ROI Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Möchten Sie Ihre Informationen und Ihre Gedanken vom Papier in die elektronische Form überführen? Mit Microsoft OneNote können Sie elektronische Notizen ordnen, verwalten und wiederfinden. Durch die Speicherung in der Cloud können Sie vom PC, aber auch vom Tablet oder Smartphone über das Internet von unterwegs auf Ihre Notizen zugreifen, diese mit anderen teilen und ergänzen. Lernen Sie in diesem Seminar mit OneNote Ordnung in Ihr persönliches Wissensarchiv zu bekommen und effektiv OneNote in Ihrer täglichen Arbeit einzusetzen. Erfahren Sie anhand konkreter Praxisbeispiele, wie man mit OneNote gerade auch im Team besser zusammenarbeiten kann.

Nach dem Besuch unseres Seminars SAP Business Workflow - kompakt kennen Sie die Leistungsmerkmale des SAP Business Workflow/Webflow. Sie können auch auf der Grundlage der ausgelieferten Objekttyp-Definitionen den Katalog der vorhandenen Standardaufgaben erweitern und Webflow-Definitionen modifizieren und implementieren.

Datenanalyse und die Arbeit des Data Scientist im Kurs für Einsteiger

Diese Data Science Weiterbildung vermittelt Einsteigern einen umfassenden Überblick über das Feld Data Science: wie hat es sich entwickelt, welche Möglichkeiten bieten Datenanalyse und maschinelles Lernen und welche Tools stehen einem Data Scientist zur Verfügung? Die Teilnehmer sehen nicht nur in Demos die Möglichkeiten, sondern bearbeiten auch erste Data Science-Fragestellungen selbst.

Mit Camel stellt die Apache.org ein umfangreiches und ausgefeiltes Integrations-Framework zur Verfügung. Durch die flexible und modulare Architektur ist Camel einesteils ein einfach zu benutzendes Framework, bietet aber andererseits umfassende Funktionen zur Realisierung eines kompletten ESBs. Sie lernen in diesem Seminar die Möglichkeiten von Camel kennen, um damit Java-basierte Integrationslösungen zu entwickeln. Die Vorstellung von Werkzeugen zur Anwendungsentwicklung sowie zur Administration und Überwachung runden Ihre Kenntnisse ab.

Overview

This course introduces developers to IBM Operational Decision Manager V8.10.5. It teaches you how to design, develop, and integrate a business rule solution with Operational Decision Manager.

The course begins with an overview of Operational Decision Manager, which is composed of two main environments: Decision Server for technical users and Decision Center for business users. The course outlines the collaboration between development and business teams during project development.

Through instructor-led presentations and hands-on lab exercises, you learn about the core features of Decision Server Rules, which is the primary working environment for developers. You learn how to support your business users by setting up the rule authoring environment and object models that are required to execute rule artifacts. You also work with rule authoring so that you can support business users to set up and customize the rule authoring and validation environments. You learn how to manage ruleset deployment and execution, and work extensively with Rule Execution Server. And, you learn how Operational Decision Manager features support decision governance so that it can be implemented in your organization.

Modul 1 - Der Bedarf an Spanner

Zielsetzungen:

• Was ist Spanner?
• Spanner und das CAP-Theorem
• Geschichte von Spanner
• Cloud Spanner Anwendungsfälle

Modul 2 - Erste Schritte mit Spanner

Zielsetzungen

• Planung von Spanner-Instanzen
• Automatisieren der Instanzerstellung
• Erstellen von Datenbanken in Spanner

Modul 3 - Optimierung von Spanner-Schemata

Zielsetzungen

• Spanner-Architektur
• Auswahl von Primärschlüsseln
• Definieren von Datenbankschemata in Spanner
• Verstehen von Verschachtelung und Fremdschlüsseln
• Verstehen von Sekundärindizes

Modul 4 - Programmierung von Spanner-Anwendungen, -Abfragen und -Transaktionen

Zielsetzungen

• Authentifizierung und Autorisierung
• Verwendung der Spanner Client-Bibliotheken
• Laufende Abfragen
• Verwaltung von Vorgängen

Modul 5 - Bereitstellung von Spanner-Anwendungen

Zielsetzungen

• Spanner aus Anwendungen verwenden
• Aufbau von Datenpipelines in und aus Spanner

Modul 6 - Spanner-Verwaltung

Zielsetzungen

• Verwaltung Ihrer Daten in Spanner
• Bewältigung des Wandels
• Betrieb

Modul 7 - Abschlussprojekt

Zielsetzungen ...

Nach dem Besuch dieses 10-tägigen kompakten Seminars SAP ABAP Intensiv kennen Sie die Programmiersprache ABAP so weit, dass Sie alle typischen Programmieraufgaben inklusive der Reporterstellung und der Dialogprogrammierung lösen können.

Overview

Database Control (DBCTL) is an Information Management System (IMS) facility that provides CICS access to an IMS database subsystem. DBCTL provides access for CICS transactions to IMS managed databases. Get a detailed description of the activities required to install, tailor, maintain, and support an IMS DBCTL system. Additionally, learn about aspects of the IMS architecture that apply to database management and attaching to CICS systems and transactions.

Overview

This course is designed to give new hire IT professionals an introduction into the IBM Z environment. The IBM mainframe servers, operating systems and software products will be discussed. Through lecture and hands-on labs, this course will provide the basic skill set to jump start productivity for technical professionals who are new to the mainframe environment. The skills taught in this course can be applied across multiple mainframe job roles. This course consists of 16 lecture units and 11 lab exercises.

Der dreitägige Python Kurs Data Mining mit Python führt in die Grundlagen und die Verwendung von Python im Data Mining ein. Die Python Schulung Data Mining mit Python vermittelt nicht nur das theoretische Verständnis, sondern auch die praktische Anwendung für wichtige der im Data Mining eingesetzten Verfahren. Sie lernen grundlegende Schritte mit Python im Bereich Data Science, um selbständig erste Data Mining Analysen durchzuführen.

Ein Schwerpunkt des Python Kurses ist das für Data Science entwickelte Python Paket pandas. Die mit diesem Paket erzeugten data frames entsprechen den in der statistischen Programmiersprache R üblichen data.frames und ermöglichen einen wesentlich höheren Datendurchsatz. Für die Visualisierung der Ergebnisse wird das Paket matplotlib eingesetzt.

Sie werden auch erfahren, wie weitergehende Algorithmen und Methoden in Python zu finden sind, um das Wissen nach dem Seminar fortlaufend erweitern zu können. Sie erhalten einen Überblick über verwendete Algorithmen aus dem Machine Learning, welche in Python umgesetzt werden. Sie arbeiten überwiegend selbständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte in den Übungen direkt umzusetzen und anzuwenden.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/