Kurskatalog - Comelio Seminare
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Kurskatalog Comelio GmbH - Goethestr. 34 -13086 Berlin 2 Inhaltsverzeichnis a. Standorte...................................................................55 1. Arbeitsrecht...............................................................57 A. Rechtliche Fragestellungen................................................... 57 i. Für Arbeitgeber in der IT-Branche.............................................. 57 ii. Für Arbeitgeber in der IT-Branche............................................. 59 2. Arbeitstechniken........................................................61 A. Arbeits- und Organisationspsychologie................................. 61 i. Wirtschaftliche Geschäftsführung unter dem Aspekt der Gewinnmaximierung unter Berücksichtigung sozialer Aspekte..............61 B. Erfolgreich beraten................................................................63 i. Professionelle Beratungsmethoden..............................................63 ii. Professionelle Beratungsmethoden............................................. 65 C. Gedächtnistraining................................................................ 67 i. Techniken zur Steigerung der Gedächtnisleistung, Gedächtnishilfen, Konzentrationstraining.................................................................... 67 D. Kreativität............................................................................. 69 i. Ideen generieren und Kreativität steigern....................................69 E. Kreativität im Arbeitsalltag................................................... 71 i. Strukturierte Ideengenerierung und Techniken zur Steigerung der Kreativität.....................................................................................71 F. Kundenbindung......................................................................73 i. Grundlagen der nachhaltigen Kundenbindung...............................73 G. Lerntechniken....................................................................... 75 3 i. Leicht und effizient lernen.........................................................75 ii. Leicht und effizient lernen........................................................ 77 H. Mind Mapping........................................................................79 i. Grundlagen des "Mind Mappings" / Darstellung komplexer Themengebiete..............................................................................79 ii. Mind Mappings und komplexe Themen darstellen......................... 81 I. Officemanagement................................................................. 83 i. Grundlagen des Officemanagements........................................... 83 ii. Meetingmanagement................................................................85 iii. Meetingmanagement............................................................... 87 iv. Verfassen aussagekräftiger Protokolle........................................ 89 v. Verfassen aussagekräftiger Protokolle.........................................91 J. Präsentationstraining.............................................................93 i. Wirkungsvoll präsentieren......................................................... 93 ii. Wirkungsvoll präsentieren........................................................ 95 K. Schreiben im Beruf................................................................97 i. Blog, Webseite und Social Media - Texten im Web........................ 97 ii. Blog, Webseite und Social Media - Texten im Web........................99 iii. Intensiv...............................................................................101 iv. Sachtexte professionell und stilsicher schreiben........................ 103 v. Sachtexte professionell und stilsicher schreiben......................... 105 vi. Schreibhemmung überwinden und Kreativität freisetzen.............107 vii. Überwinden der üblichen Schwierigkeiten - Steigerung von Verständlichkeit, Ideenreichtum und Struktur..................................109 4 L. Selbst- und Zeitmanagement............................................... 111 i. Grundlagen........................................................................... 111 M. Selbstmanagement............................................................. 113 i. Grundlagen des Selbstmanagements........................................ 113 ii. Grundlagen des Selbstmanagements........................................115 iii. Selbst- und Zeitmanagement................................................. 117 N. Stressmanagement..............................................................119 i. Schnell entspannen und Stress vorbeugen.................................119 O. Train the trainer................................................................. 121 i. Seminare leiten..................................................................... 121 P. Veranstaltungsmanagement................................................ 123 i. Organisation von betrieblichen Veranstaltungen und Firmenevents.............................................................................. 123 ii. Planung und Realisierung einer Veranstaltung............................125 Q. Verkaufstraining..................................................................127 i. Mit Verkaufstechniken zum Erfolg.............................................127 R. Zielvereinbarungsgespräche................................................ 129 i. Erfolgreiche Zielvereinbarung/konstruktive Gesprächsführung.......129 3. Bayesian Statistics.................................................. 131 A. R..........................................................................................131 i. Bayesian Statistics using R......................................................131 ii. Statistical analysis using Bayesian Networks............................. 133 4. Bayessche Statistik..................................................135 5 A. R..........................................................................................135 i. Bayessche Statistik mit R........................................................135 ii. Statistische Analyse mit Bayesschen Netzen..............................137 5. Buchhaltung............................................................ 139 A. Anlagenbuchhaltung............................................................ 139 i. Grundlagen........................................................................... 139 ii. Grundlagen...........................................................................141 B. Controlling...........................................................................143 i. Mit MS Excel......................................................................... 143 ii. Mit MS Excel.........................................................................145 C. Existenzgründung................................................................ 147 i. Der Businessplan................................................................... 147 ii. Der Businessplan...................................................................149 iii. Einzelschulung für Existenzgründer......................................... 151 iv. Einzelschulung für Existenzgründer......................................... 153 D. Finanzbuchhaltung.............................................................. 155 i. Bilanzen lesen und verstehen.................................................. 155 ii. Bilanzen lesen und verstehen..................................................157 iii. Buchhaltung für Einsteiger..................................................... 159 iv. Buchhaltung für Einsteiger..................................................... 161 v. Einnahmen- und Überschussrechnung...................................... 163 vi. Einnahmen- und Überschussrechnung..................................... 165 vii. Grundlagen mit Lexware.......................................................166 6 viii. Grundlagen mit Lexware...................................................... 168 E. Lohn- und Gehaltsabrechnung............................................. 170 i. Lohn- und Gehaltsabrechnung für Einsteiger.............................. 170 ii. Lohn- und Gehaltsabrechnung für Einsteiger............................. 172 6. Controlling............................................................... 174 A. Allgemeines Controlling.......................................................174 i. Excel VBA für das Controlling.................................................. 174 ii. Excel VBA für das Controlling..................................................176 iii. Risiko- Finanzmathematik...................................................... 178 iv. Risiko- Finanzmathematik...................................................... 180 B. Controlling für einzelne Disziplinen..................................... 182 i. Controlling bei Investitionen.................................................... 182 ii. Controlling bei Investitionen................................................... 184 iii. Controlling des Marktpreises.................................................. 186 iv. Controlling des Marktpreises.................................................. 188 v. Controlling für den Einkauf..................................................... 190 vi. Controlling für den Einkauf.................................................... 192 vii. Controlling im Marketing und Vertrieb.....................................194 viii. Controlling im Marketing und Vertrieb.................................... 196 ix. Controlling und Prozessverwaltung mit Excel............................ 198 x. Controlling und Prozessverwaltung mit Excel............................. 200 xi. Controlling von IT Kosten...................................................... 202 xii. Controlling von IT Kosten..................................................... 204 7 xiii. IAS/IFRS............................................................................206 xiv. IAS/IFRS............................................................................208 xv. Logistik- und Lagercontrolling................................................ 210 xvi. Logistik- und Lagercontrolling............................................... 212 xvii. Personalcontrolling............................................................. 214 xviii. Personalcontrolling.............................................................216 xix. Projektcontrolling................................................................ 218 xx. Projektcontrolling.................................................................220 C. Grundlagen und Einführungen............................................. 222 i. Bilanzen und Unternehmensbewertung......................................222 ii. Bilanzen und Unternehmensbewertung..................................... 224 iii. Controlling........................................................................... 226 iv. Controlling........................................................................... 228 v. Einführung eines Kennzahlensystems....................................... 230 vi. Einführung eines Kennzahlensystems...................................... 232 vii. Liquiditäts- und Finanzplanung.............................................. 234 viii. Liquiditäts- und Finanzplanung..............................................236 7. Data Analysis...........................................................238 A. Data Mining......................................................................... 238 i. Concepts and Techniques........................................................ 238 ii. Concepts and Techniques....................................................... 240 iii. Using MS Excel 2010............................................................ 242 iv. Using MS Excel 2010............................................................ 244 8 v. Using MS SQL Server 2012.....................................................246 vi. Using MS SQL Server 2012....................................................248 B. Minitab................................................................................ 250 i. Descriptive and Inductive Statistics using Minitab....................... 250 ii. Design and Analysis of Experiments using Minitab......................252 iii. Engineering Statistics using Minitab........................................ 254 iv. Multivariate Analysis using Minitab.......................................... 256 v. Statistical Quality Control using Minitab.................................... 258 C. R..........................................................................................260 i. Data Mining using R............................................................... 260 ii. Descriptive and Inductive Statistics using R.............................. 262 iii. Design and Analysis of Experiments using R.............................264 iv. Exploratory Data Analysis using R...........................................266 v. Multivariate Analysis using R...................................................268 vi. Statistical Quality Control using R...........................................270 D. SPSS....................................................................................272 i. SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 1............................... 272 ii. SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 2 (Multivariate Analysis).....................................................................................274 iii. SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 3 (Questionnaires, Surveys and Market Research).................................................................. 276 E. Statistics..............................................................................278 i. Descriptive Statistics.............................................................. 278 ii. Descriptive Statistics..............................................................280 9 iii. Descriptive and Inductive Statistics......................................... 282 iv. Descriptive and Inductive Statistics......................................... 284 v. Design and Analysis of Experiments (DOE)............................... 286 vi. Engineering Statistics............................................................288 vii. Inferential Statistics for Probability Analysis and Testing............ 290 viii. Inferential Statistics for Probability Analysis and Testing........... 292 ix. Multivariate Analysis I........................................................... 294 x. Multivariate Analysis I............................................................296 xi. Multivariate Analysis II..........................................................298 xii. Multivariate Analysis II......................................................... 300 xiii. Oracle and SQL.................................................................. 302 xiv. Oracle and SQL.................................................................. 304 xv. Statistical Quality Control......................................................306 xvi. Structural Equation Modelling............................................... 308 xvii. Structural Equation Modelling.............................................. 310 xviii. Time Series Analysis..........................................................312 xix. Time Series Analysis........................................................... 314 8. Data Warehousing................................................... 316 A. Business Intelligence.......................................................... 316 i. OLAP and Data Warehousing................................................... 316 ii. OLAP and Data Warehousing...................................................318 B. Data Mining......................................................................... 320 i. Using MS SQL Server 2012..................................................... 320 10 ii. Using Oracle 11g...................................................................322 C. MS SQL Server 2012............................................................324 i. Analysis Services (SSAS), OLAP and Data Warehousing............... 324 ii. Analysis Services (SSAS), OLAP and Data Warehousing.............. 326 iii. Analysis Services and MDX.................................................... 328 iv. Analysis Services and MDX.................................................... 330 v. Business Intelligence - Compact.............................................. 332 vi. Business Intelligence - Compact............................................. 334 vii. Business Intelligence using Tabular Model............................... 336 viii. Business Intelligence using Tabular Model...............................338 ix. Data Mining......................................................................... 340 x. Data Mining..........................................................................342 xi. Integration Services (SSIS) and ETL....................................... 344 xii. Integration Services (SSIS) and ETL...................................... 346 xiii. Reporting Services (SSRS)................................................... 348 xiv. Reporting Services (SSRS)................................................... 350 D. Oracle 11g.......................................................................... 352 i. Data Mining...........................................................................352 ii. Data Mining.......................................................................... 354 iii. OLAP...................................................................................356 iv. Oracle BI Discoverer / Analyzing Relational and OLAP Data......... 358 v. Statistics using SQL............................................................... 360 vi. Statistics using SQL.............................................................. 362 11 E. Oracle 12c........................................................................... 364 i. Data Mining...........................................................................364 ii. OLAP................................................................................... 366 iii. Oracle BI Discoverer / Analyzing Relational and OLAP Data......... 368 9. Data Warehousing................................................... 370 A. Business Intelligence.......................................................... 370 i. OLAP und Data Warehousing................................................... 370 ii. OLAP und Data Warehousing.................................................. 372 iii. Relationale Datenbanksysteme............................................... 374 B. Data Mining......................................................................... 376 i. Konzepte und Techniken......................................................... 376 ii. Mit MS Excel 2010................................................................ 378 iii. Mit MS SQL Server 2012....................................................... 380 iv. Mit Oracle 12c......................................................................382 C. MS SQL Server 2012............................................................384 i. Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing............... 384 ii. Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing.............. 386 iii. Analysis Services und MDX.................................................... 388 iv. Analysis Services und MDX.................................................... 390 v. Business Intelligence..............................................................392 vi. Business Intelligence - Kompakt............................................. 394 vii. Business Intelligence - Kompakt............................................ 396 viii. Business Intelligence mit Tabular Model................................. 398 12 ix. Data Mining......................................................................... 400 x. Data Mining..........................................................................402 xi. Data Quality Services (DQS).................................................. 404 xii. Data Quality Services (DQS)................................................. 406 xiii. Integration Services (SSIS) und ETL......................................408 xiv. Integration Services (SSIS) und ETL......................................410 xv. Master Data Management (MDM)........................................... 412 xvi. Master Data Management (MDM).......................................... 414 xvii. Reporting Services (SSRS).................................................. 416 xviii. Reporting Services (SSRS)..................................................418 D. MS SQL Server 2014........................................................... 420 i. Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing............... 420 ii. Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing.............. 422 iii. Analysis Services und MDX.................................................... 424 iv. Analysis Services und MDX.................................................... 426 v. Business Intelligence - Kompakt.............................................. 428 vi. Business Intelligence - Kompakt............................................. 430 vii. Data Mining........................................................................ 432 viii. Integration Services (SSIS) und ETL......................................434 ix. Integration Services (SSIS) und ETL....................................... 436 x. Reporting Services (SSRS)..................................................... 438 xi. Reporting Services (SSRS).....................................................440 E. Oracle 11g........................................................................... 442 13 i. Data Mining...........................................................................442 ii. OLAP und Data Warehousing.................................................. 444 iii. Oracle BI Discoverer / Relationale und OLAP-Daten analysieren... 446 F. Oracle 12c........................................................................... 448 i. OLAP.................................................................................... 448 ii. Oracle BI Discoverer / Relationale und OLAP-Daten analysieren.... 450 G. Talend................................................................................. 452 i. Talend Open Studio................................................................ 452 10. Databases.............................................................. 454 A. Business Intelligence.......................................................... 454 i. Relational Database Systems................................................... 454 ii. Relational Database Systems.................................................. 456 B. C# NET................................................................................ 458 i. Oracle and ODP.NET............................................................... 458 ii. Oracle and ODP.NET.............................................................. 460 C. DB2......................................................................................462 i. SQL - Fundamentals...............................................................462 ii. SQL - Fundamentals.............................................................. 464 iii. SQL PL Programming............................................................ 466 iv. SQL PL Programming............................................................ 468 v. XML - Einsatz....................................................................... 470 vi. XML - Einsatz...................................................................... 472 D. MS SQL Server 2012........................................................... 474 14 i. Administration and Maintenance...............................................474 ii. Administration and Maintenance.............................................. 476 iii. T-SQL 1 - Queries and Analyses............................................. 478 iv. T-SQL 1 - Queries and Analyses............................................. 480 v. T-SQL 2 - Implementing and Programming............................... 482 vi. T-SQL 2 - Implementing and Programming.............................. 484 vii. T-SQL 3 - XML-Integration....................................................486 viii. T-SQL 3 - XML-Integration................................................... 488 E. MS SQL Server 2014............................................................490 i. Administration and Maintenance...............................................490 ii. Administration and Maintenance.............................................. 492 iii. T-SQL 1 - Queries and Analyses............................................. 494 iv. T-SQL 1 - Queries and Analyses............................................. 496 v. T-SQL 2 - Implementing and Programming............................... 498 vi. T-SQL 2 - Implementing and Programming.............................. 500 vii. T-SQL 3 - XML-Integration....................................................502 viii. T-SQL 3 - XML-Integration................................................... 504 F. Oracle 11g........................................................................... 506 i. Administration....................................................................... 506 ii. Administration.......................................................................508 iii. ODP.NET.............................................................................. 510 iv. ODP.NET.............................................................................. 512 v. PHP..................................................................................... 514 15 vi. PHP.................................................................................... 516 vii. PL/SQL 1............................................................................ 518 viii. PL/SQL 1........................................................................... 520 ix. PL/SQL 2 - Object-Relational Features..................................... 522 x. PL/SQL 2 - Object-Relational Features......................................524 xi. PL/SQL 3 - XML Integration................................................... 526 xii. PL/SQL 3 - XML Integration.................................................. 528 xiii. SQL...................................................................................530 xiv. SQL...................................................................................532 G. Oracle 12c........................................................................... 534 i. Administration....................................................................... 534 ii. Administration.......................................................................536 iii. ODP.NET.............................................................................. 538 iv. ODP.NET.............................................................................. 540 v. OLAP................................................................................... 542 vi. PHP.................................................................................... 544 vii. PHP....................................................................................546 viii. PL/SQL 1........................................................................... 548 ix. PL/SQL 1.............................................................................550 x. PL/SQL 2 - Object-Relational Features......................................552 xi. PL/SQL 2 - Object-Relational Features..................................... 554 xii. PL/SQL 3 - XML Integration.................................................. 556 xiii. PL/SQL 3 - XML Integration..................................................558 16 xiv. SQL...................................................................................560 xv. SQL....................................................................................562 xvi. Statistics using SQL............................................................ 564 xvii. Statistics using SQL........................................................... 566 11. Datenanalyse......................................................... 