner Online-Weiterbildung Data Science Experte - Industrie 4.0 (m/w/d) bist Du Teil einer großen Bewegung.

Deine Weiterbildung umfasst ein breites Spektrum an Themen aus der Industrie 4.0. Du machst Dich schlau in weiterführende Mathematik und Statistik. Du beschäftigst Dich mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Deep Learning Methoden. Darüber hinaus lernst Du die spezifischen Herausforderungen der Industrie 4.0 kennen. So zum Beispiel die Integration von Sensordaten, das Internet der Dinge (IoT) und die vernetzte Produktion. In einem praxisnahen Projekt wirst Du reelle Industriedaten analysieren und Modelle daraus entwickeln. Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen und in aussagekräftige Informationen umwandeln? Ist eines Deiner Hauptthemen für die Data Science Weiterbildung. Genauso, wie die verständliche Präsentation der Ergebnisse, um diese in klare Handlungsempfehlungen umzuwandeln.

Vollende Deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung, IT-Sicherheit und im Datenschutz mit Deinem Master Informatik Fernstudium. Wenn Du einen Bachelorabschluss in Informatik oder einem verwandten Studiengang hast, steigst Du gleich in unser 120-ECTS-Programm ein. Du kannst aus unterschiedlichen Spezialisierungen wählen, z.B. „Computerkriminalität“, „Data Architecture“ oder „Cloud Computing“. Das alles geht bei uns 100% flexibel.

Overview

This course presents advanced models available in IBM SPSS Modeler. The participant is first introduced to a technique named PCA/Factor, to reduce the number of fields to a number of core factors, referred to as components or factors. The next topics focus on supervised models, including Support Vector Machines, Random Trees, and XGBoost. Methods are reviewed on how to analyze text data, combine individual models into a single model, and how to enhance the power of IBM SPSS Modeler by adding external models, developed in Python or R, to the Modeling palette.

Overview

This course presents advanced models available in IBM SPSS Modeler. The participant is first introduced to a technique named PCA/Factor, to reduce the number of fields to a number of core factors, referred to as components or factors. The next topics focus on supervised models, including Support Vector Machines, Random Trees, and XGBoost. Methods are reviewed on how to analyze text data, combine individual models into a single model, and how to enhance the power of IBM SPSS Modeler by adding external models, developed in Python or R, to the Modeling palette.

Kursteilnehmer lernen die wichtigsten Konzepte und Begriffe des maschinellen Lernens und werden in verschiedene Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens eingeführt. Zudem werden weitere fortgeschrittene Konzepte für (überwachtes) maschinelles Lernen vermittelt um praktische Probleme besser und effizienter lösen zu können. 

MS SQL Server 2012 - Updating your Business Intelligence Skills to Microsoft SQL Server 2012

Im IU Fernstudium Medieninformatik wirst Du zum IT-Profi auf allen Gebieten, die für die Konzeption und Umsetzung digitaler Angebote notwendig sind. Du lernst, souverän mit gängigen Mediensystemen und Plattformen zu arbeiten. Dabei machst Du Dich mit der Gestaltung interaktiver Medien ebenso vertraut wie mit Datenbanksystemen, Projektmanagement im IT-Bereich, digitalen Business-Modellen oder Big Data. Außerdem setzt Du durch Deine Spezialisierungen, zum Beispiel im Bereich Web Development oder User Experience, genau die Schwerpunkte, die Du nach dem Abschluss für Deinen Traumjob brauchst.