In diesem Kurs werden Sie lernen:\n<\/p>\n
Sie müssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.<\/p>\n
Allgemeine IT-Kenntnisse<\/strong><\/p>\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:<\/p>\n\nEmpfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.<\/li>Grundlegendes Verständnis der gängigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsfälle<\/li>Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis gängiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung für die Arbeit mit ML-Datenpipelines<\/li>Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten<\/li>Kenntnisse über bewährte Verfahren der Softwaretechnik für die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging<\/li>Vertrautheit mit der Bereitstellung und Überwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort<\/li>Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)<\/li>Erfahrung mit Code-Repositories für Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines<\/li><\/ul>Empfohlene AWS-Kenntnisse<\/strong><\/p>\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erfüllen:<\/p>\n\nEmpfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten für ML-Engineering.<\/li>Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker für die Modellerstellung und -bereitstellung<\/li>Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten für die Modellierung<\/li>Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS<\/li>Kenntnisse der Überwachungswerkzeuge für die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen<\/li>Kenntnisse der AWS-Dienste für die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines<\/li>Kenntnisse der bewährten AWS-Sicherheitsverfahren für Identitäts- und Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Datenschutz<\/li><\/ul>","audience":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.<\/p>","contents":"Dieser Kurs umfasst Präsentationen zum Thema, prüfungsähnliche Fragen, Anwendungsfälle sowie Gruppendiskussionen und Aktivitäten.<\/p>","outline":"Einführung<\/strong><\/p>\nBereich 1: Datenvorbereitung für maschinelles Lernen (ML)<\/strong>\n<\/p>\n\n1.1 Einlesen und Speichern von Daten.<\/li>1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchführen.<\/li>1.3 Sicherstellung der Datenintegrität und Vorbereitung der Daten für die Modellierung.<\/li><\/ul>Bereich 2: ML-Modellentwicklung<\/strong>\n<\/p>\n\n2.1 Wählen Sie einen Modellierungsansatz.<\/li>2.2 Modelle trainieren und verfeinern.<\/li>2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.<\/li><\/ul>Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.<\/p>\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) gepr\u00fcft werden, fest im Griff haben.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":930},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":900},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":750},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":450},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":750},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":750},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":750}}},"lastchanged":"2025-09-12T12:59:53+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/36123","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-epcmlea"}}
Den Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:<\/p>\n
Empfohlene AWS-Kenntnisse<\/strong><\/p>\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erfüllen:<\/p>\n\nEmpfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten für ML-Engineering.<\/li>Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker für die Modellerstellung und -bereitstellung<\/li>Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten für die Modellierung<\/li>Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS<\/li>Kenntnisse der Überwachungswerkzeuge für die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen<\/li>Kenntnisse der AWS-Dienste für die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines<\/li>Kenntnisse der bewährten AWS-Sicherheitsverfahren für Identitäts- und Zugriffsmanagement, Verschlüsselung und Datenschutz<\/li><\/ul>","audience":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.<\/p>","contents":"Dieser Kurs umfasst Präsentationen zum Thema, prüfungsähnliche Fragen, Anwendungsfälle sowie Gruppendiskussionen und Aktivitäten.<\/p>","outline":"Einführung<\/strong><\/p>\nBereich 1: Datenvorbereitung für maschinelles Lernen (ML)<\/strong>\n<\/p>\n\n1.1 Einlesen und Speichern von Daten.<\/li>1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchführen.<\/li>1.3 Sicherstellung der Datenintegrität und Vorbereitung der Daten für die Modellierung.<\/li><\/ul>Bereich 2: ML-Modellentwicklung<\/strong>\n<\/p>\n\n2.1 Wählen Sie einen Modellierungsansatz.<\/li>2.2 Modelle trainieren und verfeinern.<\/li>2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.<\/li><\/ul>Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. 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Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. 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Es wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erfüllen:<\/p>\n
