LangChain
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TeilzeitkursDevOps & LLMOps-Infrastruktur-Engineering
Von Cloud-Deployment zu produktionsreifen KI-Systemen in 10 Wochen. Dieses umfassende Teilzeitprogramm kombiniert DevOps-Grundlagen mit LLMOps-Infrastruktur-Engineering. Meistere die komplette Pipeline von der Bereitstellung von Cloud-Anwendungen mit CI/CD bis zum Aufbau produktionsreifer KI-Systeme mit Vektor-Datenbanken, Monitoring und operativer Intelligenz.
Teilzeit
Wochen
Online
Englisch
Programmüberblick
Unser DevOps & LLMOps-Programm führt Dich in 10 Wochen von Cloud-Deployment-Grundlagen zu produktionsreifen KI-Systemen. In der ersten Hälfte meisterst Du Linux, Git, SQL, Django-REST-APIs, Docker und CI/CD-Pipelines mit GitLab. In der zweiten Hälfte tauchst Du ein in Data Science für LLMs, Embeddings, Vektor-Datenbanken, RAG-Architekturen, FastAPI-Services und Monitoring mit LangFuse und Prometheus. Das Programm gipfelt in der Entwicklung operativer Informationssysteme, die Erkenntnisse aus Logs und Vorfällen automatisieren. Mit Live-Sitzungen und Expertenunterstützung sammelst Du durchgehend praktische Erfahrung. Schau Dir die kommenden Termine an und sei dabei!
Bevorstehende Termine
Kursdaten
06. Mai - 11. Juli
Anmeldefrist
05. Mai
Gebühr
5'500 EUR
Format
Online
Kursdaten
05. Aug. - 10. Okt.
Anmeldefrist
04. Aug.
Gebühr
5'500 EUR
Format
Online
Kursdaten
14. Okt. - 19. Dez.
Anmeldefrist
13. Okt.
Gebühr
5'500 EUR
Format
Online
Der Zeitplan passt nicht zu Deinen Bedürfnissen?
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Zeitplan
- Mi
Online
- 18.00 - 21.00Vorlesung
- Fr
Online
- 18.00 - 21.00Praxisübungen
- Sa
Online
- 09.00 - 12.00Vorlesung
- 13.00 - 16.00Praxisübungen
VorlesungLerne von unseren Referenten, die Experten auf ihrem jeweiligen Gebiet sind, und werde während der Live-Vorlesungen in neue Themen eingeführt.
PraxisübungenBearbeite eine Reihe von interessanten und herausfordernden Übungen zu den Themen, die in der vorherigen Vorlesung behandelt wurden. Übe Deine Teamfähigkeit, indem Du gemeinsam mit Deinen Mitstudenten Gruppenprojekte durchführst.
Wo unsere Studenten Arbeit finden
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Our Alumni Stories
Thi Tuyen Nguyen
Data Science
❝Der intensive Lehrplan des Bootcamps hat mich aus meiner Komfortzone herausgeholt, meine Widerstandsfähigkeit und meine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen gestärkt und mich mit den wesentlichen Fähigkeiten für eine transformative Karriere in der Datenwissenschaft ausgestattet.❞
Vorher: Postdoctoral Researcher
Nachher: Artificial Intelligence Intern bei Baader Bank AG
Was Du lernen wirst
Vorbereitung
Python und Ops
- Lerne die Grundlagen der Python-Programmierung.
- Richte eine Linux-Umgebung ein und navigiere über die Kommandozeile.
- Meistere Git für Versionskontrolle und Zusammenarbeit.
Woche 1 - 2
Cloud-Infrastruktur & APIs
- Server: Provisioniere Cloud-Server, konfiguriere NGINX und sichere mit HTTPS.
- Datenbanken: Meistere SQL-Abfragen und verbinde Datenbanken mit Python-Anwendungen.
- Web-APIs: Baue REST-APIs mit Django und Django REST Framework.
- Sicherheit: Implementiere JWT-Authentifizierung und verbinde React-Frontends.
- Containerisierung: Verpacke Anwendungen mit Docker für konsistentes Deployment.
Woche 3 - 5
CI/CD & Produktionsbereitstellung
- Multi-Service-Apps: Orchestriere Container mit Docker Compose und PostgreSQL.
- CI/CD-Pipelines: Richte GitLab CI für automatisierte Builds und Tests ein.
- Produktionsbereitstellung: Konfiguriere NGINX, Gunicorn und HTTPS mit Let's Encrypt.
- Betrieb: Überwache Zustand, behebe Probleme und implementiere Backups.
