Seminare zum Thema Kreativitätstechnik

Vertiefen Sie Ihre General Management-Kompetenzen mit dem General Management Plus Program: Durch die Kombination des WHU Management Essentials Programs mit dem Capability Program, das wir in Kooperation mit BOOKBRIDGE durchführen, bieten wir Ihnen die Möglichkeit, ein WHU Mini MBA Zertifikat mit 15 ECTS zu erhalten und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen in einem Social Entrepreneurship Projekt zu machen. Im Rahmen des „WHU Management Essentials Program“ erlernen Sie grundlegende General Management-Kenntnisse in den Bereichen Finanzen, Leadership, Strategie und unternehmerischem Denken und Handeln. Betreut durch BOOKBRIDGE, gründen Sie während des Capability Programs ein reales, vollkommen eigenständiges Social Business in einem asiatischen Schwellenland.

Während des Capability Programms entwickeln Sie sich nicht nur als Führungskraft weiter, sondern erzeugen außerdem soziale Wirkung. Das sogenannte Action-Learning-Programm fordert Sie heraus, echte Verantwortung als sozialer Unternehmer vor Ort (in Sri Lanka, Kambodscha oder der Mongolei) zu übernehmen. Als Teil eines vielschichtigen Teams entwickeln Sie ein greifbares soziales Unternehmen, um Chancen für die Arbeits- und Lebensbedigungen einer benachteiligten Gemeinschaft zu eröffnen. Während dieses Prozesses haben Sie die Gelegenheit, gemeinsam mit Ihrem Team Ihre persönlichen Fähigkeiten weiterzuentwickeln während Sie soziale Wirkung erzielen. Gleichzeitig erhalten Sie 9 ECTS-Punkte.

In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

8-tägiger Lehrgang gegliedert in 2 Teile

Die Bezirksregierung hat neue Vorgaben für die Durchführung von Weiterbildungen zur Fachkunde für Abfallbeauftragte erlassen hat. Um diesen Vorgaben gerecht zu werden und Ihnen die notwendige Fachkunde zu vermitteln, wird das Seminar nun über einen Zeitraum von acht Tagen anstelle wie bisher sieben Tagen stattfinden.

Dieses Seminar vermittelt in komprimierter Form die Fachkunden als Abfall-, Immissionsschutz- und Gewässerschutzbeauftragte und ist zugeschnitten auf Personen, die in einem Unternehmen oder als Externe die Funktionen der Immissionsschutz-, Abfall- und Gewässerschutzbeauftragten gemeinsam erfüllen sollen.

Die angehenden Abfall-, Immissionsschutz- und Gewässerschutzbeauftragten erhalten einen Überblick über das aktuelle Umweltrecht. Der Lehrgang trägt den zahlreichen Schnittstellen zwischen den einzelnen Umweltbereichen Rechnung. Wiederholungen werden zugunsten von mehr Effizienz vermieden und die Teilnehmenden sparen sowohl Seminar- und Reisekosten als auch Zeit im Vergleich zu separat gebuchten Veranstaltungen.

Teil 1 und 2 geht jeweils über vier Tage (Dienstag bis Freitag). Zwischen beiden Blöcken ist i.d.R. eine Woche Pause. Der Preis gilt für beide Teile zusammen.

Diese Veranstaltung kann auch modular gebucht werden. Sprechen Sie uns an.

Herbst 2025:
Teil 1: 04. - 07. November 2025
Teil 2: 18. - 21. November 2025 

Frühjar 2026:
Teil 1: 10. - 13. März 2026
Teil 2: 24. - 27. März 2026 

Sommer 2026:
Teil 1: 09. - 12. Juni 2026
Teil 2: 30. - 03. Juli 2026

Herbst 2026:
Teil 1: 03. - 06. November 2026
Teil 2: 10. - 13. November 2026

Lehrgangszeiten
Der erste Schulungstag beginnt um ca. 7:30 Uhr, der letzte Schulungstag endet ca. gegen 18/19:00 Uhr.

Themenschwerpunkte

Rechtliche Grundlagen

• Rechtliche Grundlagen im Abfallmanagement
• Aufgaben und Risiken eines betrieblichen Umweltbeauftragten
• Das Bundesimmissionsschutzgesetz und die hierzu erlassenen Rechtsordnungen
• Genehmigungen und ihre rechtlichen Rahmenbedingungen
• Durchführung des Genehmigungsverfahrens nach dem BImSchG und die Überwachung durch die Behörde
• Grundlagen europäischen und nationalen Wasserrechts
• Abwasserrechtliche Regelungen auf EU-, Bundes- und Landesebene

