MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte

Termine & Preise

  • 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.

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  • CH-Bern
  • CH-Zürich
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  • 27.10. - 28.10.2025
  • 27.11. - 28.11.2025
  • 22.12. - 23.12.2025
  • Termine auf Anfrage
  • 19.01. - 20.01.2026
  • 19.02. - 20.02.2026
  • 16.03. - 17.03.2026
  • 16.04. - 17.04.2026
  • 11.05. - 12.05.2026
  • 06.07. - 07.07.2026
  • 06.08. - 07.08.2026
  • 31.08. - 01.09.2026
  • 01.10. - 02.10.2026
  • 26.10. - 27.10.2026
  • 27.10. - 28.10.2026
 

Zeitrahmen: 2 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preis

Teilnahmegebühr

ab 1.490,00 €
(1.773,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


  • 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.

    • 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

  • 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.

  • 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.

  • Python - Aufbaukurs - OOP und Datenbanken


    • Viele Programmierbeispiele, auch spontane Beispiele (Datenbanken, Websites etc.). Gute Antworten auf Fragen, Erläuterungen verständlich, schlüssig und direkt.
      P.S. - 19.06.2024

    Python - Grundkurs für Programmieranfänger


    • Durch 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. - 28.05.2025

    • Der Seminarleiter ist sehr kompetent und weiß extrem viel über das Thema. Das war wirklich sehr beeindruckend.
      B.U. - 28.05.2025

    • Der Kurs wurde durch ein sehr kompetenten Dozenten durchgeführt. Die technische Ausstattung war sehr gut und angemessen.
      D.S. - 30.10.2024

  • KursNr. Kurs Termin Dauer Standorte
    PYO
    251027    		 27.10. - 28.10.2025 2 Tage
    PYO
    251027    		 27.10. - 28.10.2025 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    251127    		 27.11. - 28.11.2025 2 Tage
    PYO
    251127    		 27.11. - 28.11.2025 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    251222    		 22.12. - 23.12.2025 2 Tage
    PYO
    251222    		 22.12. - 23.12.2025 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    260119    		 19.01. - 20.01.2026 2 Tage
    PYO
    260119    		 19.01. - 20.01.2026 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    260219    		 19.02. - 20.02.2026 2 Tage
    PYO
    260219    		 19.02. - 20.02.2026 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    260316    		 16.03. - 17.03.2026 2 Tage
    PYO
    260316    		 16.03. - 17.03.2026 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    260416    		 16.04. - 17.04.2026 2 Tage
    PYO
    260416    		 16.04. - 17.04.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    260511    		 11.05. - 12.05.2026 2 Tage
    PYO
    260511    		 11.05. - 12.05.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    260706    		 06.07. - 07.07.2026 2 Tage
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    260706    		 06.07. - 07.07.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    260806    		 06.08. - 07.08.2026 2 Tage
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    260806    		 06.08. - 07.08.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    260831    		 31.08. - 01.09.2026 2 Tage
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    260831    		 31.08. - 01.09.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    261001    		 01.10. - 02.10.2026 2 Tage
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    261001    		 01.10. - 02.10.2026 2 Tage Live-Online-Training
    PYO
    261026    		 26.10. - 27.10.2026 2 Tage
    PYO
    261026    		 26.10. - 27.10.2026 2 Tage Live-Online-Training
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    261027    		 27.10. - 28.10.2026 2 Tage Wien

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Exzellent 4,8 / 5

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insgesamt: 10252 Bewertungen

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    Wir möchten Sie mit unseren Seminaren begeistern. Sollten Sie mit einer PC-COLLEGE- Schulung nicht zufrieden sein und uns dies innerhalb von 14 Tagen schriftlich mitteilen, können Sie das Seminar am selben Standort kostenfrei wiederholen.

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    Wir wurden im Internationalen Bildungsanbieter-Elite-Ranking (IBER) der performNET AG mit der Höchstwertung von fünf Sternen ausgezeichnet. PC-COLLEGE schreibt Kundenorientierung groß und hält Qualitätsstandards dauerhaft auf einem sehr hohem Niveau.

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