Seminare zum Thema Programmiersprachen

Ziel deser dieser Schulung ist es, den Teilnehmern ein tiefgehendes Verständnis für fortgeschrittene Tableau-Techniken zu vermitteln. Vom datenbankübergreifenden Join bis 
zur Erstellung komplexer Dashboards auf Tableau Server - Sie werden in der Lage sein, Datensilos aufzubrechen und anspruchsvolle Analyseanforderungen mühelos zu bewältigen.

Teilnehmer werden lernen, wie man effektiv Join- und Union-Operationen durchführt, Datenbankfilter nutzt und komplexe Berechnungen mit Strings und Datumswerten durchführt. Zusätzlich werden Themen wie LOD-Ausdrücke, fortgeschrittene Tabellenberechnungen und Parameteranwendungen ausführlich behandelt. Durch den Blick fürs Gesamte und der Fähigkeit auch kompexe Dashboards zu erstellen, fällt es den Teilnehmern nach dem Seminar einfach auch die Stakeholder im Unternehmen mitzureissen und für Tableau zu begeistern - somit steht der Datendriven Company nichts mehr im Weg.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Microsoft VBA

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, SonarLint und SonarQube effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Codeanalyse- und Qualitätsmanagement-Lösungen zu entwickeln, die Codequalität zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, SonarLint und SonarQube effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Codeanalyse- und Qualitätsmanagement-Lösungen zu entwickeln, die Codequalität zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.

Der Einsatz von Machine Learning gewinnt in nahezu allen Branchen an Bedeutung - von der Prozessoptimierung bis hin zur datenbasierten Entscheidungsfindung. Dieses Seminar bietet Ihnen einen fundierten Einstieg in das Thema Machine Learning mit Python und vermittelt praxisnah die wichtigsten Konzepte, Methoden und Algorithmen.
In drei Tagen vertiefen Sie Ihre vorhandenen Python-Kenntnisse und lernen den professionellen Umgang mit großen Datenmengen. Darauf aufbauend beschäftigen Sie sich mit Datenaufbereitung, Visualisierung sowie den zentralen Verfahren des Supervised und Unsupervised Learning inklusive der Anwendung gängiger Algorithmen wie k-Nearest Neighbors (kNN), Entscheidungsbäumen oder k-Means-Clustering.

Die Schulung findet wahlweise als Live Online Training oder in Präsenz statt und ist praxisorientiert aufgebaut: Sie wenden das Gelernte direkt anhand konkreter Use Cases an.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Machine-Learning-Modelle mit Python zu erstellen, Daten gezielt zu analysieren und erste eigene Projekte umzusetzen - eine wertvolle Kompetenz für datengetriebenes Arbeiten in Ihrem Fachbereich.

Warum sollten Sie dieses Seminar besuchen?

Sie entwickeln Firmware für Microcontroller und stoßen bei komplexeren Systemen an die Grenzen von Bare-Metal-Programmierung? Sie möchten Ihre Projekte zuverlässig, effizient und skalierbar gestalten und suchen einen praxisnahen Einstieg in Echtzeitbetriebssysteme (RTOS)? Dann ist dieses Seminar genau richtig für Sie.

Mit RTOS-basierten Systemen erhöhen Sie die Zuverlässigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit Ihrer Produkte. Ihr Team lernt, Timing, Nebenläufigkeit und CPU-Last-Probleme früh zu erkennen und im RTOS-Kontext gezielt zu lösen, wodurch Entwicklungsaufwand und Fehlerquellen deutlich reduziert werden. Gleichzeitig steigern Sie die Innovationskraft Ihrer Abteilung: Neue Funktionen lassen sich einfacher integrieren, ohne, dass die Verständlichkeit des Codes leidet und langfristig senken Sie Kosten durch weniger Nacharbeit. 

Was lernen Sie konkret?

Nach dem Seminar können Sie RTOS-basierte Firmware sicher entwickeln, verstehen was Scheduler, Tasks, Prioritäten und Kontextwechsel sind und wissen, wie Sie RTOS-spezifische Probleme erkennen und beheben können.

Sie üben die Umsetzung direkt anhand eines praktischen Projekts: ein "Wohnmobil-Monitoring-System". 

Dabei lernen Sie:

Tasks zu erstellen und zu koordinieren (Temperaturmessung, Logging, Displayausgabe)

Nebenläufigk...

Overview

IBM Spectrum Protect is an enterprise data protection solution designed to help you streamline your data protection processing, reduce the cost of storage, and provide the flexibility and security to meet any service level agreement. IBM Spectrum Protect optimizes storage utilization by using incremental forever as well as block-level backup and replication, policy-based data management, and an intuitive interface, the Operations Center.

 

In this course, you learn how the use of two or more Spectrum Protect servers provides more options for data movement in the environment, like replication to multiple targets. You also use IBM Cloud Object Storage to create a storage pool for backups and long-term retention. The bulk of the administrative tasks are performed using the Operations Center and Command Builder which provides a command line interface for all servers configured in the Operations Center. This course also includes scripting, performance tuning, protecting, and recovering the database and storage pools, and an introduction to IBM Spectrum Protect Plus.

