Systementwicklung Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Das Ziel dieses Kotlin Workshops mit Übungen ist es, den Teilnehmenden ein grundlegendes Verständnis für die Kotlin-Programmierung zu vermitteln und ihnen zu helfen, ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Sprache zu verbessern. Nach Abschluss des Workshops sollten die Teilnehmenden in der Lage sein:

• die Grundlagen der Kotlin-Syntax und -Programmierung zu verstehen
• einfache und komplexe Funktionen zu schreiben und zu verstehen
• mit Listen und Schleifen in Kotlin zu arbeiten
• Klassen und Objekte zu erstellen und zu verwalten
• Vererbung, Schnittstellen und abstrakte Klassen zu implementieren
• Lambda-Ausdrücke zu verstehen und in ihrer eigenen Programmierung zu verwenden
• eine kleine Anwendung in Kotlin zu entwickeln.

• Beschreiben Sie die Bedeutung von APIs und die Verwendung von Versionskontrollwerkzeugen in der modernen Softwareentwicklung
• Gemeinsame Prozesse und Praktiken in der Software-Entwicklung zu beschreiben
• Beschreiben Sie die Möglichkeiten, modulare Software zu organisieren und zu erstellen
• Beschreibung der HTTP-Konzepte und ihrer Anwendung auf netzbasierte APIs
• Anwendung von Representational State Transfer (REST)-Konzepten auf die Integration mit HTTP-basierten APIs
• Beschreiben Sie die Cisco-Plattformen und ihre Funktionen
• Beschreiben Sie die Programmierbarkeit verschiedener Cisco-Plattformen
• Beschreibung grundlegender Netzwerkkonzepte und Interpretation einer einfachen Netzwerktopologie
• Beschreibung der Interaktion von Anwendungen mit dem Netzwerk und der zur Fehlerbehebung verwendeten Tools
• Anwendung von Konzepten der modellgesteuerten Programmierbarkeit, um gängige Aufgaben mit Python-Skripten zu automatisieren
• Identifizierung gängiger Anwendungsbereitstellungsmodelle und Komponenten in der Entwicklungspipeline
• Beschreiben Sie allgemeine Sicherheitsprobleme und Testarten und nutzen Sie die Containerisierung für die lokale Entwicklung.
• Nutzung von Tools zur Automatisierung der Infrastruktur durch Skripting und modellgesteuerte Programmierbarkeit

In der Schulunge erfahren Sie von den allgemeinen Grundlagen bis in die Details wie Sie Ihr Joomla CMS installieren und sicher konfigurieren und wie sie die laufende Administration sicherstellen und optimieren. Sie lernen wie Sie Funktionserweiterungen durch Komponenten und Module installieren und nutzen. Und natürlich wie Sie schnell und einfach Joomla für die Einpflege und optimale Darstellung von Inhalten nutzen.
Ausserdem erhalten Sie Infos zu den Themen Suchmaschinenoptimierung, Content-Marketing und rechtliche Fragen nach der DSGVO.

Lernen Sie die Programmiersprache Python von Grund auf - praxisnah und verständlich. Python zählt zu den beliebtesten Programmiersprachen weltweit und überzeugt durch einfache Syntax, hohe Lesbarkeit und breite Einsatzmöglichkeiten. In diesem dreitägigen Python Grundlagenkurs erhalten Sie einen umfassenden Einstieg in die Programmierung mit Python 3.
Der Kurs richtet sich an Programmieranfänger ohne Vorkenntnisse und vermittelt alle wichtigen Grundlagen, um Python als Skriptsprache sicher anzuwenden.

Ihre Vorteile auf einen Blick:
- Praxisorientierte Übungen mit der Entwicklungsumgebung PyCharm
- Fokus auf aktuelle Python 3 Features
- Direkte Anwendung des Gelernten durch zahlreiche Übungsaufgaben
- Kompetente Trainerunterstützung für einen nachhaltigen Lernerfolg

Ziele des Python Grundkurses
Nach dem Seminar können Sie:
- eigene Python-Skripte erstellen und ausführen
- grundlegende Datenstrukturen verstehen und anwenden
- Kontrollstrukturen (if/else, Schleifen) sicher nutzen
- einfache Funktionen schreiben und dokumentieren
- Fehlerbehandlung mit Exceptions umsetzen
- erste Schritte mit NumPy für Berechnungen durchführen
- Debugging-Techniken anwenden, um Code effizient zu prüfen

• 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

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 ...

Der dreitägige Data Science Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Python Modul pandas und seinem DataFrame, das als gängiges Data Science Paket in Python gilt. Zusätzlich werden die Pakete seaborn und matplotlib erläutert, die zur Generierung von Grafiken und Plots verwendet werden. Der Kurs gibt zudem einen Einblick in erste Machine Learning Algorithmen wie Entscheidungsbaum, K-Means Clustering/DBSCAN und Neuronales Netz mit dem Python Paket scikit-learn. Weitere Themen umfassen wichtige Datenstrukturen, das Berechnen von Statistiken, das Schreiben eigener Funktionen sowie das Einlesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten. Der Kurs beinhaltet außerdem eine Einführung in lineare Regression, den Train-Test-Split und Kreuzvalidierung.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data Scientist

Die Microsoft Power Platform hilft Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren, indem sie Geschäftsaufgaben und -prozesse vereinfacht, automatisiert und transformiert.

KI ist dein Thema und du bist begeistert von den Möglichkeiten? Mit diesem IHK-Praxisstudium investierst du deine Zeit nicht nur in eine zukunftsweisende Technologie, sondern qualifizierst dich auch für Führungspositionen in verschiedenen Branchen, die bereits KI-Methoden und -Tools einsetzen oder planen. Ob Produktion, Logistik, Automation, Marketing, Finanzwesen oder andere Bereiche - wir erwarten dich!

Dieses Weiterbildungsangebot findet live online statt. Die Dozenten*innen vermitteln die Lerninhalte interaktiv online. Die Prüfung erfolgt durch die IHK Region Stuttgart.
Technische Voraussetzungen
- PC, Laptop oder Tablet (ab 7 Zoll)
- Microsoft Windows oder Mac OS mit aktueller Version
- Headset (Köpfhörer mit Mikrofon) oder Mikrofon und Lautsprecher im Laptop
- Kamera
- Internetzugang mit mindestens
2,0 MBit/s im Download und
1,0 MBit/s im Upload

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