Tableau Enablement - Integrata Cegos · Big Data als Schlagwort und wichtiger Trend der nächsten Jahre ... Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft

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Tableau EnablementGrundlagen

Online oder Präsenz

Dauer : 2 Tage (12 Stunden) Nr. : 54013

Inhouse-Paket : Auf Anfrage

Die Teilnehmer:

verstehen die Kernkonzepte von Tableau und können sich durch Tableau navigierenkönnen Daten in Tableau einbindenkönnen Workbooks und Dashboards erstellenkönnen grundlegende Aggregationen und Berechnungen durchführenkönnen Visualisierungen von mittlerer Komplexität erstellenverstehen den Analytics Aspekt von Tableau und können mit Funktionen wie bspw. Filter & Highlights interagieren umselbständig Analysen durchzuführenkönnen Workbooks in Richtung Server publizieren und Rechte hierfür verwalten

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Mitarbeiter aus allen Fachabteilungen und Unternehmensbereichen mit Interesse an datenanalytischenFragestellungen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Tabellenkalkulationen.

Trainingsprogramm

EinführungDaten EinbindenDas Tableau UIDie Tableau DateiformateVon grünen und blauen PillenErstellen von Workbooks:

BerechnungenAggregationenMarkierungenFilter

Online Anmeldung:Kundenservice | Tel. 0711 62010 100 | Fax: 0711 62010 267 | [email protected]://www.integrata-cegos.de/54013Generated on 30/07/2020

DoppelachsenGruppenPattern-AnalyseGeografische KartenHeat MapsStreudiagramme

Erstellen von DashboardsTableau Server

Schulungsmethode

Workshop mit Hands-on CharacterHands-on Workbook und Dashboard Erstellung

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Tableau Advanced AnalyticsEnablement für Fortgeschrittene




Die Teilnehmer:

verstehen die aufgeführten Konzepte und können sie praktisch in Tableau umsetzenkönnen mehrere Datenquellen in Tableau miteinander verbinden und kennen die unterschiedlichen Methoden mitihrem jeweiligen Einsatzszenariokennen die fortgeschrittene Berechnungsmethoden und deren Einsatzszenarienkönnen komplexe Dashboards erstellen


Zielgruppe

Mitarbeiter aus allen Fachabteilungen und Unternehmensbereichen mit Interesse an datenanalytischenFragestellungen, die bereits über Grundkenntnisse in der Arbeit mit Tableau verfügen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Tabellenkalkulationen.DieTeilnehmer sollten bereits über Grundkenntnisse in der Arbeit mit Tableau verfügen, wie sie in unseremSeminar Tableau Enablement vermittelt werden.

Trainingsprogramm

EinführungJoin, Cross-Database Join, UnionBlendingdatenbankübergreifendes FilternExtrakteString und Date CalculationsLODAdvanced Table Calcs (Scope and Direction)Parameter und Advanced Sorting (Order of Operations)Advanced Dashboarding und Stories


Schulungsmethode


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Tableau Best Practice EnablementWorkshop




Die Teilnehmer kennen:

weitergehende analytische Werkzeuge und deren Einbindung in Tableau.exemplarische Visualisierungslösungen für konkrete Anwendungsfälle.Kriterien einer guten Visualisierung und können diese in Tableau Dashboard umsetzen.


Zielgruppe

Mitarbeiter aus allen Fachabteilungen und Unternehmensbereichen mit Interesse an datenanalytischenFragestellungen, die bereits über Grundkenntnisse in der Arbeit mit Tableau verfügen.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Tabellenkalkulationen.Die Teilnehmer sollten bereits über Grundkenntnisse in der Arbeit mit Tableau verfügen, wie sie in unseremSeminar Tableau Enablement vermittelt werden.

Trainingsprogramm

EinführungR-Anbindung / Python AnbindungVisualisierung mit individuellen PolygoneWebdaten Connectoren und ihre EinsatzgebieteMAPBOX AnbindungVisual Best PracticeUse Cases (Auszug):

ABC-AnalyseChurn-AnalyseAuswertung von Bestandsgrößen

Spezielle Charttypen (Auszug):


WasserfallParetoHistogramm

Visual Best Practice: Wie gestalte ich ein gutes Dashboard, d. h. dass es eine Nachricht transportiert.

Schulungsmethode



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Digitalisierung in kleineren Unternehmen - Chance für das Hochfahrendes eigenen Unternehmens nach Corona?

Onlinetraining

Dauer : 1 Tag ( 6 Stunden) Nr. : 7597

Preis : 820,00 € netto951,20 € inkl. 16 % MwSt.


Corona hat viele Unternehmen in den ungewollten Dornröschenschlaf geschickt. Gerade kleinere Unternehmen leidenbesonders unter der Coronakrise. Und das wo wir in einer Transformation befinden, deren treibende Kraft dieDigitalisierung ist. Eine Transformation, die möglicherweise die komplexeste der Geschichte ist. Wir zeigen Ihnen, wie dieDigitalisierung zum entscheidenden Faktor des schnellen und erfolgreichen Wieder-Hochfahrens wird. Denn geradedigitale Lösungen sind hierfür hervorragen geeignet. So können Sie die Herausforderung Digitalisierung als Lösung fürdas Hochfahren nach Corona nutzen - und Digitalisierung als Wettbewerbschance umsetzen.


Zielgruppe

Alle Mitarbeiter

Voraussetzungen

Es werden keine besonderen Kenntnissen vorausgesetzt.

Trainingsprogramm

Im Online Seminar stellen wir Ihnen konkrete, in der Praxis bewährte Methoden, Tools und digitale Lösungen vor, diespeziell für kleinere Unternehmen geeignet sind. Keine Theorien, sondern plug&play Lösungen.Entlang der 4 Dimensionen Business Strategy, Processes, Methods & Tools und Solutions führen wir Sietransformatorisch vom Business Model bis zur fertigen Lösungen im Markt. Nutzen Sie die Inhalte des OnlineSeminars als Ihren Fahrplan zum schnellen Hochfahren mittels Digitalisierung!

Schulungsmethode

Vortrag, Präsentation, Individualarbeit, virtuelle Gruppenarbeit, sowie gemeinsames Arbeiten am virtuellen WhiteBoard.

Hinweis

Die Durchführung findet virtuell statt. Sie erhalten einen Einladungslink zur Teilnahme. Idealerweise verfügen Sieüber ein Headset.

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Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im ÜberblickOnline oder Präsenz


Preis : 1.490,00 € netto1.728,40 € inkl. 16 % MwSt.


