Seminare zum Thema Informatik/IT

In dieser 4-tägigen Schulung "LPIC-OT DevOps Tools Engineer Part I" eignen Sie sich wesentliche Kenntnisse an, um den steigenden Anforderungen an DevOps-Praktiken gerecht zu werden. Weltweit setzen Unternehmen verstärkt auf DevOps, um die täglichen Aufgaben in Systemadministration und Softwareentwicklung zu optimieren. Daraus resultiert eine hohe Nachfrage nach IT-Experten, die DevOps effektiv einsetzen können, um Lieferzeiten zu verkürzen und die Qualität neuer Softwareprodukte zu steigern.

Die LPIC-Open Technology DevOps Tools Engineer-Zertifizierung wurde entwickelt, um Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Tools zur Verbesserung der Zusammenarbeit in Systemverwaltung und Softwareentwicklung zu verifizieren. Bei der Entwicklung dieser Zertifizierung wurden die wesentlichen Fähigkeiten für die Anwendung von DevOps analysiert und die Zertifizierungsprüfung konzentriert sich auf praktische Fertigkeiten, die für eine erfolgreiche Arbeit in einer DevOps-Umgebung erforderlich sind. Dabei liegt der Fokus auf der Nutzung bekannter DevOps-Tools. Das Ergebnis ist eine Zertifizierung, die den Schnittpunkt von Entwicklung und Betrieb abdeckt und für alle IT-Experten relevant ist, die im Bereich DevOps tätig sind.

Die Schulung vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Software Engineering und Container-Management

Nach Abschluss dieser Schulung sind Sie in der Lage, die genannten Fähigkeiten in Ihrer Arbeit einzusetzen und sich auf den weiteren F

Spätestens nach der Proof-of-concept-Phase benötigen Machine-Learning-Projekte die richtige Herangehensweise, Steuerung und Infrastruktur, um dauerhaft effizient und skalierbar zu sein. Ähnlich wie DevOps im Bereich der Softwareentwicklung bietet das Modell MLOps (Machine Learning Operations) einen hilfreichen Leitfaden mit Best Practices, Methoden und Tools, die darauf abzielen, den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen optimal zu managen und abzubilden. In diesem zweitägigen Seminar lernst du sämtliche MLOps-Stationen im Detail kennen – von der Datenversionierung bis zum Monitoring – und erfährst, wie du deine Pipelines mit hilfreichen Tools wie Github, MLflow, DVC u.v.m. deployst, überwachst und produktiv hältst. Als zusätzliche Exkurse behandelt das Training MLOps in der Cloud (z.B. Azure ML Studio, Amazon Sagemaker oder Google Vertex AI) und gibt einen Ausblick zu LLMOps, wobei auf die besonderen Anforderungen von generativen KI-Modellen eingegangen wird. Das Seminar bietet neben Wissen zu Konzepten und Methoden auch zahlreiche praktische Übungen, um die erlernten Technologien und Tools direkt anzuwenden.

In der digitalen Welt entstehen immer mehr Daten. Unternehmen aller Branchen versuchen, durch Erfassung, Analyse und Auswertung der ihnen verfügbaren Daten wertvolle Einsichten zu erlangen und sich damit Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Doch wie sieht der ideale Ablauf solcher Datenprojekte aus? Wo fängt man an, wie geht man vor, wo lauern Fallstricke und wie können diese geschickt umgangen werden? In diesem Kompaktseminar zum Thema Data Science bekommst du das Wissen und die Techniken, um Potenziale deiner Unternehmensdaten zu erkennen und gezielt zu nutzen. Du lernst nicht nur alle Schritte erfolgreicher Datenprojekte kennen – von der richtigen businessrelevanten Fragestellung bis zur Bewertung der Ergebnisse. Dir werden auch gezeigt, wie du wichtige Schlüsselkonzepte des Machine Learnings nutzen und unternehmerische Entscheidungen mithilfe von Künstlicher Intelligenz treffen kannst. Dieses Seminar ist ein tiefgehender Einstieg für Fach- und Führungskräfte. Es eignet sich auch als Ausgangspunkt für alle, die mit einer Ausbildung zum Data Analyst oder Data Scientist beginnen möchten.

In dieser 5-tägigen Schulung "Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI)" lernen Sie ein solides Grundwissen über die wichtigsten Konzepte und Praktiken in den relevanten Bereichen der digitalen Forensik für heutige Unternehmen. Die digitale Forensik ist ein Bereich, der sich auf das Sammeln und Untersuchen von Beweisen oder Materialien im digitalen Bereich konzentriert, einschließlich Computer-Forensik, Netzwerk-Forensik und mobile Forensik.

Mit der zunehmenden Bedrohung durch Cyber-Angriffe erkennen Unternehmen die Notwendigkeit, digitale forensische Praktiken in ihre täglichen Aktivitäten einzubeziehen. Computerforensische Praktiken spielen eine wichtige Rolle bei der Untersuchung von Angriffen und Systemanomalien sowie bei der Unterstützung von Systemadministratoren bei der Erkennung von Problemen durch Überprüfung von normalen Funktionsspezifikationen und ungewöhnlichem Verhalten.

Es ist entscheidend, dass Untersuchungen von Cyber-Angriffen oder -Vorfällen auf forensisch fundierte Weise durchgeführt werden, um Beweise im Falle eines Gesetzesverstoßes zu sichern. Der CHFI-Kurs vermittelt Ihnen das nötige Wissen, um ein Experte in der digitalen Forensik zu werden und ein wertvolles Mitglied von Incident Handling und Incident Response Teams zu sein.