568 A. Data Mining......................................................................... 568 i. Einsatzbereiche und Nutzen.....................................................568 ii. Konzepte und Techniken.........................................................570 iii. Mit IBM SPSS Modeler...........................................................572 iv. Mit MS Excel 2010................................................................ 574 v. Mit MS SQL Server 2014........................................................ 576 vi. Mit Oracle 11g..................................................................... 578 vii. Mit R..................................................................................580 B. MS SQL Server 2012............................................................582 i. Data Mining...........................................................................582 C. MS SQL Server 2014............................................................584 i. Data Mining...........................................................................584 D. Minitab................................................................................ 586 i. Deskriptive und Induktive Statistik mit Minitab...........................586 ii. Multivariate Verfahren mit Minitab........................................... 588 iii. Statistik für Ingenieure mit Minitab......................................... 590 iv. Statistische Qualitätskontrolle mit Minitab................................ 592 17 v. Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) - Intensiv......................................................................... 594 vi. Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit Minitab....................................................................... 596 E. Oracle 11g........................................................................... 598 i. Data Mining...........................................................................598 ii. Statistik mit SQL...................................................................600 F. Oracle 12c........................................................................... 602 i. Data Mining...........................................................................602 G. R......................................................................................... 604 i. Biostatistik mit R................................................................... 604 ii. Data Mining mit R................................................................. 607 iii. Deskriptive und induktive Statistik mit R................................. 609 iv. Explorative Analysen mit R.................................................... 611 v. Finanzwissenschaftliche Analyse mit R......................................613 vi. Kategoriale Datenanalyse mit R..............................................615 vii. Medizinische Statistik mit R.................................................. 617 viii. Multivariate Verfahren mit R................................................. 619 ix. Regressionsanalyse mit R...................................................... 621 x. Statistische Qualitätskontrolle mit R.........................................623 xi. Statistische Versuchsplanung und Auswertung mit R..................625 xii. Zeitreihenanalyse mit R........................................................ 627 H. SPSS....................................................................................629 i. SPSS Amos und Strukturgleichungsmodellierung........................ 629 18 ii. SPSS Modeler und Data Mining............................................... 631 iii. SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 1........................... 633 iv. SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 2 (Multivariate Verfahren).................................................................................. 635 v. SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 3 (Fragebogen und Marketing).................................................................................. 637 vi. SPSS Statistics - Zeitreihenanalyse......................................... 639 I. Statistik............................................................................... 641 i. Clusteranalyse....................................................................... 641 ii. Deskriptive Statistik...............................................................643 iii. Deskriptive Statistik.............................................................. 645 iv. Deskriptive und Induktive Statistik..........................................647 v. Induktive Statistik für Wahrscheinlichkeit und Tests.................... 649 vi. Induktive Statistik für Wahrscheinlichkeit und Tests................... 651 vii. Kategoriale Daten und Logistische Regression.......................... 653 viii. Kategoriale Daten und Logistische Regression......................... 655 ix. Mit MS Excel........................................................................657 x. Multivariate Verfahren I......................................................... 659 xi. Multivariate Verfahren I.........................................................661 xii. Multivariate Verfahren II....................................................... 663 xiii. Multivariate Verfahren II...................................................... 665 xiv. Oracle 12c - Statistik mit SQL.............................................. 667 xv. Statistik für Ingenieure.........................................................669 xvi. Statistische Qualitätskontrolle............................................... 671 19 xvii. Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten.............................................................................. 673 xviii. Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten.............................................................................. 675 xix. Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten Intensiv...................................................................................... 677 xx. Strukturgleichungsmodelle.................................................... 679 xxi. Zeitreihenanalyse................................................................ 681 xxii. Zeitreihenanalyse............................................................... 683 xxiii. Ökonometrie (mit Gretl)..................................................... 685 12. Datenbanken......................................................... 687 A. Business Intelligence.......................................................... 687 i. Relationale Datenbanksysteme.................................................687 B. C# NET................................................................................ 689 i. Oracle und ODP.NET............................................................... 689 ii. Oracle und ODP.NET.............................................................. 691 C. DB2......................................................................................693 i. SQL - Einstieg....................................................................... 693 ii. SQL - Einstieg...................................................................... 695 iii. SQL PL Programmierung........................................................697 iv. SQL PL Programmierung........................................................ 699 v. XML - Einsatz....................................................................... 701 vi. XML - Einsatz...................................................................... 703 D. MS Access........................................................................... 705 20 i. Einsteiger..............................................................................705 ii. Fortgeschrittene.................................................................... 707 iii. Intensiv (Anwendung + VBA-Programmierung)......................... 709 E. MS SQL Server 2012............................................................711 i. Administration und Wartung.................................................... 711 ii. Administration und Wartung................................................... 713 iii. T-SQL 1 - Abfragen und Analysen...........................................715 iv. T-SQL 1 - Abfragen und Analysen........................................... 717 v. T-SQL 2 - Implementierung und Programmierung...................... 719 vi. T-SQL 2 - Implementierung und Programmierung..................... 721 vii. T-SQL 3 - XML-Integration....................................................723 viii. T-SQL 3 - XML-Integration................................................... 725 F. MS SQL Server 2014............................................................ 727 i. Administration und Wartung.................................................... 727 ii. Administration und Wartung................................................... 729 iii. Optimierung und Tuning........................................................ 731 iv. Optimierung und Tuning........................................................ 733 v. T-SQL 1 - Abfragen und Analysen............................................735 vi. T-SQL 1 - Abfragen und Analysen...........................................737 vii. T-SQL 2 - Implementierung und Programmierung.....................739 viii. T-SQL 2 - Implementierung und Programmierung.................... 741 ix. T-SQL 3 - XML-Integration.................................................... 743 x. T-SQL 3 - XML-Integration..................................................... 745 21 G. MySQL................................................................................. 747 i. Administration....................................................................... 747 ii. SQL..................................................................................... 749 H. Oracle 11g.......................................................................... 751 i. Administration I..................................................................... 751 ii. Administration II................................................................... 753 iii. ODP.NET.............................................................................. 755 iv. ODP.NET.............................................................................. 757 v. PHP..................................................................................... 759 vi. PHP.................................................................................... 761 vii. PL/SQL 1............................................................................ 763 viii. PL/SQL 1........................................................................... 765 ix. PL/SQL 2 - Objektrelationale Techniken................................... 767 x. PL/SQL 2 - Objektrelationale Techniken.................................... 769 xi. PL/SQL 3 - XML-Einsatz........................................................ 771 xii. PL/SQL 3 - XML-Einsatz........................................................773 xiii. SQL...................................................................................775 xiv. SQL...................................................................................777 I. Oracle 12c............................................................................779 i. Administration Teil I............................................................... 779 ii. Administration Teil II............................................................. 781 iii. ODP.NET.............................................................................. 783 iv. ODP.NET.............................................................................. 785 22 v. OLAP................................................................................... 787 vi. PHP.................................................................................... 789 vii. PHP....................................................................................791 viii. PL/SQL 1........................................................................... 793 ix. PL/SQL 1.............................................................................795 x. PL/SQL 2 - Objektrelationale Techniken.................................... 797 xi. PL/SQL 2 - Objektrelationale Techniken................................... 799 xii. PL/SQL 3 - XML-Einsatz........................................................801 xiii. PL/SQL 3 - XML-Einsatz....................................................... 803 xiv. SQL...................................................................................805 xv. SQL....................................................................................807 xvi. Statistik mit SQL................................................................ 809 xvii. Statistik mit SQL................................................................811 J. PostgreSQL.......................................................................... 813 i. Einrichtung und Administration................................................ 813 ii. SQL Einstieg......................................................................... 815 13. Führung................................................................. 817 A. Besprechungen.................................................................... 817 i. Effiziente und effektive Meetings.............................................. 817 B. Controlling...........................................................................819 i. Aufwandsschätzung mit Function-Point-Analyse.......................... 819 ii. Aufwandsschätzung mit Function-Point-Analyse......................... 821 iii. Aufwandsschätzung von IT-Projekten...................................... 823 23 iv. Aufwandsschätzung von IT-Projekten...................................... 825 v. Grundlagen des IT-Controlling.................................................827 vi. Grundlagen des IT-Controlling................................................829 C. Erfolgreiche Teamarbeit...................................................... 831 i. Gruppendynamik und Kooperation............................................ 831 D. Führungstraining................................................................. 833 i. Grundlagen........................................................................... 833 ii. Grundlagen der Mitarbeiterführung.......................................... 835 iii. Sicherheitspersonal führen und motivieren............................... 837 E. Officemanagement...............................................................839 i. Grundlagen des Officemanagements......................................... 839 F. Projektmanagement............................................................ 841 i. Grundlagen des Projektmanagements....................................... 841 ii. Grundlagen des Projektmanagements...................................... 843 iii. In der Wissensgesellschaft..................................................... 845 iv. Intensiv............................................................................... 847 v. Intensiv................................................................................849 vi. Risikomanagement für Projektleiter.........................................851 vii. Risikomanagement für Projektleiter........................................ 854 viii. in der Wissensgesellschaft....................................................857 G. Softwaredesign................................................................... 859 i. Anforderungsanalyse mit Use Cases......................................... 859 ii. Anforderungsanalyse mit Use Cases.........................................861 24 iii. Geschäftsprozessmodellierung mit BPMN..................................863 iv. Geschäftsprozessmodellierung mit BPMN..................................865 H. Strategien der Entscheidungsfindung im Tropical Island..... 867 i. Tropical Island Seminar: Strategien für die Entscheidungsfindung für Manager und Führungskräfte........................................................ 867 I. Strategien der Entscheidungsfindung in der Therme Erding....................................................................................... 869 i. Therme Erding Seminar: Strategien für die Entscheidungsfindung für Manager und Führungskräfte........................................................ 869 J. Teamführung........................................................................871 i. Grundlagen der Teamführung.................................................. 871 ii. Qualifizierte Teamassistenz..................................................... 873 K. UML..................................................................................... 875 i. Design und Analyse................................................................875 ii. Enterprise Architect............................................................... 877 iii. Notation und Konzepte.......................................................... 880 iv. OCUP (Advanced)................................................................. 882 v. OCUP (Fundamental)............................................................. 884 vi. OCUP (Intermediate)............................................................ 886 vii. Projektabwicklung mit UML und Enterprise Architect................. 888 L. Umgang mit Mobbing...........................................................890 i. Als Führungskraft richtig reagieren........................................... 890 ii. Im Krankenhausalltag (Prävention und Klärung)........................ 892 M. V-Modell..............................................................................894 25 i. V-Modell 97...........................................................................894 ii. V-Modell 97.......................................................................... 896 iii. V-Modell XT......................................................................... 898 iv. V-Modell XT......................................................................... 900 N. Virtuelle Teams................................................................... 902 i. Leiten virtueller Teams............................................................902 O. Wissensmanagement.......................................................... 904 i. Die Grundlagen des Wissensmanagements................................ 904 ii. Die Grundlagen des Wissensmanagements................................906 iii. Die Kompetenzen in der Wissensgesellschaft............................ 908 iv. Die Kompetenzen in der Wissensgesellschaft............................ 910 v. Ein Unternehmensprozess.......................................................912 vi. Ein Unternehmensprozess......................................................914 14. Geostatistics.......................................................... 916 A. R..........................................................................................916 i. Geostatistics and the Analyis of Spatial Data..............................916 15. Geostatistik........................................................... 918 A. R..........................................................................................918 i. Geodaten in R....................................................................... 918 16. Interkulturelle Kompetenz.....................................920 A. China................................................................................... 920 i. Antifrustrationstraining im Chinageschäft...................................920 ii. Arbeiten und Leben in China...................................................922 26 iii. Arbeiten und Leben in China.................................................. 924 iv. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikation mit Chinesen.......926 v. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikaton mit Chinesen........ 928 vi. Interkulturelles Training für China........................................... 930 vii. Interkulturelles Training für China.......................................... 932 viii. Recht für Geschäftsleute in China..........................................934 ix. Recht für Geschäftsleute in China........................................... 936 x. Verhandlungsführung – Anforderung und Harmonie....................938 xi. Verkaufstraining für den chinesischen Markt............................. 940 B. Indien..................................................................................942 i. Arbeitsrecht in Indien............................................................. 942 ii. Arbeitsrecht in Indien............................................................ 944 iii. Geschäftserfolg in Indien....................................................... 946 iv. Geschäftserfolg in Indien....................................................... 948 v. Gründung einer Tochtergesellschaft in Indien.............................950 vi. Gründung einer Tochtergesellschaft in Indien............................952 vii. IT-Outsourcing nach Indien...................................................954 viii. IT-Outsourcing nach Indien.................................................. 956 ix. Leben und Arbeiten in Indien................................................. 958 x. Leben und Arbeiten in Indien..................................................960 xi. Management und Führung in Indien........................................962 xii. Management und Führung in Indien....................................... 964 xiii. Recht für Geschäftsleute in Indien.........................................966 27 xiv. Recht für Geschäftsleute in Indien......................................... 968 xv. Vertrieb und Marketing in Indien............................................970 xvi. Vertrieb und Marketing in Indien...........................................972 C. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikation mit Chinesen................................................................................... 974 i. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikation mit Chinesen........ 974 D. Internationale Zusammenarbeit.......................................... 976 i. Grundlagen der interkulturellen Kompetenz............................... 976 ii. Grundlagen der interkulturellen Kompetenz...............................978 E. Projektmanagement............................................................ 980 i. Offshoring in Indien............................................................... 980 F. Taiwan................................................................................. 982 i. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikation mit Taiwanesen..... 982 ii. Interkulturelle Kompetenz und Kommunikation mit Taiwanesen.... 984 17. Karriere................................................................. 986 A. Berufsorientierung.............................................................. 986 i. für Berufserfahrene................................................................ 986 ii. für Berufserfahrene............................................................... 988 B. Besprechungen.................................................................... 990 i. Effiziente und effektive Meetings.............................................. 990 C. Bewerbungstraining............................................................ 992 i. Assessment Center Training.....................................................992 ii. Vorstellungsgespräch und Selbstmarketing................................994 28 iii. für Berufseinsteiger.............................................................. 996 iv. für Berufseinsteiger...............................................................998 v. für Berufserfahrene..............................................................1000 vi. für Berufserfahrene.............................................................1002 D. Emotionale Intelligenz...................................................... 1004 i. Emotionen erkennen und gezielt wecken................................. 1004 E. Führungstraining............................................................... 1006 i. Grundlagen der Mitarbeiterführung......................................... 1006 F. Gedächtnistraining.............................................................1008 i. Techniken zur Steigerung der Gedächtnisleistung, Gedächtnishilfen, Konzentrationstraining................................................................ 1008 G. Körpersprache................................................................... 1010 i. Körpersprache für Berufsbewerber..........................................1010 ii. Körpersprache für Berufsbewerber......................................... 1012 H. Lehrertraining................................................................... 1014 i. Was ist guter Unterricht........................................................ 1014 I. Motivationstraining............................................................ 1016 i. Sich selbst und Mitarbeiter zu Höchstleistungen motivieren........ 1016 J. Selbstmarketing................................................................. 1018 i. Grundlagen......................................................................... 1018 ii. Selbstsicherheit und Durchsetzungsvermögen..........................1020 K. Seminare, Trainings und Workshops................................. 1022 i. Vorbereitung, Gestaltung und Durchführung.............................1022 29 L. Stressmanagement............................................................ 1024 i. Schnell entspannen und Stress vorbeugen............................... 1024 M. Teamführung.....................................................................1026 i. Grundlagen der Teamführung.................................................1026 ii. Qualifizierte Teamassistenz................................................... 1028 N. Veranstaltungsmanagement..............................................1030 i. Organisation von betrieblichen Veranstaltungen/Firmenevents/ Incentives................................................................................. 1030 ii. Planung und Realisierung einer Veranstaltung..........................1032 18. Kommunikation....................................................1034 A. Argumentationstraining.....................................................1034 i. Argumentationsstrategien und -techniken................................ 1034 B. Assessment Center Training.............................................. 1036 i. Erfolgsstrategien für Karrierezünder........................................1036 C. Businessetikette und Teamplay im Beruf........................... 1038 i. Auftreten im Geschäftsumfeld, Verhalten bei Kritikgesprächen.... 1038 D. Freie Rede......................................................................... 1039 i. Rhetoriktraining für Fortgeschrittene....................................... 1039 E. Geschäftskorrespondenz....................................................1041 i. Empfängerorientierte Geschäftskorrespondenz..........................1041 F. Gewaltfreie Kommunikation...............................................1043 i. Den Knoten der Konflikte im Inneren und Äußeren lösen............ 1043 G. Interviewtechniken........................................................... 1046 30 i. Professionell und zielorientiert Interviews führen...................... 1046 H. Kommunikationstraining................................................... 1048 i. Besprechungen, Präsentationen und Moderation....................... 1048 ii. Effiziente Besprechungen durchführen.................................... 1050 iii. Für Führungskräfte............................................................. 1052 iv. Grundlagen der Kommunikation(Kommunikationsmodelle)........ 1054 v. In schwierigen Gesprächssituationen überzeugen..................... 1056 vi. Kommunikation und Moderation............................................1058 vii. Moderationen erfolgreich durchführen................................... 1060 viii. Präsentationen erfolgreich durchführen................................ 1062 ix. für Führungskräfte.............................................................. 1064 I. Konfliktmanagement.......................................................... 1066 i. Mediation............................................................................ 