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Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN).

IT-Koordinator - Kompakt

Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline

• Data analytics use cases
• Using the data pipeline for analytics

Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline

• Why Amazon Redshift for data warehousing?
• Overview of Amazon Redshift

Module 2: Introduction to Amazon Redshift

• Amazon Redshift architecture
• Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
• Amazon Redshift features
• Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster

Module 3: Ingestion and Storage

• Ingestion
• Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
• Data distribution and storage
• Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
• Querying data in Amazon Redshift
• Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum

Module 4: Processing and Optimizing Data

• Data transformation
• Advanced querying
• Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
• Resource management

Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift

• Automation and optimization
• Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster

Module 5: Security and Monitoring of...

Best Practice für den Aufbau von Full-Stack Observability, die die Resilienz von Services verbessern. Dazu gehören: Aufbau aussagekräftiger Traces über temporale Topologies hinweg, Auswirkungen von DevSecOps & AIOps sowie der Aufbau eines 360°-Dashboards.

Unter dem Begriff Machine Learning, oder Data Mining, versteht man eine Sammlung von Algorithmen, die es Systemen ermöglichen, zu lernen. Lernen bedeutet in diesem Kontext, mit zunehmender Anzahl an Erfahrungswerten, also Daten, die Leistung bei der Lösung eines bestimmten Problems bzw. Fragestellung zu verbessern. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer zunächst die Grundlagen von Python sowie die Bearbeitung von großen Datenmengen. Anschließend werden die populärsten Algorithmen aus dem Bereich Supervised und Unsupervised Leraning betrachtet.

Das Seminar Objektorientierung - Grundlagen und Analyse mit der UML vermittelt die Grundlagen der objektorientierten Analyse (Dokumentation der fachlichen Anforderungen). Sie lernen die für die Analyse wesentlichen Bestandteile der Unified Modeling Language (UML 2.4.x) sowie deren Anwendung und auch typische Fehlermöglichkeiten kennen. Der Kurs ist ohne Bindung an eine spezielle Vorgehensweise (wie z. B. Rational Unified Process). Sie können die Modelle der objektorientierten Analyse in der projektspezifischen Vorgehensweise anwenden.

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Möglichkeit, sich in Controlling-Abteilungen mit Hilfe von Softwarerobotern („Bots“) von repetitiven und zeitintensiven Aufgaben zu befreien, um mehr Zeit für die zentralen Steuerungsaufgaben zu gewinnen. Doch auch bei dieser Technologie gibt es gewisse Fallstricke und Besonderheiten, die zu beachten sind. Diese Schulung bietet eine Einführung in das Thema, zeigt Anwendungsbeispiele und -bereiche auf und gibt methodische Hilfestellung, auf was man bei der Einführung der Technologie achten muss.

This course prepares you to become a AWS Certified DevOps Engineer (Professional Level). You will learn the core principles of the DevOps methodology and examines a number of use cases applicable to enterprise development scenarios.

In der inclusive Leadership Masterclass der EQUITY ACADEMY bekommen die Teilnehmenden in rund 7 Modulen Denkanstöße, Reflexionsübungen, Aufgaben und theoretisches Wissen zu folgenden Themen:  - rassistische Sozialisation, - unconscious Biases (unbewusste Vorurteile), Stereotype, Ethnozentrismus, Allyship, Intersektionalität, How to: inclusive Leadership?, diverse Lebensrealitäten, Empathie, Best Practice Cases und DEIB KPIs.

In diesem Online-Kurs erfahren Sie, was generative Sprachmodelle können und wie man sie bedient. Sie erleben die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten von KI und erkennen die Chancen für Ihren eigenen Arbeitsbereich. Unsere Expertin erklärt Ihnen, wie Sie Anfragen formulieren müssen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Gerne können Sie einen eigenen Use-Case mitbringen und Sie erhalten passgenaue Unterstützung von unserer Trainerin und profitieren natürlich auch vom Austausch mit den anderen Teilnehmer:innen.