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Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

die Komponenten eines Computernetzes zu identifizieren und ihre grundlegenden Merkmale zu beschreiben

das Modell der Host-to-Host-Kommunikation zu verstehen

Beschreiben Sie die Eigenschaften und Funktionen der Cisco IOS Software

Beschreiben Sie LANs und die Rolle von Switches in LANs

Beschreiben Sie Ethernet als Netzzugangsschicht des Übertragungskontrollprotokolls und des Internetprotokolls (TCP/IP) und beschreiben Sie die Funktionsweise von Switches

Installieren Sie einen Switch und führen Sie die Erstkonfiguration durch

Beschreiben Sie die TCP/IP-Internetschicht, IPv4, sein Adressierungsschema und Subnetting

Beschreiben Sie die TCP/IP-Transportschicht und die Anwendungsschicht

Die Funktionen des Routings erkunden

Implementierung der Grundkonfiguration eines Cisco-Routers

Erläuterung der Host-to-Host-Kommunikation über Switches und Router

Erkennen und Lösen allgemeiner Probleme in vermittelten Netzen und allgemeiner Probleme im Zusammenhang mit der IPv4-Adressierung

Beschreibung der wichtigsten IPv6-Funktionen und -Adressen sowie Konfiguration und Überprüfung der grundlegenden IPv6-Konnektivität

Beschreiben Sie die Funktionsweise, die Vorteile und die Grenzen des statischen Routings

Beschreiben, Implementieren und Überprüfen von virtuellen lokalen Netzwerken (VLANs) und Trunks

die Anwendung und Konfiguration von Inter-VLAN-Routing zu beschre...

Nach der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie in der Lage sein:

Beschreiben Sie die DevOps-Philosophie und -Praktiken und wie sie sich auf reale Herausforderungen anwenden lassen

Erläuterung der Container-basierten Architekturen und der von Docker zur Verfügung gestellten Werkzeuge

Beschreiben Sie die Paketierung von Anwendungen in Containern und beginnen Sie mit der Erstellung sicherer Container-Images.

Nutzung von Container-Netzwerken und Bereitstellung einer dreistufigen Netzwerkanwendung

Erläuterung der Konzepte von Configuration Item (CI) Pipelines und der zur Verfügung stehenden Werkzeuge

Implementierung einer grundlegenden Pipeline mit Gitlab CI zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen

Implementierung automatisierter Build-Tests und Validierung

Beschreiben Sie die DevOps-Prinzipien für die Infrastruktur

Implementierung von On-Demand-Testumgebungen und Erläuterung, wie sie in eine bestehende Pipeline integriert werden können

Implementierung von Werkzeugen für die Erfassung von Metriken und Protokollen, Analyse und Warnmeldungen

die Vorteile der Überwachung des Anwendungszustands, der Telemetrie und des Chaos-Engineering im Zusammenhang mit der Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Ökosystems zu beschreiben

Beschreiben Sie, wie Sie sichere DevOps-Workflows implementieren, indem Sie sensible Daten sicher handhaben und Anwendungen...

Nach der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie in der Lage sein:

Konzepte und Strategien der Informationssicherheit innerhalb des Netzes zu beschreiben

Beschreibung von Sicherheitslücken im Übertragungsprotokoll/Internetprotokoll (TCP/IP) und wie diese für Angriffe auf Netzwerke und Hosts genutzt werden können

Beschreiben Sie netzwerkanwendungsbasierte Angriffe

Beschreiben, wie verschiedene Netzsicherheitstechnologien zusammenarbeiten, um Angriffe abzuwehren

Implementierung der Zugriffskontrolle auf der Cisco Secure Firewall Adaptive Security Appliance (ASA)

Bereitstellung der Grundkonfigurationen von Cisco Secure Firewall Threat Defense

Einsatz von Cisco Secure Firewall Threat Defense IPS, Malware- und Fire-Richtlinien

Bereitstellung der Grundkonfigurationen von Cisco Secure Email Gateway

Bereitstellung von Cisco Secure Email Gateway-Richtlinienkonfigurationen

Beschreiben und Implementieren grundlegender Sicherheitsmerkmale und -funktionen für Webinhalte, die von Cisco Secure Web Appliance bereitgestellt werden

Beschreiben Sie verschiedene Angriffstechniken gegen die Endpunkte

Beschreiben Sie die Sicherheitsfunktionen von Cisco Umbrella® , die Bereitstellungsmodelle, die Richtlinienverwaltung und die Investigate-Konsole.

