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Der dreitägige R Kurs Data Mining mit R führt in die Grundlagen und die Verwendung von R im Data Mining ein. Die R Schulung Data Mining mit R vermittelt nicht nur das theoretische Verständnis, sondern auch die praktische Anwendung für wichtige der im Data Mining eingesetzten Verfahren. Sie lernen grundlegende Schritte mit R im Bereich Data Science, um selbständig erste Data Mining Analysen durchzuführen.  
Ein Schwerpunkt des R Kurses ist das für Data Science entwickelte R-Paket data.tables. Die mit diesem Paket erzeugten data frames entsprechen den in der statistischen Programmiersprache R üblichen data.frames und ermöglichen einen wesentlich höheren Datendurchsatz. Für die Visualisierung der Ergebnisse wird das R-Paket ggplot2 eingesetzt.
 
Sie werden auch erfahren, wie weitergehende Data Mining Algorithmen und Data Science Methoden in R zu finden sind, um das Wissen nach dem Seminar fortlaufend erweitern zu können. Sie erhalten einen Überblick über verwendete Algorithmen aus dem Machine Learning, welche in R umgesetzt werden. Sie arbeiten überwiegend selbständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte in den Übungen direkt umzusetzen und anzuwenden.
 
Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Sie lernen in diesem Seminar die praktische Umsetzung von CI/CD, einem unverzichtbaren Bestandteil von DevOps. Dazu erstellen wir konfigurierbare Build-Pipelines, die als Ergebnis automatisiert das zugehörige fertige Software-Produkt bereitstellen.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, SonarLint und SonarQube effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Codeanalyse- und Qualitätsmanagement-Lösungen zu entwickeln, die Codequalität zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten in der Nutzung von Istio innerhalb einer Kubernetes-Umgebung zu vermitteln. Sie sollen lernen, wie sie Istio zur Optimierung der Netzwerkkommunikation, zur Erhöhung der Sicherheit zwischen Diensten und zur Verbesserung der Überwachungs- und Verwaltungsfähigkeiten von Microservices einsetzen können. Nach Abschluss des Seminars werden sie in der Lage sein, Istio effektiv in ihre Projekte zu integrieren und die Vorteile eines Service Meshes voll auszuschöpfen.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Python effektiv zu nutzen, um Softwareprojekte zu erstellen, zu steuern und die Leistung ihrer Anwendungen zu optimieren. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Programmierprozesse verbessern können.

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

• Anpassung und Nutzung des AWS-Modells zur Shared Security Responsibility
• Benutzeridentität- und Zugriffsverwaltung in der AWS-Cloud
• Verwendung von AWS-Sicherheitsservices wie AWS Identity and Access Management, Amazon Virtual Private Cloud, AWS Config, AWS CloudTrail, AWS Key Management Service, AWS CloudHSM und AWS Trusted Advisor
• Implementieren besserer Sicherheitskontrollen für Ressourcen in der AWS-Cloud
• Verwaltung und Überwachung von AWS-Ressourcen aus der Sicherheitsperspektive
• Überwachung und Protokollierung des Zugriffs und der Nutzung von Datenverarbeitungs-, Speicherungs-, Netzwerk- und Datenbankservices in AWS
• Anpassung und Nutzung des AWS-Modells zur Shared Compliance Responsibility
• Identifizieren von AWS-Services und -Tools zur Automatisierung, Überwachung und Verwaltung von Sicherheitsvorgänge in AWS
• Verwaltung von Sicherheitsvorfällen in der AWS-Cloud

Overview

This course is designed to leverage SAN storage connectivity by integrating a layer of intelligence of virtualization, the IBM Storwize V7000 to facilitate storage application data access independence from storage management functions and requirements. The focus is on planning and implementation tasks associated with integrating the Storwize V7000 into the storage area network. It also explains how to:

 

• Centralize storage provisioning to host servers from common storage pools using internal storage and SAN attached external heterogeneous storage.
• Improve storage utilization effectiveness using Thin Provisioning and Real-Time Compression
• Implement storage tiering and optimize solid state drives (SSDs) or flash systems usage with Easy Tier.
• Facilitate the coexistence and migration of data from non-virtualization to the virtualized environment.
• Utilize network-level storage subsystem-independent data replication services to satisfy backup and disaster recovery requirements.
• This course lecture offering is at the Storwize V7000 V7.6. level.

Overview

This course teaches students how to transform traditional (monolithic) WebSphere applications to run in a containerized environment-Red Hat OpenShift-by using WebSphere Hybrid Edition. It covers two key reference implementations:

 

Operational Modernization: Repackage the application to deploy in a container while maintaining the monolithic architecture. This solution does not require changes to the application or runtime. It uses Transformation Advisor (part of WebSphere Hybrid Edition) to assess the application, and the Runtime Operator to manage the containerized application on Red Hat OpenShift.

 

Runtime Modernization: Update the application to run on Open Liberty, a modern cloud-native runtime. Modernize some aspects of the application by taking advantage of MicroProfile specifications. This solution uses Transformation Advisor (part of WebSphere Hybrid Edition), and the Open Liberty Operator to deploy and manage the modernized application on Red Hat OpenShift.

In diesem Seminar werden den Teilnehmer:innen Methoden für die grundlegende Administration von Red Hat Enterprise Linux vermittelt: Installation, Administration und Konfiguration sind ebenso Teil der Schulung wie die kontinuierliche Überwachung von Systemmeldungen. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen zugrunde liegende Konzepte und Funktionalitäten des RHEL kennen, können Partitionen und Dateisysteme einrichten und administrieren. Die Benutzerverwaltung und das Steuern von Prozessen und Services werden erlernt. Systemkritische Kernkomponenten können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer ausfallsicher einrichten und betreiben. Sie sind in der Lage, mit dem Software-Management des RHEL zu arbeiten, Backup-Prozeduren auszuführen, das Netzwerk des Servers einzurichten und über SSH administrative Tätigkeiten auf entfernten Servern durchzuführen.

Das Seminar hat zum Ziel, Teilnehmenden fundierte Kenntnisse und praktische Fähigkeiten zu vermitteln, um Künstliche Intelligenz in ihren Unternehmen strategisch einzusetzen. Die Teilnehmenden sollen lernen, wie KI zur Förderung der Innovationsfähigkeit und zur Steigerung der Konkurrenzfähigkeit genutzt werden kann. Sie werden darauf vorbereitet, KI-Projekte effektiv zu planen, zu implementieren und zu leiten, unter Beachtung ethischer Richtlinien und Datenschutzbestimmungen. Ziel des Seminars ist es, die Teilnehmenden zu befähigen, KI-Technologien verantwortungsbewusst und profitabel in die strategischen und operativen Abläufe ihrer Unternehmen zu integrieren.