Seminare zum Thema Datenbanken

Zu den spezifischen Zielen für Unternehmen gehören:

• Verbesserung der Datenverwaltung: Das Seminar soll Unternehmen helfen, ihre Daten effizienter zu organisieren und zu verwalten. Dies umfasst Aspekte wie Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung und Datenaktualisierung.
• Steigerung der Analysefähigkeiten: Unternehmen sollen in der Lage sein, Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Das Seminar soll den Mitarbeitern helfen, Abfrage- und Analysetechniken zu erlernen und fortgeschrittene Analysemethoden anzuwenden.
• Optimierung der Geschäftsprozesse: Durch den Einsatz von Data-Warehouse-Technologien können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten. Das Seminar soll den Teilnehmern ermöglichen, die Vorteile von Data Warehousing für die Optimierung von Berichterstattung, Planung, Forecasting und anderen geschäftlichen Aktivitäten zu verstehen.
• Entscheidungsfindung unterstützen: Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, aufgrund fundierter Datenanalysen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Seminar soll den Teilnehmern helfen, Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und die Nutzung von Business Intelligence-Tools für eine bessere Entscheidungsfindung zu erlernen.

Dieser Kurs vermittelt IT-Sicherheitsexperten die Kenntnisse und Fähigkeiten, die zur Implementierung von Sicherheitskontrollen, zur Aufrechterhaltung der Sicherheitslage eines Unternehmens sowie zur Identifizierung und Behebung von Sicherheitslücken erforderlich sind. Dieser Kurs beinhaltet Sicherheit für Identität und Zugriff, Plattformschutz, Daten und Anwendungen sowie Sicherheitsvorgänge.

In diesem Kurs erfahren die Kursteilnehmer mehr über die Datentechnik in Bezug auf die Arbeit mit Batch- und Echtzeit-Analyselösungen unter Verwendung von Azure-Datenplattformtechnologien.
Sie beginnen mit Grundlagen der wichtigsten Computer- und Speichertechnologien, die zum Erstellen einer analytischen Lösung verwendet werden. Sie lernen die verschiedenen Erfassungstechniken kennen, die zum Laden von Daten mit der Apache Spark-Funktion in Azure Synapse Analytics oder Azure Databricks verwendet werden können, und erfahren, wie Sie mithilfe von Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines die Erfassung durchführen.
Die Teilnehmer lernen auch die verschiedenen Möglichkeiten kennen, Daten mit denselben Technologien zu transformieren, mit denen sie aufgenommen werden. Anschließend wird gezeigt, wie man ein Echtzeit-Analysesystem zur Erstellung von Echtzeit-Analyselösungen erstellt.

Dieses Seminar enthält folgende Schwerpunkte:
- Erkunden von Compute- und Speicheroptionen für Datentechnikworkloads in Azure
- Ausführen interaktiver Abfragen mithilfe serverloser SQL-Pools
- Durchführen der Datenuntersuchung und -transformation in Azure Databricks
- Erkunden, Transformieren und Laden von Daten im Data Warehouse mit Apache Spark
- Erfassen und Laden von Daten im Data Warehouse
- Transformieren von Daten mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Integrieren von Daten aus Notebooks mit Azure Data Factory oder Azure Synapse-Pipelines
- Unterstützen von Hybr

ISC2 CISSP Certified Information Systems Security Professional

Dieser Kurs behandelt Methoden und Praktiken zur Implementierung und Verwaltung von Datenanalyselösungen im Unternehmensmaßstab mit Microsoft Fabric.

• Schnellere Entscheidungsfindung
  : Pivot-Tabellen ermöglichen es Ihnen, komplexe Datensätze schnell zu analysieren, sodass Entscheidungen fundierter und schneller getroffen werden können.
• Weniger Abhängigkeit von der IT-Abteilung
  : Grundkenntnisse in Pivot-Tabellen können dazu führen, dass Fachbereiche weniger auf die IT-Abteilung angewiesen sind, um Berichte und Analysen zu erstellen.
• Marktfähige Fähigkeit
  : Die Fähigkeit, mit Pivot-Tabellen umgehen zu können, ist in vielen Berufen äußerst wertvoll und kann die Karrierechancen verbessern.
• Interdisziplinäre Anwendung
  : Von Finanzanalysten bis zu Marketingspezialisten, die Anwendungen für Pivot-Tabellen sind breit gefächert.
• Zeiteinsparung
  : Manuelle Datenanalyse kann zeitaufwendig sein. Pivot-Tabellen beschleunigen diesen Prozess erheblich, was zu einer effizienteren Nutzung der Arbeitszeit führt.
• Senkung der Fehlerquote
  : Durch die Automatisierung der Datenanalyse mit Pivot-Tabellen können menschliche Fehler minimiert werden.