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Einführung<\/strong><\/p>\nBereich 1: Datenvorbereitung für maschinelles Lernen (ML)<\/strong>\n<\/p>\n\n1.1 Einlesen und Speichern von Daten.<\/li>1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchführen.<\/li>1.3 Sicherstellung der Datenintegrität und Vorbereitung der Daten für die Modellierung.<\/li><\/ul>Bereich 2: ML-Modellentwicklung<\/strong>\n<\/p>\n\n2.1 Wählen Sie einen Modellierungsansatz.<\/li>2.2 Modelle trainieren und verfeinern.<\/li>2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.<\/li><\/ul>Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. 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Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) gepr\u00fcft werden, fest im Griff haben.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":930},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":900},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":750},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":450},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":750},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":750},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":750}}},"lastchanged":"2025-09-12T12:59:53+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/36123","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-epcmlea"}}
Bereich 1: Datenvorbereitung für maschinelles Lernen (ML)<\/strong>\n<\/p>\n\n1.1 Einlesen und Speichern von Daten.<\/li>1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchführen.<\/li>1.3 Sicherstellung der Datenintegrität und Vorbereitung der Daten für die Modellierung.<\/li><\/ul>Bereich 2: ML-Modellentwicklung<\/strong>\n<\/p>\n\n2.1 Wählen Sie einen Modellierungsansatz.<\/li>2.2 Modelle trainieren und verfeinern.<\/li>2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.<\/li><\/ul>Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. 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Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) gepr\u00fcft werden, fest im Griff haben.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":930},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":900},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":750},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":450},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":750},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":750},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":750}}},"lastchanged":"2025-09-12T12:59:53+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/36123","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-epcmlea"}}
Bereich 2: ML-Modellentwicklung<\/strong>\n<\/p>\n\n2.1 Wählen Sie einen Modellierungsansatz.<\/li>2.2 Modelle trainieren und verfeinern.<\/li>2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.<\/li><\/ul>Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. 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Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. 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Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. 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Bereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows<\/strong>\n<\/p>\n\n3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.<\/li>3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.<\/li>3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung<\/li>(CI\/CD) Pipelines.<\/li><\/ul>Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.<\/p>\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. 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Bereich 4: Überwachung, Wartung und Sicherheit von ML-Lösungen<\/strong>\n<\/p>\n\n4.1 Modellinterferenzen überwachen.<\/li>4.2 Überwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.<\/li>4.3 Sichere AWS-Ressourcen.<\/li><\/ul>Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. 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B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. 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Abschluss des Kurses<\/strong><\/p>","comments":"Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.<\/p>\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. 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Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. 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Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. 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Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Prüfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eintägiges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten können. Die Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, Lösungen und Pipelines für maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.<\/p>\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) gepr\u00fcft werden, fest im Griff haben.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":675},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":930},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":900},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":750},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":450},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":750},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":750},"NL":{"country":"NL","currency":"EUR","taxrate":21,"price":750},"CH":{"country":"CH","currency":"CHF","taxrate":8.1,"price":750}}},"lastchanged":"2025-09-12T12:59:53+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/36123","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/amazon-epcmlea"}}
