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
- Auszeichnung als "Top Anbieter für Weiterbildung 2026"!
PC-COLLEGE erhält die Höchstwertung „exzellent“ für herausragende Kundenorientierung. Mit diesem Ergebnis stehen wir an der Spitze der IT-Seminaranbieter. Übersicht "PC-COLLEGE-Auszeichnungen" - Autorisierter Trainingspartner
PC-COLLEGE ist autorisierter Trainingspartner zahlreicher führender Softwarehersteller und Technologieanbieter, darunter Google, Autodesk, cobra, Corel und weitere. - Nachbetreuung
Auch nach dem Seminar sind wir für Sie da. Vier Wochen nach jedem Training stehen wir Ihnen kostenfrei für programmspezifische Fragen zur Verfügung. Wir möchten Sie auch nach der Schulung bei der sicheren Anwendung des Erlernten unterstützen.
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
- Termin nach Wunsch
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- In ihrem Hause, online, bei PC-COLLEGE
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Bei Ihnen, an einem PC-COLLEGE Standort oder als Live-Online-Training - Inhalte und Termine stimmen wir individuell ab.
Einzelcoaching
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Verwandte Themen
Was unsere Kunden sagen
-
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 -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,9/5- 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.
am 30.10.2024 in Berlin -
Python - Grundkurs für Programmieranfänger
4,6/5Der Dozent war sehr geduldig auch bei "Anfängerfragen". Fragen wurden gleich und gut beantwortet.
S.L.
am 30.10.2024 in Berlin
Termine und Standorte
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| Kurs-Nr. | Kursbezeichnung | Termin | Dauer | Standort | Buchung |
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| PYO261001 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO261026 | 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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| PYO270111 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270308 | MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte |
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| PYO270309 | 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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