Durch den CHFI-Kurs erhalten Sie ein fundiertes Verständnis der digitalen Forensik und sind somit bestens gerüstet, um aufkommende Bedrohungen zu erkennen und angemessen dara

In dieser 5-tägigen Schulung "JBoss WildFly - Administration Grundkurs" erwerben Sie umfassende Fähigkeiten in der Verwaltung von JBoss WildFly Servern. Der Kurs bietet einen umfassenden Überblick über den WildFly Server, beginnend mit der Installation, Starten und Stoppen des Servers sowie der Erkundung der Dateistruktur.

Sie lernen, grundlegende Konfigurationsaufgaben durchzuführen, darunter das Anpassen wichtiger Dienste, das Konfigurieren von Erweiterungen und das Einstellen von Pfaden, Management Interfaces, Profilen und mehr. Die Konfiguration von Core Subsystemen wie Thread Pool und Logging wird ebenfalls behandelt.

Der Kurs deckt die Konfiguration von Anwendungsdiensten ab, darunter JDBC-Treiber, Data Sources und Enterprise Java Beans. Sie erfahren, wie Sie Stateful und Stateless Session Beans sowie Message Driven Beans konfigurieren und Transaktions-Subsysteme einstellen.

Die Schulung behandelt auch die Konfiguration des Servlet Containers, die Einrichtung von Webserver Konnektoren und die Konfiguration von HTTP, HTTPS und AJP Connectors. Sie lernen, Webanwendungen zu deployen und die Domain-Konfiguration in JBoss WildFly zu verstehen, einschließlich der Konfiguration von Network Interfaces und Domaincontrollern.

Weitere Themen umfassen das Management über das CLI und die Administrationskonsole, die Konfiguration von Web Services und Datasources mit JNDI, die Einrichtung von Messaging mit einem JMS Server und

Analyse von Daten tiefer neuronaler Netze mit Keras (TensorFlow)

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse von mittels Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen. 

Sie erhalten eine umfassende Einführung in praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass Sie während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind Sie in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Aus Daten Werte schaffen und Entscheidungen auf Basis dieser Werte treffen – das ist das A und O. Nicht aufgrund von Vermutungen, sondern auf Basis echter Daten. Das spezielle Know-how dafür bekommst Du in Deiner Online-Weiterbildung zum:zur Digital Analyst:in.

Du erfährst, wie Du geeignete Anwendungsfälle identifizierst und die Leistung von datengesteuerten Methoden bewertest. Es folgen verschiedene Techniken der Datenverarbeitung und fortgeschrittene mathematische Techniken. Clusteranalyse, lineare Regression, Zeitreihenanalyse? Sind für Dich kein Problem. Ausgewählte Methoden der künstlichen Intelligenz setzt Du zur Datenanalyse und für Vorhersagen ein. Performance Measurement und Performance Management setzt Du ein, um die definierten strategischen Unternehmensziele in die Praxis umzusetzen. Du entwickelst ein Verständnis für verschiedene Aspekte des Performance-Begriffs wie z.B. finanzielle Performance-Treiber im Economic Value Added Ansatz, Bedeutung von Kunden im Customer Lifetime Value Modell oder Analyse von Prozesstreibern als Teil der kontinuierlichen Verbesserung. Dann eignest Du Dir Techniken, Methoden und Modelle der Datenbereitstellung an, aus denen Du wertvolle Informationen zur Optimierung der Geschäftsaktivitäten generierst. Dein Abschlussprojekt befasst sich mit einem praxisnahen Business Analytical Use Case.

Dieser Kurs vermittelt dir das Wissen, die Fähigkeiten und die Tools zur Planung und Bereitstellung eines VMware vSAN™-Clusters. Du erfährst , wie du vSAN verwaltest und betreibst.

In dieser 1-tägigen Schulung "AWS Cloud Practitioner Essentials" lernen Sie ein umfassendes Verständnis der Amazon Web Services Cloud (AWS Cloud) unabhängig von Ihrer beruflichen oder technischen Rolle anzustreben. Der Kurs bietet eine fundierte Einführung in die AWS-Cloud-Konzepte und deckt AWS-Services, AWS Sicherheit, Architektur, Preisgestaltung und Support ab. Das Training bereitet Sie intensiv auf die Prüfung zum AWS Certified Cloud Practitioner vor.

Sie lernen die wesentlichen Konzepte der AWS Cloud zusammenzufassen, zwischen lokaler, hybrider und All-in-Cloud-Umgebung zu unterscheiden und die grundlegende globale Infrastruktur der AWS-Cloud zu verstehen. Des Weiteren erläutern Sie die sechs Vorteile der AWS-Cloud, verstehen die AWS-Kernservices, einschließlich Datenverarbeitung, Netzwerk, Datenbanken und AWS-Speicher, und ermitteln geeignete Lösungen beim Einsatz von AWS-Cloud-Services in verschiedenen Anwendungsfällen.

Der Kurs beschäftigt sich auch mit dem AWS Well-Architected Framework, legt die finanziellen Vorteile der AWS-Cloud für das Kostenmanagement einer Organisation dar und definiert die wichtigsten Modelle für Abrechnung, Kontoverwaltung und Preisgestaltung.

Nach Abschluss des Kurses haben Sie ein solides Verständnis der AWS Cloud und sind optimal auf die AWS Certified Cloud Practitioner Prüfung vorbereitet.