TRIZ Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Kenntnisse finanzmathematischer und statistischer Methoden sind sowohl für das bankinterne Risikomanagement als auch im Kontext regulatorischer Anforderungen unerlässlich.
 
Die Vermittlung statistischer Grundlagen (Häufigkeitsverteilungen, Lage-, Streuungs- und Korrelationsparameter) bildet den Startpunkt des Seminars. Weiterhin werden die Bedeutung der Wahrscheinlichkeitsrechnung in der Risikomessung und beim Backtesting sowie die Grundzüge der Optionsbewertung vorgestellt. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Methoden der Zinsrechnung und der Generierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten, die für die Bewertung risikobehafteter Finanzinstrumente unabdingbar sind. Die Präsentation wichtiger Elemente der Differenzial- und Matrizenrechnung und ihrer Anwendungsmöglichkeiten in der Risikomanagement-Praxis rundet das Seminar ab.

Als Steuerpraktiker beim Energieversorger müssen Sie neben dem ohnehin schon komplexen Umsatzsteuerrecht viele branchenbezogene Sondersachverhalte berücksichtigen. Halten Sie sich hier auf dem Laufenden, um die umsatzsteuerlichen Auswirkungen für Ihr Unternehmen beurteilen zu können.

Das Seminar behandelt die wesentlichen umsatzsteuerlichen Branchenthemen von Strom- und Gashandel an der Börse bis zum Reverse-Charge-Verfahren. Unser Referent verdeutlicht Ihnen die Rechtslage mit vielen Praxisbeispielen. So erhalten Sie mehr Sicherheit bei der Lösung umsatzsteuerlicher Fragen.

Arbeiten mit MS Office 365: Große Excel-Tabellen 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 du für Arbeiten mit mehreren Tabellen, großen Datenmengen und Pivot-Tabellen brauchst. Im Seminar erlernst du u.a., wie du Pivot-Tabellen und Pivot-Charts sinnvoll und effizient einsetzen kannst. Darüber hinaus erhältst du viele Tipps und Tricks aus der Praxis für die Praxis.

„Ich bin nun seit 30 Jahren berufstätig und habe in dieser Zeit an einigen Weiterbildungen teilnehmen können. Oft findet man in Schulungen Dozenten, welche bereits seit Jahren von der Praxis weit entfernt sind.
Anders war es in Ihrem Seminar. Mit Herrn Schüngel haben Sie einen Dozenten mit exzellentem Praxiswissen, welcher die normativen Anforderungen mit baulichen Gegebenheiten in Einklang bringt. Dies fand ich richtig prima!“
Ralf Körfer, Dipl.-Ing. (FH) | Forschungszentrum Jülich GmbH



(VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft)Bestandteil des Anerkennungsverfahrens zum EMV-Sachkundigen (VdS) - Teil 1
Blitzschläge, Blitzüberspannungen und andere elektromagnetische Einflüsse verursachen häufig Schäden in technischen Anlagen. Dieser Lehrgang vermittelt Elektrofachkräften das notwendige Wissen, um diesen Schaden effektiv vorzubeugen:

gesetzliche Vorschriften und Regelwerke
Begrifflichkeiten, physikalische und technische Grundlagen
Planung und Errichtung von notwendigen und praktikablen Massnahmen zur Reduzierung von Schäden und Störungen
Prüfungen zur Beurteilung von Störungen und der getroffenen Schutzmassnahmen

Der Lehrgang schliesst mit einer Prüfung ab. Nach bestandener Prüfung erhalten Elektrofachkräfte eine Bescheinigung, die als Basis für den Fachkundenachweis nach DIN EN 62305 (VDE 0185-305), VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft, dient. Darüber hinaus erfüllt der erfolgreiche Abschluss des Lehrgangs eine von mehreren Voraussetzungen für die Anerkennung als EMV-Sachkundiger (VdS).
BLITZ: 44,5 Unterrichtseinheiten bzw. 33,4 Zeitstunden gemäß IDD
Anerkennung
Für die Anerkennung VDE geprüfte Blitzschutzfachkraft ist die Ausbildung zur Elektrofachkraft eine von mehreren notwendigen Voraussetzungen.
Für die Anerkennung VdS anerkannter EMV-Sachkundiger gelten zusätzliche Voraussetzungen. Das Anerkennungsverfahren zum EMV-Sachkundigen wurde von VdS in Zusammenarbeit mit weiteren Fachorganisationen, dem ZVEH, dem Ausschuss für Blitzschutz und Blitzforschung (ABB) sowie namhaften Industrieunternehmen ins Leben gerufen.
Voraussetzungen für diese Anerkennung sind:

