Cloud Machine Learning Engineering and MLOps – Erfahrungen

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»Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« ist ein Onlinekurs, in dem Teilnehmer lernen, wie Machine Learning Engineering-Anwendungen entwickelt werden können. Zudem werden diverse Fachthemen im Bereich des maschinellen Lernens erläutert, darunter MLOps, Edge Machine Learning und KI-APIs. Der Onlinekurs spricht Entwickler, Programmierer und all jene Personen an, die mit Daten arbeiten und einen IT-Hintergrund haben. Der Onlinekurs hat eine ungefähre Bearbeitungsdauer von zwölf Stunden und wird unter anderem über On-Demand-Videos und digitalen Lektüren präsentiert. Nach der vollständigen Durchführung wird ein Abschlusszertifikat aktiviert. Teilnehmer arbeiten ohne zeitliche Vorgaben und können stets in einem eigenen Lerntempo arbeiten.

Zielgruppe

Mit »Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« werden jene Personen angesprochen, die sich mit Daten beschäftigen und einen IT-Hintergrund haben. So richten sich die Inhalte an Data Scientists und Data Engineers als auch an Entwickler und Programmierer.

Ziele

Durch die Teilnahme an »Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« sollen Kenntnisse rund um die Entwicklung von Anwendungen rund um das Machine Learning Engineering erworben werden. Teilnehmer werden zudem tiefer in die Thematik von maschinellem Lernen eingeführt und erhalten einen Einblick in MLOPs oder auch KI-APIs.

Zertifizierung

Im Onlinekurs ist ein Zertifikat integriert, welches von Coursera zur Verfügung gestellt wird. Die Teilnehmer haben Zugriff darauf, sobald alle Inhalte von »Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« vollständig durchgeführt wurden. Das Zertifikat findet sich im Anschluss an den Onlinekurs im eigenen Profil bei Coursera und kann von da aus heruntergeladen oder auf LinkedIn eingegliedert werden.

Inhalte

»Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« ist ein vollständig englischsprachiger Inhalt und kann auch nur mit englischen Untertiteln abgerufen werden. Teilnehmer erwartet eine zwölfstündige Wissensvermittlung. Die Zeiteinteilung ist dabei jedem Kursbesucher selbst überlassen. Das On-Demand-Format der Inhalte ermöglicht das Lernen zu jeder Zeit. Zudem können alle Inhalte beliebig oft bearbeitet werden. Im Onlinekurs werden theoretische und praktische Lektionen eingesetzt, um eine umfangreiche Wissensvermittlung und ein interaktives Lernen zu ermöglich. Neben Videos und digitalen Lektüren werden auch Quizfragen genutzt, mit denen Teilnehmer ihren Wissensstand überprüfen können. Der Inhalt kann bereits vor der Anmeldung ziemlich genau eingesehen werden, indem der zur Verfügung stehende Lehrplan aufgerufen wird. Dieser enthält Informationen zu den Modulen, den einzelnen Lektionen sowie den genutzten Medien und der jeweiligen Bearbeitungsdauer. Der Onlinekurs gliedert sich in drei Module.

In Modul 1 werden die Grundlagen des Machine Learning Engineering thematisiert. Teilnehmer erfahren über Microservices für das maschinelle Lernen und erhalten zudem eine Einführung in das Continuous Delivery für Machine Learning.

Modul 2 befasst sich mit AutoML. Hierbei werden effiziente Lösungen aufgezeigt, die keinen oder nur sehr wenig Code benötigen. Teilnehmer erfahren über Technologien wie Ludwig, Google AutoML oder auch Apple Create ML.

In Modul 3 werden aktuelle Themen rund um das maschinelle Lernen besprochen. Die Anwendung von MLOps-Strategien sowie der Nutzen von Edge Machine Learning werden präsentiert. Teilnehmer werden zudem in Strategien wie Low-Code und No-Code eingeführt.

Dozent/-en

»Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« wird von der Duke University angeboten und vom Dozenten Noah Gift präsentiert. Der Dozent ist hauptberuflich als Lehrender bei der Duke University tätig und beschäftigt sich vor allem mit KI und dem maschinellen Lernen. Die Onlinekurse auf Coursera mit Noah Gift als Dozent wurden bereits über 25.000-mal besucht.

Kosten und Bezahlung

Damit eine Teilnahme an »Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« möglich wird, muss eine Anmeldung erfolgen. Diese ist an sich noch kostenfrei, nichtsdestotrotz müssen bereits hier Bezahldaten zur Verfügung gestellt werden. Zu Beginn steht eine siebentägige Testphase, welche kostenfrei zur Verfügung gestellt wird. Erst nach deren Ablauf kommt es zur monatlichen Beitragszahlung in Höhe von 39 Euro (inkl. MwSt.). Teilnehmer können diesen Betrag per PayPal oder Kreditkarte bezahlen. Coursera bietet für diesen Onlinekurs die Möglichkeit der finanziellen Unterstützung. Diese kann über ein Web-Formular angefragt werden. In der Regel erhalten Anfragende binnen 14 Tagen eine Rückmeldung.

Teilnahmevoraussetzungen

»Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« setzt einige Bedingungen voraus, die Teilnehmer bereits vor der Anmeldung berücksichtigen müssen. Nur so kann der Lernerfolg garantiert werden.

Fachliche Voraussetzungen

Im fachlichen Bereich werden Kenntnisse zu Linux in der Programmiersprache Python benötigt. Da der Onlinekurs in englischer Sprache dargestellt wird, muss ein englisches Sprachverständnis vorhanden sein. Auch Wissen zu Cloud-Computing wird vorausgesetzt.

Technische Voraussetzungen

Im technischen Bereich wird die Nutzung eines PCs oder Laptops vorausgesetzt. Zudem muss das Gerät mit einem guten Internetanschluss verbunden sein. Mittels Headsets oder Lautsprechers können die Inhalte abgerufen werden.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Die Wissensvermittlung im Onlinekurs wird über verschiedene Kanäle ermöglicht. Teilnehmer arbeiten mit On-Demand-Videos und digitalen Lektüren, um das theoretische Wissen zu erlernen. Vorhandene Wissensfragen geben immer wieder einen Zwischenstand über den eigenen Lernstand und die praktischen Aufgaben ermöglichen das Üben in einer geschützten Umgebung.

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

»Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« wird im On-Demand-Format durchgeführt. Hierbei arbeitet jeder Teilnehmer individuell und unabhängig vom Dozenten. Somit kann keine Kommunikation erfolgen. Der Austausch mit anderen Kursbesuchern ist über die Lerncommunity der Plattform Coursera möglich.

Kundenservice

Über den Kundenservice können bei Coursera Fragen oder Probleme eingebracht werden. Die Kontaktaufnahme ist nur über ein Webformular möglich. Die telefonische Erreichbarkeit ist nicht gegeben. Ergänzend wird ein FAQ-Bereich auf der Webseite zur Verfügung gestellt.

Fazit

Mit »Cloud Machine Learning Engineering and MLOps« haben Teilnehmer die Möglichkeit, zeitlich individuell zu arbeiten. Es erfolgt ein theoretischer und praktischer Einblick in die Themengebiete des Onlinekurses. Neben einem umfassenden Lehrplan wird anfangs eine siebentägige Testphase geboten, in der keine Kosten anfallen.

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