Terraform für Cloud Engineers
Infrastructure as Code mit Terraform – Grundlagen, Best Practices und Automatisierung.
Was Sie erwartet
Ziel dieses drei tägigen Gruppen-Trainings ist es, Sie in Theorie und Praxis zu einer/m souveränen Expert:in auszubilden. Anhand einer Machine Learning-Fallstudie aus der Praxis werden Sie eine umfassende MLOps-Lösung selbst erarbeiten. Für wen ist das ideal? Für IT Entscheider in mittelständischen bis großen DAX-Unternehmen. Jetzt Termin sichern. Unser Workshop baut auf den vollumfänglichen Lösungen von Databricks. Dadurch können wir uns auf die fachlichen Inhalten bei einer kurzen Time-to-Value fokussieren.
Dauer
3 Tage
Format
Online oder Präsenz
Preis
Auf Anfrage
Das Training richtet sich an:
- ML Engineers mit Erfahrung in Machine Learning
- Data Scientists, die Models produktiv bringen möchten
- DevOps-Teams, die MLOps einführen
Nach dem Training beherrschen Sie:
- MLOps-Workflows mit Databricks umsetzen
- Machine Learning Models produktiv deployen
- Model Lifecycle Management implementieren
Agenda
So läuft Ihr Training ab
Tag 1 - Grundlagen
- Databricks Lakehouse
- Unity Catalog
- Hands-on Lab
- Delta Lake
- Feature Store & Feature Engineering
Tag 2 - Modelling
- Databricks Workflows
- Hands-on Lab
- Model Management & Model Registry
Tag 3 - Refining
- Model Deployment Strategien
- Hands-on Lab
- Monitoring und Observability
- Best Practices und Q&A
Thinkport-Methode
Praxisnah und interaktiv lernen
Kombination aus Theorie, Live-Demos und Hands-on Labs
Interaktive Diskussionen und individuelle Fragen willkommen
Trainer mit Know-how aus realen Kundenprojekten
Training-Anfrage
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Julius Taylor
Business Unit Lead - Data Intelligence
Training
Databricks MLOps
Werden Sie MLOps Expert:in mit unserem Training
Dauer: 3 Tage
Format: Online oder Präsenz
Level: Fortgeschritten
Preis: Auf Anfrage
Ihre Lernziele
MLOps-Workflows mit Databricks umsetzen
Machine Learning Models produktiv deployen
Model Lifecycle Management implementieren
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FAQs
Häufig gestellte Fragen
Welche Vorkenntnisse benötige ich für das Training?
Grundkenntnisse in Machine Learning und Python sind erforderlich. Erfahrung mit Databricks ist hilfreich.
Welche ML-Frameworks werden behandelt?
Wir arbeiten mit scikit-learn, XGBoost, TensorFlow und PyTorch. Die Schwerpunkte können angepasst werden.
Ist das Training auch für Teams geeignet?
Ja, das Training ist ideal für Teams. Wir können die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen.
Gibt es praktische Übungen während des Trainings?
Ja, das Training besteht zu 60% aus praktischen Übungen und Hands-on Labs, damit Sie die Konzepte direkt anwenden können.
Kann ich das Training auch remote absolvieren?
Ja, das Training ist sowohl remote als auch vor Ort verfügbar. Die Remote-Version bietet die gleiche Qualität und Interaktivität.
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