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Mit unserem Produktmanagement Training LATERALES FÜHREN FÜR PRODUKTMANAGER aktivierst Du Deine eigene Organisation für den Produkt-Markterfolg

Kernthemen: Bedeutung lateraler Führung im Produktmanagement-Rollenmodell verstehen. Für Konflikterkennung und konstruktive Konfliktgesprächsführung sensibilisieren. Management-Entscheidungen schnell und effektiv herbeiführen. Machtinventar des Produktmanagers kennen und ausbauen. Aktive Kommunikationsgestaltung umsetzen. Commitment der Stakeholder erzeugen. 

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IBM watsonx.ai: Rapid Machine Learning Model Development and Deployment with AutoAI aims to familiarize data science and analytics professionals with the fundamentals of the IBM watsonx.ai AutoAI tool. This course walks users through creating IBM Cloud projects, building, and evaluating AutoAI experiments for various supervised machine learning and time series use cases, and finally, learners leverage Chat in the Prompt Lab for further analysis of the use case.

The course guides participants through AutoAI features, from model development to deployment, using a no-code approach for:

• Classification models
• Text classification models
• Regression models
• Time series models
• Hyperparameter tuning
• Model explainability
• Data imputation
• Model evaluation
• Model testing
• Deployment

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Learn to work with the Hardware Configuration Definition (HCD) function for z/OS, and to plan and initiate dynamic reconfiguration of your zSeries hardware environment. Learn to use the HCD dialogs of z/OS to create an Input/Output (I/O) configuration and dynamically alter the I/O configuration. Learn about the creation of an I/O Configuration Dataset (IOCDS) and various reports that HCD can build. Use a z/OS system to reinforce lecture topics and to practice working with the HCD dialogs. Hands-on lab projects may be done in teams depending on the number of attendees and location.

In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie mit MLflow Ihre Machine-Learning-Prozesse effizient, reproduzierbar und teamorientiert steuern. Sie erfahren, wie Sie Modelle strukturiert versionieren, Experimente transparent dokumentieren und den gesamten ML-Lifecycle professionell managen – für mehr Kontrolle und Erfolg in Ihren ML-Projekten.