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Das Hauptziel des Seminars ist die Vermittlung einer umfassenden Einführung in die Welt der Lambda-Ausdrücke. Es soll ein tiefergehendes Verständnis für Syntax, Struktur und Anwendungsbereiche geschaffen werden. Dabei liegt ein Fokus darauf, den Teilnehmern zu zeigen, wie sie Lambda-Ausdrücke in praktischen Programmiersituationen einsetzen können, von einfachen Skripten bis hin zu komplexen Anwendungen. Die Teilnehmer sollen lernen, höhere Funktionen wie map, filter und reduce in Kombination mit Lambda-Ausdrücken zu nutzen und damit ihre Code-Effizienz und -Qualität zu steigern.

Gleichzeitig werden Best Practices vermittelt, um sicherzustellen, dass die Verwendung von Lambda-Ausdrücken die Code-Lesbarkeit und -Wartbarkeit nicht negativ beeinflusst. Performance-Aspekte werden ebenfalls behandelt, um den Teilnehmern ein Gefühl dafür zu geben, wann der Einsatz von Lambda-Ausdrücken sinnvoll ist und wann nicht.

The goal of the 3-day training course in Data Science and Data Analytics  with KNIME is to equip participants with the knowledge and skills  needed to effectively use KNIME for data preparation, visualization,  modeling, and reporting. By the end of the course, participants should  be able to design and implement data workflows using KNIME, apply  machine learning techniques to solve analytical problems, and automate  and deploy workflows using KNIME Server. The course aims to provide a  comprehensive understanding of the concepts, techniques, and tools used  in Data Science and Data Analytics using KNIME.

The goal of the 3-day training course in Data Science and Data Analytics  with KNIME is to equip participants with the knowledge and skills  needed to effectively use KNIME for data preparation, visualization,  modeling, and reporting. By the end of the course, participants should  be able to design and implement data workflows using KNIME, apply  machine learning techniques to solve analytical problems, and automate  and deploy workflows using KNIME Server. The course aims to provide a  comprehensive understanding of the concepts, techniques, and tools used  in Data Science and Data Analytics using KNIME.

1-Tag Intensiv-Seminar

Abläufe effizienter gestalten, Analysen automatisieren und Prozesse nachhaltig verbessern

KI in der Instandhaltung

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zu einem wichtigen Werkzeug für die moderne Instandhaltung. Von intelligenten Assistenzsystemen über automatisierte Datenanalysen bis hin zu Predictive Maintenance eröffnen sich neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten, Wissen zu sichern und fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig stellt sich für viele Unternehmen die Frage, welche Anwendungen tatsächlich einen Mehrwert bieten und wie sich KI sinnvoll in den Instandhaltungsalltag integrieren lässt.

Das Seminar vermittelt einen praxisnahen Überblick über die aktuellen Einsatzmöglichkeiten von KI in der Instandhaltung. Sie lernen konkrete Anwendungsbeispiele kennen, bewerten Chancen und Grenzen der Technologie und entwickeln ein realistisches Verständnis dafür, wie KI zur Optimierung von Prozessen, zur Problemlösung und zur Unterstützung von Mitarbeitenden eingesetzt werden kann.

Dieses praxisorientierte Seminar vermittelt Ihnen nicht nur das technische Fundament von Deep Learning-Modellen (z. B. CNNs, Transformer, GANs) in den Frameworks TensorFlow und PyTorch, sondern zeigt zugleich, wie Sie diese Modelle im unternehmerischen Umfeld - von Datenaufbereitung über Infrastruktur-Design bis hin zur produktiven Inferenz - gezielt einsetzen. Sie lernen, Deep-Learning-Projekte ganzheitlich zu steuern: Auswahl der Architektur, Einsatz auf Edge oder Cloud, Monitoring & MLOps, sowie Skalierung und Nachhaltigkeit. Am Ende sind Sie in der Lage, erste eigene Modelle aufzubauen, zu evaluieren, zu optimieren und in Live-Systeme zu überführen.

Dieses praxisorientierte Seminar vermittelt Ihnen nicht nur das technische Fundament von Deep Learning-Modellen (z. B. CNNs, Transformer, GANs) in den Frameworks TensorFlow und PyTorch, sondern zeigt zugleich, wie Sie diese Modelle im unternehmerischen Umfeld - von Datenaufbereitung über Infrastruktur-Design bis hin zur produktiven Inferenz - gezielt einsetzen. Sie lernen, Deep-Learning-Projekte ganzheitlich zu steuern: Auswahl der Architektur, Einsatz auf Edge oder Cloud, Monitoring & MLOps, sowie Skalierung und Nachhaltigkeit. Am Ende sind Sie in der Lage, erste eigene Modelle aufzubauen, zu evaluieren, zu optimieren und in Live-Systeme zu überführen.

