Kurs Data-Science-Engineering
Beherrschen Sie praxisnahes Data-Science-Engineering: Geschäftsprobleme rahmen, robuste Pipelines aufbauen, Features entwickeln, Sensorfehler handhaben, Modelle deployen und überwachen sowie Leistung für produktionsreife Lösungen optimieren. Mindestens 50 Zeichen.

von 4 bis 360h flexibler Arbeitsaufwand
Gültiges Zertifikat in deinem Land
Was werde ich lernen?
Dieser praxisorientierte Data-Science-Engineering-Kurs vermittelt, wie Sie ML-Probleme rahmen, KPIs definieren und reale Einschränkungen beachten, um zuverlässige Modelle zu bauen. Lernen Sie Feature-Engineering, zeitbewährte Validierung, Imbalance-Behandlung und Interpretierbarkeit, gestalten Sie robuste Pipelines, managen Sie Sensordatenqualität, automatisieren Training und richten Monitoring für stabile Deployments ein. Mind. 50 Zeichen.
Elevify-Vorteile
Kompetenzen entwickeln
- Produktions-ML-Design: KPIs, Einschränkungen und Ziele für reale Systeme definieren.
- Robuste Datenpipelines: Schemata validieren, Drift handhaben und Sensordatenströme bereinigen.
- Fortgeschrittene Feature-Engineering: Temporale, rollierende und quermaschinenübergreifende Signale erstellen.
- Modelltraining & -Evaluierung: GBMs/Logistische Modelle mit Geschäftsmetriken optimieren.
- MLOps-Automatisierung: Modelle sicher deployen, überwachen, retrainieren und zurückrollen.
Vorgeschlagene Zusammenfassung
Vor dem Start kannst du die Kapitel und den Arbeitsaufwand anpassen. Wähle, mit welchem Kapitel du beginnen möchtest. Füge Kapitel hinzu oder entferne sie. Erhöhe oder verringere den Arbeitsaufwand des Kurses.Was unsere Studierenden sagen
FAQs
Wer ist Elevify? Wie funktioniert es?
Gibt es für die Kurse Zertifikate?
Sind die Kurse kostenlos?
Wie hoch ist der Arbeitsaufwand der Kurse?
Wie sind die Kurse aufgebaut?
Wie funktionieren die Kurse?
Wie lange dauern die Kurse?
Was kostet ein Kurs?
Was ist ein E-Learning- oder Online-Kurs und wie funktioniert er?
PDF-Kurs