 

The hands-on exercises are performed on three different IBM Spectrum Protect servers, two on Windows, and one on Linux, with additional systems added to provide the IBM Cloud Object Storage environment.

 

This course is the second in a two-course series. It is for Spectrum Protect administrators who are familiar with the daily management tasks o...

Overview

IBM Storage Protect is an enterprise data protection solution designed to help you streamline your data protection processing, reduce the cost of storage, and provide the flexibility and security to meet any service level agreement. IBM Storage Protect optimizes storage utilization by using incremental forever as well as block-level backup and replication, policy-based data management, and an intuitive interface, the Operations Center.

 

In this course, you learn how the use of two or more Storage Protect servers provides more options for data movement in the environment, like replication to multiple targets. You also use IBM Cloud Object Storage to create a storage pool for backups and long-term retention. The bulk of the administrative tasks are performed using the Operations Center and Command Builder which provides a command line interface for all servers configured in the Operations Center. This course also includes scripting, performance tuning, protecting, and recovering the database and storage pools, and an introduction to IBM Storage Protect Plus.

 

The hands-on exercises are performed on three different IBM Storage Protect servers, two on Windows, and one on Linux, with additional systems added to provide the IBM Cloud Object Storage environment.

 

This course is the second in a two-course series. It is for Storage Protect administrators who are familiar with the daily management tasks on a si...

Overview

IBM Storage Protect is an enterprise data protection solution designed to help you streamline your data protection processing, reduce the cost of storage, and provide the flexibility and security to meet any service level agreement. IBM Storage Protect optimizes storage utilization by using incremental forever as well as block-level backup and replication, policy-based data management, and an intuitive interface, the Operations Center.

 

In this course, you learn how the use of two or more Storage Protect servers provides more options for data movement in the environment, like replication to multiple targets. You also use IBM Cloud Object Storage to create a storage pool for backups and long-term retention. The bulk of the administrative tasks are performed using the Operations Center and Command Builder which provides a command line interface for all servers configured in the Operations Center. This course also includes scripting, performance tuning, protecting, and recovering the database and storage pools, and an introduction to IBM Storage Protect Plus.

 

The hands-on exercises are performed on three different IBM Storage Protect servers, two on Windows, and one on Linux, with additional systems added to provide the IBM Cloud Object Storage environment.

 

This course is the second in a two-course series. It is for Storage Protect administrators who are familiar with the daily management tasks on a si...

Moderne Webanwendungen müssen heute nicht nur funktional, sondern auch performant und benutzer:innenfreundlich sein - und das möglichst ohne zusätzliche Frameworks.  

In diesem dreitägigen Seminar vertiefen Sie Ihre JavaScript-Kenntnisse und lernen, wie Sie mit Vanilla JavaScript komplexe, dynamische Anwendungen direkt im Browser umsetzen. Sie arbeiten mit aktuellen Sprachfeatures wie Closures, Promises, Arrow Functions und dem Prototype-Konzept. Weitere Schwerpunkte sind die DOM-Manipulation, asynchrone Programmierung, Client-Server-Kommunikation über RESTful APIs sowie der Einsatz von Service Workern für Offline-Funktionalitäten.  

Nach dem Training sind Sie in der Lage, anspruchsvolle Rich Internet Applications ohne externe Bibliotheken zu entwickeln - effizient, strukturiert und mit einem tiefen Verständnis für die zugrunde liegenden JavaScript-Mechanismen. Ideal für Entwickler:innen, die ihre Fähigkeiten auf professionellem Niveau ausbauen möchten.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

JavaScript-Programmierer

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse.

In diesem Modul wird die Regressionsanalyse als grundlegendes multivariates Verfahren behandelt. Mit der Regressionsanalyse werden Regressionsmodelle entwickelt, die das Zustandekommen einer kontinuierlichen Zielgröße durch das Zusammenwirken von verschiedenen kontinuierlichen, linear oder nichtlinear wirkenden Einflussgrößen sowie deren Wechselwirkungen erklären und für Prognosen verwendet werden können. Darüber hinaus können kategoriale Gruppenvariablen verwendet werden, um das Verhalten des Modells in verschiedenen Teilpopulationen zu untersuchen. Es werden Empfehlungen zur Auswahl von Variablen gegeben und Verfahren zur automatischen Auswahl von Variablen gezeigt. Des Weiteren wird die logistische Regression vermittelt, die zur Anwendung kommt, wenn die Zielgröße keine kontinuierliche, sondern eine kategoriale Variable ist. Mit der logistischen Regression können die Variablen ermittelt werden, mit denen eine Gruppenzugehörigkeit oder das Eintreten eines Ereignisses am besten erklärt werden kann. Ein logistisches Regressionsmodell kann darüber hinaus zur Klassifikation neuer Fälle bzw. zur Prognose zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit diesen fortgeschrittenen Methoden realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosen entwickeln können.