Seminare zum Thema Datenbanken

Die Seminarteilnehmer lernen die Vor- und Nachteil von Galera Cluster kennen:

 

• Echte Multi-Master-Replikation, Active-Active Cluster welcher Lesen und Schreiben auf jedem beliebigen Knoten zu jeder Zeit zulässt.
• Synchrone Replikation, keine Verzögerung zwischen den Knoten, keine Daten gehen beim Absturz eines Knotens verloren.
• Enge Kopplung Alle Knoten haben den gleichen Zustand. Keine divergierenden Daten zwischen Knoten zulässig.
• Multi-Threaded Slave Für bessere Leistung. Für jede Arbeitslast.
• Hot Standby Geringe Ausfallzeit während des Failovers.
• Automatische Knotenbereitstellung Keine Notwendigkeit, die Datenbank manuell zu sichern und auf den neuen Knoten zu kopieren.
• Unterstützt InnoDB.
• Transparent für Anwendungen Erfordert keine (oder nur minimale) Änderungen an der Anwendung.
• Keine Aufteilung von Lesen und Schreiben erforderlich.

Die Seminarteilnehmer lernen die Vor- und Nachteil von Galera Cluster kennen:

 

• Echte Multi-Master-Replikation, Active-Active Cluster welcher Lesen und Schreiben auf jedem beliebigen Knoten zu jeder Zeit zulässt.
• Synchrone Replikation, keine Verzögerung zwischen den Knoten, keine Daten gehen beim Absturz eines Knotens verloren.
• Enge Kopplung Alle Knoten haben den gleichen Zustand. Keine divergierenden Daten zwischen Knoten zulässig.
• Multi-Threaded Slave Für bessere Leistung. Für jede Arbeitslast.
• Hot Standby Geringe Ausfallzeit während des Failovers.
• Automatische Knotenbereitstellung Keine Notwendigkeit, die Datenbank manuell zu sichern und auf den neuen Knoten zu kopieren.
• Unterstützt InnoDB.
• Transparent für Anwendungen Erfordert keine (oder nur minimale) Änderungen an der Anwendung.
• Keine Aufteilung von Lesen und Schreiben erforderlich.

Für jegliche KI-Projekte gilt: Mindestens genauso entscheidend wie Technik und Strategie ist ein Plan für die Operationalisierung. Dieser stellt viele Organisationen vor besondere Herausforderungen. Welches Personal wird benötigt, welche Technologie-Entscheidungen müssen getroffen werden, wie können die Auswirkungen von KI im Unternehmen sorgfältig ausgelotet werden? Dieser Kurs zeigt dir, welche Fragen dich bei der Umsetzung von KI-Projekten erwarten, wie du die Veränderungen durch KI in deinem Unternehmen aktiv gestaltest und ihre Wirkung iterativ entfaltest. Vom Teambuilding bis zum Change Management werden alle Aspekte berücksichtigt und mit realen Fallbeispielen untermauert. Dein:e Trainer:in hat in leitenden Positionen KI-Projekte von Anfang an begleitet und Teams und Abteilungen aufgebaut. Sie/Er verbindet technische, strategische und organisatorische Expertise. Der Kurs besteht aus didaktisch hochwertigen Selbstlernmodulen und Live-Webinaren. Er ist so konzipiert, dass du flexibel über einen Zeitraum von vier Wochen lernen kannst – ideal, wenn du dich berufsbegleitend weiterbilden möchtest.

Nach dem Kompaktkurs sind Sie in der Lage, komplexe Zabbix-Umgebungen eigenständig zu planen, umzusetzen und zu optimieren. Sie automatisieren wiederkehrende Aufgaben per API, setzen Zabbix-Proxys in verteilten Architekturen ein, erstellen eigene Templates und überwachen SNMP-Devices wie Drucker oder Switches. Ebenso können Sie aussagekräftige Visualisierungen mit Zabbix und Grafana erstellen und Ihre Umgebung langfristig performant betreiben.

Das Seminar vermittelt die Grundlagen der Anwendungsentwicklung mit dem SAP Analytics Cloud (SAC) Designer. Im Rahmen von Vortragseinheiten und Übungen werden die grundlegenden Funktionalitäten des SAC Designer zur Erstellung von analytischen Applikationen erlernt und in Übungen gefestigt.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Overview

This course is designed to teach how to manage VSAM and non-VSAM data sets by coding and using the functions and features of the Access Method Services program, IDCAMS.

To reinforce the lecture material, machine exercises are provided that enable students to code and test selected IDCAMS commands such as DEFINE, REPRO, ALTER, and LISTCAT.

Learn to manage Virtual Storage Access Method (VSAM) and non-VSAM data sets. Particularly emphasize coding and using the functions of the IDCAMS program. Lab exercises enable you to code and test selected IDCAMS commands, such as DEFINE, REPRO, ALTER, and LISTCAT.  

Hands-On Labs

Eight labs are included to address:  

• IDCAMS commands, including ALTER, DEFINE, CLUSTER, EXPORT, IMPORT, EXAMINE, LISTCAT, REPRO, and PRINT  
• tuning VSAM and the VSAM buffers  
• alternate indexes

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

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.

Im gesamten Workshop wird eine exemplarische JEE-Anwendung im Sinne einer Referenz-Implementierung genutzt. Alle behandelten Themen werden im Rahmen dieser Anwendung demonstriert. Im umfangreichen Praxisteil erweitern die Teilnehmer die Anwendung durchgängig um einen zusätzlichen fachlichen Bereich, so dass alle vermittelten Konzepte praktisch eingesetzt werden können.

Datenbasierte Entscheidungen sind ein entscheidender Faktor für die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Nachfrage nach Fachexpert:innen, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, ist groß. In dieser zertifizierten Online-Weiterbildung lernen Sie, umfangreiche und komplexe Datensätze mit Python zu aggregieren, auszuwerten, zu visualisieren und daraus Vorhersagen abzuleiten. Sie lernen alle Schritte des Datenanalyseprozesses umfassend kennen und qualifizieren sich für den Beruf des Data Analyst. Diese Online-Weiterbildung ist so konzipiert, dass Sie flexibel und in Ihrem eigenen Lerntempo lernen können. Es erwarten Sie Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen Ihnen erfahrene Data Analysts als Mentoren zur Seite.