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Overview

In this course, the learner is guided through a realistic data science project. The project focuses on extracting business insights from large amounts of unstructured voice data, by using IBM Watson APIs. Starting from voice recorded customer reviews, the data are transcribed by using Watson Speech to Text and then are analyzed for emotion and keywords by using Watson Discovery. The structured results are stored in a tabular form and used to extract business insights in Watson Studio.

The course focuses on hands-on coding exercises that provide an opportunity to work with Watson Studio, Watson Discovery, and Watson Speech to Text. The exercises guide the learner on importing data and manipulating in a Watson Studio project, activate instances of installed services, and authenticate API connections by using Jupyter Notebooks. The exercises also introduce how to configure Watson Speech to Text and create custom language models, work with Watson Discovery, and introduce enrichments. Also, every exercise demonstrates suitable data manipulation that results in saved structured data.

The three hands-on exercises are included in this course, each focusing on a Jupyter Notebook and correspond to the three modules of the course. The necessary data, notebooks, and services are all available in the corresponding lab environment.

• Überblick zu den Neuerungen und Zeitplan der Umsetzung
• Thematisierung von Anforderungen und Handlungsbedarfs
• Vorstellung und Diskussion von Lösungsansätzen

(Waiver/Ausnahmen von Kapital- und Liquiditätsanforderungen | Standardansatz für Risikovolumina bei Gegenparteirisiken | Forderungen gegen zentrale Gegenparteien | Markpreisrisiken (FRTB) | Großkredite | Verschuldungsquote | Meldewesen | Offenlegung | NSFR | IFSR 9 | SME Erleichterung bei Kapitalunterlegung | Projektfinanzierungen.)

(Die Teilnahme ist auch per Webinar möglich.)

Seminarbeschreibung

Im Seminar informiert Prof. Dr. Schmaltz über die neuen Anforderungen und den daraus resultierenden Handlungsbedarf. Ziel der Veranstaltung ist es, einen Leitfaden zu geben, der wichtige Informationen für strategische Entscheidungen zu Projekten und Budgets liefert. Wie bei ihren Vorgängern sind weitreichende Anpassungen in Systemen, Methoden und Prozessen zu erwarten.

Overview

This offering provides participants with introductory to advanced knowledge of metadata modeling concepts, and how to model metadata for predictable reporting and analysis results using IBM Cognos Framework Manager. Participants will learn the full scope of the metadata modeling process, from initial project creation, to publishing of metadata to the web, enabling end users to easily author reports and analyze data.

In dem Seminar lernen Sie die aktuellen und wissenschaftlich fundierten Techniken zum erfolgreichen Selbstmanagement kennen und setzen alle Schritte der Methode anhand eines persönlichen Themas um. Methodisch orientiert sich das Seminar am Zürcher Ressourcen Modell (ZRM® ), das an der Universität Zürich entwickelt wurde und auf neuesten neurowissenschaftlichen Erkenntnissen zum menschlichen Lernen und Handeln basiert. Sie lernen, wie Sie Motivation aufbauen können - auch für Dinge, die Ihnen weniger Spaß bereiten - die aber notwendig sind, um Ihre Ziele zu erreichen. Statt auf Selbstdisziplin zu setzen, bietet ZRM® Möglichkeiten, leichter und entspannter ans Ziel zu gelangen. Mit dem erworbenen Know-How sind Sie später auch in der Lage, andere Themen selbständig zu bearbeiten.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Personalmanagement HR

Overview

This course offers data engineers more experience with watsonx.data on Red Hat OpenShift Container Platform. You learn to gain knowledge in the areas such as infrastructure management, data management, running SQL statements. You gain skills in ingesting data, creating schemas, running queries that combines data from multiple data sources, and rolling back a table to previous point in time.