GitLab Training – Intensiv-Seminar
Entdecken Sie GitLab – das effiziente Softwaremanagement! Das Seminar bietet praxisnahes Know-how für die Produktivitätssteigerung Ihrer Mitarbeiter.
Green Software – Kosten und Emissionen in der IT nachhaltig reduzieren
Das Seminar bietet eine Basis-Qualifizierung zu Green-Software inklusive einer kostenfreien Zertifizierung zum Green Software Practitioner (Green Software Foundation) zur nachhaltigen Reduzierung von Emissionen und Kosten in der IT.
KI im Keller – Grundlagen und Praxisbeispiele
Wie kann ich eine KI mit meinen Daten in Theorie und Praxis lokal betreiben? Welche Hard- und Software benötige ich dafür? Auf diese und viele weitere Fragen gehen wir im Rahmen des Seminars in Theorie und Praxis ein.
Low-Code-/No-Code-Anwendungsentwicklung
Lernen Sie, wie Low-Code-Plattformen Ihre Prozessdigitalisierung vereinfachen und beschleunigen. Entdecken Sie praxisnahe Anwendungen und Vorteile.
Wenn Teams nicht so funktioniert wie gewohnt
Wenn SaaS-Anbieter wie Microsoft damit werben, dass die Nutzer vom Aufwand für Updates entlastet werden, ist da was Wahres dran. Ärgerlich ist, wenn Updates ungewünschte Nebenwirkungen bringen. So geschehen im Juni 2023 bei Microsoft Teams. Statt klicken ist nun manchmal doppelklicken angesagt.
Energieversorgung der Racks durch intelligente PDU
Mit der zunehmenden Digitalisierung haben sich die Anforderungen an Immobilien geändert. Bewertungskriterien wie Gebäudeanbindung, Gebäudekonnektivität, vernetzte Gebäude-IT-Infrastruktur, Nachhaltigkeit, Cybersecurity und Mehrwert für den Nutzer sind für die Renditefähigkeit von Gebäuden die Schlagworte der Zukunft.
Digital Ready Check von Bestandsgebäuden
Mit der zunehmenden Digitalisierung haben sich die Anforderungen an Immobilien geändert. Bewertungskriterien wie Gebäudeanbindung, Gebäudekonnektivität, vernetzte Gebäude-IT-Infrastruktur, Nachhaltigkeit, Cybersecurity und Mehrwert für den Nutzer sind für die Renditefähigkeit von Gebäuden die Schlagworte der Zukunft.
Data Science im Bereich Netzwerke
Data Science meint aus einer großen Flut von Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Solche Datenfluten werden gerade im Bereich Netzwerke häufig automatisch erzeugt. Das CRISP-DM-Data-Science-Prozessmodell beschreibt dabei die typischen Phasen eines Data-Science-Projekts. Im Kern eines solchen Projekts steht heute meist das Machine Learning.
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