Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen Rohdaten und produktionsreifen KI-Systemen. Im Jahr 2026 wird der Wert eines Machine-Learning-Modells durch die Zuverlässigkeit der Datenpipelines bestimmt, die es versorgen. Dieses Programm bildet Sie zu einem MLOps-fähigen Ingenieur aus, der in der Lage ist, automatisierte, skalierbare und beobachtbare Datenarchitekturen aufzubauen.

Zunächst machen Sie sich mit dem MLOps-Lebenszyklus vertraut und lernen, warum traditionelles DevOps für die besonderen Herausforderungen von Daten- und Modelldrift nicht ausreicht. Im technischen Kernbereich lernen Sie, robuste ETL-Pipelines mit modernen Tools wie Pandas und Polars für mittelgroße Datensätze zu erstellen, bevor Sie auf verteilte Verarbeitung mit Apache Spark und Dask skalieren. Der Kurs legt einen starken Schwerpunkt auf Echtzeit-Streaming mit Apache Kafka und die Implementierung von Feature Stores, um das gefürchtete „Training-Serving-Skew“-Problem zu lösen. Schließlich fügen Sie alle Komponenten durch Workflow-Orchestrierung mit Airflow und Prefect zusammen und stellen so sicher, dass Ihre Datenflüsse nicht nur funktionsfähig, sondern auch produktionsreif, automatisiert und vollständig überwacht sind. Kurs-Highlights - Branchenüblicher Stack: Praktische Erfahrungen mit Kafka, Spark, Airflow und Feature Stores. - „Production-First“-Denkweise: Fokus auf CI/CD/CT (Continuous Training) und Data Governance. - Praktische Übungen: Jedes Modul endet mit einer praktischen Übung zum Aufbau Ihres beruflichen Portfolios. - Fokus auf Skalierbarkeit: Übergang von lokalen Python-Skripten zu verteilten Architekturen im Cloud-Maßstab.