Seminare zum Thema Informatik/IT

Daten stellen den Rohstoff dar, der den Antrieb für die digitale Transformation der Wirtschaft liefert. Jedoch können Unternehmen erst dann eine beschleunigte Geschwindigkeit erreichen, wenn sie über eigene Experten verfügen, die in der Lage sind, bestehende Produktions-, Kunden- und Marktdaten zu strukturieren und zu analysieren. Zudem müssen sie über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlicher Daten verfügen, um das volle Potenzial datengetriebener Analysen und Prozesse zur Wertschöpfung auszuschöpfen.
Hierbei spielen modernste Technologien und fortschrittliche Datenverarbeitungssysteme eine entscheidende Rolle, um eine optimale Datenintegration, -analyse und -auswertung zu gewährleisten.
Der Online-Zertifikatslehrgang qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren: Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen.

Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung der Wirtschaft. Allerdings können Unternehmen erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Fachleute verfügen, die

- bereits vorhandene Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten können,
- über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlich erforderlicher Daten verfügen und insgesamt
- die großen Potenziale datengestützter Analysen und Prozesse für die Wertschöpfung erschließen können.

Die Weiterbildung Data Analyst (IHK) qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren. Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen. Der praktische Teil umfasst die Umsetzung von Extract-Transform-Load-Prozessen in weit verbreiteten Business Intelligence Tools.

Alle Termine werden zusätzlich als Aufzeichnung zum Nacharbeiten zur Verfügung gestellt.

Bitte melden Sie sich frühzeitig zum Kurs an. Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, damit Rückfragen und Diskussionen möglich sind und Themen gemeinsam erarbeitet werden können.

Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung der Wirtschaft. Allerdings können Unternehmen erst dann Fahrt aufnehmen, wenn sie über eigene Fachleute verfügen, die

- bereits vorhandene Produktions-, Kunden- oder Markt-Daten strukturieren und auswerten können,
- über geeignete Methoden zur Erhebung zusätzlich erforderlicher Daten verfügen und insgesamt
- die großen Potenziale datengestützter Analysen und Prozesse für die Wertschöpfung erschließen können.

Die Weiterbildung Data Analyst (IHK) qualifiziert datenaffine Fachkräfte branchenunabhängig dazu, diese Analytik und daraus hervorgehende Datenprojekte im Unternehmen zu implementieren. Wer im Wettbewerb von heute vorne mitfahren will, muss die Daten verstehen und richtig nutzen. Der praktische Teil umfasst die Umsetzung von Extract-Transform-Load-Prozessen in weit verbreiteten Business Intelligence Tools.

Alle Termine werden zusätzlich als Aufzeichnung zum Nacharbeiten zur Verfügung gestellt.

Bitte melden Sie sich frühzeitig zum Kurs an. Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, damit Rückfragen und Diskussionen möglich sind und Themen gemeinsam erarbeitet werden können.

In diesem dreitägigen Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) mit Keras-Tensorflow geschult. Der Fokus liegt auf Deep Learning für supervised und semi-supervised Anwendungsfälle. Sie werden die Neuronale Netzwerkarchitekturen Multi Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) und die Modell Architektur SimCLR (Semi Supervised) kennenlernen. Das Framework Tensorflow/Keras wird dabei verwendet.

Unser Deep Learning-Kurs mit GPU-Nutzung bietet eine Einführung in Deep Learning-Algorithmen für die Verarbeitung von Bilddaten im Bereich des überwachten und semi-überwachten Lernens.
Deep Learning-Algorithmen sind derzeit eine wichtige Klasse von Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und werden bereits in vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt. Im Kurs lernen Sie, geeignete Modelle zu trainieren, um sie zur Klassifikation oder Schätzung neuer Daten zu verwenden. Sie lernen auch die wichtigsten Aspekte der Programmierung von Deep Learning-Algorithmen in Tensorflow/Keras, einschließlich der Datenaufbereitung, des sequenziellen Einlesens großer Datenmengen, der Erstellung tiefer neuronaler Netze und der Anwendung der trainierten Modelle auf neue Daten. In praktischen Übungen werden gängige Varianten von Deep Neural Networks behandelt und vertieft. Die behandelten Algorithmen finden in verschiedenen Bereichen der Industrie Anwendung, wie z.B. dem Erkennen von Symbolen, der Produktionsüberwachung, der Textur-/Oberfläche...

Dieses einwöchige Data Science Bootcamp beginnt mit den grundlegenden Konzepten von Python für die Datenanalyse und vermittelt alle erforderlichen Kenntnisse, um am Ende Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn zu programmieren. In diesem intensiven Seminar werden die Grundlagen eines Data Scientist erlernt.

Die Algorithmen werden theoretisch erklärt, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung der Datenanalyse und Algorithmen in Python liegt. Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig erste Datenanalysen durchzuführen, Machine Learning Algorithmen anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.

