AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

In der Weiterbildung werden grundlegende Kenntnisse des Cloud Computings mit Fokus auf AWS-Services vermittelt. Dabei werden zentrale Cloud-Konzepte sowie die wichtigsten AWS-Dienste in den Bereichen Compute, Storage, Networking sowie Datenbanken und Analytics behandelt. Ergänzend wird das AWS Identity and Access Management (IAM) zur sicheren Verwaltung von Zugriffen erläutert.

Darauf aufbauend erfolgt eine Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Hierbei werden grundlegende Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens vermittelt sowie die Datenaufbereitung und das Feature Engineering für Machine-Learning-Modelle behandelt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Amazon SageMaker zur Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von ML-Modellen.

Weiterhin werden Deep-Learning-Ansätze sowie Natural Language Processing und Computer Vision mithilfe von AWS AI-Services behandelt. Ergänzend werden verschiedene AWS AI-Services wie Recognition, Comprehend, Lex, Polly, Forecast, Personalize, Textract und Kendra im Überblick vorgestellt.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf MLOps und der Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines. Dabei werden auch Themen wie Modelloptimierung, Monitoring, Sicherheit und Compliance im ML-Umfeld sowie Kostenoptimierung von ML-Workloads berücksichtigt.

Abschließend werden praxisnahe Projekte und Fallstudien durchgeführt, um das erworbene Wissen anzuwenden. Die Weiterbildung schließt mit einer gezielten Vorbereitung auf die AWS Certified AI Associate Prüfung ab.

Mit diesem Abschluss startest Du in gefragte Rollen an der Schnittstelle von Data Science, KI-Entwicklung und Cloud-Architektur. Auf dem deutschen Arbeitsmarkt suchen viele Unternehmen Fachkräfte, die ML-Modelle mit AWS planen, bauen und betreiben. Deine Kompetenzen in SageMaker, MLOps, Sicherheit und Kostenoptimierung machen Dich für Teams wertvoll – von Start-ups bis Konzernen.

Deine möglichen Aufgaben:

• ML-Workloads in AWS konzipieren, aufsetzen und automatisieren
• Daten aufbereiten, Features entwickeln, Trainingspipelines erstellen
• Modelle in SageMaker trainieren, optimieren und deployen
• Monitoring, Sicherheit, Compliance und Kosten steuern
• Mit Fachbereichen Use Cases evaluieren und PoCs umsetzen

Realistisch kannst Du in Deutschland je nach Erfahrung und Region mit 55.000 bis 80.000 Euro brutto jährlich rechnen; mit wachsender Verantwortung sind 85.000 bis 95.000 Euro möglich.

Gefragte Branchen und Bereiche:

• E‑Commerce und Personalization
• Industrie 4.0 und Predictive Maintenance
• Finanzdienstleister und InsurTech
• Gesundheit und MedTech
• Medien, NLP und Content-Automation
• Beratung, Cloud- und IT-Dienstleister