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Die TeilnehmerInnen erstellen dynamische Webseiten mit der Servlet-Technologie. Java Server Pages (JSP) werden eingesetzt, um eine Trennung von Visualisierung und Applikationscode zu ermöglichen.

Die Zukunft des Marketings: Erfolgreich wachsen mit KI-Marketing

Overview

This course enables the project administrators and ETL developers to acquire the skills necessary to develop parallel jobs in DataStage v11.7. The emphasis is on developers. Only administrative functions that are relevant to DataStage developers are fully discussed. Students will learn to create parallel jobs that access sequential and relational data and combine and transform the data using functions and other job components.

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This course enables the project administrators and ETL developers to acquire the skills necessary to develop parallel jobs in DataStage v11.7. The emphasis is on developers. Only administrative functions that are relevant to DataStage developers are fully discussed. Students will learn to create parallel jobs that access sequential and relational data and combine and transform the data using functions and other job components.

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This course is designed to teach analysts how to use IBM Planning Analytics to analyze data to discover trends and exceptions, create and customize reports and templates, and contribute data to plans. Through a series of lectures and hands-on activities, you will learn how use Planning Analytics Workspace and Planning Analytics for Microsoft Excel to create analyses, enter data, create custom views and dashboards, and build formatted reports and forms.

Being able to process and analyze data automatically and in real time and derive insights from it is one of the key requirements of companies. Building the data pipelines for this is the task of data scientists - a professional field that is currently in particularly high demand and offers great opportunities. This certified online training course enables you to set up data mining processes, apply machine learning algorithms, create predictive models and implement them productively in automated workflows. The course uses the Python programming language with its leading machine learning libraries. This online course is designed so that you can learn flexibly and at your own pace. You can expect videos, interactive graphics, texts and many practical exercises with extensive data sets and coding tasks. Experienced data analysts are on hand as mentors to answer your questions.

An Berechnung und Aufbereitung von Unternehmenszahlen werden im Controlling besondere Anforderungen gestellt, die weit über das hinausführen, was in Excel-Seminaren gemeinhin thematisiert wird. Nach diesem Seminar können Sie mit Excel 2016 grundlegende Berechnungen im Controlling-Bereich durchführen, kennen den Aufbau komplexer Formeln und wichtige finanzmathematische Funktionen. Sie sind in der Lage, Ergebnisse zielorientiert zu präsentieren und kennen Möglichkeiten, sich eigene Lösungswege für komplexe Problemstellungen ohne spezielle VBA-Programmierkenntnisse zu erarbeiten.

Um Berechnungen in Excel zu automatisieren oder benutzerdefinierte Kalkulationsfunktionen in Excel zu erstellen, gab es lange Zeit nur ein Tool: VBA. Doch in den letzten Jahren wurden einige Werkzeuge in der Tabellenkalkulation implementiert, mit welchen solche Aufgaben auf anderem Wege gelöst werden können. Der Vorteil für alle Nutzenden: Es werden keine Programmierkenntnisse benötigt, um ans Ziel zu gelangen. Das Modul stellt anhand von diversen Praxisbeispielen die neuen Werkzeuge exemplarisch vor.

Gerade im Rechnungswesen ist die Tabellenkalkulation Microsoft Excel ein unverzichtbares Werkzeug bei der Bewältigung verschiedenster Aufgabenstellungen geworden. Das Seminar zeigt ausführlich Instrumente und Funktionen auf, die Excel zur Datenanalyse und -aufbereitung im Rechnungswesen bereitstellt. Neben einem Werkzeugkasten an Lösungen liegt der überwiegende Fokus auf individuellen Lösungen, mit denen wir Ihnen umfassendes Know-how vermitteln, damit Sie eigene Excel-Anwendungen für das konkrete betriebliche Umfeld einsetzen können.

Was Sie in diesem Kurs lernen:

• Select and justify the appropriate ML approach for a given business problem
• Use the ML pipeline to solve a specific business problem
• Train, evaluate, deploy, and tune an ML model in Amazon SageMaker
• Describe some of the best practices for designing scalable, cost-optimized, and secure ML pipelines in AWS
• Apply machine learning to a real-life business problem after the course is complete