Big Data als Schlagwort und wichtiger Trend der nächsten Jahrebedarf einer Definition und Einordnung in die aktuelle IT-Landschaft und einer Abgrenzung zu Data Warehouseorientierten Fragestellungen.Der Kurs "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick“ klärt elementare Aspekte, liefert Definitionenfür die wichtigsten Begriffe, erläutert relevante Technologien im Überblick und stellt herstellerübergreifend einigemarktrelevante Produkte und Konzepte vor.

Unsere Lernplattform LearningHub @Cegos ist Bestandteil dieses Präsenzseminars. Neben den digitalenSeminarunterlagen ist das Training um weitere Lernformate und Medien angereichert. Um einen nachhaltigenWissenstransfer in den Arbeitsalltag zu erzielen, wird das Seminar nach unserem 4REAL-Vorgehensmodell umgesetzt.


Zielgruppe

Das Seminar "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick“ wendet sich an IT-Architekten, Fach-und Führungskräfte, Projektleiter, Software-Ingenieure, DB-Administratoren und Data Warehouse Gestalter.

Voraussetzungen

Das Seminar "Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick“ setzt allgemeine IT-Kenntnisse,Kenntnisse in DB-Technologien und Speicherkonzepten voraus. Data Warehouse (DWH) Kenntnisse sind vorteilhaft.

Trainingsprogramm

Wahrnehmungen und Definitionen:

Grenzen klassischer Datenbanken und Tools Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Echtzeitanalyse Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)Real und Near-Real Time Analytics, Streaming, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI)Data Warehouse, Grenzen von ETLData Lake Konzepte, ELT, In Memory AnalyticsBig Data Tag Cloud der Assoziationen

https://www.integrata.de/integrata-best-seminare/

https://www.integrata.de/kundenloesungen/digital-learning/lernen-in-der-zukunft/4real-die-naechste-dimension-der-learning-experience/


Technologien und Anforderungen:

GRID Konzepte für Massiv Parallel Processing (MPP)Verteilte Dateisysteme, DAS, NAS, SANInfrastrukturmanagement: Scale Out vs. Scale UpMAP/REDUCE, In Memory Data, Columnar Data OrganizationCAP-Theorem, ACID, BASEReplikationsverfahrenNoSQL und NewSQLBig Data und Cloud ComputingMachine Learning und Deep Learning

Produkte und Herstellerstrategien:

Apache HADOOP Core, Apache HADOOP Common: HBASE, Hive, Pig, Oozie, Flume, Kafka, Zookeeper etc.Beyond HADOOP: Apache Spark - Streaming, Machine Learning, SQL und Graph, Apache FlinkKommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft HDInsightCloud-Based Services: AWS Lex, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft AzureGoogle TensorflowORACLE, IBM, SAP, SAS, Microsoft

Schulungsmethode

Der Vortrag des Trainers steht im Vordergrund. Diskussionen untereinander ermöglichen Ihnen, Ihre Erfahrungenauszutauschen und gegenseitig das Wissen zu ergänzen.


Termine und Orte

online Training

21. Sep bis 22. Sep 26. Nov bis 27. Nov

Düsseldorf

21. Sep bis 22. Sep

München

08. Okt bis 09. Okt Garantietermin

Frankfurt

26. Nov bis 27. Nov

Berlin

14. Dez bis 15. Dez


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Industrie 4.0 ; IT als Schlüssel zur Vernetzung der ProduktionOnline oder Präsenz



- Schlüsseltechnologie kennen lernen: CPS und Vernetzung als Basis von Industrie 4.0- Die neue Rolle der IT im Industrie 4.0 Umfeld. Risiken und Chancen erkennen und meistern

- IT Strategien für die dezentrale gesteuerte, vernetzte und smarte Produktion entwickeln


Zielgruppe

Geschäftsleitung, Werks- und Betriebsleiter, Bereichsleiter, sowie Verantwortliche und leitende Mitarbeiterinsbesondere aus den Bereichen Unternehmens-IT, Produktions-IT/Fertigungs-IT und Produktionsplanung undSteuerung

Voraussetzungen

Trainingsprogramm

- Einführung in die Thematik Industrie 4.0: Begriffsdefinition und aktueller Stand- Industrie 4.0 und IT-Schlüsseltechnologien: CPS, Vernetzung, Cloud Computing & Co.

- IT-Bausteine der Smart Factory: MES / ERP, Big Data / Smart Data, Datensicherheit und Datenschutz

- Standortbestimmung: IT im Unternehmen und in der Fertigung

- Umsetzungsstrategien: Weiterentwicklung vorhandener IT-Systeme und neue Einsatzszenarien

- Beispiele aus der Praxis

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion und Fragebogen


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Industrie 4.0 - Chance und Herausforderung für produzierendeUnternehmen




Die Bausteine der Industrie 4.0 kennen lernen.Umsetzungsmöglichkeiten im eigenen Unternehmen erkennen.

Ziele und Strategien zur Industrie 4.0 Transformation entwickeln.


Zielgruppe

Geschäftsleitung, Werks- und Betriebsleiter, Bereichsleiter, sowie Verantwortliche und leitende Mitarbeiter derProduktion,insbesondere aus den Bereichen Produktions-IT, Produktionsplanung, Unternehmensstrategie/-entwicklung, Logistik,Instandhaltung, Robotik & Automation

Voraussetzungen

Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt.

Trainingsprogramm

Agenda:

Einführung in die Thematik Industrie 4.0: Begriffsdefinition und aktueller Standüberblick über fertigungsrelevante Technologien: CPS, BigData & Co.Folgen und Nutzen der Industrie 4.0: mehr Flexibilität, Veränderung der Organisation, uvm.Standortbestimmung: Industrie 4.0 im UnternehmenDer Weg zur Smart Factory: Umsetzungsstrategien und neue GeschäftsmodelleBeispiele aus der Praxis

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Fragebogen.

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Big Data - Data Engineering GrundlagenBig Data-Architektur, -Aufbau und die Komponenten





Das Thema Big Data ist aktueller denn je, pro Tag werde viele Petabyte an Datengeneriert und warten darauf analysiert und verarbeitet zu werden.

Mit dem Apache Hadoop Ökosystem wurde eine Möglichkeit geschaffen, große Datenmengen in einem verteilten Systemzu persistieren und Analysen und Vorhersagen auszuführen.

Die damit verbundenen Begriffe rund um Data Science und Data Engineering sind allgegenwärtig. Nur was verbirgt sichhinter all den Trendbegriffen?

Die Schulung gibt einen ersten Ein- und Überblick über die Komponenten, Methoden und Begrifflichkeiten zu diesenThemen. Dieser beschränkt sich nicht auf reine Theorie, sondern ermöglicht Ihnen erste praktische Erfahrungen anhandeines fiktiven Projekts zu sammeln.