1066 ii. Ursachen und Lösung von Konflikten...................................... 1068 J. Körpersprache....................................................................1070 i. Für Einkauf und Verkauf....................................................... 1070 ii. Für Führungskräfte.............................................................. 1072 iii. Körpersprache verstehen und bewusst einsetzen..................... 1074 iv. Körpersprache verstehen und einsetzen................................. 1076 K. Mitarbeitergespräche.........................................................1078 i. Zielorientierte Mitarbeitergespräche führen.............................. 1078 L. Moderations- und Präsentationstraining............................ 1080 i. Grundlagen......................................................................... 1080 31 M. Rhetoriktraining................................................................ 1082 i. Aktives Zuhören...................................................................1082 ii. Aktives Zuhören.................................................................. 1084 iii. Argumentationsstrategien, Manipulationsstrategien..................1086 iv. Freie Rede I.......................................................................1088 v. Freie Rede II...................................................................... 1090 vi. Grundlagen der Rhetorik..................................................... 1092 vii. Manipulationstechniken....................................................... 1094 viii. Schlagfertig reagieren und gelassen bleiben..........................1096 N. Schlagfertigkeit................................................................. 1098 i. Kommunikativer Erfolg durch Schlagfertigkeit...........................1098 O. Schreiben im Beruf........................................................... 1100 i. Empfängerorientierte Geschäftskorrespondenz..........................1100 P. Schwierige Gesprächssituationen meistern....................... 1102 i. Gelassen und schlagfertig reagieren........................................1102 Q. Storytelling....................................................................... 1104 i. Storytelling bei Vorträgen und Präsentationen.......................... 1104 R. Telefontraining.................................................................. 1106 i. Beratung und Verkauf........................................................... 1106 S. Verhandlungstraining........................................................ 1108 i. Für Führungskräfte............................................................... 1108 ii. Verhandeln in technischen Projekten...................................... 1110 iii. Verkauf und Einkauf............................................................1112 32 T. Vorstellungsgespräch und Selbstmarketing....................... 1114 i. Präsentieren, überzeugen, begeistern..................................... 1114 19. Management........................................................ 1116 A. Controlling.........................................................................1116 i. Aufwandsschätzung mit Function-Point-Analyse........................ 1116 ii. Efforts Estimation of IT Projects............................................ 1118 iii. Efforts Estimation of IT Projects........................................... 1120 iv. Efforts Estimation using Function Point Analysis...................... 1122 B. Enterprise Architect...........................................................1124 i. Project Management using UML and BPMN...............................1124 ii. UML Modeling..................................................................... 1126 C. Software Design................................................................ 1128 i. Business Process Modeling using BPMN................................... 1128 ii. Requirements Analysis with Use Cases................................... 1130 D. Softwaredesign................................................................. 1132 i. Anforderungsanalyse mit Use Cases........................................1132 ii. Geschäftsprozessmodellierung mit BPMN................................ 1134 E. UML................................................................................... 1136 i. Design and Analysis............................................................. 1136 ii. Design und Analyse............................................................. 1138 iii. Enterprise Architect.............................................................1140 iv. Notation and Concepts........................................................ 1143 v. Notation und Konzepte......................................................... 1145 33 vi. Project Management using UML, BPMN and Enterprise Architect.1147 vii. Projektabwicklung mit UML und Enterprise Architect............... 1149 viii. UML Modeling using Enterprise Architect.............................. 1151 20. Marketing............................................................ 1153 A. Evidenzbasierte Öffentlichkeitsarbeit................................ 1153 i. Strategieentwicklung auf Basis der Politischen Psychologie......... 1153 ii. Strategieentwicklung auf Basis der Politischen Psychologie........ 1155 B. Guerilla-Marketing und Low-Budget-Marketing................. 1157 i. Mit kleinen Budgets große Wirkung erzielen............................. 1157 C. Guerilla-Marketing/Low-Budget-Marketing....................... 1159 i. Mit kleinen Budgets große Wirkung erzielen............................. 1159 D. Kooperationen und Kooperations-Marketing......................1161 i. Gewinnung von Wettbewerbsvorteilen durch Unternehmens- und Markenkooperationen................................................................. 1161 E. Markenwahrnehmung/Branding........................................ 1163 i. Markenwahrnehmung, Konsumenten- und Käuferpsychologie......1163 F. Marketing...........................................................................1165 i. Die Erfolgsformel des B2B Marketing...................................... 1165 ii. Markenwahrnehmung, Branding, Konsumenten- und Käuferpsychologie...................................................................... 1167 iii. Mit Kooperations-Marketing Wettbewerbsvorteile gewinnen....... 1169 iv. Mit nachhaltiger Kundenbindung zu konstanten Gewinnen.........1171 v. Mobile-/App-Marketing für Einsteiger......................................1173 vi. Public Relations - Effiziente Öffentlichkeitsarbeit......................1175 34 vii. Strategisches und operatives Marketing................................ 1177 viii. Strategisches und operatives Marketing................................1179 G. Marketing-Grundlagen....................................................... 1181 i. Methoden, Konzepte, Checklisten........................................... 1181 ii. Methoden, Konzepte, Checklisten...........................................1183 H. Marketingtrends................................................................ 1185 i. Ideen, Impulse, Instrumente................................................. 1185 ii. Ideen, Impulse, Instrumente................................................ 1187 I. Public Relations................................................................. 1189 i. Effiziente Öffentlichkeitsarbeit................................................ 1189 J. Schreiben im Beruf............................................................ 1191 i. Werbetexte und Werbebotschaften......................................... 1191 K. Verkaufstraining................................................................ 1193 i. Mit Verkaufstechniken zum Erfolg........................................... 1193 L. Werbetexte........................................................................ 1195 i. Werbetexte/Werbebotschaften entwickeln................................ 1195 21. Office................................................................... 1197 A. MS Access 2010................................................................ 1197 i. Einsteiger............................................................................ 1197 ii. Fortgeschrittene.................................................................. 1199 iii. Intensiv (Anwendung + VBA-Programmierung)....................... 1201 B. MS Excel............................................................................ 1203 i. Controlling.......................................................................... 1203 35 ii. Einsteiger........................................................................... 1205 iii. Einsteiger.......................................................................... 1207 iv. Fortgeschrittene..................................................................1209 v. Fortgeschrittene.................................................................. 1211 vi. Kostenrechnung..................................................................1213 vii. Statistik + Prognose.......................................................... 1215 viii. VBA.................................................................................1217 C. MS Excel 2010................................................................... 1219 i. Controlling.......................................................................... 1219 ii. Kostenrechnung.................................................................. 1221 iii. Statistik + Prognose........................................................... 1223 iv. VBA.................................................................................. 1225 D. MS Project.........................................................................1227 i. Projektmanagement..............................................................1227 ii. Projektmanagement............................................................. 1229 22. Ontologies........................................................... 1231 A. Ontologies......................................................................... 1231 i. Java and Ontologies............................................................. 1231 ii. Java and Ontologies............................................................ 1233 iii. Ontologies using Protégé..................................................... 1235 iv. Ontologies using Protégé..................................................... 1237 v. RDF / OWL......................................................................... 1239 vi. RDF / OWL........................................................................ 1241 36 23. Personal / HR...................................................... 1243 A. Employer Branding und Arbeitgebermarke........................ 1243 i. Aufbau und Umsetzung einer Arbeitgebermarke zur Gewinnung von Fach- und Führungskräften......................................................... 1243 B. Interviewtechniken........................................................... 1245 i. Professionell und zielorientiert Interviews führen...................... 1245 C. Personalentwicklung......................................................... 1247 i. Die Potenziale der Generation Y erfolgreich entwickeln und einsetzen.................................................................................. 1247 ii. Erfolgreiche Zielvereinbarung und konstruktive Gesprächsführung...................................................................... 1249 iii. Mitarbeiter binden und Fachkräftemangel entgegenwirken........ 1251 iv. Schritt für Schritt die passenden Bewerber zu Mitarbeitern machen.................................................................................... 1253 v. Zielorientierte Mitarbeitergespräche führen............................. 1255 D. Umgang mit Mobbing........................................................ 1257 i. Prävention und Klärung.........................................................1257 24. Persönlichkeit...................................................... 1259 A. Emotionale Intelligenz...................................................... 1259 i. Emotionen erkennen und gezielt wecken................................. 1259 B. Erfolgreiche Teamarbeit.................................................... 1261 i. Gruppendynamik und Kooperation.......................................... 1261 C. Führungstraining............................................................... 1263 i. Grundlagen......................................................................... 1263 ii. Sicherheitspersonal führen und motivieren..............................1265 37 D. Konfliktmanagement......................................................... 1267 i. Konfliktlösung und Mediation................................................. 1267 ii. Konfliktmanagement für Fortgeschrittene................................ 1269 E. Manipulationstechniken..................................................... 1271 i. Grundlagen der Manipulationstechniken...................................1271 F. Motivationstraining............................................................ 1272 i. Sich selbst und Mitarbeiter zu Höchstleistungen motivieren........ 1272 G. Selbstmarketing................................................................ 1274 i. Grundlagen......................................................................... 1274 ii. Selbstsicherheit und Durchsetzungsvermögen..........................1276 H. Telefontraining.................................................................. 1278 i. Beratung und Verkauf........................................................... 1278 I. Umgang mit Mobbing......................................................... 1280 i. Als Führungskraft richtig reagieren......................................... 1280 ii. Im Krankenhausalltag (Prävention und Klärung)...................... 1282 iii. Prävention und Klärung....................................................... 1284 J. Verhandlungstraining.........................................................1286 i. Strategien, Taktiken und Techniken.........................................1286 25. Programmierung..................................................1288 A. ASP NET............................................................................ 1288 i. ASP.NET und MVC 3............................................................. 1288 ii. ASP.NET und MVC 3.............................................................1290 iii. Programmierung mit ASP.NET und C#................................... 1292 38 iv. Programmierung mit ASP.NET und C#................................... 1294 v. Programmierung mit ASP.NET und C# (Intensiv)......................1296 vi. Programmierung mit ASP.NET und C# (Intensiv)..................... 1299 vii. Sicherheit bei ASP.NET-Software.......................................... 1302 viii. Sicherheit bei ASP.NET-Software......................................... 1304 ix. Silverlight.......................................................................... 1306 x. Silverlight...........................................................................1308 B. Altova MissionKit............................................................... 1310 i. Mapforce............................................................................. 1310 ii. Mapforce............................................................................ 1312 iii. Stylevision......................................................................... 1314 iv. Stylevision......................................................................... 1316 v. XMLSpy.............................................................................. 1318 vi. XMLSpy............................................................................. 1320 C. C# NET.............................................................................. 1322 i. C# für Umsteiger von C plus plus/Java................................... 1322 ii. C# für Umsteiger von C plus plus/Java...................................1324 iii. C#-Programmierung und .NET-Framework............................. 1326 iv. C#-Programmierung und .NET-Framework............................. 1328 v. Datenzugriff mit ADO.NET.................................................... 1330 vi. Datenzugriff mit ADO.NET................................................... 1332 vii. Design Patterns................................................................. 1334 viii. Design Patterns................................................................ 1336 39 ix. LINQ................................................................................. 1338 x. LINQ..................................................................................1340 xi. Sicherheit bei .NET-Software................................................ 1342 xii. Sicherheit bei .NET-Software............................................... 1344 xiii. Web Services und SOA...................................................... 1346 xiv. Web Services und SOA...................................................... 1348 xv. Windows Communication Foundation (WCF)...........................1350 xvi. Windows Communication Foundation (WCF)..........................1352 xvii. Windows Forms - 1.......................................................... 1354 xviii. Windows Forms - 1......................................................... 1356 xix. Windows Forms - 2........................................................... 1358 xx. Windows Forms - 2............................................................1360 xxi. Windows Presentation Foundation (WPF).............................. 1362 xxii. Windows Presentation Foundation (WPF)............................. 1364 xxiii. Windows Workflow Foundation (WF)...................................1366 xxiv. Windows Workflow Foundation (WF)...................................1368 xxv. XML................................................................................ 1370 xxvi. XML............................................................................... 1372 D. Java...................................................................................1374 i. Ajax................................................................................... 1374 ii. Ajax...................................................................................1376 iii. Design Patterns.................................................................. 1378 iv. Design Patterns.................................................................. 1380 40 v. Grundkurs.......................................................................... 1382 vi. Grundkurs......................................................................... 1384 vii. JDBC................................................................................ 1386 viii. JDBC............................................................................... 1388 ix. Java EE............................................................................. 1390 x. Java EE..............................................................................1392 xi. Java Server Pages (JSP)...................................................... 1394 xii. Java Server Pages (JSP)..................................................... 1396 xiii. Server Faces (JSF)............................................................ 1398 xiv. Server Faces (JSF)............................................................ 1400 xv. Struts...............................................................................1402 xvi. Struts.............................................................................. 1404 xvii. Swing............................................................................. 1406 xviii. Swing............................................................................ 1408 xix. Web Services................................................................... 1410 xx. Web Services.................................................................... 1412 xxi. XML................................................................................ 1414 xxii. XML................................................................................1416 E. MS Visual Studio................................................................1418 i. Windows Anwendungen mit dem MS Visual Studio.................... 1418 F. MS Visual Studio 2010....................................................... 1421 i. Entwickeln von Datenzugriffslösungen mithilfe von Microsoft Visual Studio 2010.............................................................................. 1421 41 ii. Entwickeln von Webanwendungen mit Microsoft Visual Studio.... 1424 iii. Introduction to Web Development with MS Visual Studio 2010...1427 iv. MOC 10264 - Entwickeln von Webanwendungen mit Microsoft Visual Studio 2010.............................................................................. 1430 v. MOC 10265 - Entwickeln von Datenzugriffslösungen mithilfe von Microsoft Visual Studio 2010.......................................................1433 vi. MOC 10266 - Programming in C# with MS Visual Studio 2010... 1436 vii. MOC 10267 - Introduction to Web Development with MS Visual Studio 2010.............................................................................. 1439 viii. MOC 10550 - Programming in Visual Basic with Microsoft Visual Studio 2010.............................................................................. 1442 ix. Neue Features in Visual Studio 2010 und C# 4.0.................... 1445 x. Programming in C# with MS Visual Studio 2010...................... 1447 xi. Programming in Visual Basic with Microsoft Visual Studio 2010.. 1450 xii. Windows Anwendungen mit dem MS Visual Studio 2010.......... 1453 G. PHP................................................................................... 1456 i. Design Patterns................................................................... 1456 ii. Design Patterns...................................................................1458 iii. Grundkurs......................................................................... 1460 iv. Grundkurs..........................................................................1462 v. Grundkurs (Lang)................................................................ 1464 vi. Grundkurs (Lang)............................................................... 1466 vii. Intensiv (Grundkurs für Umsteiger)...................................... 1468 viii. Intensiv (Grundkurs für Umsteiger)..................................... 1470 ix. Objektorientierung (OOP).................................................... 1472 42 x. Objektorientierung (OOP)..................................................... 1474 xi. Oracle............................................................................... 1476 xii. Oracle.............................................................................. 1478 xiii. XML-Einsatz......................................................................1480 xiv. XML-Einsatz......................................................................1482 H. VisualBasic NET.................................................................1484 i. Datenzugriff mit ADO.NET..................................................... 1484 ii. Datenzugriff mit ADO.NET.................................................... 1486 iii. Design Patterns.................................................................. 1488 iv. Design Patterns.................................................................. 1490 v. LINQ.................................................................................. 1492 vi. LINQ................................................................................. 1494 vii. Oracle und ODP.NET...........................................................1496 viii. Oracle und ODP.NET.......................................................... 1498 ix. Sicherheit bei .NET-Software................................................ 1500 x. Sicherheit bei .NET-Software.................................................1502 xi. VB.NET für Umsteiger von C plus plus/Java............................ 1504 xii. VB.NET für Umsteiger von C plus plus/Java........................... 1506 xiii. VB.NET-Programmierung und .NET-Framework...................... 1508 xiv. VB.NET-Programmierung und .NET-Framework...................... 1510 xv. VB.NET-Programmierung und .NET-Framework.......................1512 xvi. VB.NET-Programmierung und .NET-Framework......................1515 xvii. Web Services und SOA..................................................... 1518 43 xviii. Web Services und SOA.....................................................1520 xix. Windows Forms - 1........................................................... 1522 xx. Windows Forms - 1............................................................1524 xxi. Windows Forms - 2........................................................... 1526 xxii. Windows Forms - 2.......................................................... 1528 xxiii. Windows Presentation Foundation (WPF)............................ 1530 xxiv. Windows Presentation Foundation (WPF).............................1532 xxv. Windows Workflow Foundation (WF)................................... 1534 xxvi. Windows Workflow Foundation (WF).................................. 1536 xxvii. XML.............................................................................. 1538 xxviii. XML............................................................................. 1541 I. XML.................................................................................... 1544 i. Altova Mapforce................................................................... 1544 ii. Altova Mapforce.................................................................. 1546 iii. Altova Stylevision............................................................... 1548 iv. Altova Stylevision............................................................... 1550 v. Altova XMLSpy.................................................................... 1552 vi. Altova XMLSpy................................................................... 1554 vii. DocBook........................................................................... 1556 viii. DocBook.......................................................................... 1558 ix. Grundkurs (Ausbildung).......................................................1560 x. Grundkurs (Kurz)................................................................ 1563 xi. Grundkurs (Kurz)............................................................... 1565 44 xii. Grundkurs (Lang).............................................................. 1567 xiii. Grundkurs (Lang)..............................................................1569 xiv. Kombikurs (XSLT und XSL-FO)............................................ 1571 xv. Kombikurs (XSLT und XSL-FO).............................................1573 xvi. Relax NG......................................................................... 1575 xvii. RelaxNG..........................................................................1577 xviii. XHTML und CSS.............................................................. 1579 xix. XHTML und CSS............................................................... 1581 xx. XML Schema..................................................................... 1583 xxi. XProc.............................................................................. 1585 xxii. XQuery und XPath............................................................1587 xxiii. XQuery und XPath........................................................... 1589 xxiv. XSL-FO...........................................................................1591 xxv. XSL-FO........................................................................... 1593 xxvi. XSLT.............................................................................. 1595 xxvii. XSLT............................................................................. 1597 xxviii. oXygen XML Author........................................................1599 xxix. oXygen XML Developer.................................................... 1601 xxx. oXygen XML Editor........................................................... 1603 J. oXygen............................................................................... 1605 i. DocBook mit XML Author...................................................... 1605 ii. Relax NG mit XML Developer................................................ 