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Professionelle seitenbasierte Berichte für den Microsoft SQL Server Reportings Services / Power BI erstellen

Professionelle seitenbasierte Berichte für den Microsoft SQL Server Reportings Services / Power BI erstellen

Auf der Basis Ihrer Six Sigma Green Belt-Kenntnisse und -Erfahrungen erlernen Sie die erweiterten Six Sigma Methoden, die für Six Sigma Black Belt-Projekte erforderlich sind. Sie kennen das gesamte Instrumentarium der statistischen Datenanalyse und erweitern Ihr Know how im Bereich Prozess- und Projektmanagement. Sie haben eine für ihr Unternehmen maßgeschneiderte Vorgehensweise zur Identifizierung und Auswahl geeigneter Six Sigma-Projekte entwickelt und können aufgrund Ihrer Kompetenz Six Sigma-Initiativen ihrer Organisation maßgeblich mitgestalten. Begleitend zu diesem Seminar kann die Zertifizierung zum Six Sigma Black Belt angestrebt werden (schriftliche Prüfung am letzten Seminartag + Umsetzung der Six Sigma Methoden in einem geeigneten Projekt).
Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Sicherstellen der Qualität - Quality Engineer

Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage, Testprojekte in OpenText ALM zu planen, verwalten und effizient zu analysieren. Zudem beherrschen Sie den Umgang mit OpenText UFT zur Erstellung automatisierter Testfälle - von der Skripterstellung bis zur Integration mit Testdaten und Objekterkennung. Sie verfügen über einen praxisorientierten Überblick über den gesamten Application Lifecycle Management-Prozess und können Ihre Testprozesse nachhaltig optimieren.

• Effiziente Datenbanksysteme implementieren
  : Unternehmen können interne Prozesse straffen und die Datenverwaltung effizienter gestalten, um bessere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und aktueller Daten zu treffen.
• Kostenreduktion
  : Durch die Optimierung von Datenbankprozessen können redundante Arbeitsabläufe eliminiert und somit Kosten gesenkt werden.
• Integration in die Microsoft 365-Umgebung
  : Profitieren Sie von der nahtlosen Integration von Access 365 in die gesamte Microsoft-Produktpalette, um die Zusammenarbeit zu verbessern und Daten leicht zugänglich zu machen.
• Förderung der Teamarbeit
  : Teams sind besser in der Lage, Daten gemeinsam zu nutzen und zu bearbeiten, was zu einer verbesserten Kommunikation und Produktivität führt.

• Effiziente Datenbanksysteme implementieren
  : Unternehmen können interne Prozesse straffen und die Datenverwaltung effizienter gestalten, um bessere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und aktueller Daten zu treffen.
• Kostenreduktion
  : Durch die Optimierung von Datenbankprozessen können redundante Arbeitsabläufe eliminiert und somit Kosten gesenkt werden.
• Integration in die Microsoft 365-Umgebung
  : Profitieren Sie von der nahtlosen Integration von Access 365 in die gesamte Microsoft-Produktpalette, um die Zusammenarbeit zu verbessern und Daten leicht zugänglich zu machen.
• Förderung der Teamarbeit
  : Teams sind besser in der Lage, Daten gemeinsam zu nutzen und zu bearbeiten, was zu einer verbesserten Kommunikation und Produktivität führt.

Gesetzliche Rahmenbedingungen und Anforderungen zur Einführung eines vereinfachten Energiemanagementsystems

TÜV NORD QM-Factory: Messsystemanalyse und statistische Prozessregelung gem. MSA-VDA 5/SPC

Tauchen Sie ein in die Welt der Zeitreihenanalyse und entdecken Sie, wie Sie mit Python datenbasierte Entscheidungen treffen können. Dieser Kurs bietet Ihnen eine Einführung in die Grundlagen, von der Verarbeitung bis zur Visualisierung von Zeitreihendaten, und hilft Ihnen, komplexe Muster und Trends in Ihren Daten aufzudecken.

Das zweitägige Seminar bietet einen umfassenden Einstieg in die Analyse und Visualisierung von Zeitreihen-Daten mithilfe von Python. Teilnehmer erlernen, wie sie Zeitreihen-Daten einlesen, bearbeiten und visualisieren können. Es werden klassische statistische Vorhersagemethoden wie Holt-Winters und ARIMA sowie moderne Deep-Learning-Ansätze wie LSTM und RNN behandelt. Neben der Vorhersage konzentriert sich der Kurs auch auf Anwendungen wie Klassifikation und Clustering von Zeitreihen-Daten. Zum Einsatz kommen gängige Python-Tools wie pandas, matplotlib, plotly und keras.

Der Kurs kombiniert Theorie und praktische Übungen, die an realen Beispielen erklärt werden. Am Ende sind die Teilnehmer in der Lage, sowohl einfache als auch komplexe Zeitreihenmodelle anzuwenden und die Konzepte in der Praxis umzusetzen. Die Schulung ist ideal für alle, die datengetriebene Entscheidungen treffen oder ihre Python-Kenntnisse erweitern möchten.

Access VBA-Programmierung: Einführung