Nach einer Einführung in die Paradigmen von Big Data lernen Sie anhand eines realen Twitter Datensets, wie einfach SieDaten in den Hadoop Cluster streamen können. Danach nehmen Sie eigenhändig Daten-Transformationen vor undorientieren sich dabei immer am besprochenen Data Lake Konzept. Am Ende des Data Engineering Parts haben Sie dieDaten soweit verdichtet und aufbereitet, dass Sie im nächsten Schritt mit Data Science Methoden Analysen daraufausführen.



Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Datenbank Experten, BigData Experten, Sicherheitsexperten, Systemadministratoren,Netzwerkadministratoren, Data Science Mitarbeiter, Entwickler sowie alle Interessierten, die dem Thema BigDatatiefer unter die Haube schauen möchten.

Voraussetzungen

Neben generellen IT Kenntnissen in SQL und Programmierung sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Der



vorherige Besuch unseres Grundlagenseminars 4704 Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte imÜberblick erleichtert das Verständnis.

Trainingsprogramm

Data Engineering

Einführung Big Data:

Was ist Big Data?Die drei VsAbgrenzung zu relationalen DatenbankenData Lake und hybride Architektur Konzept

IT Grundlagen:

Basiswissen NetzwerkeBasiswissen verteilte Systeme

Ökosystem Hadoop:

Hadoop Cluster ArchitekturÜberblick über die Hadoop DistributionenHBaseHDFSHiveKafkaNiFiPigSpark / Spark StreamingSqoopAmbariZookeeperÜberblick weiterer Komponenten

Security in Hadoop:

RangerKerberos

Hands on Hadoop – Praxisteil:

HDFS PuzzleAdministration GrundlagenAmbari Monitoring M/RHDFS Strukturen anlegenZookeeper NodesHBaseHDFSHiveKafkaNiFiPigSpark / Spark StreamingSqoop

Vertiefung der Hadoop Komponenten - Praxisteil:

StreamingBufferingArchivierungTransformationAnalyse

Schulungsmethode

Die Inhalte werden durch Vorträge, Diskussionen, Demonstrationen und Praktikum am System vermittelt.


Termine und Orte

online Training

31. Aug bis 02. Sep 23. Sep bis 25. Sep 12. Okt bis 14. Okt23. Nov bis 25. Nov

München

31. Aug bis 02. Sep

Berlin

23. Sep bis 25. Sep

Frankfurt

12. Okt bis 14. Okt

Hamburg

04. Nov bis 06. Nov

Stuttgart

23. Nov bis 25. Nov

Düsseldorf

16. Dez bis 18. Dez

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Analytical DatabasesOnline oder Präsenz




Daten werden zum integralen Bestandteil der allgemeinen Wertschöpfung.In Industrie und Forschung liegen im Jahrzehnt von "Big Data" immer größere und komplexere Datenmengen vor, derenVerarbeitung und Analyse zu unverzichtbaren Kernkompetenzen geworden sind. Hier kommen verschiedene Verfahrenaus Informatik und Betriebswirtschaft zur Anwendung. Der Bedarf an geeignet ausgebildeten ArbeitnehmerInnen indiesen Bereichen ist bereits massiv spürbar und wird weiter stetig steigen.

Lernen Sie sich sicher in diesem Umfeld zu bewegen mit dem Ausbildungsprogramm zum Data Analytics Professional.

In diesem Kurs wird auf die Eigenschaften analytischer Datenbanken und spezielle analytische Anwendungsfälle inVerbindung mit der Nutzung der Structured Query Language eingegangen. Zudem wird auf Fragestellungen derAbfragegeschwindigkeitsoptimierung bei Komplexen Statements eingegangen.


Zielgruppe

Dieses Seminar ist Teil einer grundlegenden Aus- / Weiterbildung zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen

Wenn Sie die beiden Seminare 54016 Einstieg Business Analytics und 54018 Analytische Datenmodellierung besuchthaben oder äquivalente Kenntnisse mitbringen, sind Sie bestens gerüstet.

Trainingsprogramm

Agenda:

IntroductionStoring structured DataAnalytical RDBMS12 Rules of CoddsAttributes of RDBMSNormalisation in Analytical DatabasesDatabase ComponentsStructured Query Language for AnalyticsPerformance for Analytical QuerysBufferpool

IndexMaterialised ViewsUsing the Optimizer

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Übungen.


Termine und Orte

online Training

16. Nov bis 19. Nov

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Management von Projekten in Data AnalyticsParadigmen in Projekten der Digitalisierung





Daten werden zum integralen Bestandteil der allgemeinen Wertschöpfung.In Industrie und Forschung liegen im Jahrzehnt von "Big Data" immer größere und komplexere Datenmengen vor, derenVerarbeitung und Analyse zu unverzichtbaren Kernkompetenzen geworden sind. Hier kommen verschiedene Verfahrenaus Informatik und Betriebswirtschaft zur Anwendung. Der Bedarf an geeignet ausgebildetem Personal in diesenBereichen ist bereits massiv spürbar und wird weiter stetig steigen.


In diesem Kurs werden die Besonderheiten modernen Projektmanagement Paradigmen in Projekten der Digitalisierungbesprochen.


Zielgruppe

Dieses Seminar ist Teil der Grundausbildung zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen

Wenn sie Grundkenntnisse zu Data Science mitbringen, wie sie z. B. in unserem Seminar 54016 Einstieg BusinessAnalytics vermittelt werden, sind Sie bestens gerüstet.

Trainingsprogramm

Agenda:

Introduction and Background of Project Management in analytical EnvironmentsSpecial Requirements of Projects in AnalyticsRecommended Project SettingsRecommended Project Management ParadigmsIntroduction to PM classicsIntroduction to new PM approachesGroup Cases to train analytical PM approachesTraining the agile Scrum cycle in teamsLearn about using the magic estimation in analytical ProjectsDiffer in the different roles of analytical projects

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

31. Aug bis 03. Sep 23. Nov bis 26. Nov

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Data Artist - DatenaufbereitungTechniken der komplexen Datentransformation







In diesem Kurs wir auf die Eigenschaften Desktop basierter Datentransformation für Datenexperimente eingegangen.Diese Disziplin geht der Datenvisualisierung voraus und bereitet das Datenmaterial für die visuelle Analyse auf.


