Infos zur AWS Certified Machine Learning Engineer Schulung

Dieser umfassende 13-wöchige Kurs bereitet die Sie auf die AWS Certified AI Associate Prüfung vor und vermittelt Ihnen fortgeschrittene Kenntnisse in AWS-Cloud-Computing und Machine-Learning. Der geförderte Kurs kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen und deckt alle relevanten AWS-Services und -Konzepte ab, die für die Entwicklung und Bereitstellung von KI- und ML-Lösungen in der AWS-Cloud erforderlich sind. So sind Sie optimal sowohl auf die Prüfung als auch auf neue attraktive Tätigkeitsfelder vorbereitet, die danach auf Sie warten.

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Die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung ist über die Arbeitsagentur mit einem Bildungsgutschein kostenlos förderbar.

 

Diese geförderte AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung kann sowohl für Arbeitssuchende als auch auf Berufstätige bzw. Arbeitgeber/Unternehmen (Qualifizierungschancengesetz, QCG) bis zu 100% kostenlos über einen Bildungsgutschein der Arbeitsagentur absolviert werden.

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  • Grundlagen des Cloud Computing und AWS-Services
  • AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Compute, Storage und Networking in AWS
  • Datenbanken und Analytics in AWS
  • Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning
  • AWS Machine Learning Services im Überblick
  • Amazon SageMaker: Modellentwicklung und -bereitstellung
  • Datenaufbereitung und Feature Engineering für ML
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen in AWS
  • Deep Learning mit AWS-Services
  • Natural Language Processing mit AWS AI-Services
  • Computer Vision mit AWS-Services
  • MLOps und automatisierte ML-Pipelines
  • KI-Modelloptimierung und -überwachung
  • Sicherheit und Compliance für ML in AWS
  • Kostenoptimierung für ML-Workloads
  • AWS AI-Services: Recognition, Comprehend, Lex, Polly
  • AWS AI-Services: Forecast, Personalize, Textract, Kendra
  • Praxisprojekte und Fallstudien
  • Vorbereitung auf die AWS Certified AI Associate Prüfung

Änderungen möglich.

Learning, Engineer, AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate, Certified, Associate, AWS, Machine

Nach erfolgreichem Abschluss im geförderten AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Kurs sicherst du dir bei Arbeitgebern anerkannte Zertifikate für deine Karriere.
Du erhältst:

  • Trägerzertifikat

Angesprochen sind Personen, die eine Karriere im Bereich cloudbasierter KI und ML anstreben. Die geförderte Weiterbildung richtet sich an Teilnehmer aus unterschiedlichen Bereichen, auch an Quereinsteiger mit dem Ziel, in eine technische Berufsrolle eines Machine-Learning-Engineer und KI-Engineer hineinzuwachsen.

Du sicherst dir starke Zukunftskompetenzen für deinen jetzigen oder künftigen Beruf.

Du lernst zu festen Zeiten, in der Regel am Vormittag, im Rahmen von Live-Unterricht in einer Gruppe zusammen mit Deinem Dozierenden.

Im Unterricht hast Du die Möglichkeit, Fragen zu stellen, gemeinsam an Projekten zu arbeiten und einen tiefgehenden fachlichen Austausch zu erleben. Zusätzlich wirst Du in der Selbstlernphase mit spezifischen Aufgaben und Skripten weiterlernen. Auf Wunsch erhältst Du einen Laptop für die Zeit der Weiterbildung inklusive.

Eine Finanzierung dieser AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung mit Zertifikat ist über folgende Maßnahmen möglich:

» vollständige Suche

Fakten zum Kurs
Studiendauer: 13 Wochen
Unterrichtsmodell: Vollzeit
Lernmodell: Online oder vor Ort
Prüfung: Abschlussprojekte mit Präsentation
Zertifikat: siehe Abschlusszertifikat(e)
Kosten: bis zu 100% kostenlos
Anbieter: vollständig über Partnerakademie
Interne Kennung: VI-BERG; AZAV zertifiziert
Kursstarttermine*

Die Kurse finden monatlich statt.
Für ein genaues Datum fülle bitte das Kontaktformular in der Mitte aus.
Anschließend erhältst Du ein Angebot mit den genauen Startterminen.