1607 iii. XML Author........................................................................1609 45 iv. XML Developer................................................................... 1611 v. XML Editor..........................................................................1613 vi. XML Grundlagen mit XML Developer......................................1615 vii. XML Kurzüberblick mit XML Developer.................................. 1617 viii. XProc mit XML Developer................................................... 1619 26. Programming....................................................... 1621 A. Altova MissionKit...............................................................1621 i. Mapforce............................................................................. 1621 ii. Mapforce............................................................................ 1623 iii. Stylevision......................................................................... 1625 iv. Stylevision......................................................................... 1627 v. XMLSpy.............................................................................. 1629 vi. XMLSpy............................................................................. 1631 B. Java................................................................................... 1633 i. Design Patterns................................................................... 1633 ii. Design Patterns...................................................................1635 iii. Fundamentals.....................................................................1637 iv. Fundamentals.....................................................................1639 v. JDBC..................................................................................1641 vi. JDBC.................................................................................1643 vii. Java EE............................................................................ 1645 viii. Java EE........................................................................... 1647 ix. Java Server Pages (JSP)...................................................... 1649 46 x. Java Server Pages (JSP).......................................................1651 xi. Server Faces (JSF)..............................................................1653 xii. Server Faces (JSF).............................................................1655 xiii. Swing.............................................................................. 1657 xiv. Swing.............................................................................. 1659 xv. Web Services.................................................................... 1661 xvi. Web Services................................................................... 1663 xvii. XML................................................................................1665 xviii. XML............................................................................... 1667 C. PHP....................................................................................1669 i. Boot Camp.......................................................................... 1669 ii. Boot Camp......................................................................... 1671 iii. Design Patterns.................................................................. 1673 iv. Design Patterns.................................................................. 1675 v. Fundamentals..................................................................... 1677 vi. Fundamentals.................................................................... 1679 vii. Object-Oriented Programming (OOP).................................... 1681 viii. Object-Oriented Programming (OOP)................................... 1683 ix. Oracle............................................................................... 1685 x. Oracle................................................................................1687 xi. XML Processing.................................................................. 1689 xii. XML Processing................................................................. 1691 D. XML................................................................................... 1693 47 i. Altova Mapforce................................................................... 1693 ii. Altova Mapforce.................................................................. 1695 iii. Altova Stylevision............................................................... 1697 iv. Altova Stylevision............................................................... 1699 v. Altova XMLSpy.................................................................... 1701 vi. Altova XMLSpy................................................................... 1703 vii. Fundamentals (Long)......................................................... 1705 viii. Fundamentals (Long).........................................................1707 ix. Fundamentals (Short)......................................................... 1709 x. Fundamentals (Short).......................................................... 1711 xi. Relax NG........................................................................... 1713 xii. RelaxNG........................................................................... 1715 xiii. XML Schema.................................................................... 1717 xiv. XML Schema.................................................................... 1719 xv. XSL-FO............................................................................. 1721 xvi. XSL-FO............................................................................ 1723 xvii. XSLT...............................................................................1725 xviii. XSLT.............................................................................. 1727 xix. XSLT and XSL-FO Combined............................................... 1729 xx. XSLT and XSL-FO Combined................................................1731 E. oXygen...............................................................................1733 i. Relax NG using XML Developer.............................................. 1733 ii. XML Fundamentals (Long) using XML Developer...................... 1735 48 iii. XML Fundamentals (Short) using XML Developer..................... 1737 27. Recht................................................................... 1739 A. Aktuelle Fragen des Kauf- und Werkvertragsrechts........... 1739 i. Überblick über aktuelle Entwicklungen im Kauf- und Werkvertragsrecht......................................................................1739 B. Compliance – Schutz vor Industriespionage...................... 1741 i. Grundlagen von Compliance und Maßnahmen gegen Spionage im eigenen Unternehmen................................................................ 1741 C. Effektive Zwangsvollstreckung.......................................... 1743 i. Zwangsvollstreckung.............................................................1743 ii. Zwangsvollstreckung............................................................ 1745 D. Effektives Mahnwesen.......................................................1747 i. Von der Mahnung bis zum Vollstreckungsbescheid.....................1747 ii. Von der Mahnung bis zum Vollstreckungsbescheid.................... 1749 iii. Von der Mahnung bis zur Zwangsvollstreckung....................... 1751 iv. Von der Mahnung bis zur Zwangsvollstreckung........................1753 E. Gewerberaummietrecht..................................................... 1755 i. Rechtssicherer Umgang mit Gewerberaummietverhältnisses auf Vermieter- und Mieterseite......................................................... 1755 F. Gewerblicher Rechtsschutz................................................ 1757 i. Darstellung der verschiedenen Möglichkeiten des Schutzes von technischen Erfindungen einschließlich des Arbeitnehmererfindungsrechts, Designs, Marken, des Rechts am eigenen Bild und des Urheberrechts........................................................................... 1757 G. Insolvenzrecht.................................................................. 1759 i. Grundlagen des Insolvenzrechts............................................. 1759 49 ii. Grundlagen des Insolvenzrechts............................................ 1761 H. Markenschutz.................................................................... 1763 i. Rechtlich sicherer Markenschutz............................................. 1763 ii. Rechtlich sicherer Markenschutz............................................ 1765 I. Scheinselbstständigkeit......................................................1767 i. Scheinselbstständigkeit......................................................... 1767 ii. Scheinselbstständigkeit........................................................ 1769 J. Transportrecht................................................................... 1771 i. Transportrecht..................................................................... 1771 K. Urheberrechtsgesetz......................................................... 1773 i. Grundlagen des UrhG........................................................... 1773 L. Wirtschaftsprivatrecht....................................................... 1775 i. Wirtschaftsprivatrecht für Nichtjuristen....................................1775 M. Wohnungseigentumsgesetz.............................................. 1777 i. Grundlagen des WEG............................................................1777 N. Zivilprozessrecht............................................................... 1779 i. Zivilprozessrecht und außergerichtliche Streitschlichtung für Nichtjuristen..............................................................................1779 28. Server.................................................................. 1781 A. Linux................................................................................. 1781 i. Advanced Administration....................................................... 1781 ii. Enterprise Server 10 - Advanced Administration...................... 1783 iii. Linux Administration Grundkurs............................................ 1785 50 iv. Systemadministration.......................................................... 1787 B. Linux Netzwerk................................................................. 1790 i. Netzwerkadministration......................................................... 1790 C. Linux Samba......................................................................1792 i. Samba Fileserver................................................................. 1792 D. OpenLDAP Basic................................................................ 1794 i. Basic Administration............................................................. 1794 29. Software Design.................................................. 1796 A. Altova MissionKit...............................................................1796 i. BPMN using UModel..............................................................1796 ii. UML using UModel............................................................... 1798 B. BPMN.................................................................................1800 i. Business Process Model and Notation using Altova UModel......... 1800 ii. Business Process Model and Notation using Enterprise Architect. 1802 iii. Notation and Concepts........................................................ 1804 C. Design Patterns................................................................. 1806 i. C#.NET...............................................................................1806 ii. C#.NET.............................................................................. 1808 iii. Design Patterns (GoF)......................................................... 1810 iv. Design Patterns (GoF)......................................................... 1812 v. Enterprise Integration Patterns.............................................. 1814 vi. Enterprise Integration Patterns............................................. 1816 vii. Java................................................................................. 1818 51 viii. Java................................................................................ 1820 ix. PHP.................................................................................. 1822 x. PHP................................................................................... 1824 xi. Patterns für Enterprise Application-Architekturen.....................1826 xii. Patterns für Enterprise Application-Architekturen.................... 1828 D. Enterprise Architect.......................................................... 1830 i. BPMN - Business Process Model and Notation...........................1830 E. UML................................................................................... 1832 i. UML using Altova UModel...................................................... 1832 30. Softwaredesign....................................................1834 A. Altova MissionKit...............................................................1834 i. BPMN mit UModel................................................................ 1834 ii. UML mit UModel..................................................................1836 B. BPMN.................................................................................1838 i. Business Process Model and Notation mit Altova UModel............ 1838 ii. Business Process Model and Notation mit Enterprise Architect.... 1840 iii. Notation und Konzepte........................................................ 1842 C. Design Patterns................................................................. 1844 i. C#.NET...............................................................................1844 ii. C#.NET.............................................................................. 1846 iii. Enterprise Integration Patterns............................................. 1848 iv. Enterprise Integration Patterns............................................. 1850 v. Entwurfsmuster-Katalog Standard (GoF)................................. 1852 52 vi. Entwurfsmuster-Katalog Standard (GoF)................................ 1854 vii. Java................................................................................. 1856 viii. Java................................................................................ 1858 ix. PHP.................................................................................. 1860 x. PHP................................................................................... 1862 xi. Patterns für Enterprise Application-Architekturen.....................1864 xii. Web Services Design Patterns............................................. 1866 D. Enterprise Architect.......................................................... 1868 i. BPMN und Geschäftsprozessmodellierung................................ 1868 ii. Projektverwaltung und Planung............................................. 1870 iii. UML und Projektabwicklung..................................................1873 E. Ontologien......................................................................... 1875 i. Java und Ontologien............................................................. 1875 ii. Java und Ontologien............................................................ 1877 iii. Ontologien mit Protégé........................................................1879 iv. Ontologien mit Protégé........................................................1881 v. RDF / OWL......................................................................... 1883 vi. RDF / OWL........................................................................ 1885 vii. Überblick.......................................................................... 1887 F. UML................................................................................... 1889 i. Design und Analyse..............................................................1889 ii. Notation und Konzepte.........................................................1891 iii. OCUP Zertifizierung (Advanced)............................................ 1893 53 iv. OCUP Zertifizierung (Fundamental)....................................... 1895 v. OCUP Zertifizierung (Intermediate)........................................ 1897 vi. UML mit Altova UModel....................................................... 1899 vii. UML mit Enterprise Architect............................................... 1901 G. XML................................................................................... 1903 i. XML Schema....................................................................... 1903 31. Train the Trainer................................................. 1905 A. Lehrertraining................................................................... 1905 i. Was ist guter Unterricht........................................................ 1905 B. Seminare, Trainings und Workshops................................. 1907 i. Vorbereitung, Gestaltung und Durchführung.............................1907 C. Train the trainer................................................................ 1909 i. Die Trainerrolle mit Ihrer Persönlichkeit erfüllen........................1909 32. Vertragsrecht.......................................................1911 A. Softwareentwicklungsverträge.......................................... 1911 i. Verträge in der IT................................................................ 1911 ii. Verträge in der IT............................................................... 1913 B. Vertragsrecht.................................................................... 1915 i. Die rechtlichen Besonderheiten bei Verträgen im Internet.......... 1915 ii. Die rechtlichen Besonderheiten bei Verträgen im Internet..........1917 33. Verwaltung & Vergabe.........................................1919 A. Vergaberecht..................................................................... 1919 54 i. Grundlagen bei Ausschreibungen von Dienst- und Lieferleistungen......................................................................... 1919 ii. Grundlagen bei Ausschreibungen von Dienst- und Lieferleistungen......................................................................... 1921 34. Visualisierung...................................................... 1923 A. R........................................................................................1923 i. Grafiken I (Das lattice Paket)................................................ 1923 ii. Grafiken II (Das ggplot2 Paket).............................................1925 iii. Grafiken III (Zeit und Geodaten).......................................... 1927 35. Visualization........................................................ 1929 A. R........................................................................................1929 i. Graphical analysis of spatiotemporal data................................ 1929 ii. Statistical Analysis with Graphics using R................................1931 b. Impressum............................................................ 1933 55 a. Standorte Unsere Seminare finden an verschiedenen Standorten in der DACHRegion statt. Öffentliche Seminare: Unsere Seminare können Sie an unseren Standorten in Deutschland in Berlin, Dresden, Hamburg, München, Düsseldorf, Frankfurt und Stuttgart buchen. Nicht alle öffentlichen Seminare finden an allen Standorten statt. Doch gibt es die Möglichkeit, für Ihre Gruppe unsere Seminarzentren für en individuelles Training zu verwenden. In Österreich bieten wir Seminare in Wien und in der Schweiz in Zürich an. Inhouse Seminare: Wir sind regional flexibel und kommen auch gerne direkt zu Ihnen oder organisieren ein für Sie angepasstes Seminar in einem Tagungszentrum in Ihrer Stadt. Deutschland Goethestraße 34 13086 Berlin Berlin Tel:+49.30.8145622.00 Fax:+49.30.8145622.10 Hotel Elbflorenz Rosenstraße 36 D-01067 Dresden Dresden Tel: Fax: Regus Business Centre Stadttor 1 D-40219 Düsseldorf Düsseldorf Ibis Hotel Königstein Prager Straße 9 01069 Dresden Ecos Office Centre Münsterstraße 248 40470 Düsseldorf Tel:+49.211.6355642.00 Fax:+49.211.6355642.09 Ecos Office Centre Mainzer Landstraße 27-31 60329 Frankfurt Frankfurt Tel:+49.69.1732068.30 Fax:+49.69.1732068.39 Wüpper Management Consulting GmbH Zimmerstraße 1 22085 Hamburg Hamburg Tel:+49.40.2093499.60 Fax:+49.40.2093499.69 56 c/o SSM Rhein-Ruhr GmbH Keltenring 2 82041 München München Comelio GmbH c/o SSM Rhein-Ruhr GmbHKeltenring 2-4 82041 München Tel:+49.89.3815686.00 Fax:+49.89.3815686.09 Ecos Office Centre Liebknechtstraße 33 70565 Stuttgart Stuttgart Tel:+49.711.4605127.50 Fax:+49.711.4605127.59 Tropical Islands Tropical-Islands-Allee 1 15910 Tropical Islands Tropical Islands Tel: Fax: Regus Business Center Königstraße 10C 70173 Stuttgart Akademie der Diözese Rottenburg-Stuttgart Tagungszentrum HohenheimParacelsusstraße 91 70599 Stuttgart 57 1. Arbeitsrecht A. Rechtliche Fragestellungen (i) Für Arbeitgeber in der IT-Branche Termine Übersicht Kursnr. 1010329 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Arbeitgeber und Führungskräfte Vorkenntnisse Allgemeine Grundlagen des Arbeitsrecht Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 950,00 EUR 03-03 Aug 14-14 Sep 26-26 Okt 07-07 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Arbeitsweisen und -haltungen in der IT-Branche unterscheiden sich in vielfacher Hinsicht von denen in anderen Dienstleistungsunternehmen. Die projektorientierte Arbeit nimmt einen hohen Stellenwert ein. Der Erfolgs- und Termindruck erfordert unter anderem eine hohe Flexibilität der Arbeitszeit. Urheberrechtliche Fragestellungen sowie das Arbeitnehmererfindungsrecht spielen ebenso eine Rolle für den jeweiligen Arbeitgeber wie die Vermeidung von Scheinselbständigkeit beim Einsatz freier Mitarbeiter. Das Seminar behandelt ausgewählte rechtliche IT-spezifische Themen. Es vermittelt vertiefte Kenntnisse anhand von Präsentationen und der Diskussion von Fallbeispielen. Die Teilnehmer erhalten eine umfangreiche Materialsammlung zu den einzelnen Problemkreisen. Kursinhalte A. Arbeitsverträge mit Arbeitnehmern – Besonderheiten im IT-Bereich Flexibilisierung von Arbeitszeit – Rechtliche Schranken, Fürsorgepflicht des Arbeitgebers - Leistungsorientierte Vergütung – Formen, Einführung und Änderung der leistungsorientierten Vergütung - Abgrenzung zwischen Arbeitnehmertätigkeit und Selbständigkeit 58 B. Das arbeitsrechtliche Direktionsrecht Grenzen des Direktionsrechts - Der Projektleiter als Delegierter des Arbeitgebers – Arbeitsrechtliche Folgen bei rechtswidriger Ausübung des Direktionsrechts durch den Projektleiter C. Arbeitnehmererfindungsrecht und Urheberrecht Neuerungen im Bereich des Arbeitnehmererfindungsgesetzes - Verhältnis von Arbeitnehmererfindungsgesetz und Urhebergesetz D. Nutzung von Internet und E-Mail im Arbeitsverhältnis Rechtliche Risiken und Haftungsfragen 59 (ii) Für Arbeitgeber in der IT-Branche Termine Übersicht Kursnr. 2021652 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Arbeitgeber und Führungskräfte Vorkenntnisse Allgemeine Grundlagen des Arbeitsrecht Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Arbeitsweisen und -haltungen in der IT-Branche unterscheiden sich in vielfacher Hinsicht von denen in anderen Dienstleistungsunternehmen. Die projektorientierte Arbeit nimmt einen hohen Stellenwert ein. Der Erfolgs- und Termindruck erfordert unter anderem eine hohe Flexibilität der Arbeitszeit. Urheberrechtliche Fragestellungen sowie das Arbeitnehmererfindungsrecht spielen ebenso eine Rolle für den jeweiligen Arbeitgeber wie die Vermeidung von Scheinselbständigkeit beim Einsatz freier Mitarbeiter. Das Seminar behandelt ausgewählte rechtliche IT-spezifische Themen. Es vermittelt vertiefte Kenntnisse anhand von Präsentationen und der Diskussion von Fallbeispielen. Die Teilnehmer erhalten eine umfangreiche Materialsammlung zu den einzelnen Problemkreisen. Kursinhalte A. Arbeitsverträge mit Arbeitnehmern – Besonderheiten im IT-Bereich Flexibilisierung von Arbeitszeit – Rechtliche Schranken, Fürsorgepflicht des Arbeitgebers - Leistungsorientierte Vergütung – Formen, Einführung und Änderung der leistungsorientierten Vergütung - Abgrenzung zwischen Arbeitnehmertätigkeit und Selbständigkeit B. Das arbeitsrechtliche Direktionsrecht Grenzen des Direktionsrechts - Der Projektleiter als Delegierter des Arbeitgebers – Arbeitsrechtliche Folgen bei rechtswidriger Ausübung des Direktionsrechts durch den Projektleiter 60 C. Arbeitnehmererfindungsrecht und Urheberrecht Neuerungen im Bereich des Arbeitnehmererfindungsgesetzes - Verhältnis von Arbeitnehmererfindungsgesetz und Urhebergesetz D. Nutzung von Internet und E-Mail im Arbeitsverhältnis Rechtliche Risiken und Haftungsfragen 61 2. Arbeitstechniken A. Arbeits- und Organisationspsychologie (i) Wirtschaftliche Geschäftsführung unter dem Aspekt der Gewinnmaximierung unter Berücksichtigung sozialer Aspekte Termine Übersicht Kursnr. 1000016 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Hamburg 1.550,00 EUR 1.650,00 EUR 1.650,00 EUR 25-26 Aug 20-21 Okt 15-16 Dez 08-09 Sep 03-04 Nov 29-30 Dez 01-02 Sep 27-28 Okt 22-23 Dez München Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger 1.600,00 EUR 13-14 Aug 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Arbeit hat eine substantielle Bedeutung für den Menschen, denn sie dient seiner Selbstverwirklichung. Zudem ist sie eine ökonomische Notwendigkeit. Menschen verbringen einen Großteil ihres Lebens am Arbeitsplatz. Es kommt zu Arbeitsunfällen, Mobbing, Fehlgriffen in der Personalauswahl und internen Konflikten. Kommunikations und Konfliktmanagement-Trainings bringen nur dann etwas, wenn die Arbeits- und Organisationspsychologie in ihren Mustern erkannt und begriffen wird - wir können einen Fluss nicht umleiten, wenn wir nicht vorher erkannt und begriffen haben, warum ein Fluss fließt und wie das beschaffen ist, was in ihm fließt. Hohe Arbeitszufriedenheit, gutes Wohlbefinden, wenig psychische und körperliche Beschwerden, wenig Fehlzeiten, wenig Kündigungsabsichten und gute Leistungen sind das Ergebnis angemesser Arbeits- und Organisationsverhältnisse im Unternehmen: die Kompetenzen der Mitarbeiter können eingebracht werden, bestehende soziale Unterstützung durch Vorgesetzte und Kollegen, gutes Arbeits- und Betriebsklima und Gerechtigkeit und Fairness. In diesem praxisintensiven Semianr nehmen wir die Perspektive des Unternehmens und des Mitarbeiters ein und lernen, die notwendigen Schlüsse für ein erfolgreiches Unternehmen zu ziehen. 62 Kursinhalte A. Was ist Arbeits- und Organisationspsychologie? Definition und Abgrenzung der Arbeits- und Organisationspsychologie - Arbeitsanalyse - Ressourcenorientierung B. Arbeitspsychologie Erleben und Verhalten des Menschen bei der Arbeit in Abhängigkeit von: Arbeitsbedingungen, Arbeitsaufgaben und den erforderlichen Leistungsvoraussetzungen - Auswirkungen der Arbeitsbedingungen - Arbeitsmotivation Arbeitszufriedenheit - Konflikte und Mediation C. Organisationspsychologie Wechselbeziehungen zwischen Individuum und Organisation - Bedeutung der organisationalen Kommunikation Kommunikationshilfen D. Personalpsychologie in der Organisationspsychologie Verhaltenssteuerung - Auswahl, Beurteilung, Entwicklung und Vergütung - Führung: Was ist Führung? - Entwicklungvon Führungskräften - Motivation von Mitarbeitern - Kommunikations- und Konflikttraining Stressmanagement - Mitarbeitergespräche - Mitarbeiterbeurteilungssysteme - Mentoring - Qualifizierungskonzepte E. Arbeitsgestaltung Die Leitkonzepte der "menschengerechten Arbeit" - Qualitätskriterien - Konzepte und Maßnahmen der Arbeitsgestaltung - Arbeitszeitflexibilisierung - Altersgerechte Arbeitsgestaltung - Weiterbildungsmaßnahmen Chancen für das Unternehmen - Potentiale und Stolpersteine - Schlüsselelemente 63 A. Erfolgreich beraten (i) Professionelle Beratungsmethoden Termine Übersicht Kursnr. 