Cloud Machine Learning Engineer mit Zusatzqualifikation Datenvisualisierung mit Google Data Studio Zielgruppe: Projektmanager/innen, Abteilungsleiter/innen

Cloud Machine Learning Engineer: Cloud Machine Learning Engineer für AI-Umgebungen Starte als Cloud Machine Learning Engineer in die Praxis – mit AI als Kern und Machine Learning (ML) für skalierbare Lösungen. Kurzbeschreibung & Ziel – Cloud Machine Learning Engineer Cloud Machine Learning Engineer befähigt Teilnehmende, intelligente Systeme zu entwickeln, zu automatisieren und zu skalieren. Die Weiterbildung überführt AI in einsatzfähige Anwendungen und macht Machine Learning (ML) für belastbare Entscheidungen nutzbar; Cloud Machine Learning Engineer setzt dies strukturiert um. Weiterbildungsinhalte – Cloud Machine Learning Engineer Cloud Machine Learning Engineer – AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals – Einordnen von Azure-Grundlagen, damit Cloud Machine Learning Engineer AI-Workloads sicher plant und Machine Learning (ML) in Cloud-Szenarien verankert. Cloud Machine Learning Engineer – DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals – Verstehen von Datenkonzepten, damit Cloud Machine Learning Engineer AI-Datenflüsse modelliert und Machine Learning (ML) sauber vorbereitet. Cloud Machine Learning Engineer – AI-900: Introduction to AI in Azure – Anwenden von AI-Grundlagen, damit Cloud Machine Learning Engineer Modelle bewertet und Machine Learning (ML) zielgerichtet einsetzt. Cloud Machine Learning Engineer – AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution – Entwerfen und implementieren von Azure-AI-Lösungen, damit Cloud Machine Learning Engineer AI-Services orchestriert und Machine Learning (ML) produktiv macht. Cloud Machine Learning Engineer – Azure in der Praxis: AI & Copilot – Nutzen von Copilot-Technologien, damit Cloud Machine Learning Engineer AI-Funktionen integriert und Machine Learning (ML) in Workflows beschleunigt. Cloud Machine Learning Engineer – AI Agents & Automation – Aufsetzen von Agenten und Automatisierung, damit Cloud Machine Learning Engineer AI-Prozesse steuert und Machine Learning (ML) skalierbar betreibt. Hands-on & Praxisanteile – Cloud Machine Learning Engineer Cloud Machine Learning Engineer trainiert geführte Szenarien: Daten vorbereiten, Modelle bauen, AI-Services verbinden, Ergebnisse aus Machine Learning (ML) testen und ausrollen. So werden AI-Lösungen schnell prototypisch und produktionsnah nutzbar. Deine Perspektiven als Cloud Machine Learning Engineer Als Cloud Machine Learning Engineer priorisierst du Use Cases, übersetzt AI in Anwendungen und arbeitest eng mit Fachbereichen. Mit Machine Learning (ML) automatisierst du Entscheidungen und beschleunigst Produkte, Prozesse und Services – Cloud Machine Learning Engineer wirkt in Produktentwicklung, Prozessautomatisierung und digitaler Transformation. Enthaltene Zertifikate AZ-900: Microsoft Azure Fundamentals DP-900: Microsoft Azure Data Fundamentals AI-900: Introduction to AI in Azure AI-102: Designing and Implementing an Azure AI Solution Kanban Foundation Die Zusatzqualifikation vermittelt grundlegende Kenntnisse in der Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte mit Google Data Studio. Die Teilnehmenden lernen, Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen, verständlich aufzubereiten und visuell ansprechend darzustellen, um datenbasierte Entscheidungen im Arbeitsalltag zu unterstützen