Erfolgskontrolle Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

 Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Data-Mining-Projekte von Anfang bis Ende plant und durchführt, einschließlich der Identifizierung von Geschäftszielen, der Datenexploration, der Modellbildung und -bewertung sowie der Integration der Ergebnisse in den betrieblichen Arbeitsablauf. Ziel ist es, den Teilnehmern das erforderliche Know-how zu vermitteln, um effektive Data-Mining-Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen zu gewinnen. Das langfristige Ziel ist es, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern, den Wert der Unternehmensdaten zu maximieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Sie lernen den kompletten Workflow des Machine Learnings mit der Deep-Learning Bibliothek Keras kennen. Angefangen von der Datenaufbereitung, über die Auswahl und das Anlernen der Modelle, bis hin zum Einsatz der trainierten Modelle zur Klassifikation und Prognose. Sie können Bild-, Text- und numerische Daten für Training und Schätzung vorbereiten. Sie kennen die konzeptuellen Grundlagen des Anlernens, die Verfahren zur Qualitätssicherung im Anlernprozess und die Varianten neuronaler Netze. Dazu gehören konvolutationale Netze (CNN) zur Verarbeitung von Bilddaten genauso wie rekurrente Netze (RNN) zur Verarbeitung von Text- und Zeitreihendaten. Die Konzepte werden anhand von Folien erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt und eingeübt. Eine Vielzahl praktischer Übungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es, die verschiedenen Lernszenarien selbstständig umzusetzen. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten und Optionen des Einsatzes neuronaler Netze zu prüfen, Modelle zielsicher auszuwählen und zu trainieren und Klassifizierer erfolgreich einzusetzen.

Overview

This classroom course of two days explains how to balance the workload on the IBM i system to ensure optimum performance. Specifically, this course explains how to manage workloads, measure system performance, and tune the operating system to meet processing requirements. Hands-on exercises give you the opportunity to use the system functions that are available for controlling workload and tuning system performance. Evaluation criteria presented in this course are based on the latest information available from IBM development labs.

Overview

IBM FlashSystem V9000 is a comprehensive all-flash enterprise storage solution that delivers the full capabilities of IBM FlashCore technology. FlashSystem V9000 offers a rich set of storage virtualization features designed to improve efficiency, management, scalability and flexibility for any storage environments. FlashSystem V9000 delivers industry-leading value to enterprises along three dimensions: Scalable Performance, Enduring Economics, and Agile Integration.

This course focuses on the planning and implementation tasks associated with integrating the FlashSystem V9000 into the storage area network, and facilitate storage application data access independence from storage management functions and requirements.

It also explains how to:

 

• Centralize storage provisioning to host servers from common storage pools using internal storage and SAN attached external heterogeneous storage.
• Improve storage utilization effectiveness using Thin Provisioning and Real-Time Compression
• Implement storage tiering and optimization of flash, enterprise or nealine systems usage with Easy Tier.
• Facilitate the coexistence and migration of data from non-virtualization to the virtualized environment.
• Utilize network-level storage subsystem-independent data replication services to satisfy backup and disaster recovery requirements.

Gestalten Sie die Einarbeitungsphase für neue MitarbeiterInnen (auch im Home Office) optimal!

Unternehmen investieren viel, um MitarbeiterInnen für ihr Unternehmen zu gewinnen. Vor der Einstellung gibt es Aufmerksamkeit ohne Ende, aber nachdem der Vertrag unterzeichnet ist, wendet sich das Blatt oftmals. Damit ist der Grundstock für hohe Mitarbeiterfluktuation automatisch gelegt.
Mit einem strukturierten und gut geplanten Onboarding-Prozess schaffen die Unternehmen es, ihre neuen MitarbeiterInnen schnell an Bord zu holen und deren Potentiale und Ideen optimal zu nutzen:

• Onboarding als Retention-Maßnahme verstehen
• Die einzelnen Phasen des Onboarding-Prozesses professionell gestalten
• Mit strategischer Einarbeitung zu rascheren Ergebnissen kommen
• Ungewollte MitarbeiterInnen-Fluktuation vermeiden und Bindungsenergien erhöhen

Dieses Seminar führen wir mit unserem österreichischem Partner ÖPWZ durch.

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN).

Overview

This course offers data engineers more experience with watsonx.data 2.0.2. You will gain knowledge in the areas such as infrastructure management, data management, running SQL statements by using watsonx.data console (user interface). You gain skills in access control, ingesting data, creating schemas, running queries that combines data from multiple data sources, and rolling back a table to previous point in time.

This course equips professionals in the following areas of cloud security:

• Fundamental cloud security concepts including IAM, encryption, key management, and password management
• The shared security responsibility models, features, and control evaluation of cloud service providers
• Security management of the cloud platform (PaaS), infrastructure (IaaS), and software (SaaS) platforms
• Cloud data security
• Cloud operation security, i.e., monitoring the security of the cloud
• Cloud penetration testing, its scope, and legal permissions
• Incident detection and response in cloud environment
• Cloud forensics and challenges
• Disaster recovery and business continuity for cloud environments
• Vendor specific Cloud standards, compliance, policies, and legal issues

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Scikit-learn effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Machine Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, entwickeln, integrieren und optimieren, um die vielfältigen Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen.

Ziel dieser Schulung ist es, Ihnen umfassendes Wissen und praktische Fähigkeiten zur effizienten Gestaltung von Marketing- und Vertriebsprozessen durch Automatisierung zu vermitteln. Sie ler nen, strategische Entscheidungen auf Basis tiefgehender Analysen zu treffen und so Ihre Marke tingziele effektiver zu erreichen.