Business Case Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

KAM-Fortbildung mit mehreren Modulen von Experten aus der Pharma- und Medizinbranche.

Runden Siein der Fortbildung als Key Account Manager mit ausgewählten Themenschwerpunkten Ihre Kompetenzen für zielführendes Key Account Management ab - immer eng an den medizin- und pharmaspezifischen Kontext gekoppelt: Gewinnen Sie Systematik in der Kundenanalyse, Zielorientierung im Projektmanagement, Flexibilität für den Umgang in Sachen Kunden-Führung und Kunden-Profiling.

Das Seminar wird auf den jeweiligen Sub-Markt unserer Kunden (Fachärzte, Zentrumsmedizin, Krankenhausgeschäft, medizinische Versorgungszentren, Spezialmärkte wie Krankenkassen, Onko-Apotheken, Compounder usw.) zugeschnitten.

Wir stellen - passend für das KAM-Team unseres Auftraggebers 3-5 Trainingsmodule zusammen, um KAM-Kompetenzen zu erweitern oder zu vertiefen.

Fachseminar unter Berücksichtigung des „Zweiten Datenschutz-Anpassungsgesetz“

Die Übergangs- und Einarbeitungsphasen für Unternehmen und andere verantwortliche Stellen sind vorbei. Einige Aufsichtsbehörden haben bereits erste Maßnahmen zur Überprüfung der Einhaltung der neuen Datenschutzvorgaben gestartet und erste Bußgelder verhängt. Dennoch haben laut einer repräsentativen Befragung des Digitalverbands Bitkom e.V. unter mehr als 500 Unternehmen erst ein Viertel (24 Prozent) der Unternehmen in Deutschland die DSGVO vollständig umgesetzt. Mit der Verabschiedung des zweiten Datenschutz-Anpassungs- und Umsetzungsgesetzes (2. DSAnpUG-EU) soll es aber zu einer weitreichenden datenschutzrechtlichen Anpassung einer Vielzahl von deutschen Gesetzen kommen. 

In diesem Seminar erhalten Teilnehmer ausgehend von aktuellen Use Cases konkrete Handlungsempfehlungen zur effizienten sowie rechtssicheren Umsetzung der neuen Datenschutzanforderungen im eigenen Unternehmen, wie auch einen umfassenden Blick auf das zweite Datenschutz-Anpassungs- und Umsetzungsgesetz.

This five-day, hands-on course provides you with the knowledge and skills to set up a VMware vRealize® Operations™ cluster that meets the monitoring requirements of your environment.

Von 0 auf Data Science in einer Woche! Im Data Science Bootcamp lernen Sie Tools und Theorie für die Arbeit als Data Scientist: von Datenanalyse und Python über maschinelles Lernen hin zu künstlicher Intelligenz mit neuronalen Netzen. Sie schließen die Woche ab mit der Data Scientist Zertifizierung.
Dieser Zertifikatskurs ist Ihr Befähiger in Data Science mit steiler Lernkurve. Während der erste Tag die Grundlagen wie Begriffe und den Ablauf von Data Science Projekten behandelt, geht es bereits am zweiten Tag schon um Machine Learning, Sie zeichnen eigene Daten auf und lernen in einem Python Crashkurs die wichtigsten Tools. Im weiteren Verlauf entwickeln und validieren Sie komplexere Modelle und tauchen auch in das Feld Deep Learning ein. Durch Praxisprojekte setzen Sie die Theorie direkt um.

Unternehmensprozesse effizient automatisieren

Gestalten Sie die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen selbst und unabhängig! Durch Robotic Process Automation (RPA) können Sie wiederkehrende Aufgaben schnell, effizient und zuverlässig automatisieren. Durch RPA werden repetitive, manuell ausgeführte und fehleranfällige Aufgaben durch Software-Bots bearbeitet. Dadurch werden zeitintensive Arbeiten automatisiert. Die gewonnenen personellen Ressourcen können anschließend für wichtigere und kreativere Aufgaben eingesetzt werden. Auch Unternehmen ohne Erfahrungen in der Prozessautomatisierung können ihre Abläufe durch Software-Lösungen optimieren. 

 

Das Seminar führt zunächst in die Welt der digitalisierten Produktion ein und gibt einen strukturierten Überblick über die aktuellen sowie zukünftigen Potenziale und Herausforderungen in diesem interdisziplinären Bereich. Daraufhin werden die typischen Phasen eines Digitalisierungsprojekts im Produktionsumfeld erläutert und anhand von Anwendungsfällen verdeutlicht. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf den Phasen der Datenerfassung, -speicherung, -aufbereitung und -analyse.

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...

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.

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).

Voraussetzungstest zu diesem Seminar