PHP-Kurse für Webmaster und Programmierer

Schnelle wirtschaftliche Veränderungen zwingen Unternehmen zur Steuerung auf Sicht, gerade bei der Liquiditätssicherung.

Erfahren Sie in diesem Online-Seminar, wie Sie mit Excel flexible Planungs- und Forecast-Modelle erstellen können.

• Flexible Liquiditätssteuerung mithilfe von Excel erstellen
• Cash-to-Cash-Zyklus dynamisch mit Excel visualisieren
• Rolling Forecast einrichten und rollierender Kapitalbedarf automatisch ermitteln
• Automatisch aktualisierende Excel-Dateien erstellen ohne Programmierung
• Sie setzen Tipps und Tricks direkt im Online-Seminar durch gleichzeitige Mitarbeit am PC und zahlreichen Übungen um, so dass Sie selbst ein Liquiditätsteuerungsmodell erstellen können.

Die Anforderungen bilden die Grundlage für die weiteren Entwicklungsschritte, die Planung des Projektes sowie die Prüfung von Arbeitsergebnissen. Rund ein Drittel der Fehler in Softwaresystemen kann auf die Spezifikation der Anforderungen zurückgeführt werden. 

Nach dem Besuch des Seminars sind Sie in der Lage, Anforderungen an IT-Systeme zu spezifizieren. Sie wissen, was eine Anforderungsspezifikation beinhalten und welche Qualitätskriterien sie erfüllen muss. Sie kennen die Möglichkeiten und Grenzen von Modellierungsmethoden sowie die Techniken zur Prüfung von Anforderungen. Im Seminar werden die Inhalte des Lehrplans für IREB Certified Professional for Requirements Engineering FL vermittelt. Vortrag mit Diskussionen. Geübt wird die Spezifikation von Anforderungen an einem Fallbeispiel.

Das Seminar ist vom VDSI Verband Deutscher Sicherheitsingenieure e.V. als geeignet für die Weiterbildung von Sicherheitsfachkräften nach § 5 (3) ASiG eingestuft worden, und die Teilnehmer erhalten auf der qualifizierten Teilnahmebescheinigung 2 VDSI-Punkt Arbeitsschutz.

HINWEIS
Mitglieder des Bundesverbands Medizinischer Informatiker (BVMI) erhalten 10 % Rabatt.

Dieses Seminar richtet sich an Personen, die IT-Systeme spezifizieren, umsetzen oder beauftragen, also Berater, Softwareingenieure, Programmierer, Anwender, Beschaffer, Produkt-Manager und Projektleiter. Erfahrung in Software-Projekten ist vorteilhaft.

Dieses Seminar ist Teil der Advanced Module der iSAQB-Zertifizierung für Software-Architekten (CPSA-A). Hier lernst du die Design- und Implementierungsprinzipien von domänspezifischen Sprachen (DSL) kennen. Diese sind entscheidend, denn Domänen vieler Projekte sind inhaltlich und fachlich kompliziert und erfordern besondere Flexibilität bei der Problemlösung, da sie Aspekte wie komplexe Regelwerke, Abläufe oder Beschreibungen von Domänenentitäten enthalten.  

Vorteile von DSLs in deinem Projekt 

In vielen Projekten ist die übliche Mehrzweck-Programmiersprache nicht immer ideal, um alle Anforderungen zu erfüllen. Dies zeigt sich besonders, wenn Benutzer:innen Software selbst konfigurieren sollen oder wenn die Sprache entweder zu komplex ist, um grundlegende Eigenschaften klar zu definieren oder nicht ausdrucksstark genug, um technische Details verständlich darzustellen. Domänspezifische Sprachen (“domain-specific languages”, DSLs) können helfen, diese Komplexität zu bändigen, befähigen Benutzer:innen selbstständig mit der Software auch komplexe Aufgaben zu lösen, ermöglichen Low-Code-Ansätze, bei denen Aufgaben mit weniger Code gelöst werden können, als es in der Implementierungssprache des Projekts möglich wäre, und verbessern Qualitätseigenschaften wie Adaptierbarkeit, Modifizierbarkeit, Analysierbarkeit und Sicherheit. 

Praxisorientiertes Lernen mit Racket 

Das Seminar vermittelt Fähigkeiten bei Design und Implementierung von DSLs, die in vielen Kontexten anwendbar sind. Dabei gehen wir systematisch vor. Wir fangen mit einfachen DSLs, die als Library in die Implementierungssprache des Projekts eingebettet werden, und die wir schrittweise weiterentwickeln zu komplett eigenständigen Sprachen mit eigener Syntax und Semantik. Die nötigen Grundlagen aus der Informatik werden begleitend vermittelt. 

Alle Aspekte des Seminars werden von praktischen Übungen begleitet, welche die Teilnehmer:innen befähigen, selbst DSLs zu entwickeln und in die Architektur ihres Projekts zu integrieren. Die Übungen führen wir in Racket durch, eine besonderes leicht zur lernende und leistungsfähige Plattform für das Design von DSLs. Außerdem machen wir Exkurse in Xtext und MPS. 

Zu wissen, wie eine Programmiersprache funktioniert, genügt nicht, um im Unternehmen effizient Software zu entwickeln. Für die Erstellung qualitativ hochwertiger Produkte sind zusätzliche Werkzeuge und Arbeitsabläufe notwendig. In diesem dritten und abschließenden Modul wird der gesamte Entwicklungsprozess betrachtet und umgesetzt, sodass die Teilnehmer im Anschluss sofort in Entwicklungs-Teams eingesetzt werden können.

Lernziele:

• Verständnis der modularisierten Programmierung und der Vorteile modularer Systeme
• Beherrschen von Source Code Management mit Git und Build-Prozessen mit Apache Maven
• Kenntnis der wichtigsten Open Source-Bibliotheken und deren Integration in Projekte
• Fähigkeit zur Qualitätssicherung durch Unit-Tests und Integration Tests
• Anwendung von Multithreading und Verteilten Anwendungen mit Java
• Umsetzung von CI/CD-Pipelines und Bereitstellung von Anwendungen mit Docker

Nutzen für die Teilnehmer:

• Sie erlangen die Fähigkeit, den gesamten Entwicklungsprozess effizient und qualitativ hochwertig zu gestalten.
• Sie vertiefen ihre Kenntnisse in modernen Entwicklungswerkzeugen und -methoden.
• Sie sind in der Lage, sofort in Entwicklungs-Teams eingesetzt zu werden und komplexe Projekte umzusetzen.
• Sie lernen, wie sie Anwendungen modularisieren und verteilen können, um die Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu erhöhen.

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.