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02-22 - Die 5S-Methode in der praktischen Anwendung Die japanische Methode für Sauberkeit, Ordnung und Sicherheit (SOS)

In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...

Nach dem Seminar können Sie:

• Effizient mit fortgeschrittenen C#-Features arbeiten, darunter asynchrone Programmierung, LINQ und Delegates.
• Design Patterns anwenden, um robuste und wartbare Software zu entwickeln.
• Die Leistung von Anwendungen analysieren und optimieren.
• Komplexe Softwareprojekte strukturieren und erfolgreich umsetzen.

Trainiert werden bewusst nicht nur Rechenfertigkeiten oder das Lösen von vorgegebenen Aufgaben in Algebra. Dies bildet lediglich den Ausgangspunkt für dieses Seminar, denn der Schwerpunkt liegt neben dem Verstehen auf der tatsächlichen Anwendung Ihrer eigenen mathematischen Grundlagenkompetenzen.



Da die Praxisnähe, die gedankliche Freiheit des Einzelnen und dazu das gestalterische Potenzial der Mathematik im Fokus steht, werden Sie im Laufe des Seminars (unter Anleitung) spielerisch Aufgaben erfinden und dabei Ihrer Kreativität freien Lauf lassen können. Dabei erfahren Sie, dass die Mathematik nicht nur abstrakt ist, sondern primär die reale Welt veranschaulicht und definiert.

Dieses spezielle Seminar richtet sich an Software-Architekten und Projektleiter im Java-EE/Jakarta-EE-Umfeld. Gleichermaßen ist es auch für erfahrene Java-EE-Entwickler geeignet, die sich einen kompakten Überblick über eine state of the art Java-EE-Architektur verschaffen möchten.

An Introduction to Power BI with Excel

Die Teilnehmer kennen die Philosophie hinter Refactoring sowie die allgemeinen Vorgehensweisen. Sie haben viele Refactorings kennengelernt und an verschiedenen Beispielen geübt. Sie sind somit in der Lage, flexibel auf Änderungen der Ziele, der Anforderungen oder des Umfeldes zu reagieren. Nach der Schulung können die Teilnehmer höherwertige Software schreiben.

Sie können nach diesem Seminar moderne Webarchitekturen in ASP.NET Core fundiert beurteilen, vergleichen und in der Praxis anwenden. Sie beherrschen den Aufbau einer Anwendung nach Clean Architecture, kennen die Unterschiede zwischen Layered, Onion und Microservices und wissen, wie Sie fachliche und technische Komponenten sauber trennen, entkoppeln und testbar gestalten.

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...

Das Ziel dieses Seminars ist es, den Teilnehmenden fundierte Kenntnisse in der 3D-Modellierung mit Blender für den 3D-Druck zu vermitteln. Im Laufe des Seminars werden die Teilnehmenden mit den grundlegenden und fortgeschrittenen Funktionen von Blender vertraut gemacht und lernen, wie sie Modelle für den 3D-Druck korrekt vorbereiten und optimieren. Am Ende des Seminars werden die Teilnehmenden in der Lage sein, eigene 3D-Modelle zu entwerfen, diese für den Druck zu optimieren und in ein geeignetes Format für 3D-Drucker zu exportieren.