Seminare zum Thema Datenbanken

Das Seminar hat zum Ziel, den Teilnehmenden eingehende Kenntnisse in Microsoft Power Automate zu vermitteln, wobei sie lernen, Automatisierungsprozesse effektiv zu erstellen und zu managen. Innerhalb von zwei Tagen werden sie durch interaktive Übungen geführt, die darauf abzielen, ihre Fähigkeiten in der Prozessautomatisierung zu stärken. Ein besonderer Fokus liegt auf der umfassenden Unterstützung durch ChatGPT, welche den Teilnehmenden während der praktischen Aufgaben zur Seite steht und so ein vertieftes Verständnis der Inhalte sicherstellt

Das Seminar hat zum Ziel, den Teilnehmenden eingehende Kenntnisse in Microsoft Power Automate zu vermitteln, wobei sie lernen, Automatisierungsprozesse effektiv zu erstellen und zu managen. Innerhalb von zwei Tagen werden sie durch interaktive Übungen geführt, die darauf abzielen, ihre Fähigkeiten in der Prozessautomatisierung zu stärken. Ein besonderer Fokus liegt auf der umfassenden Unterstützung durch ChatGPT, welche den Teilnehmenden während der praktischen Aufgaben zur Seite steht und so ein vertieftes Verständnis der Inhalte sicherstellt

Overview

This course provides a comprehensive exploration of Db2 12.1 performance tuning and optimization, giving relational DBAs the skills needed to manage and improve workload efficiency. Learners begin by reviewing core optimization concepts, examining how Db2 evaluates access paths, uses statistics, and determines efficient execution strategies. They then progress into more advanced topics, including statistical views, optimization classes, query rewrite behavior, registry variables, and the integration of AI-driven optimizer enhancements.

The curriculum also covers essential physical design considerations—such as logging strategies, clustering methods, table partitioning, MDC, and MQT design—to help DBAs create structures that support scalable, high-performance query execution. In addition, learners gain hands-on experience with modern monitoring and diagnostic tools, including db2batch, db2mon, db2caem, the Db2 Data Management Console, and core troubleshooting utilities.

Throughout the course, participants reinforce their skills through practical exercises that involve analyzing access plans, applying statistical techniques, tuning queries, benchmarking SQL workloads, and diagnosing performance issues using Db2' s monitoring and diagnostic capabilities.

Sie lernen, eine Access-Anwendung gemäß Ihren Vorstellungen und Sicherheitsaspekten zu steuern.

Sie können dynamisch auf Daten zugreifen und so Ihre Anwendung individuell steuern.

Der Einsatz von Machine Learning gewinnt in nahezu allen Branchen an Bedeutung - von der Prozessoptimierung bis hin zur datenbasierten Entscheidungsfindung. Dieses Seminar bietet Ihnen einen fundierten Einstieg in das Thema Machine Learning mit Python und vermittelt praxisnah die wichtigsten Konzepte, Methoden und Algorithmen.
In drei Tagen vertiefen Sie Ihre vorhandenen Python-Kenntnisse und lernen den professionellen Umgang mit großen Datenmengen. Darauf aufbauend beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung, Visualisierung sowie den zentralen Verfahren des Supervised und Unsupervised Learning inklusive der Anwendung gängiger Algorithmen wie k-Nearest Neighbors (kNN), Entscheidungsbäumen oder k-Means-Clustering.

Die Schulung findet wahlweise als Live Online Training oder in Präsenz statt und ist praxisorientiert aufgebaut: Sie wenden das Gelernte direkt anhand konkreter Use Cases an.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Machine-Learning-Modelle mit Python zu erstellen, Daten gezielt zu analysieren und erste eigene Projekte umzusetzen - eine wertvolle Kompetenz für datengetriebenes Arbeiten in Ihrem Fachbereich.

Sie lernen, eine Access-Anwendung gemäß Ihren Vorstellungen und Sicherheitsaspekten zu steuern.

Sie können dynamisch auf Daten zugreifen und so Ihre Anwendung individuell steuern.

Overview

This course provides a high-level overview of the IBM Cognos Analytics v12 Data Module tool and its underlying architecture to provide learners with the skills necessary to master data modeling using the web-based, self-service capabilities of IBM Cognos Analytics v12 Data Modules. Learners will explore the essential steps in building data modules, from understanding the purpose and workflow of data modeling to creating, refining, and optimizing data structures. The course covers various topics, including managing relationships, advanced features and performance optimization, data enrichment with calculations and filters, creating groups and navigation paths, and managing data security. 

Learners will gain hands-on experience through exercises that enhance their ability to create and customize data modules, review and modify column properties, creating calculations, filters and data groups, and adding column dependencies. These hands on activities ensure learners practice consistency and usability for reporting, dashboarding, and exploration purposes.

By the end of this course, learners should be proficient in developing data modules that integrate multiple data sources, support business analysis, and facilitate informed decision-making within the IBM Cognos v12 environment.

Overview

This course provides a high-level overview of the IBM Cognos Analytics v12 Data Module tool and its underlying architecture to provide learners with the skills necessary to master data modeling using the web-based, self-service capabilities of IBM Cognos Analytics v12 Data Modules. Learners will explore the essential steps in building data modules, from understanding the purpose and workflow of data modeling to creating, refining, and optimizing data structures. The course covers various topics, including managing relationships, advanced features and performance optimization, data enrichment with calculations and filters, creating groups and navigation paths, and managing data security. 

Learners will gain hands-on experience through exercises that enhance their ability to create and customize data modules, review and modify column properties, creating calculations, filters and data groups, and adding column dependencies. These hands on activities ensure learners practice consistency and usability for reporting, dashboarding, and exploration purposes.

By the end of this course, learners should be proficient in developing data modules that integrate multiple data sources, support business analysis, and facilitate informed decision-making within the IBM Cognos v12 environment.

Die Performance von Datenbankabfragen ist ein entscheidender Faktor für effiziente Anwendungen - besonders in komplexen OLTP- und Data-Warehouse-Umgebungen. In diesem Seminar vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in Oracle SQL und lernen, komplexe SELECT-Statements systematisch zu analysieren und zu optimieren. Dabei erhalten Sie praxisnahe Einblicke in die Funktionsweise des Oracle Optimizers sowie den gezielten Einsatz von Indexarten, Partitionierung, Parallelisierung und Analysewerkzeugen wie AUTOTRACE und TKPROF. AUTOTRACE und TKPROF unterstützen Sie dabei, Ausführungspläne und Performancekennzahlen sichtbar zu machen und Optimierungsmöglichkeiten präzise abzuleiten. 

Neben 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.  

Ob Live Online oder in Präsenz - innerhalb von drei Tagen erhalten Sie das notwend...

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.