Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML

Data-Centric AI verbessert Machine-Learning-Systeme durch die systematische Arbeit an Daten, Labels und Datenprozessen. Statt ausschließlich Modellarchitekturen anzupassen, werden Fehler in Trainingsdaten erfasst, Qualitätsregeln definiert und Rückmeldungen aus dem Betrieb für weitere Datenverbesserungen genutzt. Data Contracts sichern dabei die Datenversorgung zwischen beteiligten Teams ab.

Ein Data Contract beschreibt verbindlich, welche Daten eine ML-Pipeline erhält und welche Bedingungen dafür gelten. Er umfasst Schema, fachliche Semantik, Qualitätsregeln, Ownership, Verfügbarkeit und den Umgang mit Änderungen. Contract-Checks erkennen Abweichungen, bevor ungeprüfte Daten ein Modelltraining oder eine produktive Vorhersage beeinflussen.

Widersprüchliche Annotationen, häufige Grenzfälle und unerklärliche Modellfehler sprechen für eine Überarbeitung der Label-Strategie. Geprüft werden die Label-Definitionen, die Annotation-Guidelines, die Review-Regeln und die fachliche Ground Truth. Das verhindert, dass ein Modell inkonsistente Entscheidungen aus uneinheitlichen Labels übernimmt.

Das Training richtet sich an Data Engineers, ML Engineers, Data Scientists sowie Fachkräfte aus Data Governance und Datenarchitektur. Es passt zu Rollen, die Trainingsdaten, produktive ML-Datenpipelines oder gemeinsame Qualitätsregeln zwischen Datenproduzenten und ML-Teams verantworten.

Grundkenntnisse in Datenmodellen, Datenpipelines oder Machine Learning reichen für die Teilnahme aus. Erfahrung aus einem Analytics-, Data-Engineering- oder ML-Projekt erleichtert die Übertragung auf eigene Systeme. Fortgeschrittene Python-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Nach dem Training erhältst du ein Zertifikat als Nachweis deiner Weiterbildung. Es dokumentiert die behandelten Inhalte und kann intern bei der Personalentwicklung oder als Qualifikationsnachweis verwendet werden. Dabei handelt es sich nicht um eine externe Herstellerzertifizierung.

Eine teambezogene Durchführung und die Ausrichtung auf den eigenen Technik-Stack klären wir auf Anfrage. Schicke uns dazu Informationen zu euren Datenpipelines, Rollen und bisherigen Qualitätsprozessen. Auch Konditionen für mehrere Mitarbeiter erhältst du direkt von Kebel Training.

Für die technische Umsetzung in produktiven Plattformen bietet sich eine anschließende MLOps-Vertiefung an. Das MLOps Training auf Azure behandelt das Ausrollen und Betreiben von Modellen. Die passende Fortsetzung hängt von der eingesetzten Cloud- und Datenplattform ab.

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.