Besonderes Augenmerk wird auf das Paket pandas gelegt, da es in den Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Mining Anwendung findet. Die wichtigsten Schritte zur Datenaufbereitung werden geübt. Für die Erstellung von Plots und Grafiken wird das Paket seaborn verwendet, mit einer kurzen Einführung in matplotlib. Matplotlib bietet eine Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten für Plots, während seaborn komplexe Plots mit wenig Code erstellen kann. Es werden auch die Grundlagen von numpy vermittelt, um dieses wichtige Paket im Data Mining einsetzen zu können.

Nach einer Einführung in die Grundlagen von Python (Datenstrukturen, Schreiben eigener Funktionen) und einer Erläuterung von pandas für die Datenanalyse folgt der nächste Schritt zur Weiterbildung als Data Scientist: Die Erklärung von Machine Learning Al...

Der dreitägige Data Science Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Python Modul pandas und seinem DataFrame, das als gängiges Data Science Paket in Python gilt. Zusätzlich werden die Pakete seaborn und matplotlib erläutert, die zur Generierung von Grafiken und Plots verwendet werden. Der Kurs gibt zudem einen Einblick in erste Machine Learning Algorithmen wie Entscheidungsbaum, K-Means Clustering/DBSCAN und Neuronales Netz mit dem Python Paket scikit-learn. Weitere Themen umfassen wichtige Datenstrukturen, das Berechnen von Statistiken, das Schreiben eigener Funktionen sowie das Einlesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten. Der Kurs beinhaltet außerdem eine Einführung in lineare Regression, den Train-Test-Split und Kreuzvalidierung.

AI BOOTCAMP 2024

Von 0 auf KI in einer Woche! Das AI Bootcap vermittelt Ihnen nicht nur die Theorie hinter künstlicher Intelligenz. sondern zeigt Ihnen auch, wie Sie mit modernen No-Code Tools auch ohne Programmierkenntnisse selbst KI in die Praxis bringen. Sie schließen ab mit dem KI Zertifikat.

Künstliche Intelligenz verändert aktuell grundlegend unsere Arbeitswelt und Gesellschaft. Das AI Bootcamp versetzt Sie in die Lage, dabei nicht nur Zuschauer zu sein: Sie durchdringen die Technologie mit ihren Chancen und Risiken, bringen Sie selbst zum Einsatz, steigern Ihre Produktivität oder nutzen Maschinelles Lernen für Fragestellungen in Ihrem Arbeitsumfeld. Unsere Experten haben dabei die relevantesten Technologien aus Ihrer Praxiserfahrung ausgewählt und heben so in kurzer Zeit ihr Know-How auf ein neues Level.

3-Tage Intensiv-Seminar

Cloud Essentials - SCLE

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des Cloud Computing. Sie lernen die Charakteristik, Vorteile und Möglichkeiten der allgemeinen Cloud Computing Modelle kennen. Damit sind Sie in der Lage zwischen

• Infrastructure-as-a-Service (IaaS),
• Platform-as-a-Service (PaaS) und
• Software-as-a-Service (SaaS)

zu differenzieren und die möglichen Ausprägungen der Cloud (public, private und hybrid) zu beschreiben.

Darüber hinaus bekommen Sie einen Überblick über das Ökosystem der Microsoft Cloud. Es werden Services wie Azure Active Directory, Microsoft 365, Azure, Intune, EM+S und einige mehr vorgestellt und deren Aufgaben und Funktionen beleuchtet. Nach dem Kurs können Sie bereits Benutzer und Gruppen im Azure Active Directory grundlegend verwalten und kennen alle Möglichkeiten, um ein lokales Active Directory Domain Service mit Azure Active Directory zu verbinden (Single Sign-On).

Nebst der Benutzerverwaltung werden Ihnen auch die Unterschiede zwischen den lokalen und den cloud basierten Collaboration-Services Exchange und SharePoint aufgezeigt. Sie erfahren, wie Sie diese Produkte lizenzieren können und bekommen somit eine genaue Unterscheidung zwischen Microsoft 365 und Office 365. Die Überprüfung der Unternehmensmobilität in Microsoft 365 und die Analyse der Zusammenarbeit von Microsoft 365-Diensten steht ebenfalls am Programm.

Ein wichtiger Aspekt des Cloud Computing ist selbstverständlich der Datenschutz und die Sicherheit Ihrer Daten. Wie Sie diese vor unabsichtlichem und absichtlichem Verlust, vor Diebstahl und vor ungewollten Änderungen schützen können, wie Microsoft Sie in Punkto Compliance unterstütz und welche Konzepte und Funktionen in der Microsoft Cloud verwendet und angeboten werden, wird in diesem Seminar mit hoher Priorität behandelt.