Fremdsprachen verstehen & anwenden:
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Splended Blended Learning is an interactive, individualized micro-sessions training combining innovative methods to target the specific needs of the target group in order to promote life-long learning and the collaborative approach in the global environment. We support Virtual & Intercultural Teamwork achieving their own goals. 

In dieser 3-tägigen Schulung "Android - Advanced - Multithreading und Sensorik" lernen Sie, die Arbeitsweise mit Android zu vertiefen, um Android Studio effektiver in der täglichen Praxis zu nutzen. Der Kurs beinhaltet auch Themen zur einfacheren, übersichtlicheren und ansprechenderen grafischen UI-Gestaltung sowie zur Lokalisierung einer App. Im letzten Teil des Seminars werden ausführlich die Themen Multithreading in Android Java und Sensorik behandelt, einschließlich dem Ansteuern von Sensoren, Positionsbestimmung und Batteriekontrolle.

In dieser 2-tägigen Schulung "Kotlin für Java-Entwickler - Grundlagen" lernen Sie die Grundlagen der Kotlin-Programmierung. Kotlin ist eine statisch typisierte, von Java abgeleitete Sprache, die eigenständig und z.B. auch im Kontext der Android-Entwicklung oder des Spring-Frameworks verwendet wird. Sie enthält zahlreiche pragmatische Erweiterungen/Vereinfachungen gegenüber Java. Wer Java gut kennt, kann sich schnell in Kotlin einarbeiten.

Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema Data Science. Als Einstieg wird den Teilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet. Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen. Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet. Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse, Data Lake und Hybride Architektur. Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning. Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.