Seminare zum Thema Informatik/IT

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der Programmiersprache Go zu vermitteln. Dies umfasst die Vermittlung von Kenntnissen über die Syntax von Go, die Grundprinzipien der Sprachstruktur sowie die Anwendung von Best Practices beim Schreiben, Testen und Warten von Go-Code. Zusätzlich soll ein Einblick in fortgeschrittene Themen wie Concurrent Programming und Systemarchitektur gegeben werden. 



Durch die Teilnahme am Seminar sollen die Teilnehmer in die Lage versetzt werden, eigenständig Go-Anwendungen zu entwickeln und bestehende Kenntnisse im Bereich der Softwareentwicklung um die Spezifika von Go zu erweitern. Abschließend zielt das Seminar darauf ab, dass die Teilnehmer die erworbenen Kenntnisse praktisch anwenden können, um effiziente, performante und skalierbare Softwarelösungen zu gestalten.

Tauchen Sie ein in die Welt der Big Data Analytics und lernen Sie, wie Sie große Datenmengen mit PySpark, der leistungsstarken Kombination aus Python und Apache Spark, verarbeiten und analysieren können. Unser praxisorientierter Kurs vermittelt Ihnen Schritt für Schritt die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Daten effizient zu transformieren, komplexe Analysen durchzuführen und erste Schritte im Bereich Machine Learning zu unternehmen.

Mit einer klaren Struktur, die Theorie und Praxis ideal kombiniert, erhalten Sie:
- Einen Überblick über moderne Big Data-Technologien und die zentrale Rolle von Apache Spark.
- Hands-on-Erfahrungen in der Datenaufbereitung, Datenverarbeitung und Optimierung mit PySpark.
- Einblicke in die Möglichkeiten von Machine Learning mit Apache Spark.

Dieser Kurs ist ideal für alle, die ihre Kompetenzen in der Datenanalyse erweitern möchten. Egal, ob Sie Einsteiger oder bereits mit der Datenverarbeitung vertraut sind - dieser Workshop gibt Ihnen das Rüstzeug, um selbständig und effizient mit Big Data zu arbeiten. Setzen Sie Ihre Projekte in Bewegung und nutzen Sie die Kraft von Apache Spark für Ihren Erfolg!

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 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.

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-/Oberflächenan...

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 Algor...

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.