Live-Unterricht
Geförderter AZAV AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Kurs mit Bildungsgutschein durch die Arbeitsagentur und nach dem Qualifizierungschancengesetz

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Lass dir hier direkt ein Angebot für eine vom Arbeitsamt geförderte Weiterbildung erstellen, das du werktags heute noch bekommst und deinem Berater vorlegen kannst.
Auf Wunsch erhältst du mehrere Angebote alternativer Bildungsinstitute zum direkten Vergleich.

Disclaimer ▸

Die Studienberatung sowie die Angebotserstellung und Rücksendung zu dir zum AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Kurs erfolgt ausschließlich über unser/e externes/n Kooperationsbildungsinstitut/e, das/die sowohl die organisatorische Betreuung als auch die vertragliche und fachliche Durchführung der Weiterbildung übernimmt/übernehmen.

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Schulung, Weiterbildung und Kurs, förderfähig über Bildungsgutschein vom Arbeitsamt.

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      Weitere Infos

      FAQs zu Bildungsgutschein & Förderungen.

      Welche Pluspunkte hat die geförderte Weiterbildung AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate?

      • 10+ Jahre Erfahrung in der Weiterbildung
      • Bundesweite Standorte oder online studieren
      • Praxisnahe Fortbildungen mit erfahrenen Dozent:innen
      • Laptop der Instituts auf Wunsch inklusive
      • Personalvermittlung des Instituts auf Wunsch inklusive
      • Lebenslanger Zugang zum Bonusportal des Instituts

      Kosten und Förderungsmöglichkeiten

      Für Inhaber eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur bzw. Bundesagentur für Arbeit (Arbeitslose, Arbeitssuchende) ist die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung für eine berufliche Qualifikation kostenlos.
      Dieses Bildungsangebot bzw. der Bildungspartner verfügt über eine AZAV-Zertifizierung. Mehr Infos zum Bildungsgutschein für Arbeitssuchende.
      Weiterhin können Unternehmen für ihre Mitarbeitenden, gemäß dem Qualifzierungschancengesetz (QCG), nicht nur die Kosten voll oder anteilsmäßig von der Bundesagentur für Arbeit erstattet bekommen, sondern i.d.R. auch die Lohnkosten für die Dauer der Schulung (Mehr Infos zum QCG).

      Eine Kostenübernahme bzw. Förderung kann ebenfalls durch den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder regionale Förderprogramme erfolgen. Zeitsoldat:innen haben zudem die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) in Anspruch zu nehmen.

      Mehr Infos dazu erhältst Du über das Kontaktformular.

      Wie bekomme ich für einen Bildungsgutschein ein Angebot für den Kurs für meine Arbeitsagentur?

      Dein Einstieg in die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Schulung beginnt mit dem Ausfüllen des Kontaktformulars dieser Seite

      1. Anschließend erhältst Du eine kurze Beratung¹ oder E-Mail¹, wie Deine Weiterbildung finanziell gefördert werden kann. Die Beratung ist insbesondere bei der Inanspruchnahme eines Bildungsgutscheins der Arbeitsagentur für Arbeit sowie für das Qualifizierungschancengesetz (QCG, Qualifizierungschancengesetz) wichtig.
        Weiterhin wird geklärt, wann Dein AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Kurs starten kann.
      2. Anschließend bekommst Du von der jeweiligen Akademie ein Angebot ausgestellt, welches Du bei Deiner Arbeitsagentur zur Genehmigung des Bildungsgutscheins vorlegst (mehr dazu im Tab “Bildungsgutschein beantragen”). Sobald Du den Gutschein erhalten hast, kann Dein Kurs zum jeweiligen Starttermin starten.

      ¹ diese Weiterbildung wird organisatorisch und fachlich vollständig über unsere Partnerakademie durchgeführt

      Ist der Kursanbieter seriös und von der Arbeitsagentur zugelassen?

      Ja, wir arbeiten ausschließlich mit zertifizierten und vertrauenswürdigen Anbietern zusammen, deren Kurse nach AZAV zugelassen sind und über eine Maßnahmennummer verfügen. Diese Zertifizierung ist eine Grundvoraussetzung, um einen Bildungsgutschein annehmen zu können.

      Die Kurse sind i.d.R. auch auf der Plattform mein now der Bundesagentur für Arbeit gelistet.

      Was sind die Schritte für die Beantragung eines Bildungsgutscheins?

