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Die Ursachen für Brände sind mannigfaltig – und auch wenn diese meist auf den „typischen“ Hauptrisiken Elektrizität oder menschlichem Fehlverhalten beruhen: Durch Faktoren wie technische Innovationen oder strukturelle und klimatische Veränderungen erweitert sich die Palette der Brandursachen fortlaufend.

Welche typischen und neuen Brandrisiken bestehen – und wie können Brandschutzverantwortliche Ihnen gerecht werden? Was geschieht im Brandfall – und wer ist in welchem Grad verantwortlich? Wie handeln Brandschutzverantwortliche präventiv, damit auch durch neue Risiken kein Brand verursacht wird?

Antworten auf diese und weitere Fragen gibt der Brandschutz-Experte und stellvertretende Vorsitzende des Referat 2 „Brandursachenermittlung“ (vfdb) Herr Andy Dorroch am 19.06.2024 im Rahmen dieser Online-Kurz-Schulung. Sie gehört zur Seminarreihe „Brandschutz-Fachgespräche“.

Das Arbeiten unter Spannung (AuS) stellt hohe Anforderungen an alle Beteiligten, sowie an Arbeitsmittel, Schutz- und Hilfsmittel, um die Sicherheit bei der Arbeit zu gewährleisten. Arbeitsvorbereitung und die Organisation der Abläufe sind in besonderem Maße wichtig, um den Schutz von Gesundheit und Leben sicher zu stellen.

Auch nach der AuS-Ausbildung ist gemäß DGUV Vorschrift 3 eine mindestens jährliche Sicherheitsunterweisung gesetzlich vorgeschrieben.

In dieser Jahresunterweisung werden Ihre Kenntnisse zur Elektrosicherherheit beim Arbeiten unter Spannung aktualisiert. Neben den Neuerungen im Regelwerk und den gesetzlichen Vorgaben werden die Gefahren und Schutzmaßnahmen für das Arbeiten an aktiven Teilen anhand von Praxisfällen vermittelt. So schärfen Sie Ihr Gefahrenbewußtsein auch bei Routinetätigkeiten.

Dieses Seminar gilt als rechtsverbindliche Jahresunterweisung gemäß § 12 (1) des Arbeitsschutzgesetzes und des § 4 (1) der DGUV Vorschrift 1 sowie der Betriebssicherheitsverordnung (BetrSichV).

Der Kurs Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache R, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

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

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/

Arbeiten mit MS Office 365: Wie Sie große Exceltabellen erstellen, schnell auswerten und die Ergebnisse anschaulich präsentieren, darum geht es in diesem Seminar. Excel 365 bietet insbesondere bei der Datenanalyse von Listen neue Funktionen und Möglichkeiten. Dieses Training behandelt die Inhalte und Techniken, die Sie für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchen. Im Seminar erlernen Sie u.a., wie Sie Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen können. Darüber hinaus erhalten Sie viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

Arbeiten mit MS Office: Wie Sie große Exceltabellen schnell auswerten und Daten anschaulich präsentieren, darum geht es in diesem Seminar. Das Training behandelt die Inhalte und Techniken, die Sie für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchen. Im Seminar erlernen Sie, wie Sie Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen können. Darüber hinaus erhalten Sie viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co.

Ressourcenmanagement ist ein wesentlicher Bestandteil des Projektmanagements eines Unternehmens. Mit ihm werden das klassische Projekt- und Programmportfoliomanagement sowie die Entscheidungsprozesse im Unternehmen erweitert. Es gilt, die Ressourcen von anstehenden Projekten vorausschauend und optimal zu planen sowie zu koordinieren. Denn nicht nur der wirtschaftliche und strategische Nutzen von Programmen und Projekten sowie die Projektkosten und Deckungsbeiträge spielen für die Auswahl geeigneter Projekte eine Rolle, auch eine sinnvoll verzahnte Ressourcenauslastung ist Teil des Entscheidungsprozesses. Einerseits sollen die ausgewählten Projekte umsetzbar sein, andererseits die Unternehmensressourcen optimal genutzt werden.

Excel Berechnungen Technik und Naturwissenschaften

Controlling in sozialwirtschaftlichen Einrichtungen (z. B. Healthcare) setzt sich aus branchenspezifischen Kennzahlen, Berichten und Analysen zusammen. Sie arbeiten in einer Klinik/einem Krankenhaus, einem caritativen Verband (z. B. Alten- und Pflegeheim, Kindertagesstätte, sozialpädagogischer Dienst) oder bei einem Gesundheitsdienstleister? Sie möchten Ihr Know-how im Controlling vertiefen und damit auseinandersetzen, welche Kennzahlen für Ihre sozialwirtschaftliche Organisation geeignet sind? Dann sind Sie hier genau richtig!
Dieser Praxisworkshop baut auf den Grundlagen des Personalcontrollings auf und fokussiert sich inhaltlich auf den branchenspezifischen Erfahrungsaustausch.