Seminar Cloudera AI und MLOps mit Cloudera AI

Cloudera AI verbindet Data Science, skalierbare Rechenressourcen und produktionsfähige Bereitstellungsprozesse in einer gemeinsamen Plattform. Das Seminar zeigt, wie belastbare ML-Workflows in einer kontrollierten Unternehmensumgebung aufgebaut werden.

Im Mittelpunkt stehen nicht nur Notebooks und Experimente, sondern vor allem die saubere Übergabe in den Betrieb: wiederholbare Umgebungen, nachvollziehbare Versionen, abgesicherte Deployments und ein klarer MLOps-Prozess für Fach- und IT-Teams.

Seminarinhalte

• Architektur, Rollenmodell und Bereitstellungsformen von Cloudera AI
• Workbenches, Projekte, Sessions, Jobs und reproduzierbare Entwicklungsumgebungen
• Datenzugriff, Vorbereitung von Trainingsdaten und Zusammenspiel mit Spark und Datenservices
• Training, Validierung, Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Modellen
• Model Registry, Deployment-Varianten, Serving und API-basierte Bereitstellung
• Betrieb von ML-Workloads, Ressourcensteuerung, Governance und Sicherheit
• Überwachung von Modellen, Lebenszyklusmanagement und Übergabe in den Regelbetrieb

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Fachkräfte, die Machine-Learning-Lösungen auf der Cloudera Plattform entwickeln, operationalisieren und betreiben sollen.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Python, Machine Learning, SQL und der Arbeit mit Datenpipelines

Praxis

Geführte Übungen vertiefen den vollständigen Ablauf vom Projekt-Setup über das Modelltraining bis zur kontrollierten Veröffentlichung eines produktiven Modells.