Python Programmierer:in Machine Learning & AI inkl. Amazon Web Services AWS und PCAP-Zertifizierung

In diesem Kurs lernen Sie die Programmierung mit Python von Grund auf und erweitern Ihre Kenntnisse bis hin zur professionellen Anwendung. Der Kurs deckt alle wichtigen Aspekte der Python-Programmierung ab, von den Grundlagen über die objektorientierte Programmierung bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Multithreading und der Erstellung von Bibliotheken. Zusätzlich werden Sie in die Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen (GUI) und die Netzwerkprogrammierung eingeführt.

Im Rahmen des Kurses können Sie die PCAP-Zertifizierung (Certified Associate Python Programmer) erwerben, die Ihre Python-Kenntnisse offiziell bestätigt und Ihre beruflichen Chancen verbessert.

Anschließend wird ein besonderer Fokus auf Machine Learning und künstliche Intelligenz gelegt. Sie werden in die Welt der Cloud-Technologien eingeführt und erfahren, wie Sie Amazon Web Services (AWS) effektiv nutzen können. Der Kurs umfasst Themen wie Data Science, Deep Learning, Reinforcement Learning sowie DevOps und MLOps. Zusätzlich werden Sicherheitsaspekte und die Vorbereitung auf externe Prüfungen behandelt. Die erworbenen Kenntnisse ermöglichen Ihnen, in verschiedenen IT-Bereichen tätig zu werden und bieten Ihnen die Möglichkeit, zusätzliche Zertifikate zu erwerben.

Im Rahmen der Weiterbildung werden grundlegende Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz vermittelt. Dabei erfolgt eine Einführung in die KI, einschließlich ihrer Einsatzmöglichkeiten sowie der Nutzung KI-gestützter Tools und Plattformen. Zudem wird ein Einstieg in die KI-Entwicklung gegeben, um ein grundlegendes Verständnis für die Erstellung und Anwendung intelligenter Systeme zu schaffen.

Darauf aufbauend werden grundlegende Programmierkenntnisse in der Sprache Python vermittelt. Hierzu zählen Variablen, Operatoren, Datentypen und Listen sowie Kontrollstrukturen wie Verzweigungen und Schleifen. Ebenso werden die Entwicklung von Prozeduren und Funktionen sowie objektorientierte Konzepte wie Klassen, Objekte, Datenkapselung, Vererbung und Polymorphie behandelt. Ergänzend werden das Lesen und Schreiben von Dateien, grafische Benutzeroberflächen (GUI) sowie Grundlagen der Netzwerkprogrammierung und Client-Server-Anwendungen vermittelt. Abschließend erfolgt eine gezielte Vorbereitung auf die Zertifizierung zum Certified Associate Python Programmer.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Cloud-Technologien mit Fokus auf AWS sowie auf den Grundlagen des Machine Learning unter Berücksichtigung von Sicherheitsaspekten. Darüber hinaus werden Inhalte aus den Bereichen Data Science und Datenanalyse vermittelt sowie ein Überblick über Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Reinforcement Learning gegeben.

Abschließend werden grundlegende Konzepte aus DevOps und MLOps behandelt, um ein umfassendes Verständnis moderner Entwicklungs-, Daten- und KI-gestützter Systemlandschaften zu vermitteln.

Mit Deiner Weiterbildung in Python, Machine Learning, KI und AWS eröffnest Du Dir solide Einstiegschancen als Python Developer, Data Scientist, ML Engineer oder MLOps Specialist auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Die PCAP-Zertifizierung untermauert Deine Grundlagen, während Cloud- und DevOps-Know-how Dich für produktive AI-Anwendungen in Unternehmen qualifiziert. Du arbeitest teamorientiert, automatisierst Datenprozesse und bringst Modelle zuverlässig in die Produktion.

Deine möglichen Aufgaben:

• Entwicklung moderner Python-Anwendungen und APIs
• Aufbau von Datenpipelines: Bereinigung, Feature Engineering, Training
• Nutzung von AWS (z. B. S3, Lambda, SageMaker) für Skalierung
• Umsetzung von CI/CD, Tests, Monitoring für MLOps
• Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen

Realistisch kannst Du je nach Erfahrung 50.000–75.000 € brutto pro Jahr verdienen, mit Entwicklungschancen über 80.000 €.

Gefragte Branchen und Bereiche:

• IT-Dienstleister und Softwarehäuser
• E-Commerce und Online-Plattformen
• Finanzen und Versicherungen
• Industrie 4.0 und Automatisierung
• Gesundheitswesen und Medtech
• Logistik, Mobilität und Smart City