Exam Prep: AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

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BESCHREIBUNG

Der Kurs Exam Prep: AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate bereitet Sie umfassend auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate  vor, indem er die wichtigsten Themenbereiche detailliert behandelt. Sie erhalten Einblicke in die zentralen Inhalte der Prüfung und erfahren, wie diese mit der Entwicklung von KI- und ML-Lösungen auf der AWS-Plattform zusammenhängen. Durch ausführliche Erklärungen und das Durcharbeiten von prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Wissenslücken und erlernen effektive Strategien zum Beantworten der Fragen. Der Kurs beinhaltet auch die Bearbeitung von Musterprüfungsfragen, um Sie dabei zu unterstützen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Prüfungskompetenz zu verbessern. Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein fundiertes Verständnis der Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Prüfung abgefragt werden.

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie:

• Den Prüfungsumfang und die Inhalte der AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Prüfung einzuschätzen.
• Prüfungsfragen im Stil der echten Prüfung zu üben und Ihre Vorbereitungsstrategie zu bewerten.
• Anwendungsfälle zu analysieren und voneinander zu unterscheiden.

ZIELGRUPPE

Dieser Kurs ist konzipiert für:

• Personen, die sich auf die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Prüfung vorbereiten.

Voraussetzungen

Für die Teilnahme am Kurs sind keine speziellen Trainings vorab erforderlich. Für die Prüfungsvorbereitung wird jedoch folgendes Wissen empfohlen:

Allgemeine IT-Kenntnisse:

• Etwa 1 Jahr Berufserfahrung in verwandten Rollen, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.
• Grundverständnis gängiger ML-Algorithmen und deren Anwendungsfälle.
• Grundlagen im Bereich Data Engineering, einschließlich gängiger Datenformate, Datenaufnahme (Ingestion) und Datenumwandlung für ML-Datenpipelines.
• Kenntnisse im Abfragen und Transformieren von Daten.
• Kenntnisse zu bewährten Praktiken der Softwareentwicklung für modulare, wiederverwendbare Code-Entwicklung, Deployment und Debugging.
• Vertrautheit mit der Bereitstellung und Überwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort.
• Erfahrung mit Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD)-Pipelines sowie Infrastructure as Code (IaC).
• Erfahrung mit Code-Repositories für Versionskontrolle und CI/CD.

Empfohlenes AWS-Wissen:

• Etwa 1 Jahr Erfahrung im Umgang mit Amazon SageMaker AI und weiteren AWS-Diensten im Bereich ML-Engineering.
• Kenntnisse über Amazon SageMaker und Algorithmen für Modellaufbau und -bereitstellung.
• Wissen über AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Datenaufbereitung für Modellierung.
• Vertrautheit mit dem Deployment von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS.
• Kenntnisse zu Monitoring-Tools für Logging und Fehlerbehebung in ML-Systemen.
• Kenntnisse über AWS-Dienste zur Automatisierung und Orchestrierung von CI/CD-Pipelines.
• Verständnis für AWS-Sicherheitspraktiken in Bezug auf Identitäts- und Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Datenschutz.

LEHRMETHODE

Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:

• Themenübersichtspräsentationen
• Prüfungsähnliche Fragen
• Praxisbeispiele
• Gruppen- und Diskussionsaktivitäten

KURSDAUER / PREIS

• 1 Tag
• € 775,00 zzgl. Mwst. pro Person (DE)

KURSINHALT

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist Deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.