Seminare zum Thema Programmiersprachen

Entdecken Sie in unserem eintägigen Grundlagenseminar, wie Künstliche Intelligenz (KI) das Requirements Engineering revolutionieren kann. Lernen Sie, wie KI-gestützte Tools Ihre Anforderungsanalyse vereinfachen und optimieren. Dieses Training bietet Ihnen praxisorientierte Einblicke in die Integration von KI in bestehende Prozesse des Requirements Engineering. Sie erfahren, wie Sie durch den Einsatz moderner KI-gestützter Tools Anforderungen effizienter erfassen, analysieren und verwalten können.

Ihre Nutzenfaktoren: Das nehmen Sie aus diesem Seminar mit

• Sie verstehen die Grundlagen von KI im Requirements Engineering und wie sie diese anwenden können.
• Sie lernen, wie Sie KI-Tools in der Anforderungsanalyse einsetzen, um Prozesse zu automatisieren und zu optimieren.
• Sie verbessern Ihre Fähigkeit, Anforderungen präzise zu erfassen und Fehlerquellen zu minimieren.
• Sie steigern Ihre fachliche Expertise und sind besser auf die Anforderungen der digitalen Transformation vorbereitet, was Ihnen einen Wettbewerbsvorteil in Ihrer Karriere verschafft.

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.

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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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.

Overview

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

Das Jahressteuergesetz 2024 wurde am 18.10.24 vom Bundestag verabschiedet. Offen ist, ob der Bundesrat seine Zustimmung erteilen wird und wann das Gesetz verkündet wird.

Das Steuerfortentwicklungsgesetz (2. Jahressteuergesetz 2024) enthält nicht nur lohnsteuerliche Neuregelungen wie z.B. die die steuerliche Freistellung des Existenzminimums und die gesetzlichen Neuregelungen beim Kindergeld für die Jahre 2025 und 2026 sowie weitere einkommensteuerliche Entlastungen.

Das Steuerfortentwicklungsgesetz enthält ebenfalls die geplanten gesetzlichen Neuregelungen zur umstrittenen Anzeigepflicht für innerstaatliche Steuergestaltungen. Diese war bereits in der Ampelkoalition heftig umstritten. Aus diesem Grund wurden die Verhandlungen im Finanzausschuss bereits mehrfach verschoben. Daher ist nach dem Bruch der Ampelkoalition völlig unklar, ob, wann und mit welchem Regelungsinhalt das Steuerfortentwicklungsgesetz verabschiedet wird.

Die Verabschiedung im Bundestag ist noch nicht erfolgt. Offen ist, ob der Bundesrat seine Zustimmung erteilen wird und wann das Gesetz verkündet wird.

Kompetente und praxiserfahrene Referenten vermitteln Ihnen alle aktuellen und relevanten Änderungen für Ihre Lohn- und Gehaltsabrechnung 2025.

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