Seminare zum Thema Programmiersprachen

Wertschöpfungspotenziale detektieren und nutzen

Machine Learning ist derzeit das erfolgreichste Gebiet der Künstlichen Intelligenz. An zwei Seminartagen lernen die Teilnehmenden den Einsatz von Machine Learning-Anwendungen für konkrete Anwendungsszenarien im Unternehmen kennen. Machine Learning-Algorithmen suchen zielgerichtet nach Mustern und erlauben dadurch Auswertungen, die für einzelne Menschen längst zu komplex geworden sind. Ganz gleich, ob Kundeninformationen, Preise oder Umsatzentwicklungen – überall dort, wo tabellarische Daten vorliegen, kommen mittlerweile Machine Learning-Anwendungen zum Einsatz. Die festgestellten Zusammenhänge erlauben verlässliche Vorhersagen und bilden damit eine vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage zur Lösung realer Problemstellungen.

Das Seminar bietet eine fundierte Einführung in das Natural Language Processing (NLP) mit Schwerpunkt auf der Anwendung in Python unter Verwendung des Natural Language Toolkit (NLTK). Die Teilnehmer werden systematisch in die Kernkonzepte und -techniken des NLP eingeführt und lernen, wie sie Textdaten effizient analysieren und verarbeiten können. Dabei werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Methoden behandelt. Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse und Named Entity Recognition selbstständig durchzuführen. Das Seminar richtet sich an all jene, die ihre Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen erweitern und sich speziell auf den Bereich der Textverarbeitung konzentrieren möchten.

Das Seminar bietet eine fundierte Einführung in das Natural Language Processing (NLP) mit Schwerpunkt auf der Anwendung in Python unter Verwendung des Natural Language Toolkit (NLTK). Die Teilnehmer werden systematisch in die Kernkonzepte und -techniken des NLP eingeführt und lernen, wie sie Textdaten effizient analysieren und verarbeiten können. Dabei werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Methoden behandelt. Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse und Named Entity Recognition selbstständig durchzuführen. Das Seminar richtet sich an all jene, die ihre Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen erweitern und sich speziell auf den Bereich der Textverarbeitung konzentrieren möchten.

In unserer Schulung Tableau - Einstieg in das BI Tool lernen die Teilnehmenden, wie sie das leistungsfähige Business Intelligence (BI)-Tool Tableau nutzen können, um schnell Datenanalysen zu erstellen und Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu integrieren. Dabei lernen sie die Möglichkeiten von Tableau, seine Benutzeroberfläche und die Grundlagen der Datenanalyse kennen.

• Faster feedback: Test automation enables developers to receive rapid feedback on their code changes. Automated tests can be executed quickly, providing immediate insights into any issues or regressions introduced. This allows developers to address problems promptly and iterate more efficiently.
• Code confidence: Automated tests serve as a safety net for developers when making code modifications or refactoring. Having comprehensive test coverage ensures that changes do not break existing functionality, providing developers with confidence in their code.
• Increased productivity: Test automation reduces the time and effort spent on manual testing. Developers can focus on writing new code and implementing features, knowing that automated tests will validate the functionality. This improves productivity and allows developers to deliver software more efficiently.
• Code quality: Test automation encourages developers to write testable code and follow best practices. Automated tests can detect issues early, such as logic errors, boundary cases, or unexpected behavior. This helps developers produce cleaner, more robust code.
• Collaboration: Automated tests serve as executable specifications that facilitate communication and collaboration between developers, testers, and other team members. They provide a shared understanding of expected behavior and can act as documentation for the codebase.
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• Faster feedback: Test automation enables developers to receive rapid feedback on their code changes. Automated tests can be executed quickly, providing immediate insights into any issues or regressions introduced. This allows developers to address problems promptly and iterate more efficiently.
• Code confidence: Automated tests serve as a safety net for developers when making code modifications or refactoring. Having comprehensive test coverage ensures that changes do not break existing functionality, providing developers with confidence in their code.
• Increased productivity: Test automation reduces the time and effort spent on manual testing. Developers can focus on writing new code and implementing features, knowing that automated tests will validate the functionality. This improves productivity and allows developers to deliver software more efficiently.
• Code quality: Test automation encourages developers to write testable code and follow best practices. Automated tests can detect issues early, such as logic errors, boundary cases, or unexpected behavior. This helps developers produce cleaner, more robust code.
• Collaboration: Automated tests serve as executable specifications that facilitate communication and collaboration between developers, testers, and other team members. They provide a shared understanding of expected behavior and can act as documentation for the codebase.
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Overview