1010332 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Trainer, Berater, Coaches, Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 11-12 22-23 03-04 15-16 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Fast täglich berichten Medien über neue Beratertypen. Ernährungsberater, Personality-Coaches, Deeskalationstrainer haben Hochkonjunktur. Doch was unterscheidet seriöse von unseriösen Beratern? Was sind die Qualitätskriterien von wirkungsvoller Beratung? Welche Beratungsmethoden sind wissenschaftlich fundiert und praxiserprobt? Wie gelingt es Ihnen Kollegen, Vorgesetzte, Kunden und Geschäftspartner optimal zu beraten? Wie ermitteln Sie Bedarf und Bedürfnisse? Wie erkennen Sie unausgesprochene Interessen und Gefühle? Mit welchen Methoden gelingt es Ihnen, selbst schwierigste Probleme treffsicher zu analysieren und optimale Lösungen zu entwickeln? Kursinhalte A. Grundlagen Beratungsanlässe - Beratungsformen - Beratungskonzepte - Beratungsziele - Beratungstechniken 64 B. Vorgehen Vertrauensaufbau - Bedarfs- und Bedürfnisermittlung - Problemanalyse - Erarbeitung von Zielen - Motivationsanalyse - Bearbeitung von Ambivalenz und Widerständen - Ressourcenaktivierung - Stärkung der Veränderungsmotivation Ergründung von Veränderungszielen - Berücksichtigung von Erhaltungszielen - Stärkung von Annäherungszielen Reduktion der Vermeidungsziele - Entwicklung von Lösungsalternativen - Entscheidungsfindung - Handlungseinleitung C. Beratungsmethoden Beobachtungs- und Analysetechniken - Pacing - Leading - Reframing - Paraphrasieren - Verbalisieren - Offene Fragen - Geschlossene Fragen - W-Fragen - Zirkuläre Fragen - Schemaanalyse - Gestik, Mimik, Körperhaltung - Stimme, Wortwahl - Motivierende Gesprächsführung - Sokratischer Dialog - Reflexionstechniken - Paradoxe Interventionen Debattiermethoden - Zukunftsszenarien - Imagination - 5-Jahres-Technik - Entscheidungswaage - Wichtigkeitsskala - Change Talk - Confidence Talk 65 (ii) Professionelle Beratungsmethoden Termine Übersicht Kursnr. 2021655 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Trainer, Berater, Coaches, Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Fast täglich berichten Medien über neue Beratertypen. Ernährungsberater, Personality-Coaches, Deeskalationstrainer haben Hochkonjunktur. Doch was unterscheidet seriöse von unseriösen Beratern? Was sind die Qualitätskriterien von wirkungsvoller Beratung? Welche Beratungsmethoden sind wissenschaftlich fundiert und praxiserprobt? Wie gelingt es Ihnen Kollegen, Vorgesetzte, Kunden und Geschäftspartner optimal zu beraten? Wie ermitteln Sie Bedarf und Bedürfnisse? Wie erkennen Sie unausgesprochene Interessen und Gefühle? Mit welchen Methoden gelingt es Ihnen, selbst schwierigste Probleme treffsicher zu analysieren und optimale Lösungen zu entwickeln? Kursinhalte A. Grundlagen Beratungsanlässe - Beratungsformen - Beratungskonzepte - Beratungsziele - Beratungstechniken B. Vorgehen Vertrauensaufbau - Bedarfs- und Bedürfnisermittlung - Problemanalyse - Erarbeitung von Zielen - Motivationsanalyse - Bearbeitung von Ambivalenz und Widerständen - Ressourcenaktivierung - Stärkung der Veränderungsmotivation Ergründung von Veränderungszielen - Berücksichtigung von Erhaltungszielen - Stärkung von Annäherungszielen Reduktion der Vermeidungsziele - Entwicklung von Lösungsalternativen - Entscheidungsfindung - Handlungseinleitung 66 C. Beratungsmethoden Beobachtungs- und Analysetechniken - Pacing - Leading - Reframing - Paraphrasieren - Verbalisieren - Offene Fragen - Geschlossene Fragen - W-Fragen - Zirkuläre Fragen - Schemaanalyse - Gestik, Mimik, Körperhaltung - Stimme, Wortwahl - Motivierende Gesprächsführung - Sokratischer Dialog - Reflexionstechniken - Paradoxe Interventionen Debattiermethoden - Zukunftsszenarien - Imagination - 5-Jahres-Technik - Entscheidungswaage - Wichtigkeitsskala - Change Talk - Confidence Talk 67 A. Gedächtnistraining (i) Techniken zur Steigerung der Gedächtnisleistung, Gedächtnishilfen, Konzentrationstraining Termine Übersicht Kursnr. 2021843 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Nach einer Einführung in den Aufbau und die Funktionen unseres Gehirnes bzw. des Nervensystems sowie deren Aufgaben und Eigenarten erlernen Sie verschiedene Methoden zur Steigerung der Gedächtnisleistung. Die verschiedenen Methoden werden dann anhand von Beispielen angewendet und trainiert, somit werden Sie in der Lage sein, Sachverhalte und Zusammenhänge richtig zu "speichern", um einen schnelleren Zugriff auf diese zu bekommen. Auch werden Ihnen zu diesem Zweck konkrete Gedächtnishilfen gezeigt, mithilfe derer Sie beispielsweise Kreativität und Fantasie entwickeln, oder sich an konkrete Gesprächinhalte erinnern können. Den Abschluss des Seminares bildet ein Konzentrationstraining, in dem Sie erlernen, wie Sie Ihre Konzentrations- und Aufnahmefähigkeit steigern oder auch in angespannten Situationen stets Souveränität und Gelassenheit ausdrücken. Kursinhalte A. Methoden des Gedächtnistrainings Methoden der Mnemotechnik – Assoziationsmethode – Geschichtenmethode – Kettenmethode - Ersatzwortmethode - Master-System - SEM3-Methode – Loci-Routen – Haken-System – Major-Methode B. Gehirn und Gedächtnisleistung Gehirn und Nervensystem: Aufbau und Funktion - Linke und rechte Gehirnhälfte aktivieren und synchronisieren Wirksame Entlastung des Gedächtnisses – Konzentrationsübungen – Entspannungstechniken 68 C. Anwendung Namen, Zahlen, Daten, Fakten und Gesichter sofort merken und "nicht" vergessen – Richtiges Speichern von Sachverhalten und Zusammenhängen - Schnelleres, einfaches Sortieren, Archivieren, Strukturieren und Abrufen von Informationen - Merken von Sätzen, Texten und Fremdwörtern, Tabellen – Umgang mit großen Datenmengen - Freie Rede (aktiv und passiv) D. Konkrete Gedächtnishilfen Kreativität und Fantasie entwickeln - Verbesserung der Kombinationsgabe - Merken von Tagesplänen und To-do-Listen - Möglichkeiten des Transfers – Erinnerung an konkrete Gesprächsinhalte E. Konzentrationstraining Techniken zur Steigerung Konzentrations- und Aufnahmefähigkeit - Kreative Bewusstseinslenkung und Imagination Souveränität und Gelassenheit entwickeln - Bücher und Fachartikel schneller Lesen - Transfer in den Alltag – Lernen in Bewegung 69 A. Kreativität (i) Ideen generieren und Kreativität steigern Termine Übersicht Kursnr. 1010324 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 28-29 Jul 08-09 Sep 20-21 Okt 01-02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ideen zu entwickeln, Strategien zu entwerfen oder Maßnahmen zu konzipieren ist Teil vieler Berufe – gerade auch im technischen Bereich. Während aber in den per se als kreativ betrachteten Branchen auch den Techniken zur Ideenfinden und zur Steigerung von Kreativität mehr Raum eingeräumt wird, ist dies in technischen Branchen oftmals nicht genügend möglich. Dieses Seminar ermöglicht den Teilnehmern/innen zu lernen, wie sie moderne Kreativitätstechniken alleine und im Team einsetzen. Mit verschiedenen Methoden werden die Kunst der Wahrnehmung, Möglichkeiten zur Problemanalyse sowie der Umgang mit emotionalen Hindernissen dargestellt und mit den Seminarteilnehmern anhand zahlreicher Denkmodelle und -prozesse trainiert. Kursinhalte A. Einleitung Was ist Kreativität? - Wer ist kreativ? - Wie funktioniert Kreativität? - Das Paradoxon der Kreativität - Der kreative Prozess - Persönliche Stärken- und Schwächenanalyse 70 B. Strukturierte Ideengenerierung in drei Schritten Ideenfindung - Ideenbewertung - Clustering - Mind-Mapping – Risikenanalyse - Marketing der eigenen Ideen nach dem Value Based Marketing - Projektskizzen erstellen C. Kreativitätstechniken Brainstorming - Brainstorming paradox - Methode 635 - Die neun Basisfragen nach Osborn - Der Unsympath - Denkhüte - Denkstühle - Bisoziation - Reizwortanalyse - Walk Around - Dissoziatives Denken – Synonyme D. Hindernisse der Kreativität und eine innovationsfreundliche Umgebung Analyse der wichtigsten Störfaktoren (persönlich und situativ) - Grundpfeiler einer innovationsfreundlichen Arbeitsumgebung - Strategieentwicklung zum innovationsfördernden Change Management 71 A. Kreativität im Arbeitsalltag (i) Strukturierte Ideengenerierung und Techniken zur Steigerung der Kreativität Termine Übersicht Kursnr. 2021645 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ideen zu entwickeln, Strategien zu entwerfen oder Maßnahmen zu konzipieren ist Teil vieler Berufe – gerade auch im technischen Bereich. Während aber in den per se als kreativ betrachteten Branchen auch den Techniken zur Ideenfinden und zur Steigerung von Kreativität mehr Raum eingeräumt wird, ist dies in technischen Branchen oftmals nicht genügend möglich. Dieses Seminar ermöglicht den Teilnehmern/innen zu lernen, wie sie moderne Kreativitätstechniken alleine und im Team einsetzen. Mit verschiedenen Methoden werden die Kunst der Wahrnehmung, Möglichkeiten zur Problemanalyse sowie der Umgang mit emotionalen Hindernissen dargestellt und mit den Seminarteilnehmern anhand zahlreicher Denkmodelle und -prozesse trainiert. Kursinhalte A. Einleitung Was ist Kreativität? - Wer ist kreativ? - Wie funktioniert Kreativität? - Das Paradoxon der Kreativität - Der kreative Prozess - Persönliche Stärken- und Schwächenanalyse 72 B. Strukturierte Ideengenerierung in drei Schritten Ideenfindung - Ideenbewertung - Clustering - Mind-Mapping – Risikenanalyse - Marketing der eigenen Ideen nach dem Value Based Marketing - Projektskizzen erstellen C. Kreativitätstechniken Brainstorming - Brainstorming paradox - Methode 635 - Die neun Basisfragen nach Osborn - Der Unsympath - Denkhüte - Denkstühle - Bisoziation - Reizwortanalyse - Walk Around - Dissoziatives Denken – Synonyme D. Hindernisse der Kreativität und eine innovationsfreundliche Umgebung Analyse der wichtigsten Störfaktoren (persönlich und situativ) - Grundpfeiler einer innovationsfreundlichen Arbeitsumgebung - Strategieentwicklung zum innovationsfördernden Change Management 73 A. Kundenbindung (i) Grundlagen der nachhaltigen Kundenbindung Termine Übersicht Kursnr. 2021867 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 74 Kursbeschreibung Auf unseren Märkten werden Produkte und Dienstleistungen zunehmend austauschbar und die Macht der Kunden nimmt stetig zu. Neukunden zu gewinnen, ist um ein Vielfaches schwieriger und teurer, als Bestandskunden zu halten. Daher versuchen Unternehmen zu verstehen, wie Kundenbeziehungen funktionieren, was Kunden besonders schätzen, was sie zu einem Wechsel treibt oder warum manche nur einen Teil ihres Geschäfts über einen Anbieter abwickeln. Kundenorientierung wird für Unternehmen und Organisationen daher zum Schlüsselfaktor. Das Seminar vermittelt praxisnah effektive Strategien, Methoden und Maßnahmen der Kundenbindung. Psychologische Hintergründe werden dabei ebenso behandelt wie organisatorische Aspekte. Viele Praxisbeispiele erleichtern die Umsetzung im Geschäftsalltag. Kursinhalte A. Marktgesetze Vom Verkäufermarkt zum Beziehungsmarketing - Kaufphasen und Kundenbindung - Dimensionen der Kundenbindung und -orientierung - Kundenloyalität - Kundenzufriedenheit - Die 5 Schritte zur Kundenbindung: Bearbeitung, Beratung, Betreuung, Beziehung, Bindung B. Kommunikation mit dem Kunden Kommunikationsbereich Medien (Corporate Design, Direkt Mailing, personalisierte "Give-Aways"/Geschenke, Internetauftritte) - Kommunikationsbereich Telefon - Face-to-Face-Kommunikation (aktiver Beziehungsaufbau, Kundengespräche, Auftritt) - Kommunikationsbereich Öffentlichkeitsarbeit (Bildung eines Kundenbeirats, Meinungsbilder beeinflussen, Networking und Beziehungsmanagement) C. Menschen verstehen/Kunden verstehen Problemlösungen und Kundennutzen - Kundentypen - Kundenerwartungen - Begeisterung wecken (Sonderwünsche, kleine Geschenke) - Ein "Nein" akzeptieren - Der Kaufreue begegnen - Reaktanzfalle - Variety-Seeking - Aktiv auf Kunden zugehen D. Hinter den Kulissen Strategien (Preis, Produkt oder Kunde) - Kunden gewinnen oder binden - Kundenfreundliche Unternehmung (Schwachstellen, Befragung) - Richtige Kunden richtig binden - Stammkunden - Servicequalität und Kundenzufriedenheit - Marktsegmentierung und -orientierung - Wechselbarrieren - Reklamation als Chance Kundenbindung durch Cross-Selling E. Der Direktkontakt Die Stunde der Wahrheit - Gutes tun und darüber reden - Das Wohlergehen des Kunden - Befragung 75 A. Lerntechniken (i) Leicht und effizient lernen Termine Übersicht Kursnr. 1065843 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe alle Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 10-11 Sep 03-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 31 Dez - 01 Jan 17-18 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov Stuttgart 1.500,00 EUR 24-25 Sep 12-13 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie wollen effizient arbeiten und sich neues Wissen schnell und leicht aneignen? Dieses Wissen wollen Sie zuverlässig abrufen und leicht verständlich präsentieren? Praxisrelevante Erkenntnisse aus Lern- und Motivationspsychologie sowie zahlreiche praktische Übungen helfen Ihnen, Ihre persönliche Lerntechniken zu optimieren. Die Reflexion Ihres eigenen Lernverhaltens versetzt Sie in die Lage, Lernstrategien zu entwickeln, die optimal zu Ihrem persönlichen Lerntyp passen. Mittels moderner Lernmethoden, die unsere Informationsverarbeitungsprozesse und kognitiven Fähigkeiten berücksichtigen, steigern Sie Ihren persönlichen Lernerfolg und sorgen so für eine anhaltend hohe Lernmotivation. Sie sind in der Lage, komplexe Themen schneller zu durchdringen, sich neue Inhalte leichter zu merken und besser zu behalten. Kursinhalte A. Einführung Grundlagen der Lern- und Gedächtnispsychologie - Einfluss von Emotionen und Motivation auf Lernprozesse - Neueste Erkenntnisse der Hirnforschung 76 B. Techniken Die erfolgreichsten Lern- und Gedächtnistechniken - Lerntyp-Analyse - Methoden zur Steigerung von Aufmerksamkeit und Konzentration - Motivationstechniken - Gedächtnistraining (Fakten-, Namens- und Zahlengedächtnis) Lernplanung und -organisation - Stoffsammlung und Aufbereitung - Effiziente (Internet-) Recherche - Gehirngerechte Lerntechniken - Metaphorisches Denken und Clustering - Memorieren durch Assoziationen, Bilder und Geschichten - Kreative Lerntechniken - Emotionales Lernen - Einsatz von Lernkarten - Lernen mit Diktiergerät - MindMaps Multisensorisches Lernen - Stress- und Zeitmanagement C. Praktische Umsetzung Lerntypengerechte Lernstrategie - Einsatz auditiver und visueller Lernmethoden - Zeitersparnis und Ergebnissicherung durch individuelle Lernpläne - Lerninhalte strukturieren - Realistische Lernziele setzen - Relevante Informationen selektieren und behalten - Optimale Gestaltung der Lernumgebung - Ablenkung vermeiden - Lernhemmungen und Lernblockaden überwinden - Einsatz von Lern- und Gedächtnistechniken - Steigerung der Lernmotivation durch Verstärkertechniken - Auswirkungen von Erfolgs- und Misserfolgsmotivation - Gezielte Prüfungsvorbereitung Vorbereitung auf Auswahlverfahren- und Assessment-Center - Vor- und Nachteile von Lerngruppen - Abgleich von Lern- und Abrufsituation - Umgang mit Prüfungsangst - Blackouts vorbeugen - Prüfungsverhalten in schriftlichen und mündlichen Prüfungen - Wissen leicht verständlich präsentieren - Praxistransfer von Lerninhalten 77 (ii) Leicht und effizient lernen Termine Übersicht Kursnr. 2021463 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe alle Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie wollen effizient arbeiten und sich neues Wissen schnell und leicht aneignen? Dieses Wissen wollen Sie zuverlässig abrufen und leicht verständlich präsentieren? Praxisrelevante Erkenntnisse aus Lern- und Motivationspsychologie sowie zahlreiche praktische Übungen helfen Ihnen, Ihre persönliche Lerntechniken zu optimieren. Die Reflexion Ihres eigenen Lernverhaltens versetzt Sie in die Lage, Lernstrategien zu entwickeln, die optimal zu Ihrem persönlichen Lerntyp passen. Mittels moderner Lernmethoden, die unsere Informationsverarbeitungsprozesse und kognitiven Fähigkeiten berücksichtigen, steigern Sie Ihren persönlichen Lernerfolg und sorgen so für eine anhaltend hohe Lernmotivation. Sie sind in der Lage, komplexe Themen schneller zu durchdringen, sich neue Inhalte leichter zu merken und besser zu behalten. Kursinhalte A. Einführung Grundlagen der Lern- und Gedächtnispsychologie - Einfluss von Emotionen und Motivation auf Lernprozesse - Neueste Erkenntnisse der Hirnforschung 78 B. Techniken Die erfolgreichsten Lern- und Gedächtnistechniken - Lerntyp-Analyse - Methoden zur Steigerung von Aufmerksamkeit und Konzentration - Motivationstechniken - Gedächtnistraining (Fakten-, Namens- und Zahlengedächtnis) Lernplanung und -organisation - Stoffsammlung und Aufbereitung - Effiziente (Internet-) Recherche - Gehirngerechte Lerntechniken - Metaphorisches Denken und Clustering - Memorieren durch Assoziationen, Bilder und Geschichten - Kreative Lerntechniken - Emotionales Lernen - Einsatz von Lernkarten - Lernen mit Diktiergerät - MindMaps Multisensorisches Lernen - Stress- und Zeitmanagement C. Praktische Umsetzung Lerntypengerechte Lernstrategie - Einsatz auditiver und visueller Lernmethoden - Zeitersparnis und Ergebnissicherung durch individuelle Lernpläne - Lerninhalte strukturieren - Realistische Lernziele setzen - Relevante Informationen selektieren und behalten - Optimale Gestaltung der Lernumgebung - Ablenkung vermeiden - Lernhemmungen und Lernblockaden überwinden - Einsatz von Lern- und Gedächtnistechniken - Steigerung der Lernmotivation durch Verstärkertechniken - Auswirkungen von Erfolgs- und Misserfolgsmotivation - Gezielte Prüfungsvorbereitung Vorbereitung auf Auswahlverfahren- und Assessment-Center - Vor- und Nachteile von Lerngruppen - Abgleich von Lern- und Abrufsituation - Umgang mit Prüfungsangst - Blackouts vorbeugen - Prüfungsverhalten in schriftlichen und mündlichen Prüfungen - Wissen leicht verständlich präsentieren - Praxistransfer von Lerninhalten 79 A. Mind Mapping (i) Grundlagen des "Mind Mappings" / Darstellung komplexer Themengebiete Termine Übersicht Kursnr. 2021853 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Grundlegende Windows-Kenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Mind Mapping beschreibt eine kongnitive Technik/Methode um eine Fülle von Informationen zu kanalisieren und zu strukturieren und das Abrufen dieser Informationen so einfach wie möglich zu gestalten. So kann das Mind Mapping die Übersicht verbessern, Verbindungen sichtbar machen sowie Gedanken bewusst spiegeln, es ist sowohl als Denkwerkzeug (es fordert Sie, präziser und klarer zu werden) als auch für die Darstellung komplexer Sachverhalte einzusetzen. Im Zentrum des Seminars stehen die verschiedenen Techniken/Methoden des Mind Mappings sowie die Visualisierung der sogenannten "Mappen", um ohne Informationsverlust Ideen zu erfassen, effizienter zu planen und mit anderen besser kommunizieren zu können. Kursinhalte A. Mind Mapping - ein gehirngerechtes Denkwerkzeug Ein Werkzeug, das Übersicht schafft - Entstehung und Hintergründe - So erstellen Sie eine Mind Map - Die ersten Schritte 80 B. Anwendungsbereiche Ideensammlung und Brainstorming - Sachtexte strukturieren - Vortrag entwerfen - Protokolle - Planung und Organisation - Lernen, Prüfungsvorbereitungen C. So funktioniert Mind Mapping Üben Sie die Grundtechniken ein - Experimentieren Sie - Lernen Sie Varianten und Spielarten kennen - Denken Sie auf dem Papier - Die nächsten Schritte D. Mind Mapping in der Praxis Ideen sammeln - Informationen strukturieren - Mitschriften verfassen - Die Zeit im Griff haben - Projekte steuern Weitere Anwendungen - Die nächsten Schritte E. Mind Mapping zur Persönlichkeitsentfaltung Entdecken Sie Ihre Potenziale - Verwirklichen Sie Ihre Ziele - Die nächsten Schritte - Mind Mapping am Computer F. Mind Mapping am Computer Was leistet MindMappingSoftware? - Welches Programm wofür? 81 (ii) Mind Mappings und komplexe Themen darstellen Termine Übersicht Kursnr. 1010548 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Grundlegende Windows-Kenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 30-30 Okt 18-18 Dez 14-14 Aug 25-25 Sep 27-27 Nov 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 04-04 Dez 07-07 18-18 06-06 25-25 Aug Sep Nov Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 11-11 Dez Stuttgart 950,00 EUR 20-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Mind Mapping beschreibt eine kongnitive Technik/Methode um eine Fülle von Informationen zu kanalisieren und zu strukturieren und das Abrufen dieser Informationen so einfach wie möglich zu gestalten. So kann das Mind Mapping die Übersicht verbessern, Verbindungen sichtbar machen sowie Gedanken bewusst spiegeln, es ist sowohl als Denkwerkzeug (es fordert Sie, präziser und klarer zu werden) als auch für die Darstellung komplexer Sachverhalte einzusetzen. Im Zentrum des Seminars stehen die verschiedenen Techniken/Methoden des Mind Mappings sowie die Visualisierung der sogenannten "Mappen", um ohne Informationsverlust Ideen zu erfassen, effizienter zu planen und mit anderen besser kommunizieren zu können. Kursinhalte A. Mind Mapping - ein gehirngerechtes Denkwerkzeug Ein Werkzeug, das Übersicht schafft - Entstehung und Hintergründe - So erstellen Sie eine Mind Map - Die ersten Schritte B. Anwendungsbereiche Ideensammlung und Brainstorming - Sachtexte strukturieren - Vortrag entwerfen - Protokolle - Planung und Organisation - Lernen, Prüfungsvorbereitungen 82 C. So funktioniert Mind Mapping Üben Sie die Grundtechniken ein - Experimentieren Sie - Lernen Sie Varianten und Spielarten kennen - Denken Sie auf dem Papier - Die nächsten Schritte D. Mind Mapping in der Praxis Ideen sammeln - Informationen strukturieren - Mitschriften verfassen - Die Zeit im Griff haben - Projekte steuern Weitere Anwendungen - Die nächsten Schritte E. Mind Mapping zur Persönlichkeitsentfaltung Entdecken Sie Ihre Potenziale - Verwirklichen Sie Ihre Ziele - Die nächsten Schritte - Mind Mapping am Computer F. Mind Mapping am Computer Was leistet MindMappingSoftware? - Welches Programm wofür? 83 A. Officemanagement (i) Grundlagen des Officemanagements Termine Übersicht Kursnr. 2021616 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Sekretär/-innen, Assistent/-innen der Geschäftsführung, OfficeManager/-innen, Vorstandsassistent/innen, Mitarbeiter/innen, Manager/innen Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ Berlin 900,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. 84 innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Praxisrelevante Methoden des Officemanagements helfen Ihnen, Ihren Arbeitsplatz effizient zu organisieren und selbst unter Termindruck Ordnung zu bewahren. Sie lernen, Routineabläufe zu standardisieren und Ihre Aufgaben eigenverantwortlich zu gestalten. Ferner erproben Sie, eingehende Informationen zu selektieren, leicht verständlich aufzubereiten und unmissverständlich zu kommunizieren. Anhand von Praxisbeispielen üben Sie, E-Mails und Briefe ansprechend und überzeugend zu gestalten. Ein intelligentes Ablagesystem ermöglicht Ihnen, wichtige Informationen sicher zu dokumentieren. Methoden des Zeit- und Projektmangements helfen Ihnen, Kollegen\Kolleginnen und Vorgesetzte bei Ihrer Arbeit nachhaltig zu entlasten. Specials: Seminarunterlagen, Checklisten zur Optimierung Ihres persönlichen Officemanagements. Kursinhalte A. Einführung Moderne Büroorganisation Kommunikationspsychologie Zeit- und Selbstmanagement - Grundlagen des Projektmanagements - B. Grundlagen Optimierung des persönlichen Auftritts - Business-Etikette - Professioneller Kundenempfang Veranstaltungsmanagement - Selbst- und Zeitmanagement - Organisations- und Arbeitstechniken - Standardisierung von Routineaufgaben - Ordnungsmethoden - Schriftliche Tagesplanung - Einsatz elektronischer Terminkalender - Dokumentenmanagement - Intelligente Ablage-Systeme - Wiedervorlage - To-Do-Listen - Aufbau von Selbstkontrollkompetenz - Terminmanagement - Berarbeitung der Eingangspost - Aufbereitung von Informationen - Kommunikations- und Präsentationstechniken - Lesetechniken - kundenorientierte Korrespondenz - Netiquette Techniken des Projektmanagements C. Praktische Umsetzung Arbeitsabläufe strukturieren und optimieren - Entstapeln, ordnen und beseitigen - Zettelwirtschaft beenden - Prioritäten erkennen und setzen - Eingangspost sichten - Schlüsselinformationen selektieren und kommunizieren - Souveräner Umgang mit Störfaktoren - Besucher kompetent empfangen - Teamarbeit mit KollegInnen und Vorgesetzten 85 (ii) Meetingmanagement Termine Übersicht Kursnr. 1065853 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 16-16 Okt 04-04 Dez 11-11 Sep 30-30 Okt 18-18 Dez 23-23 Okt 11-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 31-31 Jul 27-27 Nov 25-25 Sep 07-07 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez Stuttgart 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. 86 Kursbeschreibung Dieses praxisintensive Seminar vermittelt SeminarteilnehmerInnen Methoden, Meetings effizient und produktiv vorzubereiten und zu leiten. Hierzu lernen sie, eine offene und engagierte Atmosphäre unter den MeetingteilnehmerInnen zu erzeugen, Diskussionen zu fokussieren und Ergebnisse zu illustrieren. Ferner lernen die SeminarteilnehmerInnen, Protokolle kompakt und zielgerichtet zu formulieren, gut und klar zu strukturieren und sie so formal korrekt und inhaltlich verständlich zu verfassen. Kursinhalte A. Einführung Ziel und Verlauf effizienter Meetings - Grundlagen einer produktiven Meetingatmosphäre - Ergebnisorientierte Meetingprotokolle B. Techniken Erstellung eines Meetingplans - Leitung eines Meetings - TeilnehmerInnen beteiligen - Resultate sichern und kommunizieren - Ergebnisse evaluieren - To-Do-Liste erarbeiten - Umsetzung kontrollieren - Wichtige Meetinginhalte und -ergebnisse schriftlich fixieren C. Praktische Umsetzung Auswahl geeigneter Meetingräume - Arrangement von Sitzpositionen - Einsatz von Medien und Moderationsmethoden - Techniken der Visualisierung und Ergebnissicherung - Hidden Agendas erkennen und Konflikte lösen Meetingbeispiele aus dem beruflichen Alltag - Meetingprotokolle wirkungsvoll strukturieren 87 (iii) Meetingmanagement Termine Übersicht Kursnr. 2021464 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 88 Kursbeschreibung Dieses praxisintensive Seminar vermittelt SeminarteilnehmerInnen Methoden, Meetings effizient und produktiv vorzubereiten und zu leiten. Hierzu lernen sie, eine offene und engagierte Atmosphäre unter den MeetingteilnehmerInnen zu erzeugen, Diskussionen zu fokussieren und Ergebnisse zu illustrieren. Ferner lernen die SeminarteilnehmerInnen, Protokolle kompakt und zielgerichtet zu formulieren, gut und klar zu strukturieren und sie so formal korrekt und inhaltlich verständlich zu verfassen. Kursinhalte A. Einführung Ziel und Verlauf effizienter Meetings - Grundlagen einer produktiven Meetingatmosphäre - Ergebnisorientierte Meetingprotokolle B. Techniken Erstellung eines Meetingplans - Leitung eines Meetings - TeilnehmerInnen beteiligen - Resultate sichern und kommunizieren - Ergebnisse evaluieren - To-Do-Liste erarbeiten - Umsetzung kontrollieren - Wichtige Meetinginhalte und -ergebnisse schriftlich fixieren C. Praktische Umsetzung Auswahl geeigneter Meetingräume - Arrangement von Sitzpositionen - Einsatz von Medien und Moderationsmethoden - Techniken der Visualisierung und Ergebnissicherung - Hidden Agendas erkennen und Konflikte lösen Meetingbeispiele aus dem beruflichen Alltag - Meetingprotokolle wirkungsvoll strukturieren 89 (iv) Verfassen aussagekräftiger Protokolle Termine Übersicht Kursnr. 