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Overview

This course provides a comprehensive exploration of Db2 12.1 performance tuning and optimization, giving relational DBAs the skills needed to manage and improve workload efficiency. Learners begin by reviewing core optimization concepts, examining how Db2 evaluates access paths, uses statistics, and determines efficient execution strategies. They then progress into more advanced topics, including statistical views, optimization classes, query rewrite behavior, registry variables, and the integration of AI-driven optimizer enhancements.

The curriculum also covers essential physical design considerations—such as logging strategies, clustering methods, table partitioning, MDC, and MQT design—to help DBAs create structures that support scalable, high-performance query execution. In addition, learners gain hands-on experience with modern monitoring and diagnostic tools, including db2batch, db2mon, db2caem, the Db2 Data Management Console, and core troubleshooting utilities.

Throughout the course, participants reinforce their skills through practical exercises that involve analyzing access plans, applying statistical techniques, tuning queries, benchmarking SQL workloads, and diagnosing performance issues using Db2' s monitoring and diagnostic capabilities.

Die zunehmende Komplexität der Arbeitswelt und die steigenden Anforderungen an die Beschäftigten erfordern ein in hohem Maße professionelles Personalmanagement. Das Onlinestudium Bachelor Personalmanagement greift die komplexen Anforderungen auf und bietet innovative Lösungsansätze. Bereiten Sie sich passgenau, praxisorientiert und mit Methodenkompetenz auf die Tätigkeiten eines modernen Personalmanagers vor. Im berufsbegleitenden Online Studium Personalmanagement erwerben Sie fundierte betriebswirtschaftliche Kenntnisse sowie spezielles Know-how im HR-Bereich und qualifizieren Sie sich so für Fach- und Führungspositionen in Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen.
Lernen Sie, personalwirtschaftliche Aufgaben zu erkennen und individuelle Lösungen zu entwickeln:
Verknüpfung der Unternehmensplanung mit der Personalplanung
Entlohnungssysteme entwickeln und Personal qualifizieren
Unternehmerische Entscheidungen gemeinsam mit Arbeitnehmervertretungen vorbereiten
Change Maßnahmen planen, kommunizieren und umsetzen
Beratung der Geschäftsführung zu personalrelevanten Themen
Das Online Fernstudium Bachelor Personalmanagement ist ein berufsbegleitendes Studienangebot.
 
 

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Auf Grund der Globalisierung sind die wirtschaftlichen Entscheidungen komplexer und somit die Leistungsforderungen der Unternehmen anspruchsvoller geworden. Des Weiteren kommt noch die Ausweitung hochgradig arbeitsteiliger Prozesse, die eine Spezialisierung der Arbeitskräfte nach sich zieht. Genau dafür wurde der Fernstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen B.Eng. konzipiert. Mithilfe dessen grundlegende Inhalte in den Bereichen Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften, Schlüsselkompetenzen vermittelt werden und ein Einblick in praxisrelevante und aktuelle Themen ermöglicht wird.

Expertenwissen zum Prozessmanagement, Qualitätstechniken und -methoden

Word 2019 Neuerungen in Word 2019

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern  Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine  Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die  Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten  effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte  Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar  zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern  und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Das berufsbegleitende Master-Studium richtet sich an Personen, die ihr Wissen im Bereich der Informatik erweitern, wichtige Kompetenzen im IT-Management aufbauen und den akademischen Abschluss Master of Science (M.Sc.) erwerben möchten - ohne Unterbrechung der beruflichen Karriere und ohne Verzicht auf das regelmäßige Einkommen.

In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...

Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten voll aus. Interaktives Grundlagentrainingfür Big Data, Data Science und KI.