Betriebsbeauftragte für Abfall

• Rechtsgrundlagen des europäischen und nationalen Abfallrechts
• Das Kreislaufwirtschaftsgesetz mit seinen wesentlichen Inhalten und Begriffen
• Die Entsorgung von Abfällen unter Beachtung der Abfallhierarchie, der Überlassungs- und Andienungspflicht, der Abfallverzeichnis- und Nachweisverordnung
• Weitere Gesetze und Verordnungen im KrWG
• Verhältnis KrWG zum Bundesimmissionsschutzgesetz
• Rechtliche Grundlagen im Abfallmanagement
• Aufgaben und Risiken der betrieblichen Umweltbeauftragten
• Das Arbeitsrecht der Abfallbeauftragten
• Die Praxis der Betriebsbeauftragten für Abfall
• Bestellverfahren
• Organisatorische Stellung im Betrieb
• Verantwortlichkeiten
• Grundlagen der Abfallentsorgung

Betriebsbeauftragte für Gewässerschutz

• Das Wasserhaushaltsgesetz ? Neuerungen und Änderungen des WHG im Überblick, aktuelle Aktivitäten der Länder
• Die wichtigsten Änderungen und ihre konkreten Auswirkungen der Verordnung über Anlagen zum Umgang mit wassergefährdenden Stoffen (VAUwS) auf die Praxis
• Gewässerbelastungen, die von Unternehmen ausgehen können
• Umgang mit wassergefährdenden Stoffen
• Behördliche Zulassungsverfahren im Rahmen der Abwasserbeseitigung
• Genehmigungsverfahren bei Indirekteinleitern
• Aufgaben und Rechtsstellung von Gewässerschutzbeauftragten
• Gewässerschutzbeauftragte in der betrieblichen Praxis

Betriebsbeauftragte für Immissionsschutz

• Das Bundes-Immissionsschutzgesetz und die hierzu erlassenen Rechtsordnungen
• Überblick sonstiges Umweltrecht
• Genehmigungen und ihre rechtlichen Rahmenbedingungen
• Durchführung des Genehmigungsverfahrens nach dem BImSchG
• Immissionsschutzbeauftragte in der betrieblichen Praxis
• Umwelterhebliche Eigenschaften von Erzeugnissen einschließlich Verfahren zur Wiedergewinnung und Wiederverwertung
• Energieeinsparung, Nutzung entstehender Wärme in Anlagen, im Betrieb oder durch Dritte
• Chemische und physikalische Eigenschaften von Schadstoffen
• Grundlagen der technischen Akustik und Rechnen mit Pegeln/Ermittlung von Geräuschimmissionen im Freien und in Räumen
• Technische Anleitung zum Schutz gegen Lärm
• Beurteilung von Anlagengeräuschen
• Strategien und technische Lösungen zur Lärmminderung
• Demonstration von Lärmminderungsmaßnahmen
• Anforderungen nach TA Luft und BImSchV an die Luftreinhaltung von Anlagen
• Realisierung der Anforderungen durch die Anlagen und Verfahrenstechnik unter Berücksichtigung des Stands der Technik
• Grenzwerte und Richtwerte für Immissionen/Immissionsüberwachung für Gase, Stäube und Gerüche
• Nachweis der Immissionen und Emissionen von Anlagen durch Ausbreitungsrechnung und Messungen
• Vermeidung sowie ordnungsgemäße und schadlose Verwertung von Reststoffen und deren Beseitigung als Abfall
• Vorbeugender Brand- und Explosionsschutz

Das Seminar kann auch als Inhouse-Schulung durchgeführt werden. Gerne erstellen wir Ihnen bei Interesse ein Angebot.

Dieses einwöchige Data Science Bootcamp beginnt mit den grundlegenden Konzepten von Python für die Datenanalyse und vermittelt alle erforderlichen Kenntnisse, um am Ende Machine Learning Algorithmen mit scikit-learn zu programmieren. In diesem intensiven Seminar werden die Grundlagen eines Data Scientist erlernt.

Die Algorithmen werden theoretisch erklärt, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung der Datenanalyse und Algorithmen in Python liegt. Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig erste Datenanalysen durchzuführen, Machine Learning Algorithmen anzuwenden und die Ergebnisse zu interpretieren.

Besonderes Augenmerk wird auf das Paket pandas gelegt, da es in den Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Mining Anwendung findet. Die wichtigsten Schritte zur Datenaufbereitung werden geübt. Für die Erstellung von Plots und Grafiken wird das Paket seaborn verwendet, mit einer kurzen Einführung in matplotlib. Matplotlib bietet eine Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten für Plots, während seaborn komplexe Plots mit wenig Code erstellen kann. Es werden auch die Grundlagen von numpy vermittelt, um dieses wichtige Paket im Data Mining einsetzen zu können.

Nach einer Einführung in die Grundlagen von Python (Datenstrukturen, Schreiben eigener Funktionen) und einer Erläuterung von pandas für die Datenanalyse folgt der nächste Schritt zur Weiterbildung als Data Scientist: Die Erklärung von Machine Learning Algor...