1065854 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 27-27 Jul 07-07 Sep 19-19 Okt 30-30 Nov 17-17 28-28 09-09 21-21 Aug Sep Nov Dez 21-21 Aug 16-16 Okt Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 04-04 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 31-31 Jul 11-11 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 07-07 Aug 06-06 Nov Stuttgart 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem praxisintensiven Seminar optimieren Sie durch zahlreiche Übungen und Praxisbeispiele Ihren persönlichen Protokollstil. Sie erfahren, wie Sie für jeden Anlaß, den richtigen Protokolltyp wählen, umständliche Aussagen auf den Punkt bringen und Ergebnisse leicht verständlich darstellen. Eine systematische Vorbereitung auf Besprechungen hilft Ihnen, auch in unübersichtlichen Diskussionen und langen Verhandlungen stets den Überblick zu behalten und wichtige Informationen zu dokumentieren. Anhand von Musterprotokollen erfahren Sie, wie Sie Protokolle zielführend gestalten und zentrale Aussagen übersichtlich wiedergeben. Praktische Leitlinien unterstützen Sie dabei, Protokolle inhaltlich und formal korrekt aufzubauen, stilsicher zu schreiben und zu korrigieren. Durch ergebnisorientierte Meetingund Besprechungsprotokolle sichern Sie den Informations- und Wissenstransfer und tragen so zu einer erfolgreichen Meeting- und Besprechungskultur in Ihrem Unternehmen bei. 90 Kursinhalte A. Leitfragen Was ist der Sinn von Protokollen? Was für Anlässe gibt es für ein Protokoll? Wie wähle ich die richtige Protokollart? Worauf muss ich bei Notizen achten? Soll ich direkt am Laptop mitschreiben? Wie baue ich Protokolle zielführend auf? Wie bringe ich umständliche Aussagen auf den Punkt? Welche Informationen muss ich wiedergeben? Welche Informationen kann ich weglassen? Auf welche Floskeln kann ich getrost verzichten? Schreibe ich in der Gegenwart oder in der Vergangenheit? Wann verwende ich den Konjunktiv? Wie gehe ich mit direkter und indirekter Rede um? Kann ich Abkürzungen, Fremdwörtern und Fachbegriffen verwenden? Wie kann ich meinen eigenen Protokollstil optimieren? Welche formalen Richtlinien muss ich beachten? B. Grundlagen Protokollarten – Beschluss-/ Ergebnisprotokoll - Verlaufsprotokoll - Kurzprotokoll - Wortprotokoll - Sofortprotokoll/ Simultanprotokoll - Management-Summary - Verhandlungsprotokoll - Telefonprotokoll - Formale Struktur von Protokollen nach DIN 5008 - Methoden der Protokollführung - Protokollvorbereitung - Gliederung eines Protokolls - Protokollaufnahme - Zuhören während der Protokollaufnahme - Protokollrahmen - Standardisierte Protokolle/ Protokollformular - Musterprotokolle - Protokollvorlagen - Formulierungshilfen C. Praktische Umsetzung Protokolle zielgerichtet aufbauen - Protokolle inhaltlich und formal korrekte gestalten - Neue Rechtschreib- und Grammatikregeln berücksichtigen - Ergebnis- und empfängerorientiert schreiben - Relevante Informationen selektieren - Auf Leerformeln und Floskeln verzichten - Zentrale Inhalte erkennen - Wichtige Aussagen auf den Punkt bringen Präzise formulieren - Den eigenen Schreibstil optimieren - Die richtige Zeitform wählen - Konjunktive formal korrekt verwenden - Richtig mit direkter und indirekter Rede umgehen - Den Umgang mit Fachausdrücken und Fremdwörtern optimieren - Protokolle optisch ansprechend gestalten - Die richtige Schriftart wählen - Unterschriftenregelungen beachten - Verteiler richtig einsetzen - Anlagen angeben – Zahlen und Fakten korrekt wiedergeben - Flüchtigkeitsfehler entdecken und beheben 91 (v) Verfassen aussagekräftiger Protokolle Termine Übersicht Kursnr. 2021465 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem praxisintensiven Seminar optimieren Sie durch zahlreiche Übungen und Praxisbeispiele Ihren persönlichen Protokollstil. Sie erfahren, wie Sie für jeden Anlaß, den richtigen Protokolltyp wählen, umständliche Aussagen auf den Punkt bringen und Ergebnisse leicht verständlich darstellen. Eine systematische Vorbereitung auf Besprechungen hilft Ihnen, auch in unübersichtlichen Diskussionen und langen Verhandlungen stets den Überblick zu behalten und wichtige Informationen zu dokumentieren. Anhand von Musterprotokollen erfahren Sie, wie Sie Protokolle zielführend gestalten und zentrale Aussagen übersichtlich wiedergeben. Praktische Leitlinien unterstützen Sie dabei, Protokolle inhaltlich und formal korrekt aufzubauen, stilsicher zu schreiben und zu korrigieren. Durch ergebnisorientierte Meetingund Besprechungsprotokolle sichern Sie den Informations- und Wissenstransfer und tragen so zu einer erfolgreichen Meeting- und Besprechungskultur in Ihrem Unternehmen bei. Kursinhalte A. Leitfragen Was ist der Sinn von Protokollen? Was für Anlässe gibt es für ein Protokoll? Wie wähle ich die richtige Protokollart? Worauf muss ich bei Notizen achten? Soll ich direkt am Laptop mitschreiben? Wie baue ich Protokolle zielführend auf? Wie bringe ich umständliche Aussagen auf den Punkt? Welche Informationen muss ich wiedergeben? Welche Informationen kann ich weglassen? Auf welche Floskeln kann ich getrost verzichten? Schreibe ich in der Gegenwart oder in der Vergangenheit? Wann verwende ich den Konjunktiv? Wie gehe ich mit direkter und indirekter Rede um? Kann ich Abkürzungen, Fremdwörtern und Fachbegriffen verwenden? Wie kann ich meinen eigenen Protokollstil optimieren? Welche formalen Richtlinien muss ich beachten? 92 B. Grundlagen Protokollarten – Beschluss-/ Ergebnisprotokoll - Verlaufsprotokoll - Kurzprotokoll - Wortprotokoll - Sofortprotokoll/ Simultanprotokoll - Management-Summary - Verhandlungsprotokoll - Telefonprotokoll - Formale Struktur von Protokollen nach DIN 5008 - Methoden der Protokollführung - Protokollvorbereitung - Gliederung eines Protokolls - Protokollaufnahme - Zuhören während der Protokollaufnahme - Protokollrahmen - Standardisierte Protokolle/ Protokollformular - Musterprotokolle - Protokollvorlagen - Formulierungshilfen C. Praktische Umsetzung Protokolle zielgerichtet aufbauen - Protokolle inhaltlich und formal korrekte gestalten - Neue Rechtschreib- und Grammatikregeln berücksichtigen - Ergebnis- und empfängerorientiert schreiben - Relevante Informationen selektieren - Auf Leerformeln und Floskeln verzichten - Zentrale Inhalte erkennen - Wichtige Aussagen auf den Punkt bringen Präzise formulieren - Den eigenen Schreibstil optimieren - Die richtige Zeitform wählen - Konjunktive formal korrekt verwenden - Richtig mit direkter und indirekter Rede umgehen - Den Umgang mit Fachausdrücken und Fremdwörtern optimieren - Protokolle optisch ansprechend gestalten - Die richtige Schriftart wählen - Unterschriftenregelungen beachten - Verteiler richtig einsetzen - Anlagen angeben – Zahlen und Fakten korrekt wiedergeben - Flüchtigkeitsfehler entdecken und beheben 93 A. Präsentationstraining (i) Wirkungsvoll präsentieren Termine Übersicht Kursnr. 1010328 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Übersicht Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vorträge, Einzelund Gruppenarbeit, Videofeedback. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.500,00 EUR 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie müssen ein Projekt oder etwas anderes präsentieren? Oder eine Gruppe für etwas begeistern und/oder motivieren, oder von einem neuen Produkt überzeugen? In diesem Seminar erlernen Sie die psychologischen Aspekte eines Vortrags kennen. Kennen Sie das folgende Szenario? Sie verbringen sehr viel Zeit mit der Erstellung der Powerpointfolien. Beim Vortrag haben Sie dann das Gefühl, dass Ihre Zuhörer die viele Arbeit nicht wertschätzen und Sie das hochgesteckte Ziel (zu motivieren, zu begeistern für ein Projekt) nicht erreichen können. In diesem Seminar lernen Sie in kurzen theoretischen Sequenzen die Psychologie des Vortrags kennen. Ihnen wird ein nahezu vollständiges Übungspektrum angeboten, mit dessen Hilfe Sie sich dauerhaft verbessern können. Sie werden erfahren, worauf es bei einem Storytelling ankommt und warum Sie Storytelling unbedingt in einer Präsentation anwenden sollten. Dieses Seminar bringt Sie einen Schritt weiter und lässt Sie vor Vorgesetzten, Kollegen und Kunden spannende und überzeugende Präsentationen halten. 94 Kursinhalte A. Einführung (1 Stunde) Anlässe und Formen von Präsentationen – Verschiedene Präsentationsmethoden, Medieneinsatz – Erkenntnisse aus Wahrnehmungs, Kommunikations und Kognitionspsychologie – Erkenntnisse aus der Neuroforschung – Vorbereitung Präsentation – Inhalte, Botschaften, Motivation, Begeisterung, das Ziel einer Präsentation B. Techniken 1: Gedankenführung der Zuhörer (3 Tage) Wie bekomme ich die volle Aufmerksamkeit – Storrytelling, Humor, eigenes Auftreten – Ideen entwickeln mit Flippchart, Pinnwand, Powerpoint – Präsentationsprogramme richtig nutzen – Argumente präsentieren – Freie Rede mit Powerpointfolien: Gesagtes und Geschriebenes müssen übereinstimmen – Aufbau und Dramaturgie einer Präsentation – Emotionen wecken C. Techniken 2: Abbildungen und Bilder (2 Tage) Überschriften, Übersichten – Bilder bewusst nutzen – Bilder selbst malen - Mit Modellen arbeiten – Geschichten in Bildern erzählen, welche Bilder nutzt man - Komplexes durch Bilder verdeutlichen – Emotionen D. Techniken 3: Beispiele und Storytelling (3 Tage) Wie sehen gute Beispiele aus – Storytelling ist wichtig, auch bei Technik – Albert Einstein: "Imagination is more than knowledge" – Wie finde ich den richtigen komplexitäts- und Detailierungsgrad in Beispielen – Vor und Nachteile eines „durchgängigen Beispiels“ – Komplexes durch Beispiele verdeutlichen E. Zuhörer und Zielgruppe (2 Tage) Was sind die wahren Bedürfnisse meiner Zuhörer – Zuhörer möchten passiv sein – Was ist der Anspruch an mich – Welche Rolle habe ich gerade als Vortragender – Zwischenrufe, Störungen, Kritik – Wie erzeuge ich Spannung – Wie wecke ich Emotionen – Wie begeistere und motiviere ich meine Zuhörer F. Ich als Redner/in (3 Tage) Lampenfieber – Anti-Blackout-Techniken – Sprache und Stimme trainieren, Wortwahl und Tonlage – Körpersprache beherrschen: auf das Publikum zugehen, mich öffnen, zeigen dass ich für das Publikum da bin – Gesten des Wohlfühlens dem Publikum zeigen – Trotz Einwände auf das Publikum zugehen – Selbstpräsentation – Ausdrucksfähigkeit 95 (ii) Wirkungsvoll präsentieren Termine Übersicht Kursnr. 2021651 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Intensiv Zielgruppe Fach- und Führungskräfte, Team- und Projektleiter, Ingenieure Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vorträge, Einzelund Gruppenarbeit, Videofeedback. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie müssen ein Projekt oder etwas anderes präsentieren? Oder eine Gruppe für etwas begeistern und/oder motivieren, oder von einem neuen Produkt überzeugen? In diesem Seminar erlernen Sie die psychologischen Aspekte eines Vortrags kennen. Kennen Sie das folgende Szenario? Sie verbringen sehr viel Zeit mit der Erstellung der Powerpointfolien. Beim Vortrag haben Sie dann das Gefühl, dass Ihre Zuhörer die viele Arbeit nicht wertschätzen und Sie das hochgesteckte Ziel (zu motivieren, zu begeistern für ein Projekt) nicht erreichen können. In diesem Seminar lernen Sie in kurzen theoretischen Sequenzen die Psychologie des Vortrags kennen. Ihnen wird ein nahezu vollständiges Übungspektrum angeboten, mit dessen Hilfe Sie sich dauerhaft verbessern können. Sie werden erfahren, worauf es bei einem Storytelling ankommt und warum Sie Storytelling unbedingt in einer Präsentation anwenden sollten. Dieses Seminar bringt Sie einen Schritt weiter und lässt Sie vor Vorgesetzten, Kollegen und Kunden spannende und überzeugende Präsentationen halten. Kursinhalte A. Einführung (1 Stunde) Anlässe und Formen von Präsentationen – Verschiedene Präsentationsmethoden, Medieneinsatz – Erkenntnisse aus Wahrnehmungs, Kommunikations und Kognitionspsychologie – Erkenntnisse aus der Neuroforschung – Vorbereitung Präsentation – Inhalte, Botschaften, Motivation, Begeisterung, das Ziel einer Präsentation 96 B. Techniken 1: Gedankenführung der Zuhörer (3 Tage) Wie bekomme ich die volle Aufmerksamkeit – Storrytelling, Humor, eigenes Auftreten – Ideen entwickeln mit Flippchart, Pinnwand, Powerpoint – Präsentationsprogramme richtig nutzen – Argumente präsentieren – Freie Rede mit Powerpointfolien: Gesagtes und Geschriebenes müssen übereinstimmen – Aufbau und Dramaturgie einer Präsentation – Emotionen wecken C. Techniken 2: Abbildungen und Bilder (2 Tage) Überschriften, Übersichten – Bilder bewusst nutzen – Bilder selbst malen - Mit Modellen arbeiten – Geschichten in Bildern erzählen, welche Bilder nutzt man - Komplexes durch Bilder verdeutlichen – Emotionen D. Techniken 3: Beispiele und Storytelling (3 Tage) Wie sehen gute Beispiele aus – Storytelling ist wichtig, auch bei Technik – Albert Einstein: "Imagination is more than knowledge" – Wie finde ich den richtigen komplexitäts- und Detailierungsgrad in Beispielen – Vor und Nachteile eines „durchgängigen Beispiels“ – Komplexes durch Beispiele verdeutlichen E. Zuhörer und Zielgruppe (2 Tage) Was sind die wahren Bedürfnisse meiner Zuhörer – Zuhörer möchten passiv sein – Was ist der Anspruch an mich – Welche Rolle habe ich gerade als Vortragender – Zwischenrufe, Störungen, Kritik – Wie erzeuge ich Spannung – Wie wecke ich Emotionen – Wie begeistere und motiviere ich meine Zuhörer F. Ich als Redner/in (3 Tage) Lampenfieber – Anti-Blackout-Techniken – Sprache und Stimme trainieren, Wortwahl und Tonlage – Körpersprache beherrschen: auf das Publikum zugehen, mich öffnen, zeigen dass ich für das Publikum da bin – Gesten des Wohlfühlens dem Publikum zeigen – Trotz Einwände auf das Publikum zugehen – Selbstpräsentation – Ausdrucksfähigkeit 97 A. Schreiben im Beruf (i) Blog, Webseite und Social Media - Texten im Web Termine Übersicht Kursnr. 1010350 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 06-07 17-18 05-06 24-25 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 20-21 Aug 01-02 Okt 10-11 Dez 13-14 Aug 24-25 Sep 12-13 Nov Stuttgart 1.400,00 EUR 29-30 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Texte für das Web folgen teilweise den gleichen Regeln, die schon jeher für Zeitungen galten oder in der Werbung Gültigkeit haben. Dennoch erlaubt das Internet viel mehr Gestaltungsmöglichkeiten und fordert Autoren/innen aufgrund der Konkurrenz, der möglichst guten Indizierung durch Suchmaschinen und spezieller Erwartungen heraus. Dieses Seminar fokussiert die gängigen Texttypen im Internet sowie die Möglichkeit der direkten Kommunikation in Sozialen Medien. Sie lernen durch die Dekonstruktion von bestehenden Texten die typischen Strukturen und Formulierungen für Online-Texte kennen und zu bewerten. Dies wird Sie in die Lage versetzen, selbstständig für die einzelnen Kanäle und Textgattungen eine passende Gliederung, den richtigen Schreibstil und damit die korrekte Ansprache Ihrer Zielgruppe zu nutzen. Kursinhalte A. Texte für Internet als neuartige Texte (0.5 Tage) Die richtige Sprache und Besonderheiten von Internet-Texten - Forderungen, Erwartungshaltung und Nutzungsverhalten von Online-Lesern/innen - Die umgekehrte Pyramide und typischer Informationsaufbau Empfängerbezug 98 B. Kategorie 1: Artikel für eine Webseite und Zeitungen (0.5 Tage) Zielgruppe und Zielsetzung von Online-Artikeln - Information und Werbung - Zielgerichtete Formulierungen - Empfängerbezogene Formulierungen - Leserfreundlichkeit - Formulierungen und Sprachstil in Online-Artikeln Umgang mit Fachbegriffen - Text-Optimierung für Google C. Kategorie 2: Artikel für Blogs (0.25 Tage) Elemente von Blogs und typische Funktionalität von Blog-Software - Blog-Marketing - Artikel-Varianten und Themen für Blogs - Blogs von Personen und Unternehmen im Vergleich D. Kategorie 3: Kundenkommunikation in Sozialen Medien (0.5 Tage) Übersicht zu Sozialen Medien und deren Einsatzbereichen - Professionelle Kontakte und Kommunikation über Xing, LinkedIn und Google+ - Kundenkommunikation über Facebook und Twitter - Einsatz von Bildern in Sozialen Medien - Videobotschaften und Texte mit Youtube - Datenanalyse der Benutzer und Fans E. Kategorie 4: Kundenkommunikation mit Newslettern (0.25 Tage) Newsletter-Software und Funktionalitäten - Datenanalyse der Newsletter-Nutzung - Textstruktur und Themenaufbau 99 (ii) Blog, Webseite und Social Media - Texten im Web Termine Übersicht Kursnr. 2021673 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Texte für das Web folgen teilweise den gleichen Regeln, die schon jeher für Zeitungen galten oder in der Werbung Gültigkeit haben. Dennoch erlaubt das Internet viel mehr Gestaltungsmöglichkeiten und fordert Autoren/innen aufgrund der Konkurrenz, der möglichst guten Indizierung durch Suchmaschinen und spezieller Erwartungen heraus. Dieses Seminar fokussiert die gängigen Texttypen im Internet sowie die Möglichkeit der direkten Kommunikation in Sozialen Medien. Sie lernen durch die Dekonstruktion von bestehenden Texten die typischen Strukturen und Formulierungen für Online-Texte kennen und zu bewerten. Dies wird Sie in die Lage versetzen, selbstständig für die einzelnen Kanäle und Textgattungen eine passende Gliederung, den richtigen Schreibstil und damit die korrekte Ansprache Ihrer Zielgruppe zu nutzen. Kursinhalte A. Texte für Internet als neuartige Texte (0.5 Tage) Die richtige Sprache und Besonderheiten von Internet-Texten - Forderungen, Erwartungshaltung und Nutzungsverhalten von Online-Lesern/innen - Die umgekehrte Pyramide und typischer Informationsaufbau Empfängerbezug B. Kategorie 1: Artikel für eine Webseite und Zeitungen (0.5 Tage) Zielgruppe und Zielsetzung von Online-Artikeln - Information und Werbung - Zielgerichtete Formulierungen - Empfängerbezogene Formulierungen - Leserfreundlichkeit - Formulierungen und Sprachstil in Online-Artikeln Umgang mit Fachbegriffen - Text-Optimierung für Google 100 C. Kategorie 2: Artikel für Blogs (0.25 Tage) Elemente von Blogs und typische Funktionalität von Blog-Software - Blog-Marketing - Artikel-Varianten und Themen für Blogs - Blogs von Personen und Unternehmen im Vergleich D. Kategorie 3: Kundenkommunikation in Sozialen Medien (0.5 Tage) Übersicht zu Sozialen Medien und deren Einsatzbereichen - Professionelle Kontakte und Kommunikation über Xing, LinkedIn und Google+ - Kundenkommunikation über Facebook und Twitter - Einsatz von Bildern in Sozialen Medien - Videobotschaften und Texte mit Youtube - Datenanalyse der Benutzer und Fans E. Kategorie 4: Kundenkommunikation mit Newslettern (0.25 Tage) Newsletter-Software und Funktionalitäten - Datenanalyse der Newsletter-Nutzung - Textstruktur und Themenaufbau 101 (iii) Intensiv Termine Übersicht Kursnr. 2025753 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 14-18 Sep 09-13 Nov 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov Frankfurt München Stuttgart 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 2.500,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 24-28 Aug 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Intensiv-Seminar erklärt die Theorie, wie Sie Sachtexte im beruflichen Kontext verfassen können, und setzt vor allen Dingen auf konkrete Übungen. Von den Teilnehmern/innen wird erwartet, dass Sie aktiv die Schreibsitzungen nutzen und tatsächlich an einer „Schreibwerkstatt“ teilnehmen. Dieses Seminar analysiert zunächst die Rolle von Ihnen als Autor/in und die Eigenschaften Ihrer Zielgruppe. Danach sehen Sie, welche Elemente Sie in einem Sachtext verwenden können, wie Sie Ihre eigenen Gedanken gliedern und diese Gliederung auch im Text verankern können. Schließlich untersuchen Sie die verschiedenen typischen Elemente und Stile für unterschiedliche Sachtexte, die im beruflichen Alltag vorkommen. Dazu erstellen Sie für Ihnen (un)bekannte Themen Ideen-/Stoff-Sammlungen, Gliederungen und auch ganze Texte oder Textabschnitte in mehreren Varianten und für unterschiedliche Zielgruppen und Kanäle. Kursinhalte A. Analyse: Eigenschaften von Autor und Autorin (0.5 Tage) Eigene Schreibstrategien und optimale Schreibsituation - Schreib(er/innen)typen - Schreibstil - Etappen des Schreibens - Selbst- und Fremdwahrnehmung als Autor/in - Mini-Werkstatt: Meine Rolle als Autor/in und meine Schreib-Erfahrungen B. Analyse: Eigenschaften der Zielgruppe (0.5 Tage) Analyse von Leser/innen und ihrer Funktionen - Zielgruppe und Zielsetzung - Schreiben als indirekter und asynchroner Dialog - Mini-Werkstatt: Meine Zielgruppen und typischen Texte 102 C. Strategie 1: Ideenfindung (0.25 Tage) Überblick durch Recherche und Analyse - Dekonstruktion von bestehenden Texten - Wikipedia und Google Scholar als Ideenlieferanten - Ideenfindung durch Assoziationen und Mindmapping - Der Hypertext im Kopf - Nutzung eines Perspektivenwechsels D. Strategie 2: Strukturierung (0.5 Tage) Systematisches Vorgehen gegenüber spontanen Assoziationen - Strukturieren und Finden, analysieren und strukturieren von Argumenten - Grob- und Feingliederung - Elemente eines Sachtextes und ihre Funktion - Nutzung von Hierarchien und Taxonomien - Mini-Werkstatt: Anwendung auf konkrete Themen E. Analyse: Elemente in Sachtexten (0.25 Tage) Objekte und Elemente in Sachtexten - Beispiele und Abbildungen in Sachtexten - Einsatz von MS Visio für Abbildungen - Primat des Beispiels als Strategie F. Analyse: Struktur und Gliederung (0.5 Tage) Textanlässe - Textfunktionen - Wahl eines Mediums - Wahl der richtigen Textform - Textgestaltung Textgliederung - Wortwahl - Gliederung eines Sachtextes - Gliederung von Argumenten, Beispielen und Gedanken Klassische Sprachfiguren und Techniken der Rhetorik G. Werkstatt 1: Artikel für Print und Web (1 Tag) Erstellung von Intranet-/Internet-Texten und Texten für den Druck - Die richtige Sprache und Besonderheiten des Mediums - Besonderheiten der gängigen Texttypen: Newsletter, Pressemitteilung, Websitetext - Auf den Punkt kommen - Empfängerbezogen formulieren - Leserfreundlich und werbend schreiben - Formulierungen und Sprachstil bei Artikeln - Umgang mit Fachbegriffen - Praktische Übung und Texterstellung H. Werkstatt 2: Dokumentation und Bericht (1 Tag) Textarten: Protokollführung, Management-Summary, Projektauftrag, Projektbericht, Projektpräsentation, Anleitung, Dokumentation, Gutachten - Zeitliche und sachliche Zusammenhänge verständlich darstellen - Die neutrale Perspektive - Sachlich formulieren und zielgerichtet argumentieren - Argumentationstechniken - Praktische Übung und Texterstellung I. Werkstatt 3: Schriftliche Kommunikation (0.5 Tage) Empfängerbezogen formulieren - Formulierungen und Sprachstil in Emails und Briefen - Umgang mit Konjunktiven - Zeitform - Textbausteine entwickeln und verwenden - Textarten: Arbeitsauftrag, Begleitschreiben und Zusammenfassung für Angebote und Sendungen 103 (iv) Sachtexte professionell und stilsicher schreiben Termine Übersicht Kursnr. 1010330 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 10-11 Sep 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 01-02 Okt 19-20 Nov 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Stuttgart 1.400,00 EUR 13-14 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sachtexte über Produkte und Verfahren, Berichte an Führungskräfte und Geschäftspartner sowie Texte für Zeitungen und Magazine erfordern die Fachkenntnis von Ingenieuren, Managern, Teamleitern/innen und anderen Mitarbeitern/ innen aus den Fachabteilungen. Doch nicht jeder ist geübt, Sachtexte für unterschiedliche Zielgruppen aufzubereiten und interessant bzw. auf ein Ziel fokussiert darzustellen. Dieses Seminar analysiert in einem ersten Teil die Rolle von Ihnen als Autor/in und danach in einem zweiten Teil die Eigenschaften Ihrer Zielgruppe. Danach sehen Sie, welche Elemente Sie in einem Sachtext verwenden können, wie Sie Ihre eigenen Gedanken gliedern und diese Gliederung auch im Text verankern können. Schließlich untersuchen Sie die verschiedenen typischen Elemente und Stile für unterschiedliche Sachtexte, die im beruflichen Alltag vorkommen. Kursinhalte A. Eigenschaften von Autor und Autorin (0.25 Tage) Eigene Schreibstrategien und optimale Schreibsituation - Schreib(er/innen)typen - Schreibstil - Etappen des Schreibens - Selbst- und Fremdwahrnehmung als Autor/in 104 B. Eigenschaften der Zielgruppe (0.25 Tage) Analyse von Leser/innen und ihrer Funktionen - Zielgruppe und Zielsetzung - Schreiben als indirekter und asynchroner Dialog C. Elemente in Sachtexten (0.25 Tage) Objekte und Elemente in Sachtexten - Beispiele und Abbildungen in Sachtexten D. Struktur und Gliederung (0.25 Tage) Textanlässe - Textfunktionen - Wahl eines Mediums - Wahl der richtigen Textform - Textgestaltung Textgliederung - Wortwahl - Gliederung eines Sachtextes - Gliederung von Argumenten, Beispielen und Gedanken E. Kategorie 1: Artikel für Print und Web (0.5 Tage) Erstellung von Intranet-/Internet-Texten und Texten für den Druck - Die richtige Sprache und Besonderheiten des Mediums - Besonderheiten der gängigen Texttypen: Newsletter, Pressemitteilung, Websitetext - Auf den Punkt kommen - Empfängerbezogen formulieren - Leserfreundlich und werbend schreiben - Formulierungen und Sprachstil bei Artikeln - Umgang mit Fachbegriffen F. Kategorie 2: Dokumentation und Bericht (0.25 Tage) Textarten: Protokollführung, Management-Summary, Projektauftrag, Projektbericht, Projektpräsentation, Anleitung, Dokumentation, Gutachten - Zeitliche und sachliche Zusammenhänge verständlich darstellen - Die neutrale Perspektive - Sachlich formulieren und zielgerichtet argumentieren - Argumentationstechniken G. Kategorie 3: Schriftliche Kommunikation (0.25 Tage) Empfängerbezogen formulieren - Formulierungen und Sprachstil in Emails und Briefen - Umgang mit Konjunktiven - Zeitform - Textbausteine entwickeln und verwenden - Textarten: Arbeitsauftrag, Begleitschreiben und Zusammenfassung für Angebote und Sendungen 105 (v) Sachtexte professionell und stilsicher schreiben Termine Übersicht Kursnr. 2021653 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sachtexte über Produkte und Verfahren, Berichte an Führungskräfte und Geschäftspartner sowie Texte für Zeitungen und Magazine erfordern die Fachkenntnis von Ingenieuren, Managern, Teamleitern/innen und anderen Mitarbeitern/ innen aus den Fachabteilungen. Doch nicht jeder ist geübt, Sachtexte für unterschiedliche Zielgruppen aufzubereiten und interessant bzw. auf ein Ziel fokussiert darzustellen. Dieses Seminar analysiert in einem ersten Teil die Rolle von Ihnen als Autor/in und danach in einem zweiten Teil die Eigenschaften Ihrer Zielgruppe. Danach sehen Sie, welche Elemente Sie in einem Sachtext verwenden können, wie Sie Ihre eigenen Gedanken gliedern und diese Gliederung auch im Text verankern können. Schließlich untersuchen Sie die verschiedenen typischen Elemente und Stile für unterschiedliche Sachtexte, die im beruflichen Alltag vorkommen. Kursinhalte A. Eigenschaften von Autor und Autorin (0.25 Tage) Eigene Schreibstrategien und optimale Schreibsituation - Schreib(er/innen)typen - Schreibstil - Etappen des Schreibens - Selbst- und Fremdwahrnehmung als Autor/in B. Eigenschaften der Zielgruppe (0.25 Tage) Analyse von Leser/innen und ihrer Funktionen - Zielgruppe und Zielsetzung - Schreiben als indirekter und asynchroner Dialog 106 C. Elemente in Sachtexten (0.25 Tage) Objekte und Elemente in Sachtexten - Beispiele und Abbildungen in Sachtexten D. Struktur und Gliederung (0.25 Tage) Textanlässe - Textfunktionen - Wahl eines Mediums - Wahl der richtigen Textform - Textgestaltung Textgliederung - Wortwahl - Gliederung eines Sachtextes - Gliederung von Argumenten, Beispielen und Gedanken E. Kategorie 1: Artikel für Print und Web (0.5 Tage) Erstellung von Intranet-/Internet-Texten und Texten für den Druck - Die richtige Sprache und Besonderheiten des Mediums - Besonderheiten der gängigen Texttypen: Newsletter, Pressemitteilung, Websitetext - Auf den Punkt kommen - Empfängerbezogen formulieren - Leserfreundlich und werbend schreiben - Formulierungen und Sprachstil bei Artikeln - Umgang mit Fachbegriffen F. Kategorie 2: Dokumentation und Bericht (0.25 Tage) Textarten: Protokollführung, Management-Summary, Projektauftrag, Projektbericht, Projektpräsentation, Anleitung, Dokumentation, Gutachten - Zeitliche und sachliche Zusammenhänge verständlich darstellen - Die neutrale Perspektive - Sachlich formulieren und zielgerichtet argumentieren - Argumentationstechniken G. Kategorie 3: Schriftliche Kommunikation (0.25 Tage) Empfängerbezogen formulieren - Formulierungen und Sprachstil in Emails und Briefen - Umgang mit Konjunktiven - Zeitform - Textbausteine entwickeln und verwenden - Textarten: Arbeitsauftrag, Begleitschreiben und Zusammenfassung für Angebote und Sendungen 107 (vi) Schreibhemmung überwinden und Kreativität freisetzen Termine Übersicht Kursnr. 1010437 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 13-14 Aug 22-23 Okt 03-04 Dez 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In vielen Berufen verbringen Sie einen Großteil Ihrer Zeit mit Schreiben. Seien es E-Mails, Berichte oder Dokumentationen - die Fähigkeit, sich flüssig und verständlich schriftlich auszudrücken, ist eine für den Berufsalltag unverzichtbare Fähigkeit. Gleichzeitig fällt es Vielen schwer, auf Anhieb längere Texte zu verfassen. Die berüchtigte "Schreibblockade" ist aber nur ein Hindernis, mit dem sich viele Berufstätige täglich konfrontiert sehen. Ebenso weit verbreitet sind Schwierigkeiten bei der Ideenfindung, bei der Strukturierung und Anordnung von Argumenten und ganz allgemein darin, sich verständlich und überzeugend auszudrücken. Dieses Seminar deckt Ursachen für diese Herausforderungen auf und nennt Lösungen, um Schreibhemmungen zu überwinden und Kreativität freizusetzen. Kursinhalte A. Schreib- oder Ideenblockade (0.25 Tage) Ursachen einer Schreibblockade - Schreibhemmung vs. mangelnder Kreativität vs. fehlende Schreibstrategie - Kreativität vs. Struktur B. Strategie 1: Ideenfindung (0.5 Tage) Überblick durch Recherche und Analyse - Dekonstruktion von bestehenden Texten - Wikipedia und Google Scholar als Ideenlieferanten - Ideenfindung durch Assoziationen und Mindmapping - Der Hypertext im Kopf - Nutzung eines Perspektivenwechsels 108 C. Strategie 2: Strukturierung (0.5 Tage) Systematisches Vorgehen gegenüber spontanen Assoziationen - Strukturieren und Finden, analysieren und strukturieren von Argumenten - Grob- und Feingliederung - Elemente eines Sachtextes und ihre Funktion - Nutzung von Hierarchien und Taxonomien - Mini-Werkstatt: Anwendung auf konkrete Themen D. Strategie 3: Beispiele und Abbildungen (0.25 Tage) Beispiel-Zuerst-Ansatz - Gestaltung von geeigneten Beispielen - Beschreiben statt Schreiben Abbildungen für Assoziationen, Strukturierung von Gedanken und Ideenfindung E. Kombination der Strategien (0.5 Tage) Verwendung der drei Strategien für verschiedene Textbeispiele - Ein Thema in mehreren Textvarianten, für mehrere Zielgruppen oder unterschiedlichen Zielsetzungen 109 (vii) Überwinden der üblichen Schwierigkeiten Steigerung von Verständlichkeit, Ideenreichtum und Struktur Termine Übersicht Kursnr. 