Seminare zum Thema Programmiersprachen

Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Dabei hat sie diesen Höhenflug dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Eines der bekanntesten Methoden in diesem Bereich sind Neuronale Netzwerke, welche die Daten schichtweise verarbeiten. Noch vor 10 Jahren hat man sich mit wenigen Schichten zufrieden gegeben. Durch den immensen Erfolg im Bereich der Objektklassifizierung und -erkennung (z. B. bei der Gesichtserkennung oder beim Autonomen Fahren), sowie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. bei Übersetzungen) haben tiefe neuronale Netzwerke (Netzwerke mit sehr vielen Schichten, Deep Learning) immer mehr an Bedeutung gewonnen. In dem Kurs Deep Learning mit Python geben wir einen intensiven Einblick in tiefe Neuronale Netze, angefangen beim ursprünglichen Perzeptron über klassische Neuronale Netze bis hin zu Deep Learning.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Datenbasierte Entscheidungen sind ein entscheidender Faktor für die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Nachfrage nach Fachexpert:innen, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, ist groß. In dieser zertifizierten Online-Weiterbildung lernst du umfangreiche und komplexe Datensätze mit Python zu aggregieren, auszuwerten, zu visualisieren und daraus Vorhersagen abzuleiten. Du lernst alle Schritte des Datenanalyseprozesses umfassend kennen und qualifizierst dich für den Beruf des Data Analyst. Diese Online-Weiterbildung ist so konzipiert, dass du flexibel und in deinem eigenen Lerntempo lernen kannst. Es erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen dir erfahrene Data Analysts als Mentor:innen zur Seite.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Erfahren Sie, wie Sie den Wechsel von Adobe XD zu Figma reibungslos gestalten und Ihre Designprozesse optimieren. Entdecken Sie die leistungsstarken Funktionen von Figma, um beeindruckende UX Designs zu erstellen.

Transact-SQL ist eine Erweiterung des SQL-Standards und erweitert den SQL-Standard um Funktionen wie die Prozedurale Programmierung, lokale Variablen, Fehlerbehandlung, Funktionen zur STRING- und Datumsverarbeitung und mathematische Operationen. Zusätzlich wurden kleine Änderungen an wenigen SQL-Statements durchgeführt. Transact-SQL ist wesentlicher Bestandteil vom Microsoft SQL Server. Bei Anwendungen erfolgt die Kommunikation mit dem SQL Server über Transact-SQL Anweisungen, dabei spielt die Benutzeroberfläche der Anwendung keine Rolle. Beispiele, wofür Transact-SQL benötigt wird:

• Büroanwendungen
• Anwendungen mit grafischer Benutzeroberfläche, die ermöglicht, dass das Auswählen der Tabellen und Spalten ermöglicht wird, um Daten daraus anzeigen zu lassen
• Branchenanwendungen, die auf Daten der SQL Server-Datenbank zugreifen
• Anwendungen, die mit Entwicklungssystemen erstellt wurden, wie z. B. MicrosoftVisual C++, MicrosoftVisual Basic oder Microsoft Visual J++, die Datenbank-APIs wie ADO, OLE DB und ODBC verwenden
• Webseiten, die Daten aus dem Microsoft SQL Server beziehen
• Verteilte Datenbanksysteme, die mindestens einen Microsoft SQL Server beinhalten
• Data Warehouses, in denen Daten aus OLTP (Online Transaction Processing)-Systemen extrahiert und für Entscheidungsunterstützungsanalysen zusammengefasst werden.

Als Teilnehmer erwerben Sie das Verständnis zu Transact-SQL, die von allen SQL-Servern genutzt wi...

Du möchtest Daten aus einer SQL-Datenbank wie z.B. MS SQL Server, Oracle, DB2 abfragen und suchst eine verständliche Einführung mit praxisorientierten Übungen? Anhand des Microsoft SQL Server wirst du zum Beginn des Seminars verstehen lernen, warum eine Datenbank Daten auf verschiedene Tabellen aufteilt. Im Hauptteil wirst du einzelne Tabellen und dann mehrere Tabellen abfragen, sortieren und gruppieren. Abschließend werden auch komplexere Berechnungen durchgeführt wie z.B. Welchen Umsatz macht mein Unternehmen in welcher Filiale?.

Unsere Schulung Unreal Engine 5 für Einsteiger vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen zum Arbeiten mit der brandneuen Version 5 der professionellen Game Engine Unreal Engine von Epic Game

Der Python Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python führt in die multivariate Statistik ein. Die Anwendung der multivariaten Verfahren mit der statistischen Programmiersprache Python aus der Anaconda-Distribution wird mit vielen Beispielen und Übungsaufgaben trainiert und vertieft. Das Ziel der Python Schulung ist es, multivariate Verfahren mit Python anwenden zu können.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

• Beschreiben Sie die architektonischen Merkmale und Muster, die die Wartbarkeit und Funktionsfähigkeit von Anwendungen verbessern.
• Erkennen der Schritte zur Entwicklung und Erstellung einer ChatOps-Anwendung
• Implementierung robuster REST-API-Integrationen (Representational State Transfer) mit Netzwerkfehlerbehandlung, Paginierung und Fehlerflusskontrolle
• Beschreiben Sie die notwendigen Schritte für Anwendungen und deren Benutzer- und Systemdaten
• Identifizierung allgemeiner Aufgaben im automatisierten Anwendungsfreigabeprozess
• Beschreiben Sie bewährte Verfahren für die Anwendungsbereitstellung
• Methoden für den Entwurf verteilter Systeme zu beschreiben
• Beschreiben Sie die Konzepte des Infrastrukturkonfigurationsmanagements und der Geräteautomatisierung
• Verwendung von YANG-Datenmodellen (Yet Another Next Generation) zur Beschreibung von Netzkonfigurationen und Telemetrie
• Vergleich verschiedener relationaler und nicht-relationaler Datenbanktypen und Auswahl des geeigneten Typs auf der Grundlage der Anforderungen