Data-Centric AI: Ohne Data Contracts kein ML
Baue robuste ML-Datenprozesse mit Datenqualität, Label-Strategien, Feedback-Loops und verbindlichen Datenverträgen
Die wichtigsten Themen
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
Überblick Viele KI- und ML-Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an Datenfehlern, unklaren Labels und instabilen Schnittstellen. In dieser Data-Centric AI und Data Contracts Schulung lernst du, Datenqualität messbar...
Viele KI- und ML-Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an Datenfehlern, unklaren Labels und instabilen Schnittstellen. In dieser Data-Centric AI und Data Contracts Schulung lernst du, Datenqualität messbar zu machen, Label-Strategien gezielt aufzubauen und Datenverträge so zu formulieren, dass ML-Systeme zuverlässiger betrieben werden. Das Training verbindet Data Engineering, Machine Learning und Data Governance: von Qualitätsmetriken über Feedback-Loops bis zur Analyse datenseitiger Fehlerursachen. Der Praxisanteil zeigt, wie Data Contracts in Pipelines, Reviews und Änderungsprozesse integriert werden. Wenn dein Team ML-Modelle nicht nur trainieren, sondern dauerhaft belastbar betreiben will, liefert dieses Seminar die passenden Methoden, Vorlagen und Entscheidungsgrundlagen. Für den fachlichen Unterbau rund um Datenqualität und Verantwortlichkeiten passt ergänzend die Datenqualität & Governance Schulung.
Die Themen Prinzipien datenzentrierter KI-Entwicklung · Modellzentrierte und datenzentrierte Optimierung · Fehlerursachen in ML-Datenpipelines · Rollen von Engineering, ML und Governance · Qualitätsdimensionen für ML-Datasets...
Data-Centric AI verstehen
- Prinzipien datenzentrierter KI-Entwicklung
- Modellzentrierte und datenzentrierte Optimierung
- Fehlerursachen in ML-Datenpipelines
- Rollen von Engineering, ML und Governance
Datenqualität systematisch verbessern
- Qualitätsdimensionen für ML-Datasets
- Drift, Ausreißer und Duplikate
- Inkonsistenzen in Produktionsdaten
- Qualitätsmetriken für ML-Workflows
- Risikobasierte Fehlerpriorisierung
Label-Strategien und Ground Truth
- Label-Definitionen und Annotation-Guidelines
- Label-Noise und Grenzfälle
- Review-Prozesse für kritische Labels
- Ground-Truth-Qualität und Fachlogik
- Modellverhalten gegen Label-Logik
Data Contracts in der Praxis
- Contract-Struktur für ML-Systeme
- Schema, Semantik und Qualitätsregeln
- Ownership, SLAs und Verfügbarkeit
- Versionierung und Breaking Changes
- Contract-Checks in CI/CD
Feedback-Loops und Fehleranalyse
- Modellfehler als Datensignale
- Monitoring von Datenqualität
- Monitoring von Modellperformance
- Incident-Analyse bei Datenproblemen
- Reviews mit Fachbereich und ML-Team
Governance und Umsetzung
- Verantwortung für ML-Datasets
- Datenprodukte und fachliche Ownership
- Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
- Audit-Fähigkeit von Datenänderungen
- Roadmap für Data-Centric AI
Zielgruppe
- 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 lernst du
- Sicheres Einordnen von Data-Centric AI im ML-Lebenszyklus
- Datenqualitätsprobleme in Trainings- und Produktionsdaten systematisch analysieren
- Label-Strategien, Review-Prozesse und Ground-Truth-Kriterien belastbar gestalten
- Data Contracts mit Schema, Semantik, Qualitätsregeln und Ownership entwerfen
- Feedback-Loops aus Monitoring, Modellfehlern und Fach-Reviews aufbauen
So arbeiten wir
- 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
Empfohlene Vorkenntnisse
- 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 Fahrplan
- 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
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
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.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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