Lean Management Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Data-based decisions are a decisive factor for the future viability and competitiveness of companies. The demand for experts who can effectively process and analyze data is high. In this certified online training course, you will learn how to aggregate, evaluate and visualize extensive and complex data sets with Python and derive predictions from them. You will learn all the steps of the data analysis process and qualify for a career as a data analyst. This online course is designed so that you can learn flexibly and at your own pace. You can expect videos, interactive graphics, texts and lots of practical exercises with extensive data sets and coding tasks. Experienced data analysts are on hand as mentors to answer your questions.

TypeScript für Fortgeschrittene

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 Al...

Das Seminar Access VBA Programmierung wird es Ihnen erleichtern, differenzierte und komplexe Probleme der Programmierung zu lösen und Ihrer Datenbankanwendung Professionalität zu verleihen. Das ...

Das Seminar Access VBA Programmierung wird es Ihnen erleichtern, differenzierte und komplexe Probleme der Programmierung zu lösen und Ihrer Datenbankanwendung Professionalität zu verleihen. Das ...

In den letzten Jahren haben sich eine ganze Reihe von Ideen zu Software-Architekturen von Systemen entwickelt. Diese beinhalten Hexagonale, Onion und DCI (Data, Content, Integration) als prominente Beispiele von Software-Architekturen.
Obwohl sich diese Architekturen im Detail unterscheiden, sind sie sich sehr ähnlich. Sie verfolgen alle das gleiche Ziel, nämlich die Trennung der Zuständigkeiten (separation of concerns).
Sie alle erreichen diese Trennung durch die Unterteilung der Software in Schichten.
Gemeinsam erlernen und erarbeiten wir in diesem Seminar die Konzepte und Prinzipien hinter Clean Architectureund die Regeln, um diese Clean Software Architektur Patterns einsetzen zu können.
Durch die Realisierung einer Clean Architecture können die wesentlchen  Vorteile wie z.B. Wartbarkeit, Skalierbarkeit und gute Testbarkeit der Software erlangt werden.

Die umfangreichste Veränderung seit Java 9 ist Jigsaw, das Java um Module als neues Sprachfeature erweitert. Damit verändert sich auch grundlegende Struktur der Java-Plattform. Darüber hinaus sind einige Vorteile der neueren Java Version zum Beispiel der bessere Gebrauch des Speichers, höhere Leistung, bessere Nutzung der Hardware, besserer Dokumentation usw. In diesem Seminar lernen Sie die Neuerungen von Java 9 und den Einsatz von Jigsaw kennen und anwenden. Darüber hinaus erfahren Sie die Neuerungen Java 10 und Java 11.

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.

E-Training: QM-Tools für die Praxis

Noch vor einigen Jahren war Künstliche Intelligenz nur etwas für Forschungszentren und Universitäten. Inzwischen hat dieses Thema allerdings nahezu alle Bereiche unseres Lebens durchdrungen, so auch den Einkauf. Somit stellt sich die Frage, wie KI im Einkauf genutzt werden kann und welche Lösungen es dafür gibt.

In unserem Online-Seminar sollen diese Lösungen vorgestellt und diskutiert werden. Neben praktischen Tipps und Vorlagen wird den Teilnehmenden auch ein Tool zur Priorisierung der verschiedenen KI-Ansätze an die Hand gegeben.