Cloudbasierte Automatisierung & Robotik - AWS & Python (m/w/d)

Kursüberblick

Die Fachkraft für Cloudbasierte Automatisierung & Robotik - AWS & Python entwickelt und implementiert automatisierte Prozesse innerhalb der AWS-Umgebung. Sie programmiert mithilfe von Python Anwendungen für Robotersysteme, konfiguriert Cloud-Ressourcen und erstellt Algorithmen für intelligente Robotiklösungen. Die Fachkraft überwacht cloudbasierte Infrastrukturen, analysiert Performancedaten und optimiert bestehende Automatisierungslösungen. Sie arbeitet an der Schnittstelle zwischen Cloud Computing und Robotik, integriert Sensordaten in AWS-Dienste und entwickelt skalierbare Anwendungen. Die Fachkraft berücksichtigt dabei Sicherheitsaspekte und dokumentiert Systemarchitekturen. Robotik & Autonome Systeme in der Industrie 5.0 • Roboter verstehen, Industrieeinsatz analysieren -Autonome Systeme in der Produktion erkennen • Industrieroboter & Cobots in der Anwendung - Programmierung & Echtzeitsensorik praxisnah • Fahrerlose Transportsysteme & Drohnenlösungen - Mobile Robotik in Logistik & Industrie • KI für Bilderkennung, Navigation & Wartung - Edge & 5G für vernetzte Robotersysteme • MRK-Sicherheitskonzepte & Ergonomie in der Praxis - Assistenzsysteme in der Produktion integrieren • Digitale Zwillinge & Cyber-physische Systeme anwenden - Sichere, vernetzte Roboterproduktion umsetzen • CO₂ sparen, Ressourcen automatisiert verwerten - Nachhaltige Robotikprozesse gestalten • Von Quantenrobotik bis Raumfahrttechnologien - Zukunft der autonomen Robotiksysteme verstehen Cloud Computing ( AWS ) - Schlüsselkompetenzen und Anwendungen für Unternehmen • Architekturentscheidungen & Betriebsmodelle in der AWS-Cloud - Cloud-Fundament: Regionen, Verantwortung & Performance steuern • Compute & Storage-Strategien in AWS produktiv einsetzen - Netzwerkarchitektur effizient planen & skalieren • Rollenbasierte Zugriffskontrolle mit IAM umsetzen - Sicherheitsdienste aktiv konfigurieren & testen • Relationale & NoSQL-Datenbanken planen & integrieren - Data Lakes & Backups in produktiven Umgebungen steuern • CI/CD-Pipelines mit Terraform & GitHub umsetzen - Containerisierte Anwendungen mit ECS/EKS betreiben • ML-Modelle mit SageMaker trainieren & bereitstellen - AI-Dienste praktisch einsetzen & automatisieren • Migrationsprojekte vorbereiten & durchführen - Hybride Workloads sicher betreiben • Cloud-Kosten aktiv steuern & optimieren - Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz mit AWS-Mitteln realisieren • Prüfungsvorbereitung AWS Certified Cloud Practitioner Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte • Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext • Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren • Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden • Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren • Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professio…

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