Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate - Schulung

Die Zertifizierung Microsoft Certified: Machine Learning Operations Engineer Associate ist ein anerkannter Qualifikationsnachweis für Personen, die Machine-Learning-Modelle sowie generative KI-Anwendungen auf Microsoft Azure produktiv bereitstellen, betreiben und kontinuierlich optimieren möchten. Sie richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning Operations, Generative AI Operations, Automatisierung und Cloudinfrastruktur gezielt vertiefen und durch eine offizielle Zertifizierung sichtbar machen möchten. Damit eignet sich dieses Ziel besonders für berufliche Perspektiven im Machine Learning Engineering, Data Science, DevOps, AI Engineering und im Betrieb moderner KI-Plattformen.

Unsere vorbereitenden Schulungen vermitteln Ihnen praxisnahes Wissen zur Planung und Umsetzung geeigneter MLOps-Infrastrukturen. Sie lernen unter anderem, Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen aufzubauen, Zugriffe und Rechenressourcen zu verwalten sowie wiederholbare Bereitstellungsprozesse für Machine-Learning-Lösungen zu gestalten. Weitere Schwerpunkte können Versionsverwaltung, automatisierte Workflows, Continuous Integration und Continuous Delivery sowie Infrastructure as Code mit Azure CLI und Bicep umfassen.

Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit dem vollständigen Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen. Dazu gehören das Trainieren, Registrieren, Bereitstellen, Überwachen und Aktualisieren von Modellen mit Azure Machine Learning. Sie lernen, Daten- und Modelldrift zu erkennen, Leistungskennzahlen auszuwerten und automatisierte Prozesse für erneutes Training und neue Bereitstellungen umzusetzen. Dabei spielen auch MLflow, GitHub Actions, Modellregister und kontrollierte Freigabeprozesse eine wichtige Rolle.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf GenAIOps für generative KI-Anwendungen und Agenten mit Microsoft Foundry. Sie beschäftigen sich mit der Bereitstellung, Evaluation, Qualitätssicherung und Überwachung generativer KI-Systeme. Dazu gehören die Bewertung von Antworten, Sicherheits- und Qualitätskriterien, Prompt- und Modelloptimierung, Observability sowie die zuverlässige Integration von KI-Anwendungen in produktive Umgebungen. So erwerben Sie aktuelle und praxisrelevante Kompetenzen, die eine fundierte Grundlage für die Prüfung AI-300 und das Erreichen der Zertifizierung bilden.

Die Angebote richten sich an Personen mit grundlegenden Erfahrungen in Data Science, Machine Learning und Python, die ihre Kompetenzen um automatisierte Betriebs- und Bereitstellungsprozesse erweitern möchten. Hilfreich sind außerdem erste Kenntnisse in DevOps, Versionsverwaltung, Kommandozeilenwerkzeugen und cloudbasierten Infrastrukturen.