Schulung · Replit Agent · Data Science & Machine Learning

Replit Agent für Data Scientists und ML-Engineers

Apps im Browser bauen, testen und hosten: mit Replit Agent von der Idee zur veröffentlichten Anwendung inklusive Datenbank.

Dauer
1 Tag (7 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Replit Agent für Data Scientists und ML-Engineers“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Data Scientists in Fachbereichen und Analytics-Teams, ML-Engineers mit Verantwortung für Training und Deployment und Data Analysts, die in Python und Machine Learning einsteigen. Sie lernen Replit Agent nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Data Science & Machine Learning.

Replit vereint Entwicklungsumgebung, Laufzeit, Datenbank und Hosting in einem einzigen Browser-Arbeitsbereich. Der Replit Agent baut darauf auf: Sie beschreiben eine Anwendung in natürlicher Sprache, der Agent erstellt einen Plan, legt Dateien an, installiert Pakete, richtet eine Datenbank ein, startet die App und testet sie selbstständig. In dieser eintägigen Schulung lernen Sie, diesen Prozess bewusst zu steuern – egal ob Sie professionell entwickeln, im Produktmanagement Ideen validieren, in der Lehre arbeiten oder als Gründerin oder Gründer schnell ein erstes Produkt brauchen.

Sie arbeiten an einer eigenen Anwendung, etwa einem internen Werkzeug, einer kleinen API, einem Daten-Dashboard oder einem MVP mit Nutzerverwaltung. Dabei lernen Sie, Anforderungen klar zu formulieren, Checkpoints für sichere Rücksprünge zu nutzen, Secrets und Datenbank richtig zu handhaben und die passende Deployment-Variante zu wählen. Für technisch versierte Teilnehmende vertiefen wir Codestruktur, Git-Anbindung und Debugging im Shell. Zum Abschluss bewerten Sie Kosten, Sicherheit und Grenzen realistisch, damit aus einem schnellen Prototyp kein unkontrollierbares Produktivsystem wird.

Data Science und Machine Learning leben vom schnellen Wechsel zwischen Exploration, Modellierung und Produktivsetzung. Viel Zeit fließt dabei in Datenaufbereitung mit pandas oder Polars, Feature Engineering, Visualisierung, Hyperparameter-Experimente und schließlich das Überführen von Notebook-Code in wartbare Pipelines. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen jeden dieser Schritte: Sie schreiben Explorations- und Plotting-Code, schlagen Validierungsstrategien vor, refaktorisieren Notebooks in getestete Python-Module, bauen scikit-learn- oder PyTorch-Trainingsskripte und richten Experiment-Tracking mit MLflow ein. Entscheidend ist dabei methodische Sorgfalt, denn plausibel wirkender Code kann Data Leakage oder falsche Metriken enthalten. Im Kurs lernen Sie, KI produktiv einzusetzen und die statistische Qualität Ihrer Ergebnisse abzusichern.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Data Scientists in Fachbereichen und Analytics-Teams
  • ML-Engineers mit Verantwortung für Training und Deployment
  • Data Analysts, die in Python und Machine Learning einsteigen
  • Forschende und Entwickler:innen mit Notebook-lastigen Workflows
  • MLOps-Teams, die Modelle in Produktion betreiben