Steigende Marktanforderungen, zunehmender Wettbewerbsdruck und kürzere Lieferzeiten stellen Produktionsbetriebe vor große Herausforderungen. Wer Auftragsabwicklung, Materialflüsse und Kapazitäten effizient steuern will, benötigt aktuelles Wissen in Produktionsplanung und Fertigungssteuerung. Moderne ERP- und MES-Systeme ermöglichen es, Prozesse digital abzubilden, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Ressourcen optimal zu nutzen. Nur durch die gezielte Verbindung von Technologie, Lean- und Supply-Chain-Methoden, prozessorientiertem Denken, lassen sich Liefertreue, Durchlaufzeiten und Bestände (auch mit konventionellen Methoden) nachhaltig verbessern.

Die Fachausbildung vermittelt, softwareneutral, praxisnahes Know-how, um Produktions- und Logistikprozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette effizient zu gestalten. Sie
lernen, wie Sie Auftrags- und Terminplanung, Kapazitäts- und Materialwirtschaft nach Lean- und Supply-Chain-Prinzipien erfolgreich umsetzen.
Anhand von Beispielen und Tools aus der betrieblichen Praxis erfahren Sie, wie Sie ERP- und MES-Systeme, konventionell oder leitstandgestützt, professionell einsetzen, die Planungssicherheit erhöhen, Aufträge flexibel, terminsicher und kostenoptimiert managen können, incl. der Vermittlung des notwendigen betriebswirtschaftlichen Basiswissens in Theorie und Praxis.

Methodik und Unterlagen

Die Teilnehmer werden durch den Aufbau des Trainings und praktischer Workshop-Arbeit so...

Der erfolgreiche Abschluss wird mit einem Zertifikat des IEK bescheinigt. Die erworbene Qualifikation kann grundsätzlich bundesweit namentlich geführt und z.B. in selbstständiger Arbeit, eigener Praxis oder im Angestelltenverhältnis beruflich ausgeübt werden

Steigende Marktanforderungen, zunehmender Wettbewerbsdruck und kürzere Lieferzeiten stellen Produktionsbetriebe vor große Herausforderungen. Wer Auftragsabwicklung, Materialflüsse und Kapazitäten effizient steuern will, benötigt aktuelles Wissen in Produktionsplanung und Fertigungssteuerung. Moderne ERP- und MES-Systeme ermöglichen es, Prozesse digital abzubilden, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Ressourcen optimal zu nutzen. Nur durch die gezielte Verbindung von Technologie, Lean- und Supply-Chain-Methoden, prozessorientiertem Denken, lassen sich Liefertreue, Durchlaufzeiten und Bestände (auch mit konventionellen Methoden) nachhaltig verbessern.  Kundenzufriedenheit ist das Maß aller Dinge.

Die Fachausbildung vermittelt, softwareneutral, praxisnahes Know-how, um Produktions- und Logistikprozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette effizient zu gestalten. Sie lernen, wie Sie Auftrags- und Terminplanung, Kapazitäts- und Materialwirtschaft nach Lean- und Supply-Chain-Prinzipien erfolgreich umsetzen.
Anhand von Beispielen und Tools aus der betrieblichen Praxis erfahren Sie, wie Sie ERP- und MES-Systeme, konventionell oder leitstandgestützt, professionell einsetzen, die Planungssicherheit erhöhen, Aufträge flexibel, terminsicher und kostenoptimiert managen können, inkl. der Vermittlung des notwendigen betriebswirtschaftlichen Basiswissens in Theorie und Praxis.

Methodik und Unterlagen

Die Teilnehmer werden durch den Aufbau ...

Nach dem Seminar beherrschen Sie die Grundlagen des Test Driven Development und können den Red-Green-Refactor-Zyklus sicher anwenden. Sie sind in der Lage, professionelle Unit Tests mit JUnit 5 und Mockito zu erstellen, Test Doubles sinnvoll einzusetzen und Java-Anwendungen testbar zu entwickeln. Darüber hinaus verstehen Sie, wie TDD die Codequalität, Wartbarkeit und Architektur positiv beeinflusst und wie sich TDD erfolgreich in moderne Entwicklungsprozesse integrieren lässt.