2021762 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In vielen Berufen verbringen Sie einen Großteil Ihrer Zeit mit Schreiben. Seien es E-Mails, Berichte oder Dokumentationen - die Fähigkeit, sich flüssig und verständlich schriftlich auszudrücken, ist eine für den Berufsalltag unverzichtbare Fähigkeit. Gleichzeitig fällt es Vielen schwer, auf Anhieb längere Texte zu verfassen. Die berüchtigte "Schreibblockade" ist aber nur ein Hindernis, mit dem sich viele Berufstätige täglich konfrontiert sehen. Ebenso weit verbreitet sind Schwierigkeiten bei der Ideenfindung, bei der Strukturierung und Anordnung von Argumenten und ganz allgemein darin, sich verständlich und überzeugend auszudrücken. Dieses Seminar deckt Ursachen für diese Herausforderungen auf und nennt Lösungen, um Schreibhemmungen zu überwinden und Kreativität freizusetzen. Kursinhalte A. Schreib- oder Ideenblockade (0.25 Tage) Ursachen einer Schreibblockade - Schreibhemmung vs. mangelnder Kreativität vs. fehlende Schreibstrategie - Kreativität vs. Struktur B. Strategie 1: Ideenfindung (0.5 Tage) Überblick durch Recherche und Analyse - Dekonstruktion von bestehenden Texten - Wikipedia und Google Scholar als Ideenlieferanten - Ideenfindung durch Assoziationen und Mindmapping - Der Hypertext im Kopf - Nutzung eines Perspektivenwechsels 110 C. Strategie 2: Strukturierung (0.5 Tage) Systematisches Vorgehen gegenüber spontanen Assoziationen - Strukturieren und Finden, analysieren und strukturieren von Argumenten - Grob- und Feingliederung - Elemente eines Sachtextes und ihre Funktion - Nutzung von Hierarchien und Taxonomien - Mini-Werkstatt: Anwendung auf konkrete Themen D. Strategie 3: Beispiele und Abbildungen (0.25 Tage) Beispiel-Zuerst-Ansatz - Gestaltung von geeigneten Beispielen - Beschreiben statt Schreiben Abbildungen für Assoziationen, Strukturierung von Gedanken und Ideenfindung E. Kombination der Strategien (0.5 Tage) Verwendung der drei Strategien für verschiedene Textbeispiele - Ein Thema in mehreren Textvarianten, für mehrere Zielgruppen oder unterschiedlichen Zielsetzungen 111 A. Selbst- und Zeitmanagement (i) Grundlagen Termine Übersicht Kursnr. 2021401 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter/innen aus dem Vertrieb Vorkenntnisse Keine Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.250,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. 112 Kursbeschreibung Um unter Erfolgs- und Zeitdruck Höchstleistungen zu erbringen und Ausdauer und Lebensqualität zu erhalten, brauchen Sie ein effizientes Selbst- und Zeitmanagement. Dieses praxisintensive Seminar hilft Ihnen, durch Methoden und Übungen des Selbst-, Zeit- und Stressmanagements alleine und im Team Freiraum und Entlastung zu schaffen. Specials: Seminarliteratur, Checklisten für Selbst- und Zeitmanagement, Entspannungsübungen. Kursinhalte A. Einführung Grundlagen der erfolgreichen Selbstorganisation - Erkenntnisse der Stressforschung - Umgang mit Zeitdruck – Die wirkungsvollsten Arbeitstechniken B. Leitfragen Worin liegen die Stärken meines Arbeitsstils? Welche Arbeitstechniken versprechen den größten Erfolg? Wie kann ich meine Tagesplanung optimieren? Wie kann ich meine individuelle Leistungskurve nutzen? Welche Zeitplanungsmethoden verschaffen mir am meisten Freiraum? Wie kann ich auch unter Zeitdruck schnell entspannen? Wie kann ich mich noch besser auf meine Kernaufgaben konzentrieren? Welche Prioritäten sollte ich setzen? Welche Aufgaben kann ich delegieren? Wo versickert meine Zeit? Wie kann ich mich gegen "Aufschieberitis" schützen? Was ist die effizienteste Arbeitsorganisation? Welche Planungshilfen sind am wirkungsvollsten? Wie sorge ich für störungsfreie Zeiten? Wie gehe ich am effizientesten mit eingehenden Briefen- und E-Mails um? Wie kann ich meine Ablage optimal gestalten? Wie kann ich auch unter Zeitdruck schnell Überblick über meine Aufgaben erhalten? Wie gelingt mir eine optimale Work-Life-Balance? Welche Fitness- und Entspannungsübungen sind wirklich wirksam? Wie gehe ich am besten mit Jet-Lag und Zeitverschiebungen um? Welche Energieressourcen lasse ich bisher ungenutzt? C. Praktische Umsetzung Sich selbst organisieren – Ziele bestimmen – Das eigene Handeln bewusst auf Ziele ausrichten - Prioritäten setzen – Aufgaben delegieren – Effiziente Führungstechniken einsetzen - Zeitdiebe finden – Aufschiebestrategien eliminieren – Störungen managen – Störungsfreie Zeiten schaffen - Nein sagen – Aktivitätenpläne nutzen – Zeitspar-Tipps berücksichtigen – Zeitplannungstools einsetzen – Lern- und Gedächtnistechniken erlernen – Das Pareto-Prinzip berücksichtigen – Tages- und Wochenpläne erstellen – Schnelle Lesetechniken erlernen – Unmissverständlich kommunizieren – Schnell die richtigen Worte finden – Abschlusstechniken einsetzen 113 A. Selbstmanagement (i) Grundlagen des Selbstmanagements Termine Übersicht Kursnr. 1010560 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 31-31 Jul 18-18 Sep 06-06 Nov 25-25 Dez 14-14 Aug 16-16 Okt 27-27 Nov 04-04 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 11-11 Sep 13-13 Nov 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 25-25 Sep 18-18 Dez Stuttgart 950,00 EUR 07-07 Aug 02-02 Okt 11-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Wer sich gut organisiert und weiß, was er will, spart nicht nur Zeit und Nerven, sondern kommt seinem Ziel schnell näher. Ein effektives Selbstmanagement ist daher die Grundlage für den persönlichen und beruflichen Erfolg. Obwohl Unternehmen von ihren Mitarbeitern heutzutage die Fähigkeit erwarten, Zeit- und Arbeitsabläufe effektiv zu gestalten, ist das Selbstmanagement eine Schlüsselkompetenz, die nur wenige beherrschen. Eigentlich ist es kein Wunder, denn weder Schulen noch Universitäten vermitteln, wie wir unsere beruflichen Ziele finden und zielstrebig verfolgen, unsere Arbeit perfekt organisieren, Zeit richtig nutzen, mit anderen effektiv zusammenarbeiten oder unsere kommunikativen Fähigkeiten weiterentwickeln. Ob als Führungskraft oder Mitarbeiter - spätestens im betrieblichen Alltag merken wir, dass ein unkoorinierter Arbeitsstil viel Geld, Zeit und Nerven kostet. Dieses Seminar hilft Ihnen, den Arbeitsalltag in den Griff zu bekommen und Ihre beruflichen Ziele zu erreichen: mit Checklisten zur kritischen Selbstanalyse und Standortbestimmung, vielen Tipps und überzeugenden, einfachen Lösungen für die Praxis. Lernen Sie, sich selbst zu managen und Sie werden feststellen, wie viel ungenutztes Potential in Ihnen schlummert. Kursinhalte A. Persönlicher Standpunkt Bestimmung des persönlichen Standortes - "Lust-Frust-Bilanz" - Leistungsbilanz - Stärken-Schwächen-Analyse Kompetenzen erkennen und beurteilen 114 B. Ziele finden und verwirklichen Ziele definieren, finden, verbindlich formulieren - Umsetzung/Realisierung mittels Aktivitätenliste - Verlauf von Veränderungsprozessen - Prozesskurve C. Grundlagen des Zeitmanagements Warum Zeitmanagement? - Leistungsfresser (erkennen und beseitigen) - Einsenhower-Prinzip: Wichtiges von Dringendem unterscheiden - Prioritäten setzen - Arbeitsprotokoll - Zeitbedarf ermitteln (Zeitplaner) - ALPEN-Methode - Einteilung in A-, B-, und C-Aufgaben - Stille Stunde - Aktivitätenliste - Stressbewältigung D. effektive Zusammenarbeit Gesprächsvorbereitung - Telefonkonferenzen - E-Mails privat und beruflich - Handy und PDA privat und beruflich Präsentieren/Vortragen - Lampenfieber - Sicheres Auftreten - Visuelle Medien E. Organisation am Arbeitsplatz Aufgeräumter Arbeitsplatz - Ablagesystem nach Maß 115 (ii) Grundlagen des Selbstmanagements Termine Übersicht Kursnr. 2021866 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 07-07 Aug 02-02 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Wer sich gut organisiert und weiß, was er will, spart nicht nur Zeit und Nerven, sondern kommt seinem Ziel schnell näher. Ein effektives Selbstmanagement ist daher die Grundlage für den persönlichen und beruflichen Erfolg. Obwohl Unternehmen von ihren Mitarbeitern heutzutage die Fähigkeit erwarten, Zeit- und Arbeitsabläufe effektiv zu gestalten, ist das Selbstmanagement eine Schlüsselkompetenz, die nur wenige beherrschen. Eigentlich ist es kein Wunder, denn weder Schulen noch Universitäten vermitteln, wie wir unsere beruflichen Ziele finden und zielstrebig verfolgen, unsere Arbeit perfekt organisieren, Zeit richtig nutzen, mit anderen effektiv zusammenarbeiten oder unsere kommunikativen Fähigkeiten weiterentwickeln. Ob als Führungskraft oder Mitarbeiter - spätestens im betrieblichen Alltag merken wir, dass ein unkoorinierter Arbeitsstil viel Geld, Zeit und Nerven kostet. Dieses Seminar hilft Ihnen, den Arbeitsalltag in den Griff zu bekommen und Ihre beruflichen Ziele zu erreichen: mit Checklisten zur kritischen Selbstanalyse und Standortbestimmung, vielen Tipps und überzeugenden, einfachen Lösungen für die Praxis. Lernen Sie, sich selbst zu managen und Sie werden feststellen, wie viel ungenutztes Potential in Ihnen schlummert. Kursinhalte A. Persönlicher Standpunkt Bestimmung des persönlichen Standortes - "Lust-Frust-Bilanz" - Leistungsbilanz - Stärken-Schwächen-Analyse Kompetenzen erkennen und beurteilen B. Ziele finden und verwirklichen Ziele definieren, finden, verbindlich formulieren - Umsetzung/Realisierung mittels Aktivitätenliste - Verlauf von Veränderungsprozessen - Prozesskurve 116 C. Grundlagen des Zeitmanagements Warum Zeitmanagement? - Leistungsfresser (erkennen und beseitigen) - Einsenhower-Prinzip: Wichtiges von Dringendem unterscheiden - Prioritäten setzen - Arbeitsprotokoll - Zeitbedarf ermitteln (Zeitplaner) - ALPEN-Methode - Einteilung in A-, B-, und C-Aufgaben - Stille Stunde - Aktivitätenliste - Stressbewältigung D. effektive Zusammenarbeit Gesprächsvorbereitung - Telefonkonferenzen - E-Mails privat und beruflich - Handy und PDA privat und beruflich Präsentieren/Vortragen - Lampenfieber - Sicheres Auftreten - Visuelle Medien E. Organisation am Arbeitsplatz Aufgeräumter Arbeitsplatz - Ablagesystem nach Maß 117 (iii) Selbst- und Zeitmanagement Termine Übersicht Kursnr. 1065735 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter/innen aus dem Vertrieb Vorkenntnisse Keine Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 06-07 Aug 24-25 Sep 12-13 Nov 03-04 Sep 15-16 Okt 03-04 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 24-25 Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 17-18 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez Stuttgart 1.300,00 EUR 20-21 Aug 05-06 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. 118 Kursbeschreibung Um unter Erfolgs- und Zeitdruck Höchstleistungen zu erbringen und Ausdauer und Lebensqualität zu erhalten, brauchen Sie ein effizientes Selbst- und Zeitmanagement. Dieses praxisintensive Seminar hilft Ihnen, durch Methoden und Übungen des Selbst-, Zeit- und Stressmanagements alleine und im Team Freiraum und Entlastung zu schaffen. Specials: Seminarliteratur, Checklisten für Selbst- und Zeitmanagement, Entspannungsübungen. Kursinhalte A. Einführung Grundlagen der erfolgreichen Selbstorganisation - Erkenntnisse der Stressforschung - Umgang mit Zeitdruck – Die wirkungsvollsten Arbeitstechniken B. Leitfragen Worin liegen die Stärken meines Arbeitsstils? Welche Arbeitstechniken versprechen den größten Erfolg? Wie kann ich meine Tagesplanung optimieren? Wie kann ich meine individuelle Leistungskurve nutzen? Welche Zeitplanungsmethoden verschaffen mir am meisten Freiraum? Wie kann ich auch unter Zeitdruck schnell entspannen? Wie kann ich mich noch besser auf meine Kernaufgaben konzentrieren? Welche Prioritäten sollte ich setzen? Welche Aufgaben kann ich delegieren? Wo versickert meine Zeit? Wie kann ich mich gegen "Aufschieberitis" schützen? Was ist die effizienteste Arbeitsorganisation? Welche Planungshilfen sind am wirkungsvollsten? Wie sorge ich für störungsfreie Zeiten? Wie gehe ich am effizientesten mit eingehenden Briefen- und E-Mails um? Wie kann ich meine Ablage optimal gestalten? Wie kann ich auch unter Zeitdruck schnell Überblick über meine Aufgaben erhalten? Wie gelingt mir eine optimale Work-Life-Balance? Welche Fitness- und Entspannungsübungen sind wirklich wirksam? Wie gehe ich am besten mit Jet-Lag und Zeitverschiebungen um? Welche Energieressourcen lasse ich bisher ungenutzt? C. Praktische Umsetzung Sich selbst organisieren – Ziele bestimmen – Das eigene Handeln bewusst auf Ziele ausrichten - Prioritäten setzen – Aufgaben delegieren – Effiziente Führungstechniken einsetzen - Zeitdiebe finden – Aufschiebestrategien eliminieren – Störungen managen – Störungsfreie Zeiten schaffen - Nein sagen – Aktivitätenpläne nutzen – Zeitspar-Tipps berücksichtigen – Zeitplannungstools einsetzen – Lern- und Gedächtnistechniken erlernen – Das Pareto-Prinzip berücksichtigen – Tages- und Wochenpläne erstellen – Schnelle Lesetechniken erlernen – Unmissverständlich kommunizieren – Schnell die richtigen Worte finden – Abschlusstechniken einsetzen 119 A. Stressmanagement (i) Schnell entspannen und Stress vorbeugen Termine Übersicht Kursnr. 2021617 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. 120 Kursbeschreibung Stress und die hiermit verbundenen Folgeerkrankungen stellen mittlerweile eines der höchsten Gesundheitsrisiken am Arbeitsplatz da. Stetig wachsender Zeit- und Leistungsdruck führen dazu, dass viele Führungskräfte und MitarbeiterInnen das Gefühl haben, an der Grenze ihrer persönlichen Leistungsfähigkeit zu arbeiten. In diesem praxisintensiven Seminar erlernen Sie effektive Entspannungsmethoden und erwerben wertvolles Wissen über die Entstehung, Bewältigung und Vorbeugung von Stress. Auf diese Weise können Sie Ihre Motivation und Leistungsfähigkeit im Beruf aufrecht erhalten und steigern. Darüber hinaus erproben Sie wirkungsvolle Methoden des Zeit- und Selbstmanagements. Diese Methoden helfen Ihnen verbunden mit effektiven Arbeitstechniken, berufliche Herausforderungen souverän zu meistern. Handout: Seminarunterlagen, Entspannungsmethoden auf CD, Checklisten zum persönlichen Stress- und Zeitmanagement. Kursinhalte A. Einführung Was ist Stress? Wie entsteht Stress? Welche Faktoren tragen zu Stress bei? Welche Folgen können Stressreaktionen für Gesundheit, Wohlbefinden und Leistungsfähigkeit haben? Gibt es einen individuellen Stresstyp? Welcher Zusammenhang besteht zwischen meinen Genen und meiner Stressanfälligkeit? Wie gelingt es mir, Stress wirksam vorzubeugen und abzubauen? Ist die Rede von positivem und negativem Stress ein Mythos? Kann ich aus Stress auch Kraft schöpfen? Welche wirksamen Techniken helfen mir, souverän mit Stress umzugehen? B. Methoden Individuelle Stressdiagnostik - Persönlicher Stress-Check – Stressbewältigungsstrategien – Entspannungsmethoden – Yoga - Autogenes Training - Progressive Muskelentspannung – Atementspannung - Sport und Ernährung – Schlafhygiene - Work-Life-Balance – Rückenschule - Selbst- und Zeitmanagement - Effektive Arbeitstechniken - Burnout-Prophylaxe C. Praktische Umsetzung Praktisches Wissen über Ursachen, Merkmale, Erscheinungsformen und Bewältigungsmöglichkeiten von Stress - Funktion und Nutzen von Stress - Persönliche Stressfaktoren identifizieren - Eigene Stressreaktionen bewusst wahrnehmen - Stress durch wirksame Entspannungsmethoden effektiv abbauen - Positive Gedanken und Gefühle nutzen - Stress erzeugende Gedanken eliminieren - Leistungsfähigkeit und Konzentration steigern - Strategien zur Problem- und Konfliktlösung - Entlastung durch den Einsatz von Zeit- und Selbstmanagementmethoden - Kontrolle über Fortschritte und Erfolge im individuellen Stressmanagement 121 A. Train the trainer (i) Seminare leiten Termine Übersicht Kursnr. 2021396 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Führungskräfte Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. 122 Kursbeschreibung In diesem praxisintensiven Seminar lernen Sie, worauf es ankommt, wenn Sie erfolgreiche Seminare und Trainings durchführen wollen. Um mit Gruppen effizient und erfolgreich zu arbeiten, brauchen Sie Techniken, um Gruppen zu führen, Ergebnisse zu präsentieren und Teilnehmer zu begeistern. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass das Gesagte gehört und erinnert wird, Diskussionen erfolgreich verlaufen und Arbeitsgruppen effektive Ergebnisse erzielen. Specials: Seminarliteratur, Checklisten für Seminarleiter, Video- und Audiofeedback. Kursinhalte A. Einführung Die neusten Erkenntnisse der Lern- und Gedächtnispsychologie – Einsatz modernster Medien – Interaktive Lernformen – Selbstpräsentation - Motivationstechniken B. Leitfragen Wie plane ich ein Seminar? Auf welche Rahmenbedingungen muss ich unbedingt achten? Wie teile ich die Seminarzeiten optimal ein? Worauf muss ich zu Seminarbeginn und –ende achten? Wie kann ich Inhalte anschaulich und leicht verständlich vermitteln? Welche Trainingsmethoden sind besonders wirksam? Welche Medien sollte ich einsetzen? Wie kann ich Videos, Audiodateien und andere interaktive Medien optimal nutzen? Worauf sollte ich bei PowerPoint-Präsentation unbedingt Wert legen? Wann empfiehlt sich Gruppenarbeit? Wie kann ich Gruppenarbeit so gestalten, dass alle Teilnehmer engagiert mitarbeiten? Welche Lern- und Gedächtnistechniken sollte ich berücksichtigen? Wie kann ich Aufmerksamkeit und Spannung erzeugen? Wie kann ich Emotionen ansprechen? Wie kann ich Vorstellungsbilder erzeugen? Worauf sollte ich im Hinblick auf meine Körpersprache achten? Wie kann ich schnell Unsicherheit und Anspannung abbauen? Wie kann ich meine Rhetorik optimieren? Wie kann ich meine Schlagfertigkeit trainieren? Wie gelingt es mir schnell gute Beispiele zu finden? Wie kann ich souverän auf Einwände und Kritik reagieren? Wie kann ich im Konfliktfall moderieren? Wie kann ich Störungen vorbeugen? Wie gehe ich mit "schwierigen" Seminarteilnehmern um? Wie kann ich schüchterne Teilnehmer besser integrieren? Wie steuere ich Gruppenprozesse? Wie sichere ich den Lerntransfer? C. Methoden Methoden der Seminarplanung – Einsatz von Einzel- und Gruppenarbeit – Rollenspiele – Fallstudien – Planspiele – Übungen – Medieneinsatz - Blended learning – Moderations- und Präsentationstechniken – Visualisierung - Rhetorik – Gesprächsführung - Fragetechniken – Körpersprache – Lehr- und Lernmethoden – Gedächtnistechniken – Aktives Zuhören – Einsatz von Referenten – Analyse der Gruppendynamik – Methoden der Gruppensteuerung – Zeit-, Selbstund Stressmanagement – Selbst- und Fremdbild-Vergleich – Selbstmarketing Konfliktmanagement - Ergebnis- und Transfersicherung 123 A. Veranstaltungsmanagement (i) Organisation von betrieblichen Veranstaltungen und Firmenevents Termine Übersicht Kursnr. 1010535 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitabeiter, Manager Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 31-31 Jul 25-25 Sep 13-13 Nov 25-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 14-14 Aug 06-06 Nov 18-18 Dez 21-21 Aug 02-02 Okt Stuttgart 950,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ob Weiterbildung, Meeting, Tagung, Workshop, Betriebsausflug, Geschäftsjubiläum oder Hauptversammlung: Betriebliche Veranstaltungen/Firmenevents sind aus unserer heutigen Unternehmenswelt nicht mehr wegzudenken. Deren Erfolg hängt hauptsächlich von der richtigen Konzeption bzw. Durchführung der Veranstaltung ab. Dieser Kurs zeigt Ihnen die grundlegenden Punkte sowie die strukturierte Vorgehensweise, die bei der Konzeption/Vorbereitung über die Durchführung bis zur Nachbereitung von betrieblichen Veranstaltungen zu beachten sind. Kursinhalte A. Veranstaltungsarten Veranstaltungsarten Allgemein: Konzerte (Tournee), Stadtfeste, Gala, Messen, Tagung, Meeting, Jubiläum, Versammlungen, Demonstrationen, Hochzeiten, Produktpräsentationen, Pressekonferenzen, TV-Produktionen, Roadshow, Betriebliche Veranstaltungen: Weiterbildungen/Seminare, Motivationsveranstaltungen, FührungskräfteTagungen, Kundenbindungs-VA´s, Jubiläum, Aktionärsversammlungen 124 B. Kick-Off-Meeting/Briefing Veranstaltungsauftrag (Inhalt) – Budget - Kostendokumentation – Personaleinsatz/Koordination C. Die Grobplanung (Grobkonzept) Kick-Off-Meeting/Briefing - Art/Umfang der Veranstaltung (Veranstaltungsauftrag) - Ideenfindung: Brainstorming, Mindmapping – Veranstaltungsziel – Zielgruppendefinition (Kunde) – Terminfindung (Urlaub, Ferien, Konkurrenzveranstaltungen) – VA-Ort (Location) – Budget (Finanzierung, Sponsoring) – Gewerke (Catering, Technik, Security, Hands usw.) D. Konzeption/Organisation Einladungsmanagement (Gestaltung, Formulierung, zeitlicher Ablauf) – VA-Ort (Hotel): Buchungen, Stornobedingungen, Pauschalen, Catering, Bewirtung, Übernachtungen – Aufbau- Ablaufplan (räumliche und zeitliche Einteilung) – Rahmenprogramme (geeignete Auswahl/Abstimmung) – Give-Aways (Informationsbroschüre, Handout, Werbegeschenke usw.) – Werbung/Marketing (intern oder extern) – Medienpartner/Sponsoren – Personaleinsatz (externes/internes Personal: Hands, Hostessen, Service, Moderator, Referenten, Dozenten usw.) – Kostendokumentation (Kostenkontrolle, -steuerung) – Kriesenmanagement (Feuer, Notfälle, Verletzungen, Erste-Hilfe usw.) E. Durchführung Gästemanagement (Verhalten, Small Talk, internationale Gäste, VIP´s) – Schulung/Einweisung des Personals – Kontrolle des Aufbau-, Ablaufplans - Checklisten F. Versicherungen/Gebühren GEMA – MVStättV (Muster-Versammlungstättenverordnung) Wetterausfallversicherung, Urheberrecht (Fotografien) – ab 250 PAX, Veranstalterhaftpflicht, G. Kontrolle/Nachbereitung Erfolgskontrolle (Informationen an Vorgesetze, Zielsetzung kontrollieren, Feedbackgespräche usw.) – Einsatz und Auswertung von Fragebögen 125 (ii) Planung und Realisierung einer Veranstaltung Termine Übersicht Kursnr. 1010529 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitabeiter, Manager Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 25-25 Dez Stuttgart 950,00 EUR 23-23 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ob Weiterbildung, Meeting, Tagung, Workshop, Betriebsausflug, Geschäftsjubiläum oder Hauptversammlung: Betriebliche Veranstaltungen/Firmenevents sind aus unserer heutigen Unternehmenswelt nicht mehr wegzudenken. Deren Erfolg hängt hauptsächlich von der richtigen Konzeption bzw. Durchführung der Veranstaltung ab. Dieser Kurs zeigt Ihnen die grundlegenden Punkte sowie die strukturierte Vorgehensweise, die bei der Konzeption/Vorbereitung über die Durchführung bis zur Nachbereitung von betrieblichen Veranstaltungen zu beachten sind. Kursinhalte A. Veranstaltungsarten Veranstaltungsarten Allgemein: Konzerte (Tournee), Stadtfeste, Gala, Messen, Tagung, Meeting, Jubiläum, Versammlungen, Demonstrationen, Hochzeiten, Produktpräsentationen, Pressekonferenzen, TV-Produktionen, Roadshow, Betriebliche Veranstaltungen: Weiterbildungen/Seminare, Motivationsveranstaltungen, FührungskräfteTagungen, Kundenbindungs-VA´s, Jubiläum, Aktionärsversammlungen B. Kick-Off-Meeting/Briefing Veranstaltungsauftrag (Inhalt) – Budget - Kostendokumentation – Personaleinsatz/Koordination 126 C. Die Grobplanung (Grobkonzept) Kick-Off-Meeting/Briefing - Art/Umfang der Veranstaltung (Veranstaltungsauftrag) - Ideenfindung: Brainstorming, Mindmapping – Veranstaltungsziel – Zielgruppendefinition (Kunde) – Terminfindung (Urlaub, Ferien, Konkurrenzveranstaltungen) – VA-Ort (Location) – Budget (Finanzierung, Sponsoring) – Gewerke (Catering, Technik, Security, Hands usw.) D. Konzeption/Organisation Einladungsmanagement (Gestaltung, Formulierung, zeitlicher Ablauf) – VA-Ort (Hotel): Buchungen, Stornobedingungen, Pauschalen, Catering, Bewirtung, Übernachtungen – Aufbau- Ablaufplan (räumliche und zeitliche Einteilung) – Rahmenprogramme (geeignete Auswahl/Abstimmung) – Give-Aways (Informationsbroschüre, Handout, Werbegeschenke usw.) – Werbung/Marketing (intern oder extern) – Medienpartner/Sponsoren – Personaleinsatz (externes/internes Personal: Hands, Hostessen, Service, Moderator, Referenten, Dozenten usw.) – Kostendokumentation (Kostenkontrolle, -steuerung) – Kriesenmanagement (Feuer, Notfälle, Verletzungen, Erste-Hilfe usw.) E. Durchführung Gästemanagement (Verhalten, Small Talk, internationale Gäste, VIP´s) – Schulung/Einweisung des Personals – Kontrolle des Aufbau-, Ablaufplans - Checklisten F. Versicherungen/Gebühren GEMA – MVStättV (Muster-Versammlungstättenverordnung) Wetterausfallversicherung, Urheberrecht (Fotografien) – ab 250 PAX, Veranstalterhaftpflicht, G. Kontrolle/Nachbereitung Erfolgskontrolle (Informationen an Vorgesetze, Zielsetzung kontrollieren, Feedbackgespräche usw.) – Einsatz und Auswertung von Fragebögen 127 A. Verkaufstraining (i) Mit Verkaufstechniken zum Erfolg Termine Übersicht Kursnr. 2021398 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Vertrieb, Key Account Management Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Berlin 1.350,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. 128 Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Um Kunden zu begeistern, brauchen Sie Techniken, Produkte und Dienstleistungen zu präsentieren, Vertrauen zu gewinnen und Abschlüsse zu sichern. In diesem praxisintensiven Seminar lernen Sie, Kunden durch den gezielten Einsatz von Rhetorik und Körpersprache zu überzeugen. In zahlreichen Übungen trainieren Sie Ihre Durchsetzungsund Abschlussstärke in Verkaufsgesprächen und Produktpräsentationen. Hierzu versetzen Sie sich in die Perspektive Ihrer Kunden. Praktisches Wissen der Persönlichkeitspsychologie hilft Ihnen, sich schnell auf jeden einzelnen Kundentyp einzustellen. Durch wirkungsvolle Fragetechniken erfahren Sie die Interessen und Bedürfnisse Ihrer Kunden. Jetzt können Sie den individuellen Kundennutzen gezielt ansprechen und Kaufinteresse und -bereitschaft wecken. Sie erkennen frühzeitig, wann sich ein Kunde innerlich für ein Produkt entschieden hat und bestärken ihn in seiner Kaufentscheidung. Durch Schlagfertigkeit und Überzeugungskraft haben Sie immer die richtigen Argumente parat. Einwände erkennen Sie frühzeitig und entkräften sie wirkungsvoll. Geduld und Problemverständnis helfen Ihnen, souverän mit Reklamationen umzugehen, tragfähige Beziehungen aufzubauen und Kunden langfristig zu binden. Wirkungsvolle Abschlusstechniken steigern Ihren Verkaufserfolg nachhaltig. Kursinhalte A. Einführung Grundlagen der Verkaufs- und Kommunikationspsychologie – Körpersprache und Rhetorik – Gesprächsführung – Schlagfertigkeit und Überzeugungskraft – Durchsetzungs- und Abschlussstärke – Verhandlungsmethoden und Verkaufstechniken B. Grundlagen Phasen eines Verkaufsgesprächs - Vom Small-Talk bis zum Geschäftsabschluss - Gesprächsvorbereitungen Neukunden-Akquise - Den ersten Eindruck nicht dem Zufall überlassen - Selbstpräsentation und Selbstmarketing - Den richtigen Gesprächseinstieg finden - Einstiegsfragen gezielt einsetzen - Glaubwürdigkeit und Einfühlungsvermögen als Mittel der Beziehungsgestaltung - Sich selbst motivieren - Begeisterung zeigen und übertragen - Sympathie erzeugen - Besonderheiten von Telefonberatung und -verkauf - Entscheider ermitteln - Termine vereinbaren - Bedarfsanalyse Absatzpotentiale erkennen - Nutzenargumente entwickeln - Überzeugend präsentieren - Zielsicher verhandeln - Preise durchsetzen - Key Accounts betreuen - Auf unterschiedliche Kundentypen einstellen - Souverän mit "schwierigen" Kunden umgehen - Häufige Fehler bei der Kundenakquise erkennen und vermeiden C. Praktische Umsetzung Selbstsicher und kompetent auftreten - Körpersprache und Rhetorik bewusst einsetzen - Aktiv zuhören - Erfolgreiche Fragetechniken verwenden - Interessen und Bedürfnisse erkennen - Unterschiedliche Kaufmotive gezielt ansprechen - Überzeugend argumentieren - Verkaufsorientiert beraten - Überzeugende Nutzenargumente anführen - Emotionen wecken - Kunden begeistern - Lösungen präsentieren - Einwände von Vorwänden unterscheiden - Einwände entkräften - Erfolgreiche Preisverhandlungen führen - Vertrauen stärken - Abschlusstechniken einsetzen - Abschlüsse sichern Reklamationen als Chance nutzen - Kunden als Referenzgeber gewinnen - Kunden binden 129 A. Zielvereinbarungsgespräche (i) Erfolgreiche Zielvereinbarung/konstruktive Gesprächsführung Termine Übersicht Kursnr. 