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Unübersichtliche Notebooks, die sich schwer reproduzieren und produktiv setzen lassen
  • Zeitaufwändige Datenaufbereitung und Feature Engineering
  • Methodische Fehler wie Data Leakage, ungeeignete Metriken oder fehlerhafte Validierung
  • Fehlende Nachvollziehbarkeit von Experimenten, Modellen und Datenständen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren Anforderungen so, dass Replit Agent eine passende Anwendung plant und umsetzt.
  • Sie erweitern eine App schrittweise und nutzen Checkpoints, um Fehlentwicklungen sicher zurückzunehmen.
  • Sie richten Datenbank, Benutzeranmeldung und Secrets korrekt ein.
  • Sie veröffentlichen Ihre Anwendung mit der passenden Deployment-Variante.
  • Sie beschleunigen Exploration, Feature Engineering und Modellierung mit KI-Assistenten, ohne methodische Sorgfalt aufzugeben.
  • Sie überführen Notebook-Code mit KI-Agenten in getestete, reproduzierbare ML-Pipelines.
  • Sie erkennen typische Fehler in generiertem ML-Code wie Data Leakage oder ungeeignete Metriken und korrigieren sie gezielt.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Replit-Arbeitsbereich und Agent im Überblick
  • Workspace verstehen: Editor, Vorschau, Konsole, Shell und Dateien
  • Wie der Agent arbeitet: Plan, Umsetzung, Selbsttest und Rückfragen
  • Unterschied zwischen Agent und Assistent für kleine, gezielte Änderungen
  • Geeignete und ungeeignete Projekte für Replit Agent erkennen
Modul 2 Von der Idee zur funktionierenden App
  • Anforderungen als kurze Spezifikation formulieren: Nutzer, Funktionen, Daten
  • Planungsmodus nutzen, um Umfang und Vorgehen vorab abzustimmen
  • In kleinen Schritten erweitern und Ergebnisse in der Vorschau prüfen
  • Checkpoints und Rollbacks einsetzen, wenn eine Änderung danebengeht
Modul 3 Daten, Nutzer und Integrationen
  • Integrierte PostgreSQL-Datenbank anlegen, Tabellen prüfen und Daten bearbeiten
  • Anmeldung und Benutzerverwaltung mit Replit Auth einrichten
  • API-Schlüssel sicher in Secrets ablegen statt im Code
  • Externe Dienste wie Zahlungsanbieter, E-Mail oder KI-Modelle anbinden
Modul 4 Code verstehen, debuggen und zusammenarbeiten
  • Projektstruktur lesen: wo Frontend, Backend und Datenlogik liegen
  • Fehlermeldungen aus Konsole und Logs nutzen und an den Agenten übergeben
  • Gemeinsam in Echtzeit arbeiten und Projekte mit Git versionieren
  • Python- und JavaScript-Projekte auch ohne Agent gezielt anpassen
Modul 5 Veröffentlichen, Betrieb und Grenzen
  • Deployment-Arten wählen: statisch, Autoscale, dauerhaft laufend oder zeitgesteuert
  • Eigene Domain, Umgebungsvariablen und Monitoring einrichten
  • Kosten für Agent-Nutzung und Hosting abschätzen und begrenzen
  • Datenschutz, Zugriffsrechte und Übergabe an ein Entwicklungsteam
Modul 6 Praxislabor: Data Science & Machine Learning
  • Explorative Datenanalyse
  • Notebooks in Pipelines überführen
  • Modelltraining und Validierung
  • Experiment-Tracking und MLOps
  • Modelle erklären und prüfen
  • LLM- und RAG-Prototypen evaluieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Trainings- und Analysedaten enthalten häufig personenbezogene Informationen: Arbeiten Sie in Prompts mit Schemas, Aggregaten oder synthetischen Daten und beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung. Für Hochrisiko-Anwendungen stellt der EU AI Act Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation und Transparenz; zudem sind Lizenzen von Datensätzen, vortrainierten Modellen und Python-Paketen zu prüfen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Explorative Datenanalyse

Der Assistent erstellt Code für Datenprofile, Verteilungen, Korrelationen und fehlende Werte mit pandas oder Polars, erzeugt aussagekräftige Visualisierungen und fasst Auffälligkeiten als Hypothesen für die Modellierung zusammen.

Notebooks in Pipelines überführen

Der Agent refaktorisiert Notebook-Code in Python-Module mit Funktionen, Konfiguration und pytest-Tests, entfernt versteckte Zustände und macht Training und Inferenz reproduzierbar ausführbar. Ergebnisse lassen sich so verlässlich vergleichen.

Modelltraining und Validierung

Die KI baut scikit-learn-Pipelines oder PyTorch-Trainingsschleifen mit sauberer Kreuzvalidierung, passenden Metriken und Baselines und weist aktiv auf Risiken wie Data Leakage oder Klassenungleichgewicht hin. Ergebnisse werden stets gegen Baselines verglichen.

Experiment-Tracking und MLOps

Der Assistent richtet MLflow oder vergleichbare Werkzeuge für Parameter, Metriken und Artefakte ein, versioniert Modelle und erstellt Trainings- und Deployment-Workflows für die CI/CD-Pipeline. Experimente bleiben jederzeit nachvollziehbar.

Modelle erklären und prüfen

Mit SHAP, Permutation Importance oder Partial Dependence Plots entstehen Erklärungen für Modellentscheidungen sowie Auswertungen zu Fairness und Robustheit über relevante Untergruppen hinweg. Fachbereiche erhalten verständliche Erläuterungen.

