MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte
Kursdauer: 2 Tage - 09:00 - 16:00 Uhr
Das erwartet Sie im Seminar
- ML Modelle versionieren und mit MLflow nachvollziehbar verwalten
- Trainingsprozesse automatisieren und reproduzierbare Workflows erstellen
- Modelle bereitstellen und Monitoring im MLOps Kontext umsetzen
Erfahrung, die Vertrauen schafft - überzeugen Sie sich selbst.
MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte
Kurs-ID: PYOWas erwartet Sie in diesem MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte Kurs?
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.
Für wen ist der MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte geeignet?
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.
Kursvoraussetzungen
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.
Ist die Teilnahme vor Ort und online möglich?
Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
Welche Themen werden im MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte behandelt?
- 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
Ihre Vorteile
- Schulungsexperte seit 1985
Wir haben mehr als 40 Jahre Schulungserfahrung. Dabei setzen wir seit jeher auf Trainerinnen und Trainer mit langjähriger didaktischer, fachlicher und praktischer Erfahrung. - Durchführung ab 1 Teilnehmenden
Unser Ziel ist es, Ihnen schnellstmöglich den gewünschten Kurs anzubieten. Aus diesem Grund führen wir einen Großteil unserer Seminare ab einer Person durch. Das bietet Ihnen Planungssicherheit und bringt Sie schnell an Ihr Ziel. - Bildungsanbieterauszeichnung
Auch 2026 wurde PC-COLLEGE im International Training Center Rating® (ITCR) der PerformNet AG erneut mit der Höchstbewertung von fünf Sternen ausgezeichnet. Besonders hervorgehoben wurden unsere hohe Kundenorientierung und dauerhaft exzellente Qualitätsstandards. Übersicht "PC-COLLEGE-Auszeichnungen"
Anmeldung
MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte
Weitere Schulungsformen kurz erklärt
Offener Kurs
- 2 Tage
- 1 gesicherter Termin
- ab 1.490,00 € zzgl. MwSt.
- An 32 Standorten oder online
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Gemeinsam mit Teilnehmenden aus verschiedenen Unternehmen.
Als Präsenzseminar oder Live-Online-Training zu festen Terminen – ideal für den Erfahrungsaustausch und neue Impulse.
Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
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Was unsere Kunden sagen
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Python - Aufbaukurs - OOP und Datenbanken
5,0/5Der Ablauf und immer auf Fragen eingegangen
B.H.
am 30.09.2026 in Hamburg -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,8/5Der Dozent verfügt gleichzeitig über große Fachkenntnisse und kann diese hervorragend vermitteln
M.V.
am 07.10.2026 in Hannover -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,7/5Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
O.D.
am 14.01.2026 in Hamburg -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
B.M.
am 20.01.2026 in Düsseldorf -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
5,0/5Durch die geringe Teilnehmerzahl war es jederzeit problemlos möglich, Fragen zu stellen oder sich etwas nochmal erklären zu lassen. Thematisch war der Kurs sehr umfangreich, trotzdem war alles gut verständlich vermittelt. Ich war sehr zufrieden.
D.F.
am 28.05.2025 in Leipzig
Termine und Standorte
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| Kurs-Nr. | Kursbezeichnung | Termin | Dauer | Standort | Buchung |
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| PYO261026 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO261027 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO261126 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO261221 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270308 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270408 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270503 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270603 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270628 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270729 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270823 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270923 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO271018 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO271118 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO271213 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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