Suche

Modernes MLOps mit MLflow

In drei Tagen lernen Sie, wie MLOps das DevOps-Modell auf Machine Learning überträgt und wie Sie MLflow dafür einsetzen. Sie setzen MLflow und den Tracking Server lokal auf, arbeiten mit Runs, Experimenten, Artefakten, Parametern und Metriken und verwalten Modelle, Versionen und Stages in der Model Registry. Anschließend betreiben Sie den Tracking Server in AWS auf EC2, steuern MLflow per CLI und REST API, stoßen Trainings in AWS Sagemaker an und automatisieren das Deployment nach einer Modellfreigabe. Alternativen wie GCP Vertex AI sowie Security Best Practices runden den Kurs ab.

  • 3 Tage
  • Fortgeschrittener
  • Deutsch
  • 1.595 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
Termin & Ort wählenAlle Termine

Auf einen Blick

Kurs
Seminar, 3 Tage, Niveau Fortgeschrittener, Sprache Deutsch.
Preis
1.595 € netto pro Person (1.898,05 € inkl. 19 % MwSt.). Als Firmenseminar 1.595 € netto pro Tag.
Termine
64 Termine bis Juli 2027, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt und Dresden. Nächster Termin: 02.–04.11.2026.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Im Gesundheitswesen ist Nachvollziehbarkeit bei produktiv genutzten Modellen besonders wichtig. Ein Beispiel: Ein Datenteam dokumentiert für ein Modell zur Verweildauerprognose jede Trainingsversion mit Daten, Parametern und Metriken und gibt nur geprüfte Versionen für den Einsatz frei.

Ziel des Seminars

In dieser 3-tägigen Schulung "Modernes MLOps mit MLflow" lernen Sie, wie MLOps das DevOps-Modell auf Machine Learning überträgt. Sie werden MLOps Pipelines und ein ML Model Register mit MLflow erstellen und anpassen. Data Scientists, Data Manager, Database Manager und Machine Learning Developer profitieren von modernen MLOps Frameworks für schnellere geschäftliche Nutzen durch Machine Learning. Das Seminar bietet praxisnahe Anwendungen und interaktive Übungen. Egal, ob erfahrener Data Scientist oder Machine Learning Developer, Sie erwerben wertvolle Fähigkeiten für erfolgreichere Machine Learning Projekte.

Für wen

  • Data Scientist

Inhalte

Einführung MLOps
  • MLOps Entstehung
  • MLOps vs DevOps
Einführung MLflow
  • Was ist MLflow
  • Open Source Alternativen zu MLFlow
  • AWS Sagemaker als Alternative zu MLFlow
  • GCP Vertex AI als ALternative zu MLFlow
MLflow First Steps
  • Einführung in MLflow Framework
  • Einführung in MLflow Tracking Server
  • Einführung in MLflow Model Registry
  • Aufsetzen MLflow und MLflow Tracking Server local
  • Deep Dive Runs & Experiments
  • Deep Dive Artifacts, Parameters, Metadata, Metrics
  • Deep Dive Models, Model Version & Model Staging
  • Hello World mit Python3 und MLflow Tracking Server local
MLFlow mit Cloud
  • Setup MLflow Tracking Server in AWS mit EC2
  • Hello World mit MLflow Tracking Server auf AWS
  • MLflow in der Cloud per API Steuern
  • AWS Sagemaker Training über MLflow CLI & REST API triggern
  • MLflow Experiment Run zum Model & Model Stage promoten
  • Model Deployment triggern nach erfolgreichem Model & Model Stage promotion
Best Practices
  • MLflow Best practices
  • Security Best Practices
Clean up

Voraussetzungen

  • Erfahrung in Python
  • Basics in Cloud (AWS, GCP, Azure)

Methode

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Ihre Vorteile

  • Trainer mit Projekterfahrung: Sie lernen bei Expertinnen und Experten, die nicht nur schulen, sondern selbst Projekte umsetzen – etwa KI- und Datenprojekte. So erfahren Sie, worauf es in der Praxis ankommt.
  • Seminarunterlage
  • Schulungsumgebung (LAB)
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu Modernes MLOps mit MLflow

Für wen im Gesundheitswesen eignet sich Modernes MLOps mit MLflow?

Der Kurs richtet sich an Data Scientists; laut Kursbeschreibung profitieren auch Data Manager, Database Manager und Machine Learning Developer. Im Gesundheitswesen passt er zu Data-, BI- und IT-Teams in Krankenhäusern, Klinikverbünden und Krankenkassen, die Machine-Learning-Modelle nachvollziehbar versionieren und in den Betrieb bringen wollen.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für Modernes MLOps mit MLflow?

Sie sollten Erfahrung in Python und Grundkenntnisse in einer Cloud-Plattform wie AWS, GCP oder Azure mitbringen.

Was kostet das Seminar Modernes MLOps mit MLflow?

Die Teilnahme kostet 1.595 € netto pro Person, das sind 1.898,05 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Seminarunterlage und Schulungsumgebung (LAB). Als Firmenseminar exklusiv für Ihr Team berechnen wir 1.595 € netto pro Schulungstag.

Wann und wo findet Modernes MLOps mit MLflow statt?

Das Seminar dauert 3 Tage. Bis Juli 2027 gibt es 64 Termine, online im Virtual Classroom und vor Ort in 23 Städten, u. a. Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Düsseldorf und Essen. Der nächste Termin ist am 02.–04.11.2026.

Erhalte ich nach Modernes MLOps mit MLflow einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge.

Kann ich Modernes MLOps mit MLflow als Firmenseminar für mein Team buchen?

Ja. Als Firmenseminar findet Modernes MLOps mit MLflow exklusiv für Ihr Team statt – bei Ihnen vor Ort oder online, zu einem Termin Ihrer Wahl. Der Tagessatz beträgt 1.595 € netto.

Passendes Wissen

Alle Artikel

Termine & Orte

Offener Kurs · 1.595 € pro Person zzgl. MwSt. Klicken Sie auf einen Ort, um genau diesen Termin anzufragen.

Termine und Orte werden täglich aus dem Seminarkatalog aktualisiert, zuletzt am 30.10.2026.

Ähnliche Seminare

Alle Seminare: Künstliche Intelligenz

Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen.

Unverbindliches Erstgespräch zu Beratung, Projekt oder Schulung.

Gespräch anfrageninfo@digitalhealthexperts.de