Zielgruppe

Dieses Seminar ist Teil der Ausbildung zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen


Trainingsprogramm

Agenda:

IntroductionJoin, Cross-Database Join, UnionBlendingComprehensive Database FiltersExtractsString and Date CalculationsLODAdvanced Table Calcs (Scope and Direction)Parameter and Advanced Sorting (Order of Operations)Advanced Dashboarding and Stories

Publish Workflows to Server and automation

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

30. Nov bis 03. Dez

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Data Engineer - Analytics Software EngineeringDevelopment







In diesem Kurs wir auf grundlegende Progammierkenntnisse eines Sofware Engineers eingegangen. Dabei wird auf dieSkills im Umfeld der Big Data- und Analytics Projekte und deren Eigenschaften fokussiert.


Zielgruppe


Voraussetzungen


Trainingsprogramm

Agenda:

IntroductionDevelopment Environment:

GitMavenDebugging

Practical Case: Debugging an Analytics SoftwareProcedural Programming and ScriptingObject Orientation and Analysis

Interface Programming:

Connecting DatabasesConnecting Rest APIsDeveloping Rest APIs

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

25. Jan bis 28. Jan

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Analytische DatenmodellierungDatenmodelle und Historisierung





Daten werden zum integralen Bestandteil der allgemeinen Wertschöpfung.In Industrie und Forschung liegen im Jahrzehnt von "Big Data" immer größere und komplexere Datenmengen vor, derenVerarbeitung und Analyse zu unverzichtbaren Kernkompetenzen geworden sind. Hier kommen verschiedene Verfahrenaus Informatik und Betriebswirtschaft zur Anwendung. Der Bedarf an geeignet ausgebildeten ArbeitnehmerInnen indiesen Bereichen ist bereits massiv spürbar und wird weiter stetig steigen.


In diesem Kurs werden die Besonderheiten der Überführung von Daten Anforderungen in Datenmodelle behandelt. Dabeiwird insbesondere auf den Aufbau von historisierten Datenbeständen wert gelegt.


Zielgruppe

Das Seminar ist Teil einer grundlegenden Aus- / Weiterbildung zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen

Wenn sie Grundkenntnisse in Data Science mitbringen, wie in unserem Seminar 54016 Einstieg Business Analyticsvermittelt werden, ist das für das Verständnis hilfreich.

Trainingsprogramm

Agenda:

Thoughts about analytical Data ModellingIntroduction to the multidimensional approachBuilding a Model for the analysis of a business unitDocumentation of dimensional modelsDesign-ReviewsSlowly changing dimensionsDimension bridgesER-ModellingData VaultCase Studies in analytical Modelling

Derive Data Models ER, Dimensional and Data Vault Models from User-RequirementsRefactor Data Models from settled Data Warehouses

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

09. Nov bis 12. Nov

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Data Engineer - Data ScienceBig Data Engineering und Data Science







Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Als Einstieg wird den Teilnehmerngezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet. Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welcheFaktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Daten als Vermögenswert zu betrachten unddatenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zumGo-live werden die Besonderheiten eines Data Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DMbesprochen. Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenartenbegleitet. Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: DataWarehouse, Data Lake und Hybride Architektur. Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt aufDatenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Ziele und Modelle des Machine Learning. Abschließend wird dieadressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.

Der Kurs schließt einen durchgängigen Use Case ein.


Zielgruppe


Voraussetzungen

Wenn Sie die beiden Seminare 54016 Einstieg Business Analytics und 54018 Analytische Datenmodellierung besuchthaben oder äquivalente Kenntnisse mitbringen, sind Sie bestens gerüstet. Hilfreich ist auch, vorher unser Seminar54021 Data Artist - Datenaufbereitung zu besuchen.

Trainingsprogramm

Agenda:

Einführung Big DataÖkosystem Big Data LösungenSecurity in Big Data LösungenHands on Big Data – PraxisteilVertiefung der behandelten Komponenten – Praxisteil:

StreamingBufferingArchivierungTransformationAnalyse

DatenstrategieProjektvorgehen CRISP-DMData Warehouse, Data Lake, Hybrid ArchitectureExplorative DatenanalyseRegressionEntscheidungsbaumNeuronale NetzeZeitreihenanalyseVisualisierungstypen

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

18. Jan bis 21. Jan

Full Digital

Data Science - Grundlagen der Datenauswertung bei Big-Data-LösungenGrundlagen der Datenauswertung bei Big-Data-Lösungen





Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Nach dem Besuch des Seminarsverfügen Sie über das nötige Grundwissen und haben erste eigene Erfahrungen gesammelt.


Zielgruppe

Dieser Kurs wendet sich für alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematikbekommen möchten.

Voraussetzungen

Da das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt

Trainingsprogramm

Data Science Starter Kit

Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema ‚Data Science’. Als Einstieg wird denTeilnehmern gezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet.Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, umDaten als Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten einesData Science Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen.Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet.Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: DataWarehouse, Data Lake und Hybride Architektur.Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie aufZiele und Modelle des Machine Learning.Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.Der Kurs schließt einen durchgängigen Use Case implementiert in Python und Alteryx mit entsprechendenAufgaben zur Datenaufbereitung und -analyse ein.

Behandelte Methoden/Modelle

Datenstrategie

Projektvorgehen CRISP-DMData Warehouse, Data Lake, Hybrid ArchitectureExplorative DatenanalyseRegressionEntscheidungsbaumNeuronale NetzeZeitreihenanalyseVisualisierungstypen

Tools und Sprachen

PythonAlteryx

Schulungsmethode

Die Inhalte werden durch Vorträge, Diskussionen, Demonstrationen und Praktikum am System vermittelt.

Hinweis

Wegen der Internationalität des Themas sind die Vortragsfolien in Englisch. Die Seminarsprache ist Deutsch.


Termine und Orte

München

17. Aug bis 18. Aug

Düsseldorf


Full Digital

Data Artist - Datenvisualisierunganalytische Dashboards







In diesem Kurs werden die Eigenschaften von modernen Visualisierung Tools thematisiert und die neue Disziplin dervisuellen Daten-Analyse gelehrt. Hierbei werden die programmierten Inhalte auf ein Minimum beschränkt und auf dieMöglichkeiten der Benutzeroberfläche fokussiert.


Zielgruppe


Voraussetzungen


Trainingsprogramm

Agenda:

IntroductionCollect DataUser InterfacesData FormatsPrepare WorkbooksCalculationsAggregationsMarkersFilter

Double AxisGroupsPattern-AnalysisGeographical MapsHeat MapsScatter diagramsPreparing Dashboards

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

07. Dez bis 10. Dez

Full Digital

Data Engineer - DatenintegrationSammeln und Filtern in Echtzeit







In diesem Kurs wir auf die Aspekte der ingenieursmäßigen Datenintegration mit grafischen ETL und ELT Toolseingegangen. Dabei wird auf die Einsatzschwerpunkte dieser Toollandschaften und Besonderheiten fokussiert.


