Machine Learning Engineer

SOFTWARE ENGINEERING: CODING-FUNDAMENTE LEGEN

Lerne Python, Git/GitHub und Unix-Command-Line-Skills. Du entwickelst solide Software-Engineering-Grundlagen. Am Ende programmierst du professionell und versionierst Code sauber.

EDA: DATEN VERSTEHEN & AUFBEREITEN

Nutze SQL und Pandas für Datenexploration. Du bereitest Daten auf und erstellst aussagekräftige Visualisierungen. Am Ende analysierst du Datasets für ML-Projekte.

ML-GRUNDLAGEN: ERSTE MODELLE TRAINIEREN

Lerne Regression und Klassifikation kennen. Du evaluierst Modelle mit verschiedenen Metriken und setzt ein Mini-Projekt um. Am Ende trainierst du deine ersten ML-Modelle.

DEEP LEARNING: NEURONALE NETZE & NLP NUTZEN

Arbeite mit Neural Networks, Zeitreihen und NLP. Du baust Recommendation Systems und verstehst fortgeschrittene ML-Konzepte. Am Ende entwickelst du Deep-Learning-Anwendungen.

ML ENGINEERING: MODELLE IN PRODUKTION BRINGEN

Operationalisiere ML-Modelle und baue APIs. Du nutzt Docker und Cloud-Services und wendest MLOps-Praktiken an. Am Ende deployest du produktionsreife ML-Systeme.

CAPSTONE: END-TO-END-ML-LÖSUNG ENTWICKELN

Baue eine komplette ML-Lösung mit Monitoring. Du lieferst ein finales Projekt von Training bis Deployment. Am Ende hast du ein vollständiges ML-Engineering-Projekt.