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Die Migration einer Software-Anwendung in die Cloud beginnt typischerweise mit derDefinition der Ziele und der Wahl des am besten geeigneten Cloud-Modells. Dabei ist es wichtig zu beachten, dass das zu wählende Cloud-Modell ganz entscheidend von diesen Zielen abhängig ist. Die Transformation in die Cloud sollte idealerweise inkrementell erfolgen: Pro Anwendung, die in die Cloud migriert wird, muss eine eigene Strategie erarbeitet werden. Erfahrungen aus bereits durchgeführten Migrationen müssen in die weitere Planung einfließen. Nach dem Besuch dieses Seminars Software Cloud Migration kennen Sie sinnvolle Vorgehensweisen, um Anwendungen in die Cloud zu transformieren. Sie haben einen Überblick über alle anfallenden Aufgaben und Arbeitspakete erhalten. Sie wissen welche notwendigen Entscheidungen gefällt werden müssen und welche Fallstricke Sie auf dem Weg der Cloud Migration umgehen müssen.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Software-Architekt - mit und ohne ISAQB CPSA-Zertifizierung

 

During ISAQB CPSA Foundation Level training you will learn how software architectures have to be designed, documented and evaluated. At the end of this course you will be able to design and document the software architecture for a small and medium-sized system based on a sufficiently detailed requirements specification for a smaller system. As a Focus you will be taught knowledge that you need to pass the certification exam ISAQB® Certified Professional for Software Architecture Foundation Level.The contents are based on the latest ISAQB Syllabus. At the end of the third face-to-face training day the certification examination ISAQB Certified Professional for Software Architecture - Foundation Level ® (CPSA - FL) will take part from 4:00 p.m until 5:15 p.m. If the training is conducted online, you will receive further information on registering and arranging an individual online examination date from the responsible examination organization a few days before the training starts.

Necessary technical requirements and procedure of the online exam

The examination fee of 250,- EUR is not included in the training course fee. All prices are quoted before value added tax.

Dieses Seminar vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse zur Administration von DataCore SANsymphony, einschließlich der innovativen Funktion des Adaptive Data Placement. Sie lernen, wie Sie Speicherressourcen effizient virtualisieren, indem Sie dynamisch die kritischen 10 % der Daten identifizieren und gleichzeitig verhindern, dass ungenutzte 90 % unnötig teure Speicherkapazitäten belegen. Durch praxisnahe Übungen, den Vergleich mit alternativen Lösungen und die Integration zusätzlicher Features wie komprimierte Snapshots und Swarm für Edge Workloads erhalten Sie klare Entscheidungsgrundlagen, um Ihre  IT-Infrastruktur optimal zu gestalten.

Dieses Seminar vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse zur Administration von DataCore SANsymphony, einschließlich der innovativen Funktion des Adaptive Data Placement. Sie lernen, wie Sie Speicherressourcen effizient virtualisieren, indem Sie dynamisch die kritischen 10 % der Daten identifizieren und gleichzeitig verhindern, dass ungenutzte 90 % unnötig teure Speicherkapazitäten belegen. Durch praxisnahe Übungen, den Vergleich mit alternativen Lösungen und die Integration zusätzlicher Features wie komprimierte Snapshots und Swarm für Edge Workloads erhalten Sie klare Entscheidungsgrundlagen, um Ihre  IT-Infrastruktur optimal zu gestalten.

Dieses 2-tägige Online-Seminar vermittelt Ihnen auf den Punkt, wie moderne IT funktionert. Sie erfahren unterhaltsam die "zündenden Ideen" hinter allgegenwärtigen IT-Schlagworten und -Trends wie "Verschlüsselung", "Big Data", "Open Source", "Cloud" und "KI". Zudem erhalten Sie leicht verständlich zentrales Wissen sowie wichtige Erkenntnisse zu IT-Konzepten und -Zusammenhängen. Keine IT-Frage ist tabu, alle von Ihnen gern auch spontan eingebrachten Begriffe werden kompakt und nachvollziehbar erläutert.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Nach Abschluss des Kurses sollten Sie in der Lage sein:

Vertraut werden mit verschiedenen API-Stilen (REST, RPC) und synchronen und asynchronen API-Anfragen

Lernen Sie, wie Sie das Softwareentwicklungswerkzeug Postman verwenden können, um die API-Aufrufe zu testen.

Lernen Sie, wie Sie sich wiederholende Aufgaben mit der Ansible Automation Engine automatisieren können.

Lernen Sie die Programmiersprache Python, Python-Bibliotheken und virtuelle Python-Umgebungen kennen und erfahren Sie, wie diese zur Automatisierung von Netzwerkkonfigurationsaufgaben eingesetzt werden können.

Einführung in das Versionskontrollsystem GIT und seine allgemeinen Funktionen

Lernen Sie, wie Sie die verschiedenen Modelle und APIs der Cisco IOS XE-Plattform nutzen können, um Operationen vom ersten Tag an durchzuführen, die Methoden zur Fehlerbehebung mit benutzerdefinierten Tools zu verbessern, die CLI mit Skripten zu erweitern und verschiedene Workflows mit Ansible und Python zu integrieren.

Erfahren Sie mehr über den Paradigmenwechsel der modellgesteuerten Telemetrie und die Bausteine einer funktionierenden Lösung

Erfahren Sie, wie Sie die Tools und APIs nutzen können, um die von Cisco DNA Center™ verwaltete Cisco DNA-Infrastruktur zu automatisieren.

Demonstration von Arbeitsabläufen (Konfiguration, Überprüfung, Zustandsprüfung und Überwachung) mit Python, Ansible und Postman

Verstehen der Cisco SD-WAN-Lö...

Overview

Db2 12 for z/OS DBAs can develop intermediate skills or recognition through lectures and hands-on exercises of:

• TSO/E and ISPF
• Data sets
• Db2 Objects
• Structured Query Language
• Db2 Commands
• JCL and SDSF
• Db2 Utilities
• Db2 Logging
• Db2 Program Preparation

The course materials cover Db2 12 for z/OS.

Nach Ihrer Seminarteilnahme kennen Sie aus Anwendersicht alle relevanten und neuen Funktionen von Windows 11 Pro.