Seminare zum Thema Datenbanken

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.

In unserer kompakten Online Schulung lernen Sie in 2 Onlineeinheiten à 90 Minuten, wie Sie mit Microsoft Excel Pivot Tabellen erstellen und Ihre Aufgaben mit Pivot-Tabellen professioneller lösen können.

Nach diesem Seminar kennen Sie die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen dem klassischen Google Analytics und der neuen Google-Analytics 4 Version. Nach einer detaillierten Einführung in die neue Version und ihre Funktionen sowie dank praktischer Übungen sind Sie fit im Umgang mit der neuen GA4 Property und können nach dem Seminar direkt mit ersten Analysen starten.

Nach diesem Seminar kennen Sie die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen dem klassischen Google Analytics und der neuen Google-Analytics 4 Version. Nach einer detaillierten Einführung in die neue Version und ihre Funktionen sowie dank praktischer Übungen sind Sie fit im Umgang mit der neuen GA4 Property und können nach dem Seminar direkt mit ersten Analysen starten.

Die Digitalisierung erfasst zunehmend das Rechnungswesen – und mit ihr steigen auch die Cyberrisiken: Fast alle Mitarbeitenden nutzen Internetzugänge und externe E-Mail-Kontakte.
Durch gezielte Sensibilisierung sowie organisatorische und technische Maßnahmen lassen sich diese Risiken wirksam reduzieren.
Sie erfahren, wo konkrete Gefahren für Cyberangriffe bestehen, welche Risiken damit einhergehen und wie sich Schäden vermeiden oder begrenzen lassen.

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.

Overview

This course covers fundemental and advanced SQL techniques for efficient data management, optimization, and analytics in Db2 12. Participants will learn how to navigate the Db2 system catalog and explore query performance optimization techniques, including indexing strategies, predicate pushdown, and query access plans to improve efficiency.

The course also introduces advanced SQL functions, such as LISTAGG, PERCENTILE_CONT, and PERCENTILE_DISC. Participants will learn how to create and manage database objects and gain expertise in utilizing advanced join techniques such as inner and outer joins, hash joins, lateral joins, and set operators like UNION, INTERSECT, and EXCEPT to merge and analyze data from multiple tables.

The course also covers the use of subqueries and query optimization techniques, including correlated subqueries, EXISTS/NOT EXISTS, and quantified predicates to enhance data retrieval efficiency. 

Through hands-on exercises and real-world scenarios, they will develop the skills necessary to handle large datasets efficiently and implement best practices for high-performance database management.

Overview

This course covers fundemental and advanced SQL techniques for efficient data management, optimization, and analytics in Db2 12. Participants will learn how to navigate the Db2 system catalog and explore query performance optimization techniques, including indexing strategies, predicate pushdown, and query access plans to improve efficiency.

The course also introduces advanced SQL functions, such as LISTAGG, PERCENTILE_CONT, and PERCENTILE_DISC. Participants will learn how to create and manage database objects and gain expertise in utilizing advanced join techniques such as inner and outer joins, hash joins, lateral joins, and set operators like UNION, INTERSECT, and EXCEPT to merge and analyze data from multiple tables.

The course also covers the use of subqueries and query optimization techniques, including correlated subqueries, EXISTS/NOT EXISTS, and quantified predicates to enhance data retrieval efficiency. 

Through hands-on exercises and real-world scenarios, they will develop the skills necessary to handle large datasets efficiently and implement best practices for high-performance database management.

Rolle: Developer, Exam DP-420. Sie erstellen und konfigurieren eine Azure Cosmos DB, benutzen .NET SDK für das Verwalten von Ressourcen und Durchführen von Operationen, Kennen Datenabfragen/Queries und Datenmodellierung und Nutzen den Azure Resource Manager für Accounts und Ressourcen mit CLI oder JSON,

In unserem Seminar werden wir einen Blick auf die Künstliche Intelligenz (KI) werfen und ihre Anwendungsmöglichkeiten im Rechnungswesen zeigen.
Unsere Teilnehmer werden erfahren, wie KI das Rechnungswesen stark beeinflussen wird, indem sie manuelle Prozesse automatisiert, genaue Finanzprognosen ermöglicht und bei der Betrugserkennung hilft.
Durch Beispiele und Fallstudien werden unsere Teilnehmer sehen, wie KI in der Praxis angewendet werden kann.