Grundlegendes Verständnis der Endpunktsicherheit und Vertrautheit mit gängigen Endpunktsicherheitstechnologien

Beschreiben Sie die A...

Nach der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie in der Lage sein:

• Nutzen Sie die Tools und APIs zur Automatisierung von Rechenzentren mit Cisco ACI.
• Demonstration von Arbeitsabläufen (Konfiguration, Überprüfung, Zustandsprüfung, Überwachung) mit Python, Ansible und Postman.
• Nutzen Sie die verschiedenen Modelle und APIs der Cisco Nexus OS-Plattform, um Tag-0-Operationen durchzuführen, Fehlerbehebungsmethoden mit benutzerdefinierten Tools zu verbessern, die CLI mit Skripten zu erweitern und verschiedene Workflows mit Ansible und Python zu integrieren.
• Beschreiben Sie den Paradigmenwechsel der modellgesteuerten Telemetrie und verstehen Sie die Bausteine einer funktionierenden Lösung.
• Beschreiben Sie, wie die Cisco Data Center Compute-Lösungen mithilfe von API-zentrierten Tools verwaltet und automatisiert werden können, indem Sie das Python SDK, PowerTool und Ansible-Module verwenden, um verschiedene Workflows auf Cisco UCS, Cisco IMC, Cisco UCS Manager, Cisco UCS Director und Cisco Intersight zu implementieren.

• Beschreiben Sie die architektonischen Merkmale und Muster, die die Wartbarkeit und Funktionsfähigkeit von Anwendungen verbessern.
• Erkennen der Schritte zur Entwicklung und Erstellung einer ChatOps-Anwendung
• Implementierung robuster REST-API-Integrationen (Representational State Transfer) mit Netzwerkfehlerbehandlung, Paginierung und Fehlerflusskontrolle
• Beschreiben Sie die notwendigen Schritte für Anwendungen und deren Benutzer- und Systemdaten
• Identifizierung allgemeiner Aufgaben im automatisierten Anwendungsfreigabeprozess
• Beschreiben Sie bewährte Verfahren für die Anwendungsbereitstellung
• Methoden für den Entwurf verteilter Systeme zu beschreiben
• Beschreiben Sie die Konzepte des Infrastrukturkonfigurationsmanagements und der Geräteautomatisierung
• Verwendung von YANG-Datenmodellen (Yet Another Next Generation) zur Beschreibung von Netzkonfigurationen und Telemetrie
• Vergleich verschiedener relationaler und nicht-relationaler Datenbanktypen und Auswahl des geeigneten Typs auf der Grundlage der Anforderungen

Rechtssicherheit, Compliance und Datenschutz für KI-Projekte nach AI Act und DSGVO
 

Künstliche Intelligenz gilt als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien. Laut einer Bitkom-Studie setzt bereits knapp jedes sechste Unternehmen KI ein. Gleichzeitig bringt die Einführung von KI ganz neue Fragestellungen in den Bereichen Recht und Datenschutz mit sich: Mit welchen Daten dürfen KI-Sprachmodelle trainiert werden? Wer ist der Urheber KI-generierter Bilder? Und wer haftet, wenn die KI versagt? Antworten auf diese komplexen Fragestellungen finden sich in Vorschriften wie dem AI Act und der DSGVO, die bei KI-Projekten zwingend zu beachten sind. Zu den rechtlichen Risiken zählen neben Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen auch Haftungsfragen bei fehlerhaften KI-Resultaten.

Dieser Zertifikatslehrgang schult Sie zum KI-Compliance Beauftragten weiter – eine Funktion, die aufgrund der steigenden Komplexität in immer mehr Unternehmen eingeführt wird und für die Einhaltung rechtlicher Vorschriften bei KI-Projekten verantwortlich ist. Sie lernen, wie Sie gesetzliche und ethische Anforderungen erfüllen, potenzielle Risiken bewerten und verringern sowie Mitarbeitende für den KI-Einsatz sensibilisieren. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass KI-Projekte sicher, rechtskonform und ethisch verantwortungsvoll umgesetzt werden.