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• Understand BPM Concepts: Develop a comprehensive understanding of BPM principles, methodologies, and best practices, including the use of BPMN as a modeling notation.
• Model and Analyze Processes: Acquire the skills to effectively model, analyze, and optimize business processes using BPMN, enabling them to identify inefficiencies and propose improvements.
• Enhance Problem-Solving Skills: Develop critical thinking and problem-solving abilities by applying BPMN techniques to real-world process challenges, enabling participants to tackle complex business problems.
• Improve Collaboration and Communication: Learn how to effectively communicate process models using BPMN, facilitating collaboration and alignment among teams, stakeholders, and management.
• Foster Continuous Improvement: Cultivate a mindset of continuous improvement by utilizing BPMN as a tool to monitor, measure, and optimize processes, contributing to ongoing efficiency gains and operational excellence.
• Drive Process Automation: Understand the role of BPMN in process automation initiatives, enabling participants to identify automation opportunities and design processes that can be easily automated.
• Enhance Career Prospects: Gain a competitive edge in the job market by acquiring in-demand BPMN skills, positioning participants for career advancement and opportunities in process analysis, consulting, and project management roles.
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Learn how to design a cloud-based data warehousing solution using Amazon Redshift.

Spätestens nach der Proof-of-concept-Phase benötigen Machine-Learning-Projekte die richtige Herangehensweise, Steuerung und Infrastruktur, um dauerhaft effizient und skalierbar zu sein. Ähnlich wie DevOps im Bereich der Softwareentwicklung bietet das Modell MLOps (Machine Learning Operations) einen hilfreichen Leitfaden mit Best Practices, Methoden und Tools, die darauf abzielen, den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen optimal zu managen und abzubilden. In diesem zweitägigen Seminar lernst du sämtliche MLOps-Stationen im Detail kennen – von der Datenversionierung bis zum Monitoring – und erfährst, wie du deine Pipelines mit hilfreichen Tools wie Github, MLflow, DVC u.v.m. deployst, überwachst und produktiv hältst. Als zusätzliche Exkurse behandelt das Training MLOps in der Cloud (z.B. Azure ML Studio, Amazon Sagemaker oder Google Vertex AI) und gibt einen Ausblick zu LLMOps, wobei auf die besonderen Anforderungen von generativen KI-Modellen eingegangen wird. Das Seminar bietet neben Wissen zu Konzepten und Methoden auch zahlreiche praktische Übungen, um die erlernten Technologien und Tools direkt anzuwenden.

Nach dem Seminar ORACLE und SQL können Sie die Sprache SQL in einer ORACLE-Umgebung einsetzen und sind in der Lage, Tabellen zu erstellen und deren Daten zu verwalten. Sie lernen den Umgang mit den ORACLE-Benutzerschnittstellen zum interaktiven Arbeiten mit SQL. Sie erhalten in diesem Kurs das Rüstzeug für den Besuch weiterführender ORACLE-Seminare. Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Seminars. Neben den digitalen Seminarunterlagen ist das Training um weitere Lernformate und Medien angereichert. Um einen nachhaltigen Wissenstransfer in den Arbeitsalltag zu erzielen, wird das Seminar nach unserem 4REAL-Vorgehensmodell umgesetzt.

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

Oracle-Datenbank-Administratoren

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Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Nach Abschluss des Seminars sollten die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von DevOps zu verstehen und die Vorteile für das Unternehmen zu erkennen, einschließlich beschleunigter Bereitstellungen, erhöhter Qualität und besserer Kundenzufriedenheit.
• Die Prinzipien und Best Practices von DevOps anzuwenden, um eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu fördern.
• Die automatisierten Prozesse und Werkzeuge zu nutzen, um den Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus zu beschleunigen und die Fehleranfälligkeit zu verringern.
• Agile Projektmanagementmethoden wie Scrum einzuführen und anzuwenden, um eine flexiblere und reaktionsschnellere Entwicklung zu ermöglichen.
• Kontinuierliches Feedback und kontinuierliche Verbesserung in die Unternehmenskultur zu integrieren, um die Effizienz, Qualität und Innovation kontinuierlich zu steigern.
• Die DevOps Foundation-Zertifizierung als Bestätigung für das erlernte Wissen und die Fähigkeiten zu erwerben, um das Unternehmen als DevOps-kompetent zu positionieren.

