.NET Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe
Lernformate der .NET SchulungenPräsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online
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Arcpy-Automatisierung - Effizientes GIS-Scripting und Datenmanagement
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
- GIS-Prozesse mit Python und Arcpy effizient automatisieren.
- Skripte erstellen, die Datenmanagement und Analysen beschleunigen.
- Wiederverwendbare Lösungen für Ihre spezifischen Arbeitsabläufe entwickeln.
Webinar
Arcpy-Automatisierung - Effizientes GIS-Scripting und Datenmanagement
- 25.02.2027- 26.02.2027
- online
- 1.713,60 €
- GIS-Prozesse mit Python und Arcpy effizient automatisieren.
- Skripte erstellen, die Datenmanagement und Analysen beschleunigen.
- Wiederverwendbare Lösungen für Ihre spezifischen Arbeitsabläufe entwickeln.
Effiziente Office-Automatisierung mit Python und Microsoft Office oder Libre Office
- 04.11.2026- 05.11.2026
- Frankfurt am Main
- 1.426,00 €
JavaScript für Java Programmierer
- 02.11.2026- 04.11.2026
- Bielefeld
- 1.545,00 €
- firmenintern
- Ort auf Anfrage
- auf Anfrage
Webinar
JavaScript - Webanwendungen testen mit Jasmine, Jest, Karma und Puppeteer
- 10.12.2026- 11.12.2026
- online
- 1.178,10 €
Webinar
PHP Aufbau – fortgeschrittene Techniken für moderne Webentwicklung - Online Schulung
- 12.11.2026- 13.11.2026
- online
- 927,00 €
Webinar
- 23.04.2027
- online
- 868,70 €
Webinar
Kotlin - Grundlagen der Programmierung
- 25.11.2026- 27.11.2026
- online
- 2.130,10 €
Sie erhalten in diesem Seminar eine fundierte Einführung in die Programmiersprache Kotlin. Dabei werden Kenntnisse aus anderen OOP-Sprachen vorausgesetzt, die Inhalte werden deshalb straff präsentiert. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, eine komplette Anwendung mit Kotlin zu implementieren.
Einführung R für Data Scientists
- 01.09.2027- 03.09.2027
- Köln
- 2.415,70 €
Sie können Daten visualisieren und vorverarbeiten sowie grundlegende statistische Verfahren in R anwenden. Darüber hinaus haben Sie die Modellbildung und die Erstellung und Bewertung von Prognosen praktisch erprobt. Damit können Sie die Einsatzmöglichkeiten von R für eigene Projekte besser einschätzen und die behandelten Beispiele auf vergleichbare Fragestellungen übertragen.
