MLOps in der Praxis: Prozesse, Tools und Best Practices
Hands-on Einblicke in moderne MLOps-Praxis
- 8 Teile & über 10 Std. Lerninhalte
- Für Einsteiger und Fortgeschrittene
Vom Experiment zum verlässlichen Produktivsystem
Machine Learning entfaltet seinen echten Wert erst dann, wenn Modelle stabil, nachvollziehbar und skalierbar im Einsatz sind. Genau an diesem Punkt scheitern viele Projekte. Dieser Kurs zeigt dir, wie du den Sprung von isolierten Experimenten hin zu belastbaren ML-Systemen meisterst – mit klaren Prozessen, sauberer Architektur und einem realistischen Blick auf den Betrieb. Du verstehst, warum MLOps mehr ist als ein Buzzword und wie es Data Science, Software Engineering und IT Operations sinnvoll verbindet.
Struktur, Automatisierung und Kontrolle für ML im Betrieb
Du erhältst einen praxisnahen Überblick darüber, wie moderne MLOps-Lösungen aufgebaut sind: von Trainings- und Deployment-Pipelines über Versionierung und Reproduzierbarkeit bis hin zu Monitoring, Governance und Security. Der Fokus liegt darauf, wie Teams ML-Systeme langfristig beherrschbar machen – technisch wie organisatorisch. Statt Tool-Hype geht es um belastbare Konzepte, bewährte Best Practices und die Frage, wie sich MLOps sinnvoll in bestehende Entwicklungs- und Betriebsprozesse integrieren lässt.
Das erwartet dich
- 6 Sessionaufzeichnung von der MLCon
- 2 Artikel unserer bekannten Magazinbrand
MLOps Capability Maturity Model: A guide to machine learning maturation | Pierre Gerardi
Pierre zeigt dir, wie du den Reifegrad deiner MLOps-Initiativen realistisch einschätzt und gezielt weiterentwickelst. Du lernst das MLOps Capability Maturity Model kennen und erfährst, wie Organisationen ihre MLOps-Reife systematisch steigern, von den ersten Schritten bis zur skalierbaren Umsetzung. Anhand der drei Dimensionen AI Organization, AI Development und AI Distribution erhältst du eine klare Entscheidungsgrundlage, welche Themen du wann angehen solltest und wie ein belastbarer MLOps-Fahrplan entsteht.
Experience with an end-to-end MLOps pipeline: Practical insights and 3D architectural perspectives | Eric Joachim Liese
Eric nimmt dich mit in den realen Aufbau einer End-to-End-MLOps-Pipeline, von Datenvorbereitung über Training, Deployment und Monitoring bis zur produktiven Nutzung. Du lernst, wie eine 3D-Architektur sinnvoll integriert wird, welche technischen und organisatorischen Herausforderungen auftreten und welche Best Practices sich im Produktionsbetrieb bewährt haben. Ideal für alle, die MLOps nicht theoretisch, sondern praxisnah und nachhaltig umsetzen wollen.
MLOps Hands-on Guide: From Training to Deployment and Monitoring | Alexey Grigorev
Alexey zeigt dir Schritt für Schritt, wie du mit Open-Source-Tools wie MLflow und Scikit-Learn eine vollständige MLOps-Toolchain aufbaust. Du lernst, Experimente zu tracken, Trainingspipelines zu erstellen, Modelle zu versionieren, als Webservice bereitzustellen und ihre Performance zu überwachen. Anhand eines konkreten Use Cases bekommst du ein tiefes Verständnis dafür, wie sich der ML-Lifecycle automatisieren und reproduzierbar gestalten lässt.
Scaling MLOps with Argo Workflows: Lessons Learned | Hauke Brammer
Hauke teilt seine Erfahrungen aus dem produktiven Betrieb von MLOps-Pipelines in großem Maßstab. Du erfährst, wie sich mit Argo Workflows komplexe ML-Prozesse auf Kubernetes effizient orchestrieren lassen. Der Fokus liegt auf Skalierung, Automatisierung und Zuverlässigkeit, inklusive typischer Stolpersteine und bewährter Lösungsansätze für reale Produktionsumgebungen.
An End-to-End MLOps Pipeline — Practical Experiences | René Brunner
René zeigt, warum Time-to-Market der entscheidende Erfolgsfaktor für Machine Learning im Unternehmen ist. Du lernst, wie ein durchgängiger MLOps-Prozess von Training über Deployment bis Monitoring aufgebaut wird und welche Tool- und Architekturentscheidungen sich in der Praxis bewährt haben. Im Fokus stehen industrietaugliche Best Practices, die Qualität sichern und ML-Modelle zuverlässig in Produktion bringen.