- Abschlussprojekt: Stelle eine vollständige Anwendung bereit, die DevOps-Fähigkeiten demonstriert.
Woche 6 - 7
Data Science für LLM-Systeme
- Datengrundlagen: Arbeite mit Pandas für Tabellen, Text und operative Logs.
- Textverarbeitung: Verstehe Tokenisierung, Verteilungen und Zeitreihendaten.
- Embeddings: Erfahre, wie KI Bedeutungen erfasst und erstelle semantische Suchfunktionen.
- ML zu LLMs: Verbinde klassische ML-Konzepte mit modernen Sprachmodellen.
- Daten-Pipelines: Baue reproduzierbare Pipelines für Produktions-KI-Systeme.
Woche 8 - 10
LLMOps & Operative Intelligenz
- LLM-APIs: Arbeite mit OpenAI, Anthropic und Hugging Face in der Produktion.
- LLM-Services: Baue hochperformante APIs mit FastAPI und Redis.
- RAG-Systeme: Stelle komplette KI-Systeme mit Vektor-Datenbanken bereit.
- Monitoring: Implementiere Beobachtbarkeit mit LangFuse, Prometheus und Grafana.
- Operative Intelligenz: Automatisiere Erkenntnisse aus Logs mit KI-gestützten Dashboards.
Bewerbungsprozess
Bewirb Dich einfach hierFühre ein informatives Gespräch mit Constructor Nexademy (optional)
Überweise eine Anzahlung, um Deinen Platz zu sichern
Schliesse die Vorbereitungsarbeiten vor Beginn des Intensivkurses ab (nur für Anfänger)
Starte Deinen Kurs! 😊
Bereite Dich auf den Kurs vor
Kostenloser Python & Ops Einführungskurs
Online
Selbststudium
Kostenlos
Bereite Dich auf DevOps zu LLMOps vor mit unserem kostenlosen Kurs, der Python-Grundlagen sowie Linux- und Git-Basics abdeckt. Wenn Du diesen Kurs abschliesst, hast Du eine solide Grundlage, um in unserem Programm durchzustarten.
Geschätzte Kursdauer: 12 Stunden
Themen
DevOps & Cloud-Infrastruktur
Meistere die komplette DevOps-Pipeline von Linux und Git bis zur Produktionsbereitstellung. Baue REST-APIs mit Django, containerisiere Anwendungen mit Docker, richte CI/CD-Pipelines mit GitLab ein und stelle in der Cloud mit NGINX, Gunicorn und PostgreSQL bereit.
Data Science für LLMs
Meistere Datenvorbereitung und -verarbeitung für KI-Systeme. Arbeite mit Pandas für operative Daten, verstehe Embeddings und Vektor-Ähnlichkeit, und baue reproduzierbare Daten-Pipelines für Produktions-KI.
LLM-Infrastruktur & Betrieb
Arbeite mit modernsten LLM-APIs von OpenAI, Anthropic und Hugging Face. Baue RAG-Architekturen, stelle KI-Services mit FastAPI und Docker bereit und überwache Produktionssysteme mit LangFuse, Prometheus und Grafana.
DevOps & LLMOps-Infrastruktur-Engineering
Dieses umfassende Programm kombiniert DevOps-Grundlagen mit LLMOps-Infrastruktur-Engineering. Du meisterst die komplette Pipeline von Cloud-Deployment bis zu produktionsreifen KI-Systemen, einschliesslich Linux, Git, Docker, CI/CD, Datenbanken, REST-APIs, LLM-APIs, RAG-Architekturen und Monitoring. Am Ende hast Du Produktionsanwendungen mit automatisierten Pipelines bereitgestellt und vollständige LLM-basierte Systeme mit operativer Intelligenz gebaut. Fähigkeiten, die für modernes Infrastructure Engineering unverzichtbar sind.
- DevOps-Pipelines, Docker, CI/CD, LLM-APIs, RAG-Architektur und Monitoring
- Eine solide Grundlage für DevOps-, LLMOps- und KI-Infrastructure-Engineering-Rollen
- Ideal für angehende Infrastructure Engineers, die sowohl Cloud-Deployment als auch KI-Systeme meistern möchten
- Praxisorientiertes Lernen durch echte DevOps- und KI-Projekte
Über 120 Std.
praxisorientiertes Lernen
Produktionsanwendungen und KI-Systeme mit Monitoring und operativer Intelligenz bereitstellen
Wähle den gewünschten Standort
Nimm von überall auf der Welt teil
Nimm an unseren lebensverändernden Kursen von jedem Ort der Welt aus teil und eigne Dir neues Wissen und Fähigkeiten an. Mit unseren Fernkursen kannst Du von überall aus lernen – alles, was Du dazu brauchst, ist ein Laptop!