LLM- und RAG-Prototypen evaluieren

Die KI hilft beim Aufbau von Evaluationsdatensätzen, automatisierten Bewertungsmetriken und Vergleichsexperimenten für Prompt-Varianten, Embedding-Modelle oder Retrieval-Strategien. So lassen sich Qualität, Kosten und Latenz verschiedener Varianten objektiv gegenüberstellen und dokumentieren.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Churn-Prognose mit Erklärungen

Ein vollständiges Projekt von der Datenaufbereitung über ein Gradient-Boosting-Modell bis zu einer kleinen Streamlit-App, die Prognosen und SHAP-Erklärungen anzeigt. Ideal, um den gesamten ML-Workflow mit KI zu üben.

Modell-Monitoring-Skript

Ein Skript, das Daten- und Vorhersageverteilungen über die Zeit vergleicht, Drift erkennt und einen kompakten Bericht mit Grafiken erzeugt. Bei Auffälligkeiten wird automatisch das Team benachrichtigt.

Evaluations-Harness für einen RAG-Chatbot

Ein Testaufbau mit Fragensammlung, Referenzantworten und automatischer Bewertung, der verschiedene Retrieval- und Prompt-Konfigurationen vergleicht. Die Ergebnisse werden pro Konfiguration in einer übersichtlichen Tabelle mit Kennzahlen zusammengefasst.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit dem Computer und Neugier auf Softwareentwicklung genügen für den Einstieg. Programmierkenntnisse in Python oder JavaScript sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit pandas oder Polars und scikit-learn sowie Grundlagen in Statistik und Machine Learning.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein Replit-Account; für die Arbeit mit dem Agenten und für Deployments ist ein kostenpflichtiger Plan erforderlich.

Datenschutz & Compliance

Trainings- und Analysedaten enthalten häufig personenbezogene Informationen: Arbeiten Sie in Prompts mit Schemas, Aggregaten oder synthetischen Daten und beachten Sie DSGVO-Grundsätze wie Zweckbindung. Für Hochrisiko-Anwendungen stellt der EU AI Act Anforderungen an Datenqualität, Dokumentation und Transparenz; zudem sind Lizenzen von Datensätzen, vortrainierten Modellen und Python-Paketen zu prüfen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

Häufige Fragen

Kann ich den Kurs ohne Programmierkenntnisse besuchen?

Ja. Replit Agent übernimmt das Schreiben des Codes, Sie konzentrieren sich auf Anforderungen, Tests und Entscheidungen. Wir erklären die nötigen Grundbegriffe wie Datenbank, API oder Deployment verständlich. Teilnehmende mit Programmiererfahrung erhalten Vertiefungen zu Codestruktur und Debugging, sodass beide Gruppen sinnvoll vom Tag profitieren.

Wem gehört der Code und kann ich Replit wieder verlassen?

Der erzeugte Code liegt als normales Projekt in Ihrem Workspace und kann über Git in ein eigenes Repository übertragen oder heruntergeladen werden. Ein Umzug auf andere Infrastruktur ist möglich, erfordert aber Anpassungen bei Datenbank, Authentifizierung und Deployment. Im Kurs zeigen wir, worauf Sie von Beginn an achten sollten.

Wie behalte ich die Kosten im Griff?

Die Agent-Nutzung wird nach Aufwand abgerechnet, Hosting zusätzlich nach Deployment-Art und Ressourcen. Klare, kleinschrittige Prompts, der Planungsmodus und der Assistent für Kleinigkeiten senken den Verbrauch deutlich. Wir zeigen, wo Sie Nutzung einsehen, Budgets begrenzen und welche Deployment-Variante für Ihren Anwendungsfall wirtschaftlich ist.

Kann ich der KI bei statistischen Fragen vertrauen?

KI-Assistenten kennen gängige Verfahren sehr gut, machen aber gelegentlich methodische Fehler, etwa bei der Aufteilung von Trainings- und Testdaten oder der Wahl von Metriken. Im Kurs lernen Sie, die KI gezielt nach Annahmen und Risiken zu fragen, Ergebnisse mit Baselines und Sanity Checks zu prüfen und die fachliche Verantwortung bewusst bei sich zu behalten.

Funktioniert KI-gestütztes Coding auch in Jupyter-Notebooks?

Ja. Viele Assistenten unterstützen Notebooks direkt, Agenten können Notebooks zudem lesen, ausführen und in Module überführen. Wir zeigen, wann Notebooks für Exploration ideal sind und wie Sie den Übergang zu versioniertem, getestetem Code mit KI-Unterstützung effizient gestalten. Beides ergänzt sich sinnvoll.

Was kostet die Schulung „Replit Agent für Data Scientists und ML-Engineers“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 1 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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