• Schnellere Entscheidungsfindung
  : Pivot-Tabellen ermöglichen es Ihnen, komplexe Datensätze schnell zu analysieren, sodass Entscheidungen fundierter und schneller getroffen werden können.
• Weniger Abhängigkeit von der IT-Abteilung
  : Grundkenntnisse in Pivot-Tabellen können dazu führen, dass Fachbereiche weniger auf die IT-Abteilung angewiesen sind, um Berichte und Analysen zu erstellen.
• Marktfähige Fähigkeit
  : Die Fähigkeit, mit Pivot-Tabellen umgehen zu können, ist in vielen Berufen äußerst wertvoll und kann die Karrierechancen verbessern.
• Interdisziplinäre Anwendung
  : Von Finanzanalysten bis zu Marketingspezialisten, die Anwendungen für Pivot-Tabellen sind breit gefächert.
• Zeiteinsparung
  : Manuelle Datenanalyse kann zeitaufwendig sein. Pivot-Tabellen beschleunigen diesen Prozess erheblich, was zu einer effizienteren Nutzung der Arbeitszeit führt.
• Senkung der Fehlerquote
  : Durch die Automatisierung der Datenanalyse mit Pivot-Tabellen können menschliche Fehler minimiert werden.

Certified Data Centre Professional - CDCP® (exam included) - Course Language: English

Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um große Sprachmodelle (LLMs) gezielt auf individuelle Anwendungsfälle anzupassen. Sie lernen, wie Fine-Tuning effektiv durchgeführt wird - von der Auswahl geeigneter Modelle über die Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung. Besonderes Augenmerk liegt auf ressourcenschonenden Verfahren wie PEFT und LoRA, die auch ohne High-End-Hardware produktive Ergebnisse liefern.

Darüber hinaus verstehen die Teilnehmenden, wie sie RAG-Architekturen einsetzen, um externe Wissensquellen mit LLMs zu verknüpfen. Sie lernen, wie Dokumente vorbereitet, Vektorindizes erstellt und Retrieval-Pipelines aufgebaut werden. Die Kombination aus Fine-Tuning und RAG befähigt sie, LLMs so zu personalisieren, dass diese präzise, kontextrelevante und aktuelle Informationen liefern.

Ein weiteres Ziel ist es, den Teilnehmenden praxisrelevante Best Practices für die Evaluierung und den produktiven Einsatz von angepassten LLMs zu vermitteln. Sie werden in die Lage versetzt, eigene Projekte eigenständig zu planen und umzusetzen - sowohl in Cloud-Umgebungen als auch lokal. Nach dem Kurs sind sie in der Lage, Fine-Tuning- und RAG-Methoden sicher anzuwenden und daraus robuste, individuelle LLM-Anwendungen zu entwickeln.

Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um große Sprachmodelle (LLMs) gezielt auf individuelle Anwendungsfälle anzupassen. Sie lernen, wie Fine-Tuning effektiv durchgeführt wird - von der Auswahl geeigneter Modelle über die Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung. Besonderes Augenmerk liegt auf ressourcenschonenden Verfahren wie PEFT und LoRA, die auch ohne High-End-Hardware produktive Ergebnisse liefern.

Darüber hinaus verstehen die Teilnehmenden, wie sie RAG-Architekturen einsetzen, um externe Wissensquellen mit LLMs zu verknüpfen. Sie lernen, wie Dokumente vorbereitet, Vektorindizes erstellt und Retrieval-Pipelines aufgebaut werden. Die Kombination aus Fine-Tuning und RAG befähigt sie, LLMs so zu personalisieren, dass diese präzise, kontextrelevante und aktuelle Informationen liefern.

Ein weiteres Ziel ist es, den Teilnehmenden praxisrelevante Best Practices für die Evaluierung und den produktiven Einsatz von angepassten LLMs zu vermitteln. Sie werden in die Lage versetzt, eigene Projekte eigenständig zu planen und umzusetzen - sowohl in Cloud-Umgebungen als auch lokal. Nach dem Kurs sind sie in der Lage, Fine-Tuning- und RAG-Methoden sicher anzuwenden und daraus robuste, individuelle LLM-Anwendungen zu entwickeln.