Course outline / demo syllabus
What this learning path covers
This page explains what the topic means for real AI jobs, what a learner should practice and how the result can be evidenced in a CV.
Example course structure
This outline shows what a useful course can cover. The actual course may be expanded depending on level and provider.
- Modul 1: Von Notebook zu Pipeline
Warum ein Notebook kein Produktivsystem ist. Struktur, Wiederholbarkeit und Konfigurierbarkeit. - Modul 2: Versionierung
Code, Daten, Modelle, Experimente und Artefakte nachvollziehbar verwalten. - Modul 3: Deployment-Grundlagen
Batch, API, Container, Cloud-Dienste und einfache Serving-Konzepte. - Modul 4: Monitoring und Drift
Datenqualität, Modellleistung, Latenz, Kosten, Fehler und Alerts. - Modul 5: Zusammenarbeit
Übergabe zwischen Data Science, Engineering, Product und Betrieb dokumentieren.
Practical transfer
Mini project for portfolio and CV
Build a small portfolio project and document problem, method, tools, result and limitations.
The important result is not only a certificate but a credible project reference for applications.
Relevant target roles
- MLOps Engineer
- ML Platform Engineer
- Data Engineer mit ML-Bezug
- AI Infrastructure Engineer