Python, Machine Learning und Microsoft Azure - Solutions Architect Expert

Python gilt aufgrund seiner klaren Syntax als einfach zu erlernende Programmiersprache und wird zum Schreiben zahlreicher Module und Plug-ins genutzt. Bei Machine Learning wird künstliches Wissen aus Erfahrung generiert – es ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Zusätzlich bereitet der Kurs dich gezielt auf die „AZ-305 Azure Solutions Expert“-Zertifizierung vor.
  • Abschlussart: Zertifikat „Python“
    Zertifikat „Machine Learning“
    Original Microsoft-Zertifikat „Microsoft Certified: Azure Solutions Expert“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    Microsoft-Zertifizierungsprüfung AZ-305: Azure Solutions Expert
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 12 Wochen

Programmierung mit Python

Grundlagen Python (ca. 1 Tag)

Geschichte, Konzepte

Verwendung und Einsatzgebiete

Syntax


Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)

Zahlen

Zeichenketten

Datum und Zeit

Standardeingabe und -ausgabe

list, tuple dict, set

Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien

sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld


Funktionen (ca. 5 Tage)

Eigene Funktionen definieren

Variablen

Parameter, Rekursion

Funktionale Programmierung


Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)

try, except

Programmunterbrechungen abfangen


Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)

Python-Klassen

Methoden

Unveränderliche Objekte

Datenklasse

Vererbung


Grafische Benutzeroberfläche (ca. 1 Tag)

Buttons und Textfelder

grid-Layout

Dateiauswahl


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Machine Learning

Einführung in Machine Learning (ca. 5 Tage)

Warum Machine Learning?

Anwendungsbeispiele

Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Teilüberwachtes Lernen, Reinforcement Lernen

Beispiele für Datenbestände

Daten kennenlernen

Trainings-, Validierungs- und Testdaten

Daten sichten

Vorhersagen treffen


Überwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Klassifikation und Regression

Verallgemeinerung, Overfitting und Underfitting

Größe des Datensatzes

Algorithmen zum überwachten Lernen

Lineare Modelle

Bayes-Klassifikatoren

Entscheidungsbäume

Random Forest

Gradient Boosting

k-nächste-Nachbarn

Support Vector Machines

Conditional Random Field

Neuronale Netze und Deep Learning

Wahrscheinlichkeiten


Unüberwachtes Lernen (ca. 5 Tage)

Arten unüberwachten Lernens

Vorverarbeiten und Skalieren

Datentransformationen

Trainings- und Testdaten skalieren

Dimensionsreduktion

Feature Engineering

Manifold Learning

Hauptkomponentenzerlegung (PCA)

Nicht-negative-Matrix-Faktorisierung (NMF)

Manifold Learning mit t-SNE

Clusteranalyse

k-Means-Clustering

Agglomeratives Clustering

Hierarchische Clusteranalyse

DBSCAN

Clusteralgorithmen


Evaluierung und Verbesserung (ca. 2 Tage)

Modellauswahl und Modellevaluation

Abstimmung der Hyperparameter eines Schätzers

Kreuzvalidierung

Gittersuche

Evaluationsmetriken

Klassifikation


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Microsoft Azure - Solutions Architect Expert

Identitäts-, Governance- und Überwachungslösungen (ca. 4,5 Tage)

Protokollierung und Überwachung

Authentifizierung und Autorisierung

Entwurfsgovernance


Datenspeicherlösungen (ca. 3 Tage)

Datenspeicherlösung für relationale Daten

Datenspeicherlösungen für teilweise strukturierte und unstrukturierte Daten

Entwerfen der Datenintegration


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien

sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld


Geschäftskontinuität (ca. 3 Tage)

Sicherung und Notfallwiederherstellung

Entwurf für Hochverfügbarkeit


Infrastrukturlösungen (ca. 4,5 Tage)

Computelösungen

Anwendungsarchitektur

Migrationen

Netzwerklösungen


Projektarbeit (ca. 5 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse


Zertifizierungsprüfung AZ‐305 Microsoft Certified: Azure Solutions Expert



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Vorkenntnisse im Bereich Data Analytics werden empfohlen. Zudem werden gute Englischkenntnisse sowie fortgeschrittene Erfahrung und Kenntnisse des IT-Betriebs vorausgesetzt. Praktische Erfahrungen im Umgang mit Cloud-Technologien, insbesondere Azure, sind von Vorteil.

Nach dem Kurs verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Du bist in der Lage, die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher zu handhaben.

Zudem besitzt du relevante Kenntnisse im Thema Machine Learning. Du kennst die wichtigsten Gründe für die Verwendung des Machine Learning, Anwendungsgebiete sowie die verschiedenen Kategorien und Konzepte des Maschinellen Lernens. Mit Kenntnissen in der Evaluierung und der Verbesserung rundest du dein Wissen ab.

Zudem erwirbst du fundierte Kenntnisse zur Planung und Umsetzung von Cloud-Infrastrukturen und Datenspeicherlösungen in Azure. Du lernst, Governance-, Überwachungs- und Geschäftskontinuitätslösungen zu gestalten. Abschließend bereitest du dich gezielt auf die „AZ-305 Microsoft Certified: Azure Solutions Expert“-Prüfung vor, um komplexe Cloud-Architekturen zu meistern.

Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-)Ingenieurwissenschaften

Der Lehrgang richtet sich zudem an (Fach-)Informatiker:innen, IT- und Netzwerk-Fachkräfte sowie Personen mit praktischer Erfahrung und guten Kenntnissen im IT-Bereich (auch Quereinsteiger:innen).

Die Vielseitigkeit von Python macht Mitarbeiter:innen mit entsprechenden Kenntnissen in zahlreichen Branchen und Unternehmen attraktiv. Vor allem in der Webentwicklung, dem Machine Learning sowie der Datenanalyse werden Personen mit Programmierkenntnissen in Python gesucht.

Machine Learning kommt in zahlreichen Anwendungsgebieten zum Einsatz: Die selbstständige Entwicklung geeigneter Spamfilter für das Internet, die Erstellung präziser Prognosen über Lagerbestände im Bereich Supply Chain Management oder die Entwicklung von Kaufprognosen für einzelne Kundschaft bzw. Kundensegmente im Marketing. Mitarbeiter:innen, die im Fachbereich Machine Learning qualifiziert sind, können branchenübergreifend eingesetzt werden und sind am Arbeitsmarkt entsprechend vielfach nachgefragt.

Die weltweit einheitlichen und anerkannten Microsoft-Zertifizierungen zählen zu den wichtigsten Herstellerzertifizierungen, mit welchen du deine beruflichen Perspektiven auf dem Arbeitsmarkt branchenübergreifend verbesserst. Fachkräfte mit entsprechenden Kenntnissen sind sowohl bei großen als auch mittelständischen Unternehmen nachgefragt.

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

 

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt  - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

 

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines  Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.

Gerne beraten wir dich kostenfrei. 0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr
kostenfrei aus allen deutschen Netzen.
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