Produktentwicklung Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe
Lernformate der Produktentwicklung SchulungenPräsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online
Auf Seminarmarkt.de finden Sie aktuell 1.994 Schulungen (mit 12.559 Terminen) zum Thema Produktentwicklung mit ausführlicher Beschreibung und Buchungsinformationen:
Webentwicklung mit dem Django Framework - Grundlagen und Vertiefung
- 25.11.2024- 29.11.2024
- Hamburg
- 2.969,05 €
Webinar
Live-Online: Designing and Implementing MS DevOps Solutions (AZ-400)
- 17.12.2024- 20.12.2024
- online
- 3.046,40 €
Geprüfte:r Datenschutzauditor:in: 4 Tage Intensivlehrgang – mit Zertifikat der Haufe Akademie
- 10.02.2025- 13.02.2025
- München
- 2.665,60 €
Webinar
Live-Online: Developing Serverless Solutions on AWS
- 24.02.2025- 26.02.2025
- online
- 2.332,40 €
Webinar
- 24.02.2025- 27.02.2025
- online
- 2.665,60 €
Dem:der Datenschutzbeauftragten (intern oder extern) kommt bei der Implementierung eines solchen Datenschutzmanagementsystems eine wesentliche Rolle zu. Er ist aufgrund seiner fachlichen Expertise bereits Ansprechpartner im Unternehmen für alle Fragen rund um den Datenschutz. Daneben ist es die Pflicht des:der Datenschutzbeauftragten, ein Datenschutzmanagement systematisch auf Qualität und Effektivität zu überprüfen und somit interne Datenschutz-Audits vorzunehmen (Art. 39 DSGVO). Die fachlichen Kenntnisse muss daher jede:r Datenschutzbeauftragte (ob intern oder extern) mitbringen, um seine gesetzlichen Aufgaben rechtskonform wahrnehmen zu können. Voraussetzung für die Teilnahme an dem 4-Tages-Intensivlehrgang ist die erfolgreiche Teilnahme am Lehrgang Geprüfte:r Datenschutzbeauftragte:r der Haufe Akademie oder ein gleichwertiger Abschluss. Fundierte Vorkenntnisse zur DSGVO sowie zum BDSG sowie verwandten Rechtsnormen des Datenschutzrechts werden vorausgesetzt. Es findet jedoch zu Beginn des Lehrgangs eine Auffrischung und Vertiefung der rechtlichen Grundlagen statt.
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Entwicklungsprogramm für ganzheitlich denkende Führungskräfte
Führungskräfte sind der Dreh- und Angelpunkt jeglicher Entwicklung im Unternehmen. Ohne gute Führungskräfte, die ein Unternehmen aktiv mitgestalten, geschieht keine Veränderung. Ihnen kommt also in der jetzigen Zeit eine immer bedeutendere Rolle zu. Führen wird immer komplexer und viele stehen im Spannungsfeld von
- Erfolgsdruck,
- Teamführung,
- Umgang mit dem organisationalen Umfeld
- eigene (Weiter)Entwicklung als Führungspersönlichkeit
Mit dem Führungs-Programm machen Sie sich auf den Weg, all diese Facetten zu integrieren – in einer ganzheitlich stimmigen professionellen Führungspersönlichkeit.
Dieses Curriculum besteht aus 3 Modulen a 3 Tagen
Webinar
Webentwicklung mit dem Django Framework - Grundlagen und Vertiefung - Online Schulung
- 25.11.2024- 29.11.2024
- online
- 2.945,25 €
Ergänzungskraft in der Mini-Kita und in bayerischen Kindertageseinrichtungen
- 13.01.2025- 30.03.2026
- München
- 3.200,00 €
Weiterbildung zur Ergänzungskraft im Rahmen des Gesamtkonzepts StMAS.
Ergänzungskraft in der Mini-Kita und in bayerischen Kindertageseinrichtungen
- 10.12.2024- 20.03.2026
- Nürnberg
- 3.200,00 €
Weiterbildung zur Ergänzungskraft im Rahmen des Gesamtkonzepts StMAS.
Webinar
Machine Learning mit Python & Scikit Learn
- 23.01.2025- 24.01.2025
- online
- 1.535,10 €
Der Kurs Grundlagen des Maschinellen Lernens mit scikit-learn und Python behandelt in einem zweitägigen Seminar die Konzepte des überwachten und unüberwachten Lernens mit Hilfe des Python Moduls scikit-learn.
Es wird vorausgesetzt, dass die Teilnehmer grundlegende Kenntnisse in Python besitzen.
Der Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen des Machine Learning und zeigt Ihnen, wie Sie Machine Learning mit Python und der Bibliothek scikit-learn umsetzen können. Machine Learning ist eine wichtige Algorithmenklasse der Künstlichen Intelligenz und umfasst sowohl supervised learning als auch unsupervised learning.
Wir werden uns auf supervised learning konzentrieren, bei dem Algorithmen mit gelabelten Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erlernen. Beispiele für supervised learning sind die Klassifikation von Fehlern in Bauteilen oder die Vorhersage des Umsatzes eines Kunden.
Unsupervised learning hingegen benötigt keine gelabelten Daten, sondern versucht, Muster oder Gruppen in den vorhandenen Daten zu erkennen. Dies kann zum Beispiel für die Kundengruppierung verwendet werden.
Der Kurs verwendet die Programmiersprache Python, die sowohl im Machine Learning als auch im Deep Learning weit verbreitet ist. Die Bibliothek scikit-learn bietet zahlreiche Algorithmen, die das Lernen von Machine Learning erleichtern.
Wir werden hauptsächlich das Python-Modul scikit-learn verwenden, um die Algorithmen im Machine Learning zu le...