Nach Abschluss des Seminars sollten die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von DevOps zu verstehen und die Vorteile für das Unternehmen zu erkennen, einschließlich beschleunigter Bereitstellungen, erhöhter Qualität und besserer Kundenzufriedenheit.
• Die Prinzipien und Best Practices von DevOps anzuwenden, um eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu fördern.
• Die automatisierten Prozesse und Werkzeuge zu nutzen, um den Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus zu beschleunigen und die Fehleranfälligkeit zu verringern.
• Agile Projektmanagementmethoden wie Scrum einzuführen und anzuwenden, um eine flexiblere und reaktionsschnellere Entwicklung zu ermöglichen.
• Kontinuierliches Feedback und kontinuierliche Verbesserung in die Unternehmenskultur zu integrieren, um die Effizienz, Qualität und Innovation kontinuierlich zu steigern.
• Die DevOps Foundation-Zertifizierung als Bestätigung für das erlernte Wissen und die Fähigkeiten zu erwerben, um das Unternehmen als DevOps-kompetent zu positionieren.

Der Microsoft SQL Server 2022 bringt eine ganze Reihe an Neuerungen mit sich. Da wären zum Beispiel die Azure Synapse Link für SQL zum Abrufen von Echtzeitanalysen betriebsbezogener Daten, Live-Abfragestatistiken, Query-Store und das Einbinden von Hadoop Clustern und SQL mit Polybase. Auch der Betrieb unter den diversen Linux Betriebssystemen wie auch die Bereitstellung unter Docker gehört zu den herausragenden Eigenschaften. Weitere Funktionen wie Objektspeicherintegration, die Datenvirtualisierung und eigenständige Verfügbarkeitsgruppen, Reporting Services und die Einbindung der R Services, sowie diverse Azure Funktionen runden das Angebot des SQL Servers 2022 ab. Es geht Ihnen überwiegend um den praktischen Einsatz der Microsoft SQL Server Versionen 2017-2022, basierend auf Best-Practices? Dann haben wir hier genau das Richtige für Sie.

Nach dem Besuch unserer exklusiven Schulung können Sie die SQL Server Versionen 2017, 2019 und 2022 installieren, konfigurieren und überwachen. Sie kennen die Komponenten und Dienste des SQL-Servers, können Datenbanken (DB) und DB-Objekte erstellen sowie Berechtigungen, Benutzer und Rollen anlegen. Datensicherung und ...

GPT und viele andere Large-Language-Modelle haben das große Potenzial moderner Sprachverarbeitung aufgezeigt. In diesem Kurs entschlüsselst du die Technologien, die dahinter stehen: Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen bilden die Grundlage für intelligente Chatbots, maschinelle Übersetzungen und viele weitere Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisorientierten 3-tägigen Seminar lernst du Schritt für Schritt, wie du selbst leistungsfähige NLP-Modelle mit Python und TensorFlow entwickelst. Du klassifizierst, analysierst und verarbeitest Textdaten, trainierst neue Datenmodelle und setzt moderne Transformer-Architekturen ein, um mit Künstlicher Intelligenz neue Texte zu generieren. Du lernst dabei, wie du eigene Modelle erstellst oder vortrainierte Modelle (auf der Plattform Hugging Face) einsetzt und optimierst. Dabei erfährst du nicht nur alles Wichtige über die Technologien und Konzepte. Durch zahlreiche Übungen und Beispiele sammelst du auch selbst praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Finetuning von Large Language Models und in der Entwicklung eigener Chatbots.