2021868 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Nicht erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Berlin 1.450,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 130 Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Um Ziele zu vereinbaren, gibt es im Führungsalltag viele Gelegenheiten - sei es im Rahmen von Beurteilungsoder Kritikgesprächen, bei der Delegation von Aufgaben oder zu Beginn von Projekten. Das Managementinstrument "Führen mit Zielvereinbarungen" hilft, die vielfältig vernetzten Aktivitäten in dynamisierten Unternehmen mit seinen flachen Hierarchien und seinen dezentralisierten, in hohem Maße eigenständig agierenden Einheiten zu koordinieren. Aktuell, prägnant, übersichtlich und praxisorientiert erfahren Sie in diesem Seminar alle wichtigen Grundlagen für die Durchführung von erfolgreichen Zielvereinbarungsgesprächen. Kursinhalte A. Grundlagen Definion: Ziele (beruflich, privat) - Gegenspieler - Nutzen von Zielvereinbarungen (für das Unternehmen, für den Mitarbeiter, für die Führungskraft) - Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Zielvereinbarung Zielvereinbarungsprozess - Ziele und Erfolgsmessung (von der Vision zum konkret messbaren Ziel) - variable Vergütung - Einführung von Zielvereinbarungen - Stolpersteine - Ziele im Kontext des Unternehmens/der Organisation - Zielformulierung - Zielarten - SMART-Formel - erfolgreiche Zielformulierung - relevante Zielarten - Leitfaden zur Formulierung von Zielen - Ziele im Kontext des Unternehmens/der Organisation B. Das Zielvereinbarungsgespräch Ebenen der Kommunikation - Vorbereitung - Gesprächseinstieg - Gespräch beenden - Gesprächsablauf - Nach dem Gespräch - Meilensteingespräch - Zeitliche Abfolge von Zielplanung und Mitarbeitergespräch - Wichtige Gesprächsfertigkeiten - Techniken der Gesprächsführung - Dynamik C. Konflikte/Störungen 5 Konfliktstile - Konfliktlösung in 3 Schritten - Konfliktgespräche führen - Interventionsmöglichkeiten D. Gesprächsdokumentation Relevante Daten - Gesprächsbogen - Checklisten - Vorlagen 131 3. Bayesian Statistics A. R (i) Bayesian Statistics using R Termine Übersicht Kursnr. 1000031 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basics in R and Statistics Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf München 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Bayesian statistics is a subset of the field of statistics in which the evidence about the true state of the world is expressed in terms of degrees of belief or, more specifically, Bayesian probabilities. The general set of statistical techniques can be divided into a number of activities, many of which have special Bayesian versions. This training shows how to use Bayesian and probabilistic thinking to analyze data, to make predictions, and to fit models. In a first part, you will see the differences between the frequentist and probabilistic approach and see how you can use R for Bayesian statistics. In a second part, you will see how you can apply Bayesian inference as a method of statistical inference in which Bayes' rule is used to update the probability for a hypothesis as evidence is acquired. A third part focuses on the formulation of statistical models where the unique feature of Bayesian statistics consists in requiring the specification of prior distributions for any unknown parameters. The training closes with a part on machine learning / Data Mining for classification. The examples and hands-on labs are carried out using both R and OpenBUGS. OpenBUGS is a software for the Bayesian analysis of complex statistical models using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Kursinhalte A. Bayesian Statistics (0.5 Tage) Introduction: Quantifying Uncertainty Using Probabilities, Models and Prior Probabilities, Likelihoods and Posterior Probabilities, Bayesian Sequential Analysis - Review of Probability: Events and Sample Spaces, Unions Intersections, Complements - Marginal and Conditional Probabilities - Bayes’ Rule - Addition and Multiplication Rules 132 B. One-Parameter Models (0.5 Tage) Bayesian Models - Prior Probability and Prior Distributions - The Posterior Distribution - Conjugate Priors - Inference for a Population Proportion: Frequentist Approach, Bayesian Inference, Bayesian Point Estimates - R for Bayesian Analysis - Inference Using Nonconjugate Priors on Mean and Variance - Noninformative Priors C. Multiparameter Models (0.25 Tage) Informative Priors for Mean and Variance - Conjugate Joint Prior Density for Mean and Variance D. Model Fit using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) (0.5 Tage) Sampling-Based Methods - Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods - Bayesian Models - Hierarchical Models: Fitting Bayesian Hierarchical Models, Estimation Based on Hierarchical Models - Software OpenBUGS E. Regression and Hierarchical Regression Models (0.5 Tage) Review of Linear Regression - Introduction to Bayesian Simple Linear Regression - Generalized Linear Models - Hierarchical Normal Linear Models - Model Comparison, Model Checking, and Hypothesis Testing - Bayes Factors for Model Comparison and Hypothesis Testing - Bayes Factors and Bayesian Hypothesis Testing F. Data Mining and Classification in Bayesian Statistics (0.75 Tage) Statistics for Machine Learning - Learning as Inference - Principal Components Analysis - Naive Bayes Nearest Neighbour Classification - Gaussian Processes 133 (ii) Statistical analysis using Bayesian Networks Termine Übersicht Kursnr. 1000019 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basics in Statistics Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung A Bayesian network, Bayes network, belief network, Bayes(ian) model or probabilistic directed acyclic graphical model is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional dependencies via a directed acyclic graph. There are three main inference tasks for Bayesian networks: Structure learning, inferring unobserved variables, and parameter learning. This training presents the diverse techniques of statistical data analysis using Bayesian networks and shows in hands-on labs using R how to implement the techniques and algorithms. You will become familiar with R packages like bnlearn, deal, pcalg, and catnet for structure learning, and you will get to know packages like gRbase and gRain for inferential analysis. Time series data will be analyzed using packages like vars, lars, simone, and GeneNet. Kursinhalte A. Introduction (0.25 Tage) Introduction to Graph Theory: Graphs, Nodes, and Arcs - Bayesian Networks B. Bayesian Networks and Static Data (0.75 Tage) Bayesian Networks: Essential Definitions and Properties: Graph Structure and Probability Factorization, Fundamental Connections, Equivalent Structures, Markov Blankets - Static Bayesian Networks Modeling: ConstraintBased Structure Learning Algorithms, Score-Based Structure Learning Algorithms, Hybrid Structure Learning Algorithms, Parameter Learning 134 C. Bayesian Networks and Time Series Data (0.5 Tage) Time Series and Vector Auto-Regressive Processes (VAR) - Dynamic Bayesian Networks: Essential Definitions and Properties, Dynamic Bayesian Network Representation of a VAR Process - Algorithms: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), James–Stein Shrinkage, First-Order Conditional Dependencies Approximation D. Bayesian Network Inference Algorithms (0.25 Tage) Reasoning Under Uncertainty: Probabilistic Reasoning and Evidence, Algorithms for Belief Updating: Exact and Approximate Inference, Causal Inference - Inference in Static Bayesian Networks: Exact Inference, Approximate Inference - Inference in Dynamic Bayesian Networks 135 4. Bayessche Statistik A. R (i) Bayessche Statistik mit R Termine Übersicht Kursnr. 1000030 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundkenntnisse von R und Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin München 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die Bayessche Statistik ist Zweig der modernen Statistik, der mit dem Bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriff Fragestellungen der Stochastik untersucht. Der Fokus auf Wahrscheinlichkeit begründet die bayesianische Statistik als eigene Stilrichtung. Klassische und bayesianische Statistik führen teilweise zu den gleichen Ergebnissen, sind aber nicht vollständig äquivalent. Charakteristisch für bayesianische Statistik ist die konsequente Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen bzw. Randverteilungen, deren Form die Genauigkeit der Verfahren bzw. Verlässlichkeit der Daten und des Verfahrens transportiert. Dieses umfangreiche Seminar beginnt beim Wahrscheinlichkeitsbegriff von Bayes und arbeitet sich dann über die Analyse von Verteilungen mit einem Parameter zu Verteilungen mit mehreren Parametern. Dabei werden sowohl klassische Themen wie die (lineare) Regression bayesianisch gelöst, aber insbesondere auch Fragestellungen, die typisch sind für Analysen mit der Bayesschen Statistik. Dazu zählen verschiedene Formen der Regressionsanalyse, Hypothesentests und Bayes Faktoren, der Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Algorithmus sowie Klassifikationsverfahren für Data Mining. Neben R wird in diesem Seminar auch die Software OpenBUGS (Open Bayesian inference Using Gibbs Sampling) behandelt, welche sowohl die Methoden der Bayesschen Statistik wie auch MCMC anbietet und sowohl als eigenständiges Programm wie auch von R aus genutzt werden kann. 136 Kursinhalte A. Wahrscheinlichkeit und Bayessche Statistik (0.5 Tage) Einführung in Bayessche Statistik - Abgrenzung zum frequentistischen Wahrscheinlichkeitsbegriff - Der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff - Übersicht zu Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariablen und diskreten und stetigen Verteilungen - Ereignisse, Ereignisraum, Verbundereignisse, Randverteilungen und bedingte Wahrscheinlichkeit Addition und Multiplikation - Satz von Bayes B. Modelle mit einem Parameter (0.5 Tage) Vergleich mit dem frequentistischen / traditionellen Ansatz - Inferenz mit dem Bayesschen Ansatz - A-prioriWahrscheinlichkeit und A-posteriori-Wahrscheinlichkeit - Likelihood (inverse Wahrscheinlichkeit oder Mutmaßlichkeit) - Bayesianische Inferenz für Punktschätzungen (Mittelwert und Varianz) und Intervallschätzungen - A-posterioriVerteilung und ihre Verwendung für Hypothesentests C. Modelle mit mehreren Parametern (0.25 Tage) Konjugierte Prioren - Maximum-Likelihood-Methode - Informative und nicht-informative A-prioriVerteilungen - Gemeinsame Verteilung für Mittelwert und Varianz bei mehreren Parametern D. Modellanpassung mit Markov Chain Monte Carlo (MCMC) (0.5 Tage) Stichproben aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methoden Bayesianische Modelle - Hierarchische Modellanpassung - Software OpenBUGS E. Regressionsanalyse in der Bayessche Statistik (0.5 Tage) Lineare Regression im frequentistischen Ansatz und im Bayesschen Ansatz - Hierarchische Modelle Allgemeine Lineare Modelle (Probit, Logit, Log-Linear) - Modellgüte, Modellvergleich und Hypothesentests mit Bayes Faktoren F. Data Mining und Klassifikation in der Bayessche Statistik (0.75 Tage) Eigenschaften des Maschinenlernens - Naive Bayes - K-Nearest-Neighbor-Analse - Faktorenanalyse Hauptkomponentenananlyse - Nicht-parametrische Vorhersage und Gauss-Prozesse 137 (ii) Statistische Analyse mit Bayesschen Netzen Termine Übersicht Kursnr. 1000018 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.250,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ein bayessches Netz / Bayes’sches Netz ist ein gerichteter azyklischer Graph, in dem die Knoten Zufallsvariablen und die Kanten bedingte Abhängigkeiten zwischen den Variablen beschreiben. Jedem Knoten des Netzes ist eine bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung der durch ihn repräsentierten Zufallsvariable gegeben, die Zufallsvariablen an den Elternknoten zuordnet. Ein Bayes’sches Netz dient dazu, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung aller beteiligten Variablen unter Ausnutzung bekannter bedingter Unabhängigkeiten möglichst kompakt zu repräsentieren. Dieses Seminar erläutert die verschiedenen Analysetechniken, die mit bayesschen Netzen möglich sind, erklärt übersichtlich die verschiedenen Algorithmen und zeigt anhand von konkreten Beispielen in R, wie Sie diese Techniken auf konkrete Daten anwenden können. Dabei lernen Sie für die Analyse und das automatische Lernen von Strukturen die Pakete bnlearn, deal, pcalg und catnet kennen, während für das Lernen von Parametern und Inferenzen die Pakete gRbase und gRain genutzt werden. Des Weiteren lernen Sie für die Analyse von zeitbezogenen Daten Pakete wie vars, lars, simone und GeneNet kennen. Kursinhalte A. Einführung in Graphentheorie und Bayessche Netze (0.25 Tage) Graphen - Knoten - Kanten - Der Graph und seine Strukturen - Von Graphen zu Bayessche Netze B. Bayessche Netze bei statischen Daten (0.75 Tage) Bayessche Netze: Definitionen, Verbindungen, Strukturen und Wahrscheinlichkeiten, Markov Blankets Statische Modellierung: Constraint-Based Structure Learning Algorithms, Score-Based Structure Learning Algorithms, Hybrid Structure Learning Algorithms, Lernen von Parametern 138 C. Bayessche Netze bei zeitbezogenen Daten (0.5 Tage) Zeitreihenanalyse und Vektorautoregressive Prozesse (VAR) - Dynamische Bayessche Netze für VAR - Algorithmen: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), James–Stein Shrinkage, First-Order Conditional Dependencies Approximation D. Bayessche Netze und Inferenz (0.25 Tage) Schlussfolgerung unter Unsicherheit: Probabilistische Schlussfolgerungen, Kausale Inferenz - Inferenzen: Exakte und approximative Inferenz 139 5. Buchhaltung A. Anlagenbuchhaltung (i) Grundlagen Termine Übersicht Kursnr. 1010445 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Kunden, die die Anlagenbuchhaltung erlernen möchten Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. 140 Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Dieses Seminar richtet sich insbesondere an Personen aus dem betrieblichen Rechnungswesen sowie der Finanzbuchhaltung. In diesem Seminar lernen Sie die Anlagenbuchhaltung kennen und anwenden. Sie erhalten einen Überblick über die rechtlichen Aspekte und können anschließend die Anlagenbuchhaltung unternehmensspezifisch führen. Kursinhalte A. Bedeutung und Grundlagen der Anlagenbuchhaltung Überblick: gesetzliche Grundlagen und wichtige Neuerungen - Anschaffungs- und Herstellungskosten, Herstellungs-/ Erhaltungsaufwand - Anlagenkartei B. Abgrenzung Abgrenzung immaterielle Vermögensgegenstände - Sachanlagen - Finanzanlagen C. Ansatz und Bewertung Aktuelle Ansatz- und Bewertungsvorschriften nach Handels- und Steuerrecht - Bewertungsspielräume und Ansatzwahlrechte D. Ausweisung in Bilanz und Anlagenspiegel Führung eines Anlagenspiegels - Ausweis der Vermögensgegenstände in Bilanz und Anlagenspiegel - Führung eines Anlagenspiegels - Nicht entgeltlich erworbene immaterielle Vermögensgegenstände E. Abschreibungen Abschreibungsverfahren und deren Auswirkungen im Jahresabschluss - Anschaffungs- / Herstellungs- und Erhaltungsaufwand - Praktische Buchungsanweisungen 141 (ii) Grundlagen Termine Übersicht Kursnr. 2021770 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Kunden, die die Anlagenbuchhaltung erlernen möchten Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Transfersicherung zur Verfügung. Berlin 900,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 142 Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Dieses Seminar richtet sich insbesondere an Personen aus dem betrieblichen Rechnungswesen sowie der Finanzbuchhaltung. In diesem Seminar lernen Sie die Anlagenbuchhaltung kennen und anwenden. Sie erhalten einen Überblick über die rechtlichen Aspekte und können anschließend die Anlagenbuchhaltung unternehmensspezifisch führen. Kursinhalte A. Bedeutung und Grundlagen der Anlagenbuchhaltung Überblick: gesetzliche Grundlagen und wichtige Neuerungen - Anschaffungs- und Herstellungskosten, Herstellungs-/ Erhaltungsaufwand - Anlagenkartei B. Abgrenzung Abgrenzung immaterielle Vermögensgegenstände - Sachanlagen - Finanzanlagen C. Ansatz und Bewertung Aktuelle Ansatz- und Bewertungsvorschriften nach Handels- und Steuerrecht - Bewertungsspielräume und Ansatzwahlrechte D. Ausweisung in Bilanz und Anlagenspiegel Führung eines Anlagenspiegels - Ausweis der Vermögensgegenstände in Bilanz und Anlagenspiegel - Führung eines Anlagenspiegels - Nicht entgeltlich erworbene immaterielle Vermögensgegenstände E. Abschreibungen Abschreibungsverfahren und deren Auswirkungen im Jahresabschluss - Anschaffungs- / Herstellungs- und Erhaltungsaufwand - Praktische Buchungsanweisungen 143 A. Controlling (i) Mit MS Excel Termine Übersicht Kursnr. 1010416 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 06-07 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 10-11 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan 13-14 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez 27-28 Aug 29-30 Okt 03-04 Sep 12-13 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Excel-Anwender, welche Erfahrung mit der Datenerfassung haben, lernen nun, die Datenanalyse auf die Methoden des Controllings auszuweiten. Dies beinhaltet eine kurze Einführung in die betriebswirtschaftliche Methodik und eine intensive Erarbeitung der vielfältigen Techniken, welche mit Excel für die anspruchsvolle Datenverarbeitung möglich sind. Kursinhalte A. Grundlagen Aufbau eines Beispielunternehmens - Definition Controlling - Strategisches und operatives Controlling B. Daten zusammenstellen und auswerten Daten zusammenstellen - Umsatzzahlen konsolidieren - ABC-Analysen C. Trendberechnungen Definition von Umsatz- und Kostenplan - Den Umsatz- und Kostentrend ermitteln - Den Kostenplan mit der Funktion TREND berechnen - Trendabweichungen darstellen - Statistische Auswertungen - Umsatzentwicklung mit dem Szenario Manager aufzeigen 144 D. Kostenrechnerische Analysen Deckungsbeitragsrechnung (Direct costing) - Die Break-Even-Analyse (Gewinnschwellenanalyse) - Die kurzfristige Erfolgsrechnung (KER) E. Abschreibungen und Investitionen berechnen Warum mit Cashflow arbeiten? - Typologie von Abschreibungen - Die lineare Abschreibung berechnen - Die degressive Abschreibung berechnen - Die Abschreibungsverfahren grafisch darstellen - Kombinierte Abschreibungsmethoden berechnen - Investitionsrechnung: Investitionsarten und -berechnungen - Investitionsrechnungen durchführen - Der interne Zinsfuß - Die Amortisationsdauer F. Kreditberechnung Grundsätzliches zu Zinsen - Die Zinsrechnung - Einfache Kreditberechnungen - Die Tilgungsrechnung - Übersichten für Kreditvergleiche erstellen 145 (ii) Mit MS Excel Termine Übersicht Kursnr. 2021029 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.150,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Excel-Anwender, welche Erfahrung mit der Datenerfassung haben, lernen nun, die Datenanalyse auf die Methoden des Controllings auszuweiten. Dies beinhaltet eine kurze Einführung in die betriebswirtschaftliche Methodik und eine intensive Erarbeitung der vielfältigen Techniken, welche mit Excel für die anspruchsvolle Datenverarbeitung möglich sind. Kursinhalte A. Grundlagen Aufbau eines Beispielunternehmens - Definition Controlling - Strategisches und operatives Controlling B. Daten zusammenstellen und auswerten Daten zusammenstellen - Umsatzzahlen konsolidieren - ABC-Analysen C. Trendberechnungen Definition von Umsatz- und Kostenplan - Den Umsatz- und Kostentrend ermitteln - Den Kostenplan mit der Funktion TREND berechnen - Trendabweichungen darstellen - Statistische Auswertungen - Umsatzentwicklung mit dem Szenario Manager aufzeigen 146 D. Kostenrechnerische Analysen Deckungsbeitragsrechnung (Direct costing) - Die Break-Even-Analyse (Gewinnschwellenanalyse) - Die kurzfristige Erfolgsrechnung (KER) E. Abschreibungen und Investitionen berechnen Warum mit Cashflow arbeiten? - Typologie von Abschreibungen - Die lineare Abschreibung berechnen - Die degressive Abschreibung berechnen - Die Abschreibungsverfahren grafisch darstellen - Kombinierte Abschreibungsmethoden berechnen - Investitionsrechnung: Investitionsarten und -berechnungen - Investitionsrechnungen durchführen - Der interne Zinsfuß - Die Amortisationsdauer F. Kreditberechnung Grundsätzliches zu Zinsen - Die Zinsrechnung - Einfache Kreditberechnungen - Die Tilgungsrechnung - Übersichten für Kreditvergleiche erstellen 147 A. Existenzgründung (i) Der Businessplan Termine Übersicht Kursnr. 1010418 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ohne umfangreiche Planung ist Erfolg kaum mehr möglich. In diesem Seminar erhalten Sie einen umfangreichen Einblick in die Bestandteile des Businessplans. Sie erfahren, wie Sie die häufigsten Fehler vermeiden können und was gute von schlechten Businessplänen unterscheidet. Eine "Schritt-für-Schritt"-Anleitung wird Ihnen die Erstellung Ihres Businessplans deutlich erleichtern. Kursinhalte A. Ihr Schlüssel zum Erfolg Was ist ein Businessplan? – Was haben Sie davon? – Wann benötigen Sie einen Businessplan? – Arten von Businessplänen – Aufbau und Umfang – Entwicklungsphasen von Unternehmen – Der gute Businessplan – Häufige Planungsmängel und Hindernisse B. Schritt für Schritt zum guten Businessplan Deckblatt und Inhaltsverzeichnis – Die Zusammenfassung – Die Idee – Patente und Marken – Wettbewerbsvorteil – Produktion/Dienstleistung – Managementteam – Markt – Wettbewerb – Marketing – Vertrieb – Unternehmensform – Finanzplanung – Risikobewertung – Alternative Szenarien 148 C. Die Umsetzung Erste Schritte – Vorbereitung einer Kurzfassung – Erstellung der Präsentation – Erfolgreich präsentieren – Externe Geldquellen und Investoren – Checklisten 149 (ii) Der Businessplan Termine Übersicht Kursnr. 2021741 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ohne umfangreiche Planung ist Erfolg kaum mehr möglich. In diesem Seminar erhalten Sie einen umfangreichen Einblick in die Bestandteile des Businessplans. Sie erfahren, wie Sie die häufigsten Fehler vermeiden können und was gute von schlechten Businessplänen unterscheidet. Eine "Schritt-für-Schritt"-Anleitung wird Ihnen die Erstellung Ihres Businessplans deutlich erleichtern. Kursinhalte A. Ihr Schlüssel zum Erfolg Was ist ein Businessplan? – Was haben Sie davon? – Wann benötigen Sie einen Businessplan? – Arten von Businessplänen – Aufbau und Umfang – Entwicklungsphasen von Unternehmen – Der gute Businessplan – Häufige Planungsmängel und Hindernisse B. Schritt für Schritt zum guten Businessplan Deckblatt und Inhaltsverzeichnis – Die Zusammenfassung – Die Idee – Patente und Marken – Wettbewerbsvorteil – Produktion/Dienstleistung – Managementteam – Markt – Wettbewerb – Marketing – Vertrieb – Unternehmensform – Finanzplanung – Risikobewertung – Alternative Szenarien 150 C. Die Umsetzung Erste Schritte – Vorbereitung einer Kurzfassung – Erstellung der Präsentation – Erfolgreich präsentieren – Externe Geldquellen und Investoren – Checklisten 151 (iii) Einzelschulung für Existenzgründer Termine Übersicht Kursnr. 1010415 Sprache de Dauer 1.5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten sich selbstständig machen und benötigen umfangreiche Informationen? Bin ich als Unternehmer persönlich und fachlich geeignet? Wie wird eine tragfähige Geschäftsidee realisiert? Welche Fördermittel kann ein Existenzgründer beantragen? Was ist bei Steuern und Finanzen zu beachten? Wird ein Gewerbe oder eine freiberufliche Tätigkeit eröffnet? Diese und viele weitere wichtige Fragen beantworten wir in diesem Seminar und helfen Ihnen, die richtigen Schritte zu wählen. Kursinhalte A. Voraussetzung, persönliche Eignung Welche Risiken und Chancen sind mit meiner Selbständigkeit verbunden? Benötige ich familiäre oder freundschaftliche Unterstützung? Welche Voraussetzungen sind nötig? Welche Anforderungen muss ein Unternehmer erfüllen? B. Selbständigkeit Müssen Sie ein Gewerbe oder eine freiberufliche Tätigkeit anzeigen? Welche rechtlichen Voraussetzungen sind noch zu beachten? Welche Funktionen haben die einzelnen Kammern oder Berufsverbände? Welche Unternehmensform ist für mein Unternehmen die richtige? C. Businessplan Welche Funktion und Bedeutung hat ein Businessplan? Wie sollte ein Businessplan strukturiert sein? 152 D. Marktanalyse und Marketingstrategie Wozu ist eine Marktforschung notwendig? Benötige ich eine Bedarfs- und Zielgruppenanalyse? Welche Konkurrenz gibt es auf dem Markt? Sind bestimmte Standortfaktoren zu berücksichtigen? Sind Marketingstrategien nötig? Wie wichtig sind die Kommunikationspolitik und das Wettbewerbsrecht? E. Förderung und Finanzierung Wie wird der Finanzbedarf ermittelt? Wie wird ein Kapital-, Investitions- und Finanzierungsplan strukturiert. Was sind eigentlich Fremd- und Eigenkapital? Wird ein Liquiditätsplanung und Rentabilitätsanalyse benötigt? Welche öffentlichen Förderungen gibt es? F. Buchhaltung Was sind fixe und variable Kosten? Wie wird der Preis kalkuliert? Welche Aufbewahrungs- und Buchführungspflichten gibt es? Was ist eine Gewinn- und Verlustrechnung? Gibt es Besonderheiten bei Kleinunternehmer nach § 19 UStG? Welche Steuerarten gibt es? Wie wichtig ist Controlling für Ihr Unternehmen? G. Besonderheiten Welche Besonderheiten gibt es bei Minderhandwerken oder handwerksähnlichen Gewerbe? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein bei Gründung eines Vollhandwerks? 153 (iv) Einzelschulung für Existenzgründer Termine Übersicht Kursnr. 2021739 Sprache de Dauer 1.5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.150,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten sich selbstständig machen und benötigen umfangreiche Informationen? Bin ich als Unternehmer persönlich und fachlich geeignet? Wie wird eine tragfähige Geschäftsidee realisiert? Welche Fördermittel kann ein Existenzgründer beantragen? Was ist bei Steuern und Finanzen zu beachten? Wird ein Gewerbe oder eine freiberufliche Tätigkeit eröffnet? Diese und viele weitere wichtige Fragen beantworten wir in diesem Seminar und helfen Ihnen, die richtigen Schritte zu wählen. Kursinhalte A. Voraussetzung, persönliche Eignung Welche Risiken und Chancen sind mit meiner Selbständigkeit verbunden? Benötige ich familiäre oder freundschaftliche Unterstützung? Welche Voraussetzungen sind nötig? Welche Anforderungen muss ein Unternehmer erfüllen? B. Selbständigkeit Müssen Sie ein Gewerbe oder eine freiberufliche Tätigkeit anzeigen? Welche rechtlichen Voraussetzungen sind noch zu beachten? Welche Funktionen haben die einzelnen Kammern oder Berufsverbände? Welche Unternehmensform ist für mein Unternehmen die richtige? C. Businessplan Welche Funktion und Bedeutung hat ein Businessplan? Wie sollte ein Businessplan strukturiert sein? 154 D. Marktanalyse und Marketingstrategie Wozu ist eine Marktforschung notwendig? Benötige ich eine Bedarfs- und Zielgruppenanalyse? Welche Konkurrenz gibt es auf dem Markt? Sind bestimmte Standortfaktoren zu berücksichtigen? Sind Marketingstrategien nötig? Wie wichtig sind die Kommunikationspolitik und das Wettbewerbsrecht? E. Förderung und Finanzierung Wie wird der Finanzbedarf ermittelt? Wie wird ein Kapital-, Investitions- und Finanzierungsplan strukturiert. Was sind eigentlich Fremd- und Eigenkapital? Wird ein Liquiditätsplanung und Rentabilitätsanalyse benötigt? Welche öffentlichen Förderungen gibt es? F. Buchhaltung Was sind fixe und variable Kosten? Wie wird der Preis kalkuliert? Welche Aufbewahrungs- und Buchführungspflichten gibt es? Was ist eine Gewinn- und Verlustrechnung? Gibt es Besonderheiten bei Kleinunternehmer nach § 19 UStG? Welche Steuerarten gibt es? Wie wichtig ist Controlling für Ihr Unternehmen? G. Besonderheiten Welche Besonderheiten gibt es bei Minderhandwerken oder handwerksähnlichen Gewerbe? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein bei Gründung eines Vollhandwerks? 155 A. Finanzbuchhaltung (i) Bilanzen lesen und verstehen Termine Übersicht Kursnr. 1010503 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Geschäftsführer