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 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. Passend dazu lohnt auch ein Blick auf unsere KI-Schulungen und Data-Engineering-Trainings.
Wer hier richtig ist
- Data Engineers und Analytics Engineers mit Verantwortung für Datenpipelines
- ML Engineers, Data Scientists und MLOps-Teams in produktiven KI-Umgebungen
- Data-Governance-Verantwortliche, Data Stewards und Product Owner für Datenprodukte
- Architektinnen und Architekten, die Datenqualität, Schnittstellen und ML-Betrieb verbinden
- Für alle, die datenseitige Ursachen von ML-Problemen beherrschen und Data Contracts einführen wollen
Das lernst du
Nach der Schulung erkennst du datenseitige Fehlerquellen in ML-Systemen schneller und übersetzt sie in konkrete Verbesserungsmaßnahmen. Der Kurs stärkt deine Fähigkeit, Datenqualität, Label-Prozesse und Data Contracts gemeinsam zu gestalten. Außerdem entwickelst du einen praxistauglichen Ansatz für Feedback-Loops, Governance und stabile ML-Datenprodukte.
Die Themen Prinzipien datenzentrierter KI-Entwicklung · Unterschiede zwischen modellzentrierter und datenzentrierter Optimierung · Typische Fehlerursachen in ML-Datenpipelines · Rolle von Data Engineering, ML und Governance...
Data-Centric AI verstehen
- Prinzipien datenzentrierter KI-Entwicklung
- Unterschiede zwischen modellzentrierter und datenzentrierter Optimierung
- Typische Fehlerursachen in ML-Datenpipelines
- Rolle von Data Engineering, ML und Governance
Datenqualität systematisch verbessern
- Qualitätsdimensionen für Trainings-, Validierungs- und Produktionsdaten
- Erkennung von Drift, Ausreißern, Duplikaten und Inkonsistenzen
- Priorisierung datenbezogener Fehler nach Business-Risiko
- Messbare Qualitätsmetriken für ML-Workflows
Label-Strategien und Ground Truth
- Label-Definitionen und Annotation-Guidelines
- Umgang mit Label-Noise und uneindeutigen Klassen
- Review-Prozesse für kritische Labels
- Abgleich zwischen Fachlogik und Modellverhalten
Data Contracts in der Praxis
- Aufbau von Datenverträgen für ML- und Analytics-Systeme
- Schema, Semantik, Qualitätsregeln und Ownership
- Versionierung, Breaking Changes und Änderungsprozesse
- Integration in Data-Pipelines und CI/CD-Prozesse
Feedback-Loops und Fehleranalyse
- Rückführung von Modellfehlern in Datenverbesserungen
- Monitoring von Datenqualität und Modellperformance
- Incident-Analyse bei datenseitigen ML-Problemen
- Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Data Engineering und ML-Team
Governance und Umsetzung
- Verantwortlichkeiten für Datenprodukte und ML-Datasets
- Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Audit-Fähigkeit
- Roadmap für Data-Centric AI im Unternehmen
- Praxisnahe Vorlagen für Data Contracts und Qualitätsregeln
So arbeiten wir
Das Training kombiniert fachliche Impulse, moderierte Diskussionen, Praxisübungen und Arbeit an realistischen Fallbeispielen. Vorlagen für Data Contracts, Qualitätsregeln und Fehleranalysen unterstützen den Transfer in eigene Daten- und ML-Projekte.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Datenmodellen, Datenpipelines oder Machine Learning
- Erfahrung mit Analytics-, Data-Engineering- oder ML-Projekten ist hilfreich
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
Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
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.
Werden konkrete Data-Contract-Vorlagen verwendet?
Ja. Im Training arbeitest du mit praxisnahen Strukturen für Data Contracts, etwa für Schema, Semantik, Qualitätsgrenzen, Verantwortlichkeiten 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.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
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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Michaela Berger
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