Machine Learning: Trainingsdaten und Plattformservices

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Die Weiterbildung "Machine Learning mit Cloud Plattformen: Trainingsdaten und Plattformservices" verbindet fachliche Grundlagen mit anwendungsbezogenen Übungen zu den Themen "Trainingsdaten" und "Plattformservices". Für Cloud Computing werden Auswahlkriterien, Arbeitsschritte und Ergebnismerkmale festgehalten. Im Mittelpunkt stehen ein klarer Aufgabenbezug, geeignete Vorgehensweisen und überprüfbare Arbeitsergebnisse. Zwischen Machine Learning und Cloud Computing werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Machine Learning mit Cloud Plattformen"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Anhand beruflicher Situationen wird geprüft, wie Machine Learning einzuordnen ist und welche Rolle Cloud Computing dabei übernimmt. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus KI-gestützten Arbeits- und Anwendungssituationen, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Machine Learning und der Anwendungsschwerpunkt Cloud Computing.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Aufgabenfelder und KI-Bezug: Der Schwerpunkt "Machine Learning mit Cloud Plattformen" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen sowie durch die Auswahl geeigneter Ressourcen, Bereitstellung, Zugriffe, Überwachung und betriebliche Auswirkungen. Die fachliche Einordnung von Machine Learning wird durch konkrete Aufgaben zu Cloud Computing ergänzt.
   Trainingsdaten: Die Teilnehmenden formulieren geeignete Aufgaben, prüfen erzeugte Ergebnisse und dokumentieren Annahmen sowie Unsicherheiten.
   Plattformservices: Begriffe, Abläufe und Entscheidungspunkte werden miteinander verbunden und in einer praxisnahen Aufgabe angewendet. Bei Cloud Computing liegt der Schwerpunkt auf einem sachgerechten und nachvollziehbaren Vorgehen.
   Ergebnisprüfung: Annahmen, Prüfschritte und Ergebnisse werden so dokumentiert, dass Entscheidungen und Korrekturen nachvollzogen werden können.
   Vorgehen, Entscheidung und Dokumentation: Geeignete Arbeitsschritte werden ausgewählt, begründet und in einer strukturierten Dokumentation festgehalten. Die Übungen behandeln Machine Learning in einem klaren Arbeitsablauf und beziehen Cloud Computing an passenden Entscheidungspunkten ein.
   Kontrolle und verantwortliche Nutzung: Eingaben, Ergebnisse und menschliche Prüfschritte werden zu einem nachvollziehbaren Qualitätsprozess verbunden.
   Praxisfall und Transfer: Die Teilnehmenden bearbeiten einen zusammenhängenden Fall, begründen ihr Vorgehen und übertragen die gewonnenen Erkenntnisse auf eine veränderte Aufgabenstellung. Für die Praxisfälle werden Kenntnisse zu Machine Learning aufgebaut und mit fachlichen Bezügen zu Cloud Computing verknüpft.
   Die Anwendung von Cloud Computing wird durch strukturierte Aufgaben und dokumentierte Entscheidungen gefestigt. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Lernaufgaben verbinden Machine Learning mit Cloud Computing und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

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