Machine Learning Engineer Learning Journey

Ideale startpunten voor aspiring-MLE’s of meer advanced MLE’s die zich in specifieke onderwerpen willen verdiepen.

Na de explosieve groei van data en AI is een van de grootste uitdagingen voor bedrijven om van concepten in een vroeg stadium over te stappen op robuuste toepassingen die daadwerkelijk waarde kunnen leveren in de productie. Om deze uitdaging op te lossen zijn mensen nodig die sterke technische vaardigheden combineren met een grote affiniteit met machinaal leren: machine learning engineers (MLE’s).

Maar met de explosie aan beschikbare ML-technologieën en frameworks is het verre van triviaal om Machine Learning Engineer te worden. Daarom hebben we verschillende MLE Learning Journeys ontworpen die zich richten op belangrijke concepten en kerntechnologieën, en die ideale startpunten bieden voor zowel aspiring-MLE’s als advanced MLE’s die zich willen verdiepen in specifieke Machine Learning-onderwerpen.

Waarom opleiden?

Jouw strijd is pittig. Met nieuwe technologieën die zich razendsnel ontwikkelen, is het vinden en behouden van de juiste mensen een lastige taak. Maar, er is eerder een tekort aan skills dan aan mensen. Daarom zal 50% van alle werknemers zich de komende vijf jaar moeten bijscholen, waarschuwde het WEF ons al.

Voordelen van het trainen van jouw organisatie

Bedrijfsresultaten verbeteren met verbeterde skills.

De betrokkenheid en tevredenheid van werknemers vergroten.

Het behoud van werknemers verbeteren.

De efficiëntie van het team verhogen.

Nieuw talent aantrekken.

Voorbereiden op toekomstige veranderingen.

Machine Learning Engineering Learning Journeys

Hoe word je een machine learning engineer? Begin hier! We hebben zorgvuldig een Learning Journey samengesteld voor Machine Learning engineers. Omdat we weten dat engineers graag zelf dingen uitzoeken, hebben we het programma volgestopt met mogelijkheden om praktijkgericht te leren door situaties uit het echte leven op te lossen. En er is ook veel praktische filosofie.

We richten ons op de basis en leren je hoe je goed gestructureerde, productieklare ML-applicaties kunt bouwen in Python en hoe je deze kunt draaien met Docker en basisclouddiensten. In de richting van meer geavanceerde onderwerpen duiken we dieper in hoe we MLOps-praktijken kunnen gebruiken om ML-applicaties automatisch te implementeren en te hertrainen in de cloud en op Kubernetes, met behulp van CI/CD en infrastructure-as-code om ervoor te zorgen dat onze volledige stack reproduceerbaar is. Tot slot gaan we dieper in op specifieke technologieën – zoals Airflow, DBT en Spark – in onze specialisaties, zodat jij de expert wordt op het gebied van deze krachtige tools.

Wat te doen na deze Learning Journey?

Wat je achtergrond ook is, ons Machine Learning Engineering leertraject zal je uitrusten met de kennis die je nodig hebt voor een rol als Machine Learning Engineer. Na deze Learning Journey varieert het verdere leertraject afhankelijk van je ervaring en gewenste richting.

Data Science Learning Journey

Je Data Science skills verdiepen?

Wil je Python gaan gebruiken om beter geïnformeerde en data-driven beslissingen te nemen? Begin vandaag nog met de training Data-analyse met Python, die een uitstekend startpunt vormt voor de Data Scientist Learning Journey.

Meer informatie

Product Owner Learning Journey

Je Product Owner skills verdiepen?

Als je ervaring hebt op het gebied van data science, zul je er baat bij hebben om je vaardigheden als product owner verder te ontwikkelen. Xebia Academy biedt een uitstekende variëteit aan gecertificeerde trainingen voor product owners.

Meer informatie

Weet je niet zeker welke training
je nodig hebt?

Ontdek welke training het beste past bij jou of je organisatie.

Ask me anything!

Neem contact op met Diego Teunissen, Sales Development bij Xebia Academy. Hij helpt je graag.