Machine Learning Engineer

Kursüberblick

Der Machine Learning Engineer entwickelt lernende Modelle und bringt sie in datengetriebene Anwendungen: von der Extraktion der Daten aus SQL-Datenbanken über Modelltraining und Bewertung der Genauigkeit in Python bis zur Darstellung der Modellergebnisse in Power BI. Machine Learning Engineering wird in diesem Kurs als durchgehende Kette aus Algorithmenwahl, Datenvorbereitung, Training und Modellanwendung behandelt. Kompetenzziele Arten von Machine-Learning-Algorithmen und ihre Einsatzbereiche unterscheiden Daten aus SQL-Datenbanken extrahieren und für das Modelltraining vorbereiten Modelle mit Python trainieren und mit scikit-learn, pandas und NumPy auf Genauigkeit prüfen Prognose- und Klassifikationsmodelle auf reale Szenarien übertragen Modellqualität in datengetriebenen Vorhaben bewerten Modellergebnisse in Power-BI-Reports und Dashboards darstellen Themen und Zusammenhänge Grundlage sind die zentralen Verfahren und Begriffe des Machine Learning sowie die Rolle Künstlicher Intelligenz in der Datenanalyse. Im Kern des Machine Learning Engineering steht die Datenvorbereitung: Extraktion aus SQL-Datenbanken, Bereinigung und Aufbereitung für das Training. Mit Python, scikit-learn, pandas und NumPy werden Modelle trainiert, ihre Genauigkeit gemessen und Verfahren verglichen. Die Modellanwendung überträgt trainierte Modelle auf datengetriebene Szenarien wie Prognosen und Datenklassifikation, mit Bezug zu Business Intelligence. Power BI dient der Gestaltung von Reports und Dashboards, die Modellergebnisse für datenbasierte Entscheidungen nutzbar machen. Im Abschlussprojekt wird ein Machine-Learning-Vorhaben in der Rolle des ML Engineer eigenständig umgesetzt und Modellentwicklung mit Datenauswertung zusammengeführt. Berufliche Perspektiven Einsatzfelder ergeben sich in Entwicklungs- und KI-Abteilungen, die Modelle für Prognosen und Klassifikationen entwickeln und in Unternehmensprozesse einbringen. Machine Learning Engineer bzw. ML Engineer für Modelltraining und Modellanwendung KI-Ingenieur:in bzw. AI Engineer mit Schwerpunkt klassisches Machine Learning Data Scientist mit Fokus auf Modellentwicklung und Modellbewertung Softwareentwickler:in für Machine-Learning-Komponenten

Nächste Termine

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