Zielgruppe


Voraussetzungen


Trainingsprogramm

Agenda:

Introduction in die ETL / ELT WorldETL / ELT - The Things and Best PracticeDifferences ETL / ELT / ESB / Data StreamingETL / ELT with Microsoft SSISEinstieg SSIS Prepare Demo ProjectDatacleansing und -changeData cleansing in memoryPerformance TuningUsing ScriptsLogging

Using Custom ScriptsExtension Custom ComponentsTalend Tuning ESB/ Data StreamingTalend ESB vs. Apache KafkaDifferences ESB / Data StreamingApache Kafka whats all aboutDataintegrationUse cases

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

11. Jan bis 14. Jan

Full Digital

Data Science kompaktStarter Kit





Dieser Kurs vermittelt eine umfassende Einführung in das Thema Data Science. Als Einstieg wird den Teilnehmerngezeigt, welcher Wandel derzeit durch die Digitalisierung stattfindet.Am Thema Datenstrategie wird vorgestellt, welche Faktoren im Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um Datenals Vermögenswert zu betrachten und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.

Von der Ideengenerierung über die Aufbereitung und Analyse bis zum Go-live werden die Besonderheiten eines DataScience Projekts anhand des führenden Vorgehensmodells CRISP-DM besprochen.

Die Definition des Begriffes ‚Daten’ wird von anschaulichen Beispielen zu unterschiedlichen Datenarten begleitet.

Aspekte der Datenspeicherung werden zusammen mit drei wichtigen Datenarchitekturen präsentiert: Data Warehouse,Data Lake und Hybride Architektur.

Die methodische Vertiefung erfolgt mit Schwerpunkt auf Datenaufbereitung, explorativer Datenanalyse sowie auf Zieleund Modelle des Machine Learning.

Abschließend wird die adressatengerechte und visuell ansprechende Aufbereitung von Daten illustriert.

Der Kurs schließt einen durchgängigen Use Case implementiert in Python und Alteryx mit entsprechenden Aufgaben zurDatenaufbereitung und -analyse ein.


Zielgruppe

Dieser Kurs wendet sich an alle, die Interesse an Data Science haben und einen Gesamteinblick in die Thematikbekommen möchten.

Voraussetzungen

Da das gesamte behandelte Wissen von Grund aufgebaut wird, werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Trainingsprogramm

Data Science Starter Kit


Behandelte Methoden/Modelle

DatenstrategieProjektvorgehen CRISP-DMData Warehouse, Data Lake, Hybrid ArchitectureExplorative DatenanalyseRegressionEntscheidungsbaumNeuronale NetzeZeitreihenanalyseVisualisierungstypen

Tools und Sprachen

PythonAlteryx

Schulungsmethode


Hinweis

Wegen der Internationalität des Themas sind die Vortragsfolien in Englisch. Die Seminarsprache ist Deutsch.

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Einstieg Business AnalyticsIhr Weg zu erfolgreicher Data Science und KI





Daten werden zum integralen Bestandteil der allgemeinen Wertschöpfung.In Industrie und Forschung liegen im Jahrzehnt von "Big Data" immer größere und komplexere Datenmengen vor, derenVerarbeitung und Analyse zu unverzichtbaren Kernkompetenzen geworden sind. Hier kommen verschiedene Verfahrenaus Informatik und Betriebswirtschaft zur Anwendung. Der Bedarf an geeignet ausgebildeten Fachkräften in diesenBereichen ist bereits massiv spürbar und wird weiter stetig steigen.


In diesem Seminar wird der grundlegende Überblick über die Datenwertschöpfung bis zu modernenSpeichertechnologien und Architekturformen vermittelt.


Zielgruppe

Das Seminar ist Teil einer grundlegenden Aus- / Weiterbildung zum Data Analytics Professional.

Voraussetzungen

Bei diesem Einstiegsseminar können Sie ohne spezifische Vorkenntnisse erfolgreich teilnehmen.

Trainingsprogramm

Agenda:

IntroductionExplain the buzz wordsExplain the value of DataThe Digital Change in an nutshellShort Introduction to In-MemoryShort Introduction to BatchShort Introduction to StreamingArchitectureData WarehouseData LakeHybride

LambdaKappaHow to implement the architectureCloud / On premise – Hybrid IT and Elastic Scaling

Schulungsmethode



Termine und Orte

online Training

02. Nov bis 05. Nov

Technologie-Trends IPräsenztraining




Nach diesem Seminar kennen Sie die aktuellen IT-Trends und verfügen über fundierte Einschätzungen undErfolgsprognosen für die kommenden Jahre. Sie sehen den Dingen auf den Grund und steigern dadurch IhreMeetingkompetenz. Sie können neueste Technologiephänomene kompetent einschätzen und bewerten.Hinweis: Sehen Sie folgendes Programm nicht als statischen Inhalt. Es wird nach Aktualität der Themen laufendangepasst.


Zielgruppe

Führungskräfte, Projektleiter, Organisatoren, Manager.

Voraussetzungen

Sie werden von dem Seminar am besten profitieren, wenn Sie grundlegende Kenntnisse der IT mitbringen. IT-technische Kenntnisse benötigen sie nicht.

Trainingsprogramm

Analystenmeinungen und Marktstudien sowie Markttrends und Technologietreiber im Umfeldder IT-Infrastrukur:

Das sagen die AugurenMarkttrends und InnovationenInvestitionsprofile der AnwenderPrognosen für den IT-ArbeitsmarktHardwaretrends (Prozessoren, Storagetechnologien)Softwaretrends (Betriebssysteme, Anwendungen)

Strategische IT-Trends:

VirtualisierungtechnologienGreen IT


Cloud ComputingContinuous IntegrationDevOps

Big Data:

NoSQL DatenbankenSchlüsselprodukte der Marktführer: IDAA, Cassandra, HanaReality Mining mit Big DataHadoop und Map Reduce Implementierungen

Open Source - Entwicklung und Strategie von Open Source im Unternehmenseinsatz:

Strategische Bedeutung von Open SourceBeispiele für erfolgreiche Integration von Open Source Produkten

Hochverfügbarkeits- und High-Performance-Systeme:

ClusteringServer- und Grid-TechnologienCloud Computing: Dynamic Infrastructure, Infrastructure as CodeSpezialisierte SystemeSAN (VSAN, FCoE, ISCSI)Enterprise Storage Appliance

Trends und Entwicklung der Netzwerktechnologien:

Öffentliche und UnternehmensnetzeMobile Technologien: FTTx-Infrastrukturen4GL und 5GLWie geht es weiter?Fixed Mobile Convergence: Unified CommunicationsIPv6 in der PraxisSmart Networks / Open FlowNear Field Communication (NFC) und M2M Schnittstellen

Sicherheit als kritischer Erfolgsfaktor:

Aktuelle Gefahrenanalyse und Hacking-TrendsGefahren durch Web3.0 / Web4.0Abwehrmaßnahmen im Überblick, Pervasive SecurityForensikBSI / ISO27001Cyber-Risk-Versicherungen

Grenzen der Ethik:

Human Augmentation und Smart dustSelbstlernende Maschinen, Smart Advisors, Social BotsComputer / Brain Interface, Hacker werden es liebenCyber WarfareEntscheiden Algorithmen über Leben und Tod?Wie real ist "Minority Report"?Erfahrungen mit Web 3.0?