KontaktFinanzierungsformen
Wir bei Constructor Nexademy sind der Meinung, dass die Finanzen niemals ein Hindernis für den Zugang zu einer Weiterbildung sein sollten, die dem Einzelnen helfen kann, seine Ziele zu erreichen. Deshalb bieten wir diverse Finanzierungsmöglichkeiten an, um unsere Kurse für eine Vielzahl von Studenten zugänglich zu machen. Ausserdem arbeiten wir mit externen Organisationen zusammen, die bedürftigen Personen finanzielle Unterstützung gewähren können.
Zertifikat von Top Coding Schule
Erhalte ein Zertifikat von Constructor Nexademy, einer der weltweit führenden Coding-Akademien. Teile Dein Zertifikat in sozialen Netzwerken, CVs und mehr. Fördere Deine Karriere mit den neu erworbenen Fähigkeiten.
Bevorstehende Veranstaltungen
Nimm an einer unserer Veranstaltungen teil. Entdecke unsere kommenden Workshops, Infoveranstaltungen, Abschlusspräsentationen und Webinare zu aktuellen Themen.
FAQs
Welche andere Art von Unterstützung werde ich während des Kurses erhalten?
Neben dem Dozenten wird es auch Lehrassistenten (Teaching Assistants, TAs) geben. Sie werden den Kurs mit dir besuchen und eine wichtige Unterstützung sein. Die anderen Studenten im Klassenzimmer, mit denen du eine enge Zusammenarbeit aufbauen wirst, werden ebenfalls eine wertvolle Hilfe und Unterstützung sein. Bei Constructor Academy dreht sich alles um Teamarbeit. Der Erfolg eines Schülers führt zum Erfolg aller.
Was sind die technischen Voraussetzungen für den Kurs?
Du benötigst einen Laptop mit guter Internetverbindung.
Wie viele Studenten sind es pro Klasse?
Um ein hohes Mass an Interaktion zu gewährleisten, besteht jede Klasse aus durchschnittlich 15-20 Studenten.
Ist das Programm vollständig remote?
Das Programm wird vollständig online in Live-Sitzungen über Zoom angeboten.
Welches Programmierniveau benötige ich?
Python-Grundlagen und Absolvieren des Python- und Ops-Einführungskurses, wenn Du Anfänger bist. Motivation und Tatkraft sind die wichtigsten Faktoren.
Lehrkräfte
Adrien Laâboudi
Teaching Assistant & Instructor
Nachdem er mehr als drei Jahre im IT-Support in Frankreich gearbeitet hatte, beschloss Adrien, seine Karriere in diesem Bereich voranzutreiben, indem er das Programmieren lernte. Er zog in die Schweiz, um das Full-Stack Bootcamp zu besuchen, und hat nie zurückgeblickt! Angesichts seiner Erfahrung im Umgang mit allen Arten von Computerproblemen und seiner Bereitschaft zu helfen, war es für ihn selbstverständlich, nach seinem Abschluss als Lehrassistent zu arbeiten. In seiner Freizeit sieht er sich gerne Sport an, wandert durch das Land und hat eine Leidenschaft für Geschichte, Geographie und Weltkulturen.
Dr. Finn Jost
Teaching Assistant & Instructor
Dr. Finn Jost verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung in den Bereichen mathematische Physik, Datenwissenschaft und Lehre. Mit seinem Hintergrund in akademischer Forschung und Industrieprojekten begeistert er sich dafür, Muster in komplexen Zusammenhängen aufzudecken und diese anschaulich und anhand realer Anwendungen zu erklären. Dieses Interesse führte ihn ganz natürlich zum Data-Science-Programm der Constructor Nexademy, und der Beitritt zum Team war für ihn der logische nächste Schritt. So kann er Lehre, Mentoring und Kursentwicklung miteinander verbinden und den Lernenden dabei helfen, Konzepte in Intuition umzusetzen und durch praktische Erfahrungen Selbstvertrauen für ihre Karriere zu gewinnen.
Unser Blog
Lies die neuesten Nachrichten über Constructor Nexademy und informiere Dich über alles rund um Programmierung und Data Science in der Schweiz und Deutschland.
Data Science Teilzeit -Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 10
von Ekaterina Butyugina
Data Science-Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 34
von Ekaterina Butyugina
Data Science-Abschlussprojekte, Gruppe Nr. 33
von Ekaterina Butyugina