Solving the ML Production Puzzle: A Practical Guide to Modern MLOps | Rabieh Fashwall
Rabieh führt dich hands-on vom ML-Prototyp zur produktionsreifen Lösung. Du arbeitest mit Hugging Face, MLflow, BentoML, Docker, Kubeflow, Prometheus und Grafana an realistischen Szenarien wie NLP-, Computer-Vision- und Recommendation-Systemen. Du lernst, skalierbare Trainingspipelines, robuste Deployment-Patterns und Monitoring & Observability umzusetzen, inklusive Templates und Best Practices, die du direkt in deinen Projekten einsetzen kannst.
Understanding the Role of MLSecOps in Delivering Secure AI and ML Systems | Dane Sherrets
Dane erklärt, warum Security im Machine-Learning-Kontext eine eigene Disziplin braucht und wie MLSecOps genau diese Lücke schließt. Du erfährst, welche Angriffsflächen speziell bei ML-Systemen existieren, etwa durch Datenmanipulation, Backdoor-Angriffe oder unsichere Modellformate wie Pickle („Sleepy Pickle“). Der Artikel zeigt praxisnah, warum unsichere Entwicklungsprozesse reale Risiken erzeugen und wie MLSecOps hilft, AI- und ML-Code verantwortungsvoll, überprüfbar und resilient zu entwickeln.
Tools & Processes for MLOps | Hauke Brammer
Hauke zeigt, warum der Produktivbetrieb von Machine-Learning-Systemen nicht einfach mit klassischen DevOps-Prozessen gelöst werden kann. Du lernst, wie sich ML-Workflows fundamental von Softwareentwicklung unterscheiden, warum Experimente nicht linear verlaufen und weshalb viele ML-Projekte genau hier scheitern. Der Artikel macht klar, wo DevOps an seine Grenzen stößt, welche Anpassungen nötig sind und warum daraus MLOps als eigenständiger Ansatz entstanden ist.
Expertenwissen für....
Machine-Learning-Engineers, die lernen wollen, wie sie Modelle zuverlässig trainieren, versionieren, deployen und überwachen, mit stabilen MLOps-Pipelines statt experimenteller Einzellösungen.
Data Scientists, die verstehen möchten, wie ihre Modelle den Weg aus dem Notebook in den produktiven Betrieb finden, reproduzierbar, skalierbar und ohne Qualitätsverlust.
DevOps- & Platform-Engineers, die lernen wollen, wie sie ML-spezifische Workloads orchestrieren, automatisieren und betreiben, inklusive Kubernetes, Argo Workflows, Monitoring und Security.
Tech Leads & AI-Verantwortliche, die MLOps strategisch etablieren möchten, von organisatorischer Reife über Tool-Auswahl bis hin zu Governance, Security und Time-to-Market.
Absolviere den Kurs und erfahre wie du...
eine durchgängige MLOps-Architektur von Training über Deployment bis Monitoring aufbaust und betreibst.
skalierbare und reproduzierbare ML-Pipelines mit bewährten Tools und Best Practices umsetzt.
Modelle sicher, versioniert und produktionsreif bereitstellst – inklusive Authentifizierung, Observability und Governance.
MLOps als nachhaltigen Prozess etablierst, der Teams verbindet, Time-to-Market verkürzt und die Qualität deiner ML-Systeme langfristig sichert.
Unsere Experten und Speaker
Pierre Gerardi
Radix.ai
Experte für Machine Learning Engineering, angewandte KI, Data Analytics, MLOps-Reifegradmodelle und praxisnahe KI-Lösungen.
Eric Joachim Liese
Experte für MLOps-Architekturen, AI- & Big-Data-Infrastrukturen, End-to-End-ML-Pipelines, Data Lakes, Cloud-Plattformen (AWS) und AI-Strategieentwicklung.
BSH Home Appliances Group
Alexey Grigorev
DataTalks.Club
Experte für MLOps, Machine Learning Engineering, praxisnahe ML-Pipelines, Open-Source-MLOps-Tools, Community-getriebene Wissensvermittlung und ML-Ausbildung.
Hauke Brammer
DeepUp GmbH
Experte für Full-Stack-Entwicklung, MLOps, skalierbare ML-Pipelines, Kubernetes-native Workflows und produktive Machine-Learning-Systeme.
René Brunner
Datamics GmbH
Experte für Data Science, Machine Learning, Python, End-to-End-MLOps, Big Data Analytics und produktive ML-Systeme.
Rabieh Fashwall
Galeria
Experte für skalierbare ML-Systeme, produktive MLOps-Implementierungen, moderne Web- & Backend-Technologien sowie Cloud-Plattformen (AWS, GCP).
Dane Sherrets
HackerOne
Experte für MLSecOps, Machine-Learning-Sicherheit, sichere Entwicklung von AI/ML-Systemen, Schutz vor Datenmanipulation und Backdoor-Angriffen, resilienten und überprüfbaren ML-Code.
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