Zukunftsausblick und weitere IT-Trends:

Industry 4.0 und Zukunft von IT-OrganisationenCognitive ComputingIT Governance (Methoden und Standards)IT-Servicemanagement - Status ITIL 2011Zukunft Web Trends - Potenzial und GefahrenSemantic WebInternet der / aller Dinge

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion.


Termine und Orte

Frankfurt

21. Aug Garantietermin 20. Nov

Berlin

11. Sep

Stuttgart

05. Okt

Düsseldorf

26. Okt

Technologie-Trends IIPräsenztraining




Nach diesem Seminar kennen Sie aktuelle Softwarearchitekturen und können e-Business-Trends und -Strategienanalysieren und bewerten, u. a. auch Microservices, DevOps und Strategien zu Continuous Integration. Sie kennenLösungen und Status der MarktführerIBM, Oracle, Microsoft und SAP. Sie erfahren, was wirklich hinter Schlagworten wie Agilität, Cloud development, REST,Internet der Dienste, NoSQL usw. steckt und können beurteilen, wie praxistauglich und zukunftsträchtig dieverschiedenen Ansätze sind.

Hinweis: Sehen Sie folgendes Programm nicht als statischen Inhalt. Es wird nach Aktualität der Themen laufendangepasst.


Zielgruppe

Führungskräfte, Projektleiter, Organisatoren, Manager.

Voraussetzungen

Sie werden von dem Seminar am besten profitieren, wenn Sie grundlegende Kenntnisse der Software-Entwicklungmitbringen. IT-technische Kenntnisse benötigen sie nicht.

Trainingsprogramm

Die Zukunft der Softwareentwicklung - Trends und Prinzipien:

Leichtgewichtige LösungenVisionen der KeyplayerErfüllt SOA die Erwartungen?Status Hybrid Cloud, Entwicklung mit PaaSEnterprise MashupsManaged ServicesSaaS als Strategie von Web 3.0Mobile Business Process ManagementTücken der App-Entwicklung

Entwicklungen und Trends der Software-Architekturen:

Wie funktioniert die Integration unterschiedlicher Services (SOA, EAI, Web Services, Microservices)?Webbasierte Entwicklungsumgebungen wie .NET, Java EE

Web-orientierte Architektur (WOA)Requirements EngineeringApplication Lifecycle Management (ALM)

Leichtgewichtige Software-Entwicklungsmethoden - Agil und Event-getrieben:

Event Driven Architecture (EDA)Agiles ProjektmanagementProgrammiermodelle für Rich Web Clients am Beispiel RubyZukunft und Status der ProgrammiersprachenBerufsbild "Programmierer" im DevOps Umfeld

Entwicklung der Plattformen und Middleware-Technologien:

Java Enterprise Frameworks im Vergleich.NETWeb Services (SOAP vs. REST, Java, WSDL, UDDI, ebXML)Middleware - Trends

Big Data - Herausforderungen für Datenbanken und die Zukunft der Datenhaltung:

Alternative Datenbank-Technologien (NoSQL, MapReduce, In-Memory etc

Embedded Software Development:

Schlüssel zum Internet der DingeArchitekturen und Entwicklungsmethoden für ESDIntegration von Cognitive Computing am Beispiel von autonomen Fahrzeugen

Portfolio und Zukunft der IT-Keyplayer:

SAPVisionen und RealitätBetrachtung von IBM, Oracle, Microsoft und weiteren Keyplayern

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion.


Termine und Orte

Hamburg

28. Aug

Düsseldorf

30. Nov

Cloud ComputingPräsenztraining




Cloud Computing als Schlagwort und wichtiger Trend der nächstenJahre bedarf einer Definition und Einordnung in die aktuelle IT-Landschaft. Der Kurs "Cloud Computing“ klärt elementareAspekte, liefert Definitionen für die wichtigsten Begriffe und Zusammenhänge und beleuchtet herstellerübergreifendunterschiedliche Aspekte des Cloud Computings.



Zielgruppe

Das Seminar "Cloud Computing“ wendet sich an Software-Architekten, Infrastruktur-Verantwortliche und ITBetriebsmanager, Projektleiter und -mitarbeiter sowie an Führungskräfte.

Voraussetzungen

Für den Besuch der Schulung "Cloud Computing“ sind gute Grundkenntnisse der IT erforderlich.

Trainingsprogramm

Definitionen und Erwartungen:

Hintergründe, Erwartungen und aktuelle EntwicklungenOn Demand Infrastructure, Outsourcing, On Demand Software, Utility ComputingEinordnung in aktuelle TrendsStandards und Referenzarchitekturen

Basis-Technologien:

Skalierung und Availability: Scale Up vs. Scale OutVirtualisierung: System, Storage, Network und Application Virtualization, Software Defined Storage, SoftwareDefined NetworkProtokolle und Middleware, Provisioning: System und Application Templates, Golden Images, Configuration




InjectionIaaS Solution Technologies: OpenStack, Apache Cloudstack, Microsoft Azure StackPaaS Solution Technologies: Cloudfoundry, Heroku & Microservices, Apache Mesos, Container und DevOps, Docker,Podman, KubernetesKryptografie, HSM und Shielding Verfahren

Cloud Computing und SOA:

Service-Orientierung, Web-Services, RESTful Webservices

Cloud Services (XaaS):

Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS)Technologieverfügbarkeit und -bewertung

Cloud Deployment Szenarien:

Private, Public, Hybrid Cloud: Zielsetzungen, Nutzen, ProblemeDatenschutz und SicherheitRegulatorische ComplianceAnforderungen an Cloud-ProviderAnforderungen an Cloud-ConsumerAnforderungen an On Demand Software

Wichtige Anbieter und Angebote:

Salesforce.comAmazon Web Services (AWS)Google Cloud Platform (GCP)Microsoft AzureIBM, Oracle, HP, EMC und andere

Schulungsmethode

Die Teilnehmer können sich auf eine gelungene Mischung aus Vortrag, Eigenrecherche und Diskussion freuen.


