Machine Learning mit AWS DeepRacer

• Cloud Practioner
• Machine Learning fundamentals
• Sicherheitsaspekte
• Data Science
• Data Analytics
• Deep Learning
• KI
• Reinforcement Learning
• DevOps
• MLOps
• Java
• Python
• CodeGuru
• Vorbereitung auf die externe Prüfung

Dieser Kurs enthält folgende AWS Zertifkate

• Cloud Practioner Essentials
• Developing on AWS (Developer Associate)
• Advanced Developing on AWS / DevOps Engineering
• Machine Learning Speciality

Im Rahmen der Weiterbildung werden grundlegende Kenntnisse im Bereich Cloud Computing vermittelt, wobei insbesondere die Inhalte des Cloud Practitioner behandelt und auf die entsprechenden Zertifizierungsanforderungen vorbereitet wird.

Darüber hinaus werden Grundlagen des Machine Learning sowie zentrale Konzepte aus den Bereichen Data Science, Data Analytics und Künstliche Intelligenz vermittelt. Hierzu zählen auch vertiefende Inhalte zu Deep Learning sowie Reinforcement Learning, die ein Verständnis moderner KI-Methoden ermöglichen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Sicherheitsaspekten im Cloud- und KI-Umfeld sowie auf DevOps und MLOps als Ansätze zur effizienten Entwicklung und Bereitstellung datengetriebener Anwendungen. Ergänzend werden Programmierkenntnisse in Java und Python vermittelt, die für die praktische Umsetzung relevant sind. Zudem wird der Umgang mit AWS CodeGuru als Tool zur Code-Analyse und -Optimierung behandelt.

Abschließend erfolgt eine gezielte Vorbereitung auf die externe Prüfung, um die Teilnehmenden optimal auf den erfolgreichen Abschluss der Weiterbildung vorzubereiten.

Mit dieser Spezialisierung verbesserst Du Deine Berufsaussichten als Cloud- und ML-Profi auf dem deutschen Markt deutlich. Du verbindest Grundlagen in Data Science, Python/Java und Sicherheitsaspekten mit praktischer Erfahrung in AWS-Services wie SageMaker, Lambda und ECS sowie Reinforcement Learning. Damit qualifizierst Du Dich für Rollen wie ML Engineer, Data Scientist, Cloud Developer oder MLOps Engineer in agilen Teams.

Deine möglichen Aufgaben:

• ML-Modelle entwickeln, trainieren und in SageMaker produktiv setzen.
• Datenpipelines und ML-Workflows (MLOps) automatisieren und überwachen.
• Anwendungen per Lambda/ECS bereitstellen und skalieren.
• Sensordaten auswerten und RL-Experimente (z. B. DeepRacer) durchführen.
• Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in AWS umsetzen.

Je nach Erfahrung und Region sind Gehälter von etwa 55.000 bis 85.000 Euro brutto jährlich realistisch.

Gefragte Branchen und Bereiche:

• Automobil und Mobilität
• E‑Commerce und Handel
• Industrie 4.0 und Produktion
• Logistik und Smart Warehousing
• Finanzdienstleistungen und Versicherungen
• Gesundheitswesen und Medizintechnik