Von Pass-IT mit KI-Unterstützung erstellt. Herstellerquellen belegen Prüfungsdaten; Übungen und Lernempfehlungen stammen von uns.
Wähle Machine Learning Associate, wenn du die Grundlagen von Datenaufbereitung, Training, Optimierung, Bewertung und Bereitstellung festigen möchtest. Professional passt, wenn du diese Entscheidungen erklären kannst und wiederholbare Tests sowie betriebliche Entscheidungen für Produktionsmodelle vertiefen willst. Deine Stellenbezeichnung allein zeigt nicht, welcher Umfang passt.
Die Associate-Zertifizierung enthält bereits Bereitstellung und MLOps-Grundlagen. Die Professional-Zertifizierung behandelt ML im Produktionsbetrieb, einschließlich Tests, Umgebungen, Überwachung, erneutem Training und Rollout. Diese offiziellen Seiten wurden am 9. September 2026 geprüft.
Associate umfasst 48 bewertete Multiple-Choice-Fragen bei 90 Minuten, Professional 59 bei 120 Minuten. Unbewertete Fragen sind möglich. Empfohlen werden mindestens sechs Monate Erfahrung für Associate und mindestens ein Jahr für Professional. Das sind Empfehlungen, keine Zulassungsvoraussetzungen. Auch Professional setzt Associate nicht voraus. Die verlinkten Zertifizierungsseiten belegen diese Angaben.
Eine Freigabeentscheidung zum Prüfen
Die folgende hypothetische Übung haben wir selbst entwickelt. Ein neues Modell liefert bessere Ergebnisse in der Offline-Validierung. Die Antwort enthält jedoch statt des numerischen Feldes risk_score nun ein Feld namens score. Der bestehende Client liest weiterhin risk_score.
Formuliere eine Abnahmeprüfung: Das Feld risk_score muss vorhanden sein und eine Zahl enthalten. Übergib der Prüfung die neue Antwort. Unsere vorgeschlagene Lösung lautet: Prüfung fehlgeschlagen, Freigabe anhalten. Bessere Offline-Ergebnisse machen die Antwort für diesen Client nicht verwendbar. Auch bei begrenztem Datenverkehr können einzelne Anfragen von diesem Fehler betroffen sein.
Korrigiere zuerst das vereinbarte Antwortformat und prüfe es mit repräsentativen Eingaben. Versioniere Modell und Vorverarbeitung gemeinsam, damit die getestete Kombination eindeutig erkennbar bleibt. Vergleiche das neue mit dem aktuellen Modell anhand einer geeigneten zurückgehaltenen Evaluationsmenge. Untersuche anschließend Latenz und Fehlerverhalten. Besteht die Formatprüfung, während die Latenz schlechter wird, untersuche die Ursache, bevor du den Anteil betroffener Anfragen automatisch erhöhst.
Erst nach Behebung blockierender Fehler kommt ein begrenzter, kontrollierter Rollout infrage. Bewahre die aktuelle Version für ein Rollback auf. Databricks unterstützt mehrere benutzerdefinierte Modellversionen an einem Endpunkt und die Verteilung des Datenverkehrs, wie die Dokumentation zu Model Serving beschreibt.
Überwache die Geschäftskennzahl, Latenz und Fehler. Ergänze die Bewertung anhand tatsächlicher Labels, sobald diese vorliegen. Drift allein belegt keinen Genauigkeitsverlust und rechtfertigt weder automatische Freigaben noch erneutes Training.
Den passenden Erklärungsumfang wählen
Für Associate erklärst du Modell, Bewertungsmetriken und Bereitstellungsgrundlagen dieses Beispiels. Für Professional machst du die Prüfungen wiederholbar und begründest Freigabe, Überwachung und Rollback. Der Unterschied liegt in der Vertiefung; betriebliche Grundlagen gehören bereits zu Associate. Nutze eigens erstellte Pass-IT-Fragen mit Erklärungen, um offene Verständnisfragen zu erkennen und gezielt weiterzuüben.