      So beantragst du den Bildungsgutschein beim Arbeitsamt:

      1. Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
      2. Beratung und Angebot vom Anbieter erhalten
      3. Angebot bei der Arbeitsagentur oder dem Jobcenter vorlegen
      4. Bildungsgutschein erhalten und beim Anbieter einreichen
      5. In die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung starten

      » Detailinformationen zum Bildungsgutschein der Arbeitsagentur


      So bekommt Ihr Unternehmen einen Bildungsgutschein nach dem QCG (Qualifizierungschancengesetz) für Ihre Mitarbeiter (oder wie du als Arbeitnehmer selbst davon Gebrauch machst):

      1. Kontaktformular auf dieser Seite ausfüllen
      2. Beratung und ein Angebot vom Anbieter erhalten
      3. Angebot beim Amt oder dem Jobcenter vorlegen
      4. Bildungsgutschein(e) erhalten
      5. In die AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Weiterbildung starten

      » Detailinformationen zum Qualifizierungschancengesetz

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      FAQs zur Weiterbildung

       

      Welche konkreten Aufgaben übernehmen Machine Learning Engineers in der Praxis?
      Machine Learning Engineers sind in Unternehmen typischerweise für die Entwicklung, das Training und die Optimierung von Machine-Learning-Modellen verantwortlich. Ihre Arbeit umfasst die Datenaufbereitung, die Auswahl geeigneter Algorithmen, die Hyperparameter-Tuning sowie die Evaluierung von Modellperformance anhand realer Metriken. Darüber hinaus werden sie mit der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen beauftragt und übernehmen die kontinuierliche Überwachung sowie die Maintenance dieser Systeme. Sie wirken eng mit Data Scientists, DevOps-Ingenieuren und Produktmanagern zusammen, um sicherzustellen, dass ML-Lösungen geschäftliche Anforderungen erfüllen und wirtschaftlichen Wert generieren.
      In welchen Branchen und Unternehmenstypen werden Fachkräfte mit AWS-ML-Zertifizierung besonders häufig eingestellt?
      Fachkräfte mit AWS Certified Machine Learning Engineer-Qualifikation sind in Unternehmen verschiedenster Größen und Sektoren gefragt, insbesondere bei großen Tech-Konzernen, Finanzdienstleistern, E-Commerce-Plattformen und Versicherungen. Auch Telekommunikationsunternehmen, Gesundheitseinrichtungen, Fertigungsbetriebe und Logistikdienstleister investieren zunehmend in ML-basierte Lösungen und suchen entsprechend qualifiziertes Personal. Mittelständische Unternehmen und Start-ups mit datengestützten Geschäftsmodellen bilden einen wachsenden Arbeitsmarkt für diese Spezialisierung. Die AWS-Zertifizierung wird dabei als verlässlicher Nachweis von praktischen Kenntnissen geschätzt und erhöht die Chancen auf Einstellungen in diesen Sektoren erheblich.
      Welche technischen Herausforderungen bei der Modelbereitstellung auf AWS können mit dieser Qualifikation bewältigt werden?
      Mit den vermittelten Kenntnissen können Fachkräfte ML-Modelle mithilfe von AWS SageMaker in Produktionsumgebungen bereitstellen und dabei kritische Anforderungen wie Latenz, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz berücksichtigen. Sie sind in der Lage, zwischen verschiedenen Hosting-Optionen zu wählen – etwa Real-Time-Endpoints, Batch-Transform-Jobs oder serverlose Inference-Lösungen – und diese basierend auf Anwendungsfall anzupassen. Problemstellungen wie Modellversionierung, A/B-Testing von verschiedenen Modellversionen und die Überwachung von Modell-Drift können systematisch gelöst werden. Darüber hinaus können komplexe MLOps-Pipelines aufgebaut werden, die Training, Evaluierung und Deployment automatisieren und damit manuellen Aufwand reduzieren.
      Wie trägt diese Zertifizierung zur Lösung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen bei?