This course provides students with an introduction to the skills and knowledge needed to administer a Db2 12 for z/OS system.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer wie sie Anwendungen mit der SQL-API und dem SDK für Azure Cosmos DB erstellen. Die Teilnehmer lernen, wie sie effiziente Abfragen schreiben, Indizierungsrichtlinien erstellen, Ressourcen verwalten und bereitstellen und allgemeine Prozesse mit dem SDK durchführen können.

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

Data & AI Professional

Developers

Sie wissen, wie Sie zeitgemäß Projekte unter der Verwendung von Git entwickeln. Dadurch sind Sie in der Lage, auch verteilte Projekte zu realisieren und mit Versionen, Branches und Forks zu arbeiten. 

Sie haben Skills, um jederzeit auf einen bestimmten Punkt Ihres Projektes zurückzugreifen. Zudem kennen Sie den Unterschied zwischen einem Bare Repository und einem Repository mit Working Copy. Die Bedeutung von Git im Zusammenhang mit Deployment Pipelines ist Ihnen im Anschluss ans Seminar ebenfalls klar. Außerdem sind Sie fit darin, alte Projekte nach Git zu migrieren, z.B. von SVN. 

Sie haben darüber hinaus das nötige Know-how, um einen Git Server einzurichten und alle wichtigen Konfigurationen vorzunehmen. Ihnen ist bestens bekannt, wie man sich sicher - mit Hilfe von SSH und dem Open SSL Keyaustausch - einloggen kann und Sie beherrschen es, Dateien in das Repository zu pushen und von dort zu pullen.

Nach der Schulung ist Ihnen auch die Theorie geläufig, die hinter Git steckt. Sie kennen das Biotop rund um Git und können daraus passende Tools auswählen. Sie wissen auch wie man ein grafisches Frontend mit der eigentlichen Git Software verbindet (Gitlab, Bitbucket, Jenkins, Jira, Eclipse und IntelliJ).

Sie sind erprobt darin, einfache Scripts und individuelle Setups in Ihren Git Prozess einzubauen. Wichtige Techniken des Source Code Managements, Code Reviews, Pull Requests, Holy Grail Repository sind kein Neuland mehr für Sie.

Sie wissen, wie Sie zeitgemäß Projekte unter der Verwendung von Git entwickeln. Dadurch sind Sie in der Lage, auch verteilte Projekte zu realisieren und mit Versionen, Branches und Forks zu arbeiten. 

Sie haben Skills, um jederzeit auf einen bestimmten Punkt Ihres Projektes zurückzugreifen. Zudem kennen Sie den Unterschied zwischen einem Bare Repository und einem Repository mit Working Copy. Die Bedeutung von Git im Zusammenhang mit Deployment Pipelines ist Ihnen im Anschluss ans Seminar ebenfalls klar. Außerdem sind Sie fit darin, alte Projekte nach Git zu migrieren, z.B. von SVN. 

Sie haben darüber hinaus das nötige Know-how, um einen Git Server einzurichten und alle wichtigen Konfigurationen vorzunehmen. Ihnen ist bestens bekannt, wie man sich sicher - mit Hilfe von SSH und dem Open SSL Keyaustausch - einloggen kann und Sie beherrschen es, Dateien in das Repository zu pushen und von dort zu pullen.

Nach der Schulung ist Ihnen auch die Theorie geläufig, die hinter Git steckt. Sie kennen das Biotop rund um Git und können daraus passende Tools auswählen. Sie wissen auch wie man ein grafisches Frontend mit der eigentlichen Git Software verbindet (Gitlab, Bitbucket, Jenkins, Jira, Eclipse und IntelliJ).

Sie sind erprobt darin, einfache Scripts und individuelle Setups in Ihren Git Prozess einzubauen. Wichtige Techniken des Source Code Managements, Code Reviews, Pull Requests, Holy Grail Repository sind kein Neuland mehr für Sie.