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Die Systemische Train the Trainer Ausbildung in Berlin richtet sich an Menschen, die in professionellen Kontexten Trainings konzipieren, moderieren und durchführen möchten.

AbsolventInnen der Systemischen TrainerInnen-Ausbildung an der Coaching Akademie Berlin werden in die Lage versetzt, mit Klarheit, Kreativität und professioneller Sicherheit…

• ✓ maßgeschneiderte Trainings für Teams und Gruppen in Unternehmen zu entwickeln und wirksam durchzuführen – sei es für Change-Prozesse, Führungskräfteentwicklung oder Teamentwicklung.
• ✓ eigene Ideen, Werte und Herzensthemen in wirkungsvolle, praxisnahe Trainingskonzepte zu übersetzen – mit spürbarem Impact für Teilnehmende und Organisationen.
• ✓ bestehende Trainingsformate souverän zu adaptieren, zu verfeinern und zielgruppengerecht umzusetzen – ganz gleich, ob intern oder extern beauftragt.
• ✓ als ModeratorIn auch komplexe Gruppendynamiken sicher zu steuern – von Teamklausuren bis hin zu Großgruppenveranstaltungen und Events.
• ✓ als DozentIn mit Haltung, Struktur und Empathie zu begeistern – etwa in Bildungsinstitutionen, Unternehmen oder als selbstständige/r TrainerIn.

Kurz gesagt: Unsere AbsolventInnen verbinden systemische Kompetenz mit Präsenz, Tiefgang und methodischer Vielfalt – und sind damit bestens vorbereitet, Trainings mit nachhaltiger Wirkung zu gestalten.

Der dreitägige Data Science Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Python Modul pandas und seinem DataFrame, das als gängiges Data Science Paket in Python gilt. Zusätzlich werden die Pakete seaborn und matplotlib erläutert, die zur Generierung von Grafiken und Plots verwendet werden. Der Kurs gibt zudem einen Einblick in erste Machine Learning Algorithmen wie Entscheidungsbaum, K-Means Clustering/DBSCAN und Neuronales Netz mit dem Python Paket scikit-learn. Weitere Themen umfassen wichtige Datenstrukturen, das Berechnen von Statistiken, das Schreiben eigener Funktionen sowie das Einlesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten. Der Kurs beinhaltet außerdem eine Einführung in lineare Regression, den Train-Test-Split und Kreuzvalidierung.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data Scientist

Der Onlineredakteur setzt genau hier an: Er ist vielfältig in seiner Tätigkeit und sorgt dafür, dass er Online-Texte und Content jeglicher Art zielgruppengerecht aufbereitet. Der Onlineredakteur schreibt nicht nur für Onlinemedien, er erschafft und recherchiert auch eigenständig andere Contentformate wie Bilder, Audio und Video. Er sorgt also crossmedial dafür, dass veröffentlichte Beiträge in einem ansprechenden Gesamtpaket gestaltet und veröffentlicht werden. Gerade Videoformate sind momentan so gefragt wie noch nie und spielen vor allem in sozialen Netzwerken eine immer wachsende Rolle. Bei der Gestaltung von Contentformaten muss der Onlineredakteur vor allem die zielgruppengerechte Aufbereitung fokussieren und seine Zielgruppe genaustens kennen. Unterschiedliche Beitragsarten haben unterschiedliche Zielgruppen – diese gilt es für den Onlineredakteur zu verstehen und anzusprechen.

Die Fortbildung vermittelt ein klar strukturiertes, wissenschaftlich fundiertes und gleichzeitig sehr praxisnahes Beratungsmodell vermittelt: das Zürich-Mainzer Laufbahnberatungsmodell (ZML). Dieses Modell kombiniert psychologische Laufbahntheorien mit einer systematischen Schritt-für-Schritt-Struktur für den gesamten Beratungsprozess.

Was die Fortbildung besonders macht:

• Ein geschlossenes, erprobtes Gesamtkonzept statt einer Sammlung einzelner Methoden
• Rund 60 praxiserprobte Tools, die direkt im Beratungsgespräch eingesetzt werden können
• Hohes Maß an Praxisanteil: Übungen, Peer-Gruppen, Supervision, reale Fallarbeit
• Fokus auf individuelle Stärkenorientierung und ressourcenbasierte Beratung
• Starke Reflexion der eigenen Beraterrolle und Entwicklung eines persönlichen Beratungsprofils
• Qualitätssicherung durch ein professionelles Netzwerk (Netzwerk Laufbahnberatung ZML)
• Klare Struktur für die Umsetzung: von Auftragsklärung bis Begleitung in der Umsetzungsphase

Kurz: Die Fortbildung zeichnet sich durch Klarheit, Praxisnähe, Methodenvielfalt und ein gut handhabbares Beratungsmodell aus, das Berater:innen in die Lage versetzt, Klient:innen sicher, wirksam und individuell durch berufliche Orientierungsprozesse zu führen.