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Eine moderne Umgebung für Automatisierung und Datenanalyse

Von der Buisness-Strategie zum technischen Design

Teams, Tools und Infrastrukturen erfolgreich umgestalten

End-to-End-Pipelines für Continuous Machine Learning implementieren

Syntax, Design Patterns und Codebeispiele für Deep-Learning-Modelle

Durch Journeys, Service Blueprints und Diagramme zu einer erfolgreichen Kundenausrichtung

Entwurfsmuster für Datenaufbereitung, Modellbildung und MLOps – Best Practices für die gesamte ML-Pipeline

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