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Dieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Prüfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schlüsselbereichen der Prüfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-Lösungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erklärungen und Durchläufen zu prüfungsähnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen Lücken in Ihrem Verständnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von prüfungsähnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre Fähigkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. Am Ende des Kurses werden Sie die Konzepte und praktischen Anwendungen, die in der Prüfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) geprüft werden, fest im Griff haben.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs werden Sie lernen:\n\n\n\n- Identifizieren Sie den Umfang und den Inhalt der Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01).\n- \u00dcben Sie pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen und bewerten Sie Ihre Vorbereitungsstrategie.\n- Untersuchung von Anwendungsf\u00e4llen und Unterscheidung zwischen ihnen.","essentials_plain":"Sie m\u00fcssen vor der Teilnahme an diesem Kurs keine spezielle Schulung absolvieren. Die folgenden Vorkenntnisse werden jedoch empfohlen, bevor Sie die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ablegen.\n\nAllgemeine IT-Kenntnisse\n\nDen Lernenden wird empfohlen, Folgendes mitzubringen:\n\n\n- Empfohlen wird 1 Jahr Erfahrung in einer verwandten Funktion, z. B. als Backend-Softwareentwickler, DevOps-Entwickler, Data Engineer oder Data Scientist.\n- Grundlegendes Verst\u00e4ndnis der g\u00e4ngigen ML-Algorithmen und ihrer Anwendungsf\u00e4lle\n- Grundlagen der Datentechnik, einschliesslich der Kenntnis g\u00e4ngiger Datenformate, der Datenaufnahme und -umwandlung f\u00fcr die Arbeit mit ML-Datenpipelines\n- Kenntnisse in der Abfrage und Umwandlung von Daten\n- Kenntnisse \u00fcber bew\u00e4hrte Verfahren der Softwaretechnik f\u00fcr die Entwicklung von modularem, wiederverwendbarem Code, die Bereitstellung und das Debugging\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung und \u00dcberwachung von ML-Ressourcen in der Cloud und vor Ort\n- Erfahrung mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI\/CD) und Infrastruktur als Code (IaC)\n- Erfahrung mit Code-Repositories f\u00fcr Versionskontrolle und CI\/CD-Pipelines\nEmpfohlene AWS-Kenntnisse\n\nEs wird empfohlen, dass die Lernenden in der Lage sind, die folgenden Aufgaben zu erf\u00fcllen:\n\n\n- Empfohlen: 1 Jahr Erfahrung mit Amazon SageMaker AI und anderen AWS-Diensten f\u00fcr ML-Engineering.\n- Kenntnisse der KI-Funktionen und Algorithmen von Amazon SageMaker f\u00fcr die Modellerstellung und -bereitstellung\n- Kenntnisse der AWS-Datenspeicher- und -verarbeitungsdienste zur Vorbereitung von Daten f\u00fcr die Modellierung\n- Vertrautheit mit der Bereitstellung von Anwendungen und Infrastruktur auf AWS\n- Kenntnisse der \u00dcberwachungswerkzeuge f\u00fcr die Protokollierung und Fehlerbehebung bei ML-Systemen\n- Kenntnisse der AWS-Dienste f\u00fcr die Automatisierung und Orchestrierung von CI\/CD-Pipelines\n- Kenntnisse der bew\u00e4hrten AWS-Sicherheitsverfahren f\u00fcr Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement, Verschl\u00fcsselung und Datenschutz","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vorbereiten.","contents_plain":"Dieser Kurs umfasst Pr\u00e4sentationen zum Thema, pr\u00fcfungs\u00e4hnliche Fragen, Anwendungsf\u00e4lle sowie Gruppendiskussionen und Aktivit\u00e4ten.","outline_plain":"Einf\u00fchrung\n\nBereich 1: Datenvorbereitung f\u00fcr maschinelles Lernen (ML)\n\n\n\n- 1.1 Einlesen und Speichern von Daten.\n- 1.2 Daten transformieren und Feature Engineering durchf\u00fchren.\n- 1.3 Sicherstellung der Datenintegrit\u00e4t und Vorbereitung der Daten f\u00fcr die Modellierung.\nBereich 2: ML-Modellentwicklung\n\n\n\n- 2.1 W\u00e4hlen Sie einen Modellierungsansatz.\n- 2.2 Modelle trainieren und verfeinern.\n- 2.3 Analysieren Sie die Leistung des Modells.\nBereich 3: Bereitstellung und Orchestrierung von ML-Workflows\n\n\n\n- 3.1 Auswahl der Bereitstellungsinfrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und der Anforderungen.\n- 3.2 Erstellen und Skripten der Infrastruktur auf der Grundlage der bestehenden Architektur und Anforderungen.\n- 3.3 Einsatz von automatisierten Orchestrierungswerkzeugen zur Einrichtung von kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung\n- (CI\/CD) Pipelines.\nBereich 4: \u00dcberwachung, Wartung und Sicherheit von ML-L\u00f6sungen\n\n\n\n- 4.1 Modellinterferenzen \u00fcberwachen.\n- 4.2 \u00dcberwachung und Optimierung der Infrastrukturkosten.\n- 4.3 Sichere AWS-Ressourcen.\nAbschluss des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Pr\u00fcfungsvorbereitung: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) ist ein eint\u00e4giges ILT, in dem Sie lernen, wie Sie Ihre Vorbereitung auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) bewerten k\u00f6nnen. Die Pr\u00fcfung best\u00e4tigt die F\u00e4higkeit eines Kandidaten, L\u00f6sungen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen (ML) unter Verwendung der AWS Cloud zu erstellen, zu betreiben und zu warten.\n\nDieser Kurs auf mittlerem Niveau bereitet Sie auf die Pr\u00fcfung zum AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) vor, indem er eine umfassende Untersuchung der Pr\u00fcfungsthemen bietet. Sie werden sich mit den Schl\u00fcsselbereichen der Pr\u00fcfung befassen und verstehen, wie sie sich auf die Entwicklung von KI- und Machine Learning-L\u00f6sungen auf der AWS-Plattform beziehen. Mit detaillierten Erkl\u00e4rungen und Durchl\u00e4ufen zu pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Fragen festigen Sie Ihr Wissen, erkennen L\u00fccken in Ihrem Verst\u00e4ndnis und erhalten wertvolle Strategien, um die Fragen effektiv zu beantworten. Der Kurs beinhaltet auch die Wiederholung von pr\u00fcfungs\u00e4hnlichen Beispielfragen, um Ihnen zu helfen, falsche Antworten zu erkennen und Ihre F\u00e4higkeiten zur Testbearbeitung zu verbessern. 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