      Die Weiterbildung vermittelt Kenntnisse zu AWS-Sicherheitsmechanismen wie Verschlüsselung, Identity and Access Management (IAM) und Audit-Logging, die für ML-Systeme essentiell sind. Fachkräfte können dadurch Daten sensibel behandeln, regulatorische Anforderungen wie DSGVO oder branchenspezifische Standards erfüllen und ML-Pipelines so gestalten, dass sie Compliance-Anforderungen genügen. Sie verstehen, wie man mit sensitiven Daten in Training und Inference umgeht und wie man Modelle vor Missbrauch schützt. In Branchen wie Finanzdienstleistungen oder Gesundheitswesen ist dieses Verständnis für die sichere Implementierung von ML-Systemen entscheidend.
      Welche konkreten Fehlerszenarien und Performance-Probleme treten in ML-Projekten auf und wie werden sie adressiert?
      Ein häufiges Problem besteht darin, dass Modelle mit Training-Daten übertrainiert werden und bei neuen Daten schlecht performen – dies wird durch Validierungsstrategien und Cross-Validation adressiert. Ein anderes häufiges Szenario ist Class Imbalance, bei dem selten vorkommende Klassen in Klassifikationsproblemen schlecht vorhergesagt werden; hier helfen Sampling-Techniken und angepasste Metriken weiter. Performance-Probleme entstehen oft durch unzureichende Feature Engineering oder durch Modelle, die zu komplex für die verfügbare Datenmenge sind. Mit den vermittelten Kenntnissen lernen Fachkräfte, diese Probleme systematisch zu diagnostizieren, geeignete Metriken auszuwählen und iterativ Lösungen zu entwickeln, die zu produktionsreifen Systemen führen.
      Wie unterscheiden sich die Anforderungen bei der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten auf AWS?
      Strukturierte Daten wie tabellarische Daten aus Datenbanken erfordern andere Ansätze als unstrukturierte Daten wie Bilder, Text oder Audio. Mit AWS können strukturierte Daten effizient mit Tabular Data Algorithmen verarbeitet werden, wobei SageMaker automatisiertes Machine Learning (AutoML) bereitstellt. Unstrukturierte Daten erfordern spezialisierte Ansätze wie Pre-trained Models für Bildverarbeitung oder Natural Language Processing; AWS bietet hierfür vordefinierte Modelle und Transfer-Learning-Möglichkeiten. Die Skalierbarkeit beim Preprocessing unterscheidet sich ebenfalls: Große unstrukturierte Datenmengen benötigen verteilte Verarbeitung durch AWS Glue oder Spark, während strukturierte Daten oft direkt in SageMaker verarbeitet werden können. Die Zertifizierung vermittelt die Fähigkeit, beide Datentypen adäquat zu handhaben und die optimale AWS-Infrastruktur dafür auszuwählen.
      Welche Verdienstperspektiven ergeben sich mit dieser AWS-Zertifizierung auf dem deutschen Arbeitsmarkt?
      Machine Learning Engineers mit AWS-Zertifizierung werden auf dem deutschen Arbeitsmarkt überdurchschnittlich entlohnt; als Faustregel können Fachkräfte mit dieser Spezialisierung mit Einstiegsgehältern im Bereich von 55.000 bis 70.000 Euro rechnen, abhängig von Standort, Unternehmensgröße und vorheriger Erfahrung. Mit zunehmender Berufserfahrung und zusätzlichen Zertifizierungen sind Gehälter von 80.000 bis 120.000 Euro und darüber realistisch. Die Nachfrage übersteigt das Angebot qualifizierter Fachkräfte deutlich, was Gehaltsverhandlungen vereinfacht und Jobsicherheit erhöht. Besonders in Ballungszentren wie München, Frankfurt, Berlin und Hamburg werden höhere Gehälter gezahlt, ebenso bei großen Tech-Unternehmen und im Finanzsektor.
      Wie wirkt sich diese Qualifikation auf Karrieremöglichkeiten innerhalb technischer Laufbahnen aus?
      Die AWS ML Engineer-Zertifizierung eröffnet mehrere Karrierepfade: Sie kann Grundlage für spezialisierte Rollen wie ML Architect, MLOps Engineer oder Principal ML Engineer sein. Absolventinnen und Absolventen können sich in Richtung Data Science Management entwickeln oder sich als Cloud Architect spezialisieren, da ML-Kenntnisse auf AWS-Infrastruktur kombiniert sind. Alternativ können Fachkräfte sich in spezifischen Anwendungsbereichen vertiefen, etwa Computer Vision, Natural Language Processing oder Time Series Forecasting, und so Nischenkompetenz aufbauen. Die Zertifizierung positioniert Fachkräfte zudem als attraktive Kandidaten für technische Leadership-Positionen, in denen sie ML-Teams anleiten und strategische Entscheidungen treffen.

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