Ausbildung als Elektrofachkraft
Eine mindestens, fünfjährige, einschlägige, praktische Tätigkeit mit ausreichenden Kenntnissen und Erfahrungen auf dem Gebiet der allgemeinen Elektrotechnik sowie insbesondere der Installationstechnik
Zertifikate, die den erfolgreichen Besuch der beiden Lehrgänge LG-BLITZ und LG-EMV dokumentieren
Weitere Bedingungen siehe Verfahrensrichtlinien VdS 2596, die wir Ihnen auf Anforderung zusenden

Es werden nur natürliche Personen anerkannt (zertifiziert). Die Anerkennung als EMV-Sachkundiger ist 4 Jahre gültig und kann auf Antrag verlängert werden.
Für die Zertifizierung fallen zusätzliche Gebühren an.
Personen, die sich weiterbilden und zum EMV-Sachkundigen anerkennen lassen, werden in einem VdS-Verzeichnis geführt. Damit können Elektroinstallationsfirmen und Planer ihre Qualifikation gegenüber möglichen Auftraggebern nachweisen.
Das Verzeichnis der VdS-anerkannten EMV-Sachkundigen wird im Internet unter EMV-Sachkundige veröffentlicht.

Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy und Co.

Nach dem Seminar beherrschen Sie die Grundlagen der Umsetzung virtueller, 3-dimensionaler Räume in Three.js und WebXR. Sie lernen alles Wesentliche über Geometrien und Meshes, Texturen und Shader. Sie können gezielt Beleuchtungen einsetzen oder simulieren Sonnenlicht und schaffen immersive Welten mit Atmosphere. Sie kennen die Möglichkeiten der Interaktion mit Controllern und können einfache Szenarien für XR umsetzen.

Mit agilem Innovationsmanagement zu mehr Wachstum und Erfolg!

Als Business Developer und Innovationsmanager stehen Sie in der Pflicht die Innovationsfähigkeit Ihres Unternehmens kontinuierlich zu steigern und mit den richtigen Methoden und einem agilen Prozess die Erfolgswahrscheinlichkeit Ihrer Innovationsprojekte zu erhöhen. Innovation und Business Development sind keine Folge von Geistesblitzen und Glückssträhnen. Innovation und Business Development sind eine Frage der Kompetenz und der richtigen Methoden. Agiles Innovationsmanagement!

03-94 - Baustellenkoordinator - RAB 30 Anlage B Teil 1: Ausbildung zum SiGeKo: Know-how im Bereich Arbeitssicherheit

Sie lernen die Grundlagen und die praktische Anwendung der gängigsten Lernalgorithmen aus der Scikit-Learn Bibliothek. Sie bekommen ein Gespür für den Wert Ihrer Daten und dafür, wie Sie diese Daten in Ihrem Geschäftsfeld einsetzen können, um Automatisierungsprozesse voranzutreiben. Sie verstehen die verschiedenen Lernalgorithmen in Theorie und Praxis (lineare und logistische Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Naive Bayes) und üben die Anwendung anhand praktischer Beispiele ein. Die Konzepte werden anhand von Folien anschaulich erklärt, an Beispielen verdeutlicht und gemeinsam in Python umgesetzt. Passgenaue Aufgabenstellungen ergänzen den Lernprozess und ermöglichen es Ihnen, die verschiedenen Lernszenarien kennenzulernen und einzuüben. Am Ende des Seminars sind Sie in der Lage, Daten zielsicher zu extrahieren, Algorithmen anzulernen und zur Klassifizierung oder Prognose einzusetzen. 

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

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