Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML
Baue robuste ML-Datenprozesse mit Datenqualität, Label-Strategien, Feedback-Loops und verbindlichen Datenverträgen
- Data-Centric AI sicher einordnen
- Datenqualität für ML messen
- Label-Strategien professionell steuern
- 2 Tage
- Grundlagen
- Online
- Zufriedenheitsgarantie Risikofrei für dich
- Online Live per Videokonferenz
- max. 8 Teilnehmerinnen und Teilnehmer pro Gruppe
- Keine Vorkasse Rechnung nach dem Seminar
Das nimmst du mit
- Data-Centric AI sicher einordnen
- Datenqualität für ML messen
- Label-Strategien professionell steuern
- Data Contracts wirksam entwerfen
- Feedback-Loops für Modellfehler nutzen
- Governance für ML-Datenprodukte stärken
Passt das zu dir?
Damit du den Tag wirklich mitnimmst, lohnt sich ein kurzer Abgleich.
Richtig für dich, wenn
- Data Engineers mit Verantwortung für ML-Datenpipelines
- Analytics Engineers in datenproduktorientierten Teams
- ML Engineers und Data Scientists in produktiven KI-Umgebungen
- Data-Governance-Verantwortliche und Data Stewards für Datenprodukte
- Architektinnen und Architekten für ML-Datenarchitekturen
Das bringst du mit
- Grundkenntnisse in Datenmodellen, Datenpipelines oder Machine Learning
- Erfahrung mit Analytics-, Data-Engineering- oder ML-Projekten
- Grundverständnis für Datenqualität, etwa aus der Datenqualität & Governance Schulung
Dein Lernweg
Tag 1: Data-Centric AI, Datenqualität und Label-Strategien
- Einordnung von Data-Centric AI im ML-Lebenszyklus
- Analyse typischer Datenfehler in Trainings- und Produktionsdaten
- Qualitätsmetriken für ML-Datasets und Datenpipelines
- Label-Definitionen, Annotation-Guidelines und Ground-Truth-Qualität
- Übung zur Priorisierung datenbezogener Fehlerursachen
Tag 2: Data Contracts, Feedback-Loops und Governance
- Aufbau wirksamer Data Contracts für ML- und Analytics-Systeme
- Schema, Semantik, Qualitätsregeln, Ownership und Versionierung
- Integration von Datenverträgen in Pipelines und Änderungsprozesse
- Feedback-Loops aus Monitoring, Modellfehlern und Fach-Reviews
- Entwicklung einer Roadmap für Data-Centric AI im eigenen Umfeld
Klarheit von Anfang an
Format, Ablauf und alles, was schon enthalten ist. Keine Überraschungen, nur Fokus auf dein Ergebnis.
- Live-OnlineInteraktiv per Videokonferenz, von überall
- Montag09:00 bis 16:00 Uhr
2 Tage
Kompakt aufgebaut, damit du schnell ins Tun kommst.
max. 8
Kleine Gruppe, damit genug Raum für deine Fragen bleibt.
- Fachliche Impulse zu Data-Centric AI, Data Contracts und ML-Datenqualität
- Moderierte Diskussionen zu Rollen, Ownership und Änderungsprozessen
- Praxisübungen zur Bewertung datenbezogener Fehlerursachen
- Arbeit an realistischen Fallbeispielen aus ML- und Analytics-Umgebungen
- Vorlagen für Data Contracts, Qualitätsregeln und Fehleranalysen
Das ist immer dabei
- Ausführliche Schulungsunterlagen und Praxisbeispiele
- Teilnahmezertifikat
- Übungsumgebungen und Beispieldaten
- Nachbetreuung per E-Mail nach dem Seminar
Sichere dir deinen Platz
Wähle den Termin, der zu dir passt. Online live dabei oder vor Ort, ganz wie es für dich passt.
- Erfahrene IT-Trainer aus der Praxis
- Keine Vorkasse, Rechnung nach dem Seminar
- Kostenfreie Umbuchung bis 14 Tage vor Start
Lieber das ganze Team?
Bring dieses Seminar zu euch ins Haus oder lass uns ein Programm bauen, das genau auf euer Unternehmen passt.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu dir und schulen dein Team genau auf eure Praxis.
- Komplett auf eure Use-Cases und Tools zugeschnitten
- Termin und Ort bestimmst du, vor Ort oder Live-Online
- Ein fester Pauschalpreis statt Preis pro Person
Firmen-Seminar
Ein individuelles Programm, das wir auf eure Ziele zuschneiden.
- Frei kombinierbare Module aus unserem Themenkatalog
- Skalierbar von der Kleingruppe bis zur ganzen Belegschaft
- Begleitung über mehrere Termine hinweg möglich
Deine IT-Schulungen München-Expertinnen und -Experten
Du hast Fragen zu Inhalten, Terminen oder einer passenden Lösung für dein Team? Wir beraten dich gern, bevor du buchst. Direkt, ohne Umwege.
Antwort in der Regel am selben Werktag
Dein cmt-Team München
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Fragen und Antworten zu Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML
Ist die Schulung eher für Data Engineering oder Machine Learning gedacht?
Die Schulung verbindet beide Perspektiven. Du lernst, wie Data Engineering stabile Datenflüsse und Qualitätsregeln liefert und wie ML-Teams daraus bessere Trainingsdaten, belastbarere Labels und wirksame Feedback-Loops ableiten. Wenn vor allem Pipeline-Architekturen im Vordergrund stehen, passt ergänzend das Training Data Engineering: KI-Pipelines im Einsatz.
Werden konkrete Data-Contract-Vorlagen verwendet?
Ja. Im Training arbeitest du mit Strukturen für Data Contracts, etwa für Schema, Semantik, Qualitätsgrenzen, Verantwortlichkeiten, SLAs und Change-Prozesse. Die Vorlagen dienen als Ausgangspunkt für eigene Datenprodukte.
Brauche ich Programmiererfahrung?
Grundverständnis für Datenpipelines, Datenmodelle oder ML-Workflows reicht aus. Der Schwerpunkt liegt auf Konzepten, Qualitätsentscheidungen, Vertragsstrukturen und Teamprozessen, nicht auf umfangreicher Programmierung.
Passt das Seminar zu bestehenden Governance-Initiativen?
Ja. Du erhältst Methoden, um Data Governance stärker mit ML-Praxis zu verbinden. Besonders hilfreich ist das Training, wenn Datenprodukte, Ownership, Qualitätsregeln und Audit-Fähigkeit bereits aufgebaut oder neu strukturiert werden.
Welche Ergebnisse nehme ich aus dem Training mit?
Du gehst mit einem Arbeitsmodell für Data-Centric AI, einer Struktur für Data Contracts, Kriterien für Label-Qualität und einem Vorgehen für Feedback-Loops zurück in dein Projektumfeld.
Eignet sich die Schulung für Cloud-basierte ML-Projekte?
Ja, sofern Datenpipelines, Datenprodukte und ML-Workflows bereits eine Rolle spielen. Für die konkrete Umsetzung in AWS-Umgebungen kann anschließend Practical Data Science mit Amazon SageMaker sinnvoll sein.
Passende Schulungen
Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML
Nächster Termin: 07. Dezember 2026 · Online
ab1.290 €netto