Python für Geschäftsanalyse und Automatisierung Schulung

Dieser praxisorientierte Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, ingenieurtechnische Best Practices sowie gängige Design Patterns, um wartbare, testbare und leistungsstarke Python-Anwendungen zu entwickeln. Besonderes Augenmerk liegt auf modernen Entwicklungswerkzeugen, Typsystemen, Konkurrenzmodellen, Architekturmustern sowie deploymentfreundlichen Arbeitsabläufen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die professionelle Methoden und Muster für produktionsreife Systeme erlernen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Typensysteme, Dataclasses sowie Typprüfung in Python effektiv einzusetzen, um die Zuverlässigkeit des Codes zu erhöhen.
• Design Patterns und Architekturprinzipien anzuwenden, um robuste Anwendungen zu strukturieren.
• Konkurrenz- und Parallelverarbeitung mithilfe von asyncio sowie Multiprocessing korrekt umzusetzen.
• Mit pytest, property-basierten Tests sowie CI-Pipelines gut testbaren Code zu entwickeln.
• Python-Anwendungen hinsichtlich Profiling, Optimierung und Absicherung für den Produktivbetrieb vorzubereiten.
• Python-Projekte mithilfe moderner Tools und Container in Packete zu verpacken sowie zu verteilen und bereitzustellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und kurze Demonstrationen.
• Täglich praktische Laborübungen sowie Programmieraufgaben.
• Ein abschließendes Mini-Projekt, das Design Patterns, Testung und Deployment integriert.

Individuelle Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training in einem bestimmten Bereich – etwa Datenverarbeitung, Webentwicklung oder Infrastruktur – wünschen, kontaktieren Sie uns gern zur Absprache.

In diesem Kurs erlernen Sie praxisnahe Entwicklungsmethoden zur Konzeption, Implementierung, Testung und Bereitstellung agentenbasierter (autonomer) Systeme mithilfe von Python. Themen sind unter anderem der Agentenkreislauf, die Integration externer Werkzeuge, das Management von Speicher- und Zustandsdaten sowie Orchesterationsmuster, Sicherheitsmaßnahmen und Aspekte für den Produktionsbetrieb.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an ML-Entwickler sowie Softwareingenieure mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die in der Lage sind, zuverlässige und produktionsfertige autonome Agenten mit Python zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Den Agentenkreislauf sowie Entscheidungsprozesse zu konzipieren und umzusetzen.
• Externe Werkzeuge und APIs nahtlos zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
• Architekturen für kurzfristiges und langfristiges Gedächtnis bei Agenten einzuführen.
• Mehrstufige Orchesterationsprozesse sowie die Kombinierbarkeit mehrerer Agenten zu koordinieren.
• Bewährte Verfahren im Bereich Sicherheit, Zugriffskontrolle und Überwachung auf produktiven Systemen anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Entwicklung von Agenten unter Verwendung von Python sowie gängigen SDKs.
• Projektarbeit mit dem Ziel, einsatzbereite Prototypen zu entwickeln.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen kontaktieren Sie uns bitte, um Details zu vereinbaren.

Dieser Kurs vertieft praktische Ansätze der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz unter Verwendung von Python – er vermittelt Fachkräften die Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln sowie KI-gestützte Anwendungen im Geschäftsbereich einzusetzen. Im Vordergrund stehen CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Auswertung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mittels TensorFlow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big Data mit Spark sowie das Erzählen von Geschichten anhand von Daten. Ideal geeignet für Einsteiger, die eine Zertifizierung in der Python-basierten Datenwissenschaft anstreben und eine berufsvorbereitende Ausbildung im Bereich Analytik erhalten möchten.

Künstliche Intelligenz mit Python bezeichnet die Entwicklung intelligenter Systeme unter Verwendung des umfangreichen Ökosystems an Bibliotheken für KI und maschinelles Lernen in Python.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Python-Programmierer mit mittleren Kenntnissen, die lernen möchten, KI-Lösungen mithilfe von Python zu konzipieren, umzusetzen und einzuführen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• KI-Algorithmen mithilfe der wichtigsten Python-Bibliotheken umzusetzen.
• Mit überwachtem, unüberwachtem sowie verstärkendem Lernmodellen zu arbeiten.
• KI-Lösungen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Die Leistungsfähigkeit von Modellen bewerten sowie deren Genauigkeit und Effizienz optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Kursanpassung

• Falls Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieser Kurs vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von Machine-Learning-Lösungen aus der Grundlage heraus mithilfe von Python. Er behandelt die wesentlichen Konzepte des überwachten Lernens in Form von Klassifikation und Regression sowie das unüberwachte Lernen mit Clustering- und Anomalieerkennungsverfahren. Ebenso werden fortgeschrittene Architekturen neuronaler Netzwerke behandelt. Die Teilnehmer lernen bewährte Methoden zur Nutzung von scikit-learn, Apache Spark MLlib sowie Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung von KI-Anwendungen kennen. Am Ende sind die Teilnehmer in der Lage, sinnvolle Machine-Learning-Modelle zu implementieren, Grenzen bestehender Algorithmen zu bewerten und konkrete Projekte zur Problemlösung im realen Kontext umzusetzen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die ihre Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 verbessern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Die Oberfläche sowie Funktionen der AWS Cloud9 IDE zu verstehen.
• Python-Anwendungen in AWS Cloud9 zu schreiben, zu debuggen und bereitzustellen.
• Mit anderen Entwicklern im Rahmen der AWS Cloud9-Plattform zusammenzuarbeiten.
• AWS Cloud9 mit weiteren AWS-Diensten zu verknüpfen, um fortgeschrittene Bereitstellungen durchzuführen.

Überblick über den Kurs

Dieses praxisorientierte Training richtet sich an Fachkräfte aus dem Bereich Datenverarbeitung, die fundierte Kenntnisse in künstlicher Intelligenz, Python sowie großen Sprachmodellen erlangen möchten. Der Kurs konzentriert sich auf reale Anwendungsfälle und behandelt unter anderem den Einsatz von Modellen, das Entwerfen geeigneter Eingabebefehle (Prompt Engineering) sowie die Erstellung KI-gestützter Lösungen. Die Teilnehmer absolvieren schrittweise Übungen, die sie von grundlegenden Konzepten bis hin zur Umsetzung einsatzfähiger KI-Workflows führen.

Ablauf des Trainings

• Präsenztraining in der Klasse

• Unterrichtsstunden unter Anleitung eines Experten mit strukturiertem Übungsanteil

• Interaktive Diskussionen sowie reale Fallstudien

• Tägliche praktische Aufgaben zur Vertiefung des Gelernten

Lernziele des Kurses

• Begreifen der grundlegenden Prinzipien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für moderne Anwendungen

• Vertiefung der Python-Kenntnisse im Kontext von KI-Entwicklung sowie Datenverarbeitung

• Verständnis funktionsweise großer Sprachmodelle und deren effektiver Einsatz

• Entwurf sowie Optimierung geeigneter Eingabebefehle zur Gewährleistung verlässlicher Ergebnisse

• Entwicklung vollständiger KI-Lösungen unter Verwendung von APIs und entsprechenden Frameworks

• Integration von künstlicher Intelligenz in bestehende Datenverarbeitungsprozesse

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenanalysten mit mittleren Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse unter Einsatz von Pandas und NumPy vertiefen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas sowie NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung unter Verwendung von Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortgeschrittene Aufgaben der Datensäuberung, Sortierung und Filterung durchzuführen.
• Aggregationsoperationen vorzunehmen sowie zeitreihenbasierte Daten auszuwerten.
• Daten mittels Matplotlib sowie weiteren Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihren Code zur Datenanalyse zu debuggen und zu optimieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Entwickler, die mithilfe des FARM-Stacks (FastAPI, React und MongoDB) dynamische, hochperformante sowie skalierbare Webanwendungen erstellen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Das notwendige Entwicklungsumfeld einzurichten, das FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die grundlegenden Konzepte, Funktionen sowie Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• REST-APIs mit FastAPI zu erstellen.
• Interaktive Anwendungen mittels React zu entwerfen.
• Anwendungen – sowohl im Frontend als auch im Backend – unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI zusammen mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu entwickeln, zu testen sowie bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zur Erstellung von APIs mit Python und FastAPI einrichten.
• Mittels der FastAPI-Bibliothek schneller und effizienter APIs erstellen.
• Datenmodelle sowie Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI anlegen lernen.
• Verbindungen zu Datenbanken über SQLAlchemy herstellen.
• Sicherheits- und Authentifizierungsmechanismen mithilfe der Werkzeuge aus FastAPI implementieren.
• Container-Bilder erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die TensorFlow einsetzen möchten, um potenziell betrügerische Daten zu analysieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Ein Betrugserkennungsmodell in Python und TensorFlow zu erstellen.
• Lineare Regressionsmodelle zu entwickeln, um Betrug vorherzusagen.
• Eine vollständige KI-Anwendung zur Analyse betrügerischer Daten zu realisieren.

„Versicherungswesen im digitalen Zeitalter“ bietet eine praxisorientierte Übersicht darüber, wie die digitale Transformation Produkte, Geschäftsabläufe sowie Kundennähe in der Versicherungsbranche verändert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Versicherungsexperten mittleren Niveaus, die digitale Technologien, datenbasierte Strategien sowie Innovationsansätze nutzen möchten, um ihre Angebote und Prozesse modernisieren zu können.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Rolle von KI, Big Data, IoT sowie Automatisierung bei modernen Arbeitsabläufen im Versicherungswesen zu erklären.
• Entwicklungen im Bereich InsurTech zu identifizieren und deren Auswirkungen auf das gesamte Versicherungsumfeld einzuschätzen.
• Kundenorientierte Strategien zu entwerfen, die durch digitale Werkzeuge und Datenanalysen unterstützt werden.
• Datengestützte Methoden in der Risikosteuerung sowie Entscheidungsfindung anzuwenden.
• Ein maßgeschneidertes Konzept zur Innovationsförderung und zum Change Management für Versicherungen zu entwickeln.
• Reale Fallbeispiele kritisch zu bewerten sowie daraus ableitbare Maßnahmen für das eigene Unternehmen umzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Analyse von Fallbeispielen sowie Gruppenarbeiten.
• Praktische Übungen sowie die Erstellung konkreter Handlungspläne für die jeweiligen Organisationen der Teilnehmer.

Individuelle Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Ausgestaltung dieses Trainings wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu besprechen.

Die Anforderungsanalyse ist eine zentrale Disziplin in der Entwicklung von Software- und Systemlösungen. Sie befasst sich mit der Erfassung, Dokumentation sowie Verwaltung der Bedürfnisse und Einschränkungen aller Beteiligten, um den Erfolg des Projekts zu gewährleisten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die ihre praktischen Kenntnisse in der Anforderungsanalyse vertiefen sowie sich optimal auf die IREB CPRE – Grundstufe-Zertifizierungsprüfung vorbereiten möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die wesentlichen Konzepte und Fachbegriffe gemäß dem IREB CPRE-Grundstufen-Lehrplan zu verstehen und anzuwenden.
• Anforderungen mithilfe effektiver, auf den jeweiligen Kontext abgestimmter Methoden zu identifizieren und zu ermitteln.
• Anforderungen für reale Projekte zu modellieren, zu dokumentieren und zu validieren.
• Änderungen an Anforderungen, deren Nachverfolgbarkeit sowie Priorisierung im gesamten Projektverlauf zu steuern.
• Tools und bewährte Praktiken der Anforderungsanalyse einzusetzen, um die Kommunikation und die Projektergebnisse zu optimieren.
• Vollständig vorbereitet zu sein, um die IREB CPRE – Grundstufe-Zertifizierungsprüfung erfolgreich abzulegen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallbasierte Übungen sowie kooperative Workshops.
• Prüfungsvorbereitungssitzungen samt Probefragen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Auf Wunsch können zusätzliche Module oder branchenspezifische Fallstudien integriert werden.

Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen grundlegende Fähigkeiten im praktischen Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln. Mithilfe der Programmiersprache Python sowie deren zahlreicher Bibliotheken und anhand vieler praktischer Beispiele lernen Sie, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, fundierte Entscheidungen zur Datenmodellierung trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert sowie deren Validität prüft.

Unser Ziel ist es, Ihnen das nötige Vertrauen im Umgang mit den grundlegendsten Werkzeugen des maschinellen Lernens zu vermitteln und Ihnen dabei zu helfen, typische Fallstricke in der Anwendung von Datenwissenschaften zu vermeiden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Personen, die die Anforderungsanalyse verstehen sowie effizient und präzise mittels geeigneter Analysemethoden durchführen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• verschiedene Arten von Anforderungen zu erkennen.
• die grundlegenden Konzepte sowie Aktivitäten der Anforderungsanalyse zu verstehen.
• sich mit der Methodik der Anforderungsanalyse vertraut zu machen.
• verschiedene Techniken zur Anforderungsanalyse gezielt einzusetzen.
• Anforderungen strukturiert darzustellen, um in einem iterativen Prozess der Bedarfsermittlung effizient mit Architekten und Entwicklern zu kommunizieren.