Termine und Orte

München

10. Sep bis 11. Sep Garantietermin

Hamburg


Frankfurt

19. Nov bis 20. Nov Garantietermin

Cloud Computing - VertiefungArchitekturen, Methoden, Technologien, Provider Services

Präsenztraining




Nach dem Seminar sind Sie mit den Herausforderungen für oftware-Architekturen im Umfeld Cloud Computing(Architecting for the Cloud) vertraut und Sie wissen, welche Veränderungen zur Gestaltung dieses Prozesses notwendigbzw. sinnvoll sind.Das Seminar vermittelt das erforderliche Wissen, um die Anforderungen an Entwicklung, Migration und Bereitstellungvon Anwendungen im Umfeld aktueller Public, Hybrid und Private Cloud Umgebungen zu beschreiben und damitverbundene Herausforderungen zu erkennen und die mit Begriffen wie Cloud-Ready und Cloud-Native Architectureverbundenen Chancen und Risiken einzuschätzen.


Zielgruppe

Das Seminar "Cloud Computing - Vertiefung" wendet sich an IT-Verantwortliche, Cloud Solutions und Software-Architekten, Software Engineers sowie technische Projektverantwortliche, die Anwendungen für den Einsatz inmodernen Public, Hybrid oder Private Cloud Umgebungen entwickeln bzw. migrieren.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse von Software Architekturen und Software Engineering Methoden sowie des Themas CloudComputing entsprechend Seminar 4707 Cloud Computing.

Trainingsprogramm

Cloud Computing – Terminologien und Konzepte im Kurzüberblick:

Service ModelleDeployment ModelleService Management AnforderungenSecurity und Datenschutz

Klassische System-und Anwendungsarchitekturen im Kontext Cloud Computing:

2-tiered, 3-tiered, n-tiered Applications im Umfeld von Webserver-, Java Application Server und Relationaler sowieNoSQL DB-TechnologienCloud Lift & Shift: was geht und was scheitert?Provider Services als Alternative zu IaaS deployed RDBMS: AWS Aurora, Dynamo DB, Google Spanner, BigTable,

Firestore, Azure SQL etc.Provider Platforms als Alternative zu IaaS deployed Application Runtimes: AWS Beanstalk, Google AppEngine etc.Zusätzliche Provider Services (Messaging, Machine Learning, Business Intelligence, IoT)

Architecting for the Cloud:

Scale Out vs. Scale UpData Replication vs. Data Sharing12-Factor App und Microservice ArchitekturDevOps, Container Plattformen, Docker – Möglichkeiten und HerausforderungenCloud Ready Applications: Merkmale, Anforderungen, LimitierungenCloud Native Applications: Merkmale, Anforderungen, LimitierungenTechnologien und Provider Services: Docker bzw. Kubernetes Plattformen: AWS, GCP, Azure, IBM etc., GKE,OpenShift etc.Serverless Computing – Konzepte, Technologien, Möglichkeiten

Developing in the Cloud:

Service Produkte und Möglichkeiten zur Public Cloud basieren AnwendungsentwicklungManaged Jenkins und Software Build Pipelines (AWS Codebuild, AWS Code Pipeline, Azure Pipeline, Azure DevOps,GCP Cloud Build etc.)Komplette Lösungen (AWS Cloud 9, Azure Visual Studio Online etc.)

Security, Privacy & Identity Management for the Cloud:

Keystores, Cloud HSM, On Premise HSM, Microsft ADFS, Azure AD ConnectAWS: Directory Service, Cloud HSM, IAM, Cognito etc.Azure: Azure AD, Azure Active Directory Services, Key Vault, Dedicated HSM, Guarded Fabric etc.GCP: Cloud IAM, Shielded VMs, Cloud HSM, Cloud KMS, Managed Service for AD etc.

Schulungsmethode

Die Teilnehmer können sich auf eine gelungene Mischung aus Vortrag, Eigenrecherche und Diskussion freuen.


Termine und Orte

Düsseldorf

28. Sep bis 29. Sep

München

12. Okt bis 13. Okt

Berlin

17. Dez bis 18. Dez

Mobile Device Management - Überblick der gängigen LösungenPräsenztraining



Der Seminarteilnehmer erhält eine Übersicht zu Möglichkeiten und Herausforderungen beim Einsatz von mobilen Gerätenin einem Unternehmen.Hierbei können die mobilen Geräte wie Smartphones, Tablets und Laptops durch das Unternehmen oder durch denMitarbeiter als privates Gerät zu Verfügung gestellt werden (BYOD).

Der Kurs unterstreicht die Notwendigkeit eines geführten und gesicherten Einsatzes mobiler Geräte durch eine MDM-Lösung.

Die Vielfalt der im Markt angebotenen mobilen Geräte, ihrer Hersteller und Betriebssysteme, wie IOS, Android, Windowsoder Windows Phone, stellt die Administratoren vor neue Herausforderungen. Der Einsatz von Mobile DeviceManagement Systemen ist eine interessante Lösung.

Mobile Applikationen sind ein grundlegender Baustein, um die Produktivität mobiler Anwender sicherzustellen.

Sie ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff auf das Unternehmensnetzwerk, das Arbeiten mit Dokumenten und denAustausch von Dateien.

Mobile Applikation Management-Lösungen decken den gesamten Lebenszyklus mobiler Applikationen ab, beginnend mitihrer Einrichtung, Zurverfügungstellung in gesicherten Containern, Verwaltung und Monitoring bis hin zu derenEntfernung oder Löschung mit „Remote Wipe“.


Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an CIOs, IT-Leiter und IT-Architekten sowie Administratoren, welche sich über Möglichkeitenund Probleme eines Einsatzes und Management von mobilen Geräten in einer Unternehmensumgebung informierenmöchten.

Voraussetzungen

Grundverständnis der IT Lösungen und von Kommunikation wird vorausgesetzt.

Trainingsprogramm

Mobile Device Management:

Single Management ConsolesAgent EnrollmentDevice ProfilesReal-time DashboardsDevice Commands and Messaging


Device Logging and Reporting

Support Personal Devices in Your Enterprise Deployment (BYOD):

Device ChoiceAccess to Corporate ResourcesPrivacy ConcernsSecurity and ComplianceRemoving Corporate Resources

Deliver Apps for Employees:

Lifecycle Management for AppsPurchase and Develop ApplicationsDistribution and App CatalogsApp SecurityAdmin Control and Tracking for AppsEvent Logging, Analytics and Reporting

Mobile Security:

Device and User SecurityApplication Security (Container)Content Security (Locker)Email Security (Verschlüsselung)Network SecurityAutomated Compliance

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Praktikum am System.

Digitale Transformation - Wie Unternehmen den digitalen Wandelmanagen müssen

Präsenztraining



Facebook, Twitter & Co. versetzen Menschen in die Lage, zu jeder Zeit und dank des Smartphone-Zeitalters von überallaus ihre Meinung zu sagen. Der Kunde von heute ist mächtiger denn je. Gleichzeitig steigt das Datenvolumen durch diesozialen Medien extrem an. Schnellboote wie Amazon ziehen an etablierten Handelsunternehmen vorbei und sichern sichwertvolle Marktanteile. Wie müssen Unternehmen auf diesen schnellen Wandel reagieren? Dieses Seminar erklärt dieGründe und neuen Rahmenbedingungen dieser Veränderung. Darauf aufbauend zeigt es einen Weg auf, wieUnternehmen sich selbst verändern müssen, um zu bestehen. Sie verstehen, welche Rahmenbedingungen für denMachtwechsel verantwortlich sind. Nach diesem Seminar können Sie die Möglichkeiten der digitalen Revolution für IhrUnternehmen einschätzen und Sie sind in der Lage, die nächsten Schritte für Ihre Strategie einzuleiten


Zielgruppe

Geschäftsführer, leitende Angestellte.

Voraussetzungen

Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt.

Trainingsprogramm

Die Machtverschiebung - die fundamentale Veränderung des digitalen Zeitalters:Die Veränderung des Kommunikationsmodells, die neuen Prinzipien - Digitale Krisenherde - Die wichtigsten digitalenMedien im Überblick

Der erste Schritt - Listen & Learn:

Wie Sie das Ohr am digitalen Puls der Zeit halten

Die neue Organisation:

Warum bestehende Organisationen das nicht leisten können

Digitale Wertschöpfung:

Wie Sie durch den Einsatz digitaler Medien entlang der gesamten Wertschöpfungskette Mehrwerte erzielen

Die nächsten Schritte:

So starten Sie Ihre Digitalstrategie


Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Übungen, Praxisbeispiele.

Social Media Redaktion - Schreiben für Facebook, Twitter, Blogs und Co.Präsenztraining



Das Schreiben für Facebook und Co. liegt in vielen Unternehmen noch beim Einzelkämpfer oder beim ständigwechselnden Praktikanten. Dabei ist es an sich gar nicht so schwer: Wer seine Zielgruppe im Kopf hat, benötigt nocheinen Redaktionsleitfaden und eine klare Strategie, was in welchen sozialen Kanälen kommuniziert wird, dann kann esauch schon losgehen. Das Seminar unterstützt bei der Organisation der redaktionellen Arbeit, hilft bei der Ausarbeitungder Strategie und zeigt an vielen Praxisbeispielen und Übungen wie Sie für welches Medium schreiben


Zielgruppe

Online-Redakteure, Marketing, PR, Berater.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse Social Media.

Trainingsprogramm

Online Publizieren - eine Einführung:Kanäle wählen - von Blogs bis Facebook - Kommunikationsstrategie auf den Kanal anpassen - Gute und schlechteBeispiele

Redaktionskonzept erarbeiten:

Ziele festlegen - Ziele festlegen - Content-Strategien festlegen - von Storytelling und Co. - Redaktionskonzepterstellen - gemeinschaftliche Arbeit

Texten für soziale Medien:

Schreibstile - Online-Journalismus: von Themenfindung über Recherche bis zum Text - Wichtige Textbestandteile ausLesersicht - Suchmaschinenoptimierung - immer im Hinterkopf - Praktische Übung am Beispiel der Teilnehmer

Inhalte vom Nutzer:

User Generated Content erhalten - User Generated Content verarbeiten - Rechtliche Aspekte

Redaktionsarbeit organisieren:

Redaktionsleitfaden erarbeiten - Content Management - Inhalte verwalten - Redaktionsworkflow - Verknüpfung vonsozialen Medien mit der Website - Einsatz von interaktiven Medien


Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Praxisbeispiele, Übungen.

Social Media - Grundlagen und Marketingstrategien für UnternehmenPräsenztraining



Das Seminar gibt einen Überblick über die Möglichkeiten und Chancen einer Social Media Strategie im Unternehmen.Angefangen bei der Frage, welche Themen und Plattformen sich für Social Media lohnen, über die Frage, wo sind meineKunden zu finden, bis zu den Themen Social Media Marketing und Distribution. Anhand von Fallbeispielen wird gezeigt,wie ein umfassendes Social Media Konzept die Unternehmensziele nachhaltig erreichen kann.


Zielgruppe

Führungskräfte, Projektleiter, IT/Org.-Leiter, Marketing- und Einkaufsleiter, Berater.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit dem Internet.

Trainingsprogramm

Einführung Social Media:Web 2.0 - Chancen und Risiken - Potenziale und Nutzen - Zahlen, Fakten, Trends

Geschäftsfelder und Konzepte:

Social Media-Portale - Blogs - Soziale Netzwerke - Social News - Social Bookmarking - Social Publishing

Kundenkontakt durch Blogging:

Kurze Geschichte - Wer schreibt Blogs - Wer konsumiert Blogs - Blogging Plattformen - Wie mache ich den Blogbekannt

Microblogging mit Twitter:

Die Entwicklung von Twitter - Funktionen von Twitter - Twitter für das Business nutzen

Soziale Netzwerke:

XING - Facebook - Weitere soziale Netzwerke - Wer kommuniziert wo? - Digital Residents - Influencer - Zielgruppen -Crowdsourcing - Geschäftliche Nutzungsmöglichkeiten - Anwendungsbeispiele

Video im Web als Social Marketing:

Funktionen von Youtube - Youtube für das Business nutzen - Weitere Video Plattformen - Anwendungsbeispiel:Youtube-Channel

Strategien für das Social Media Marketing:


Akzente der Social Media Marketingstrategie - Was mit wem vernetzen? - Social Media Policy - Word-of-Mouth -Storytelling - Erfolgsstrategien aus der Praxis - Unterschiede B2C und B2B - Integration ins Gesamtmarketing -Crossmedia - Return on Invest (ROI)

Social Media Monitoring und Measurement:

Online Reputation - Kennzahlen zur Erfolgsermittlung - Social Analytics

Barrieren für das Social Media Marketing:

Rahmenbedingungen - Analysen und Maßnahmen zur Sicherheit - Gesetzgebung und Rechtsfelder

Fallstudien, Regeln, Checklisten und Tipps:

Best Practices - Worst Practices

Schulungsmethode

Vortrag, Diskussion, Demonstrationen, Übungen.

Documents

Tableau Enablement - Integrata Cegos · Big Data als Schlagwort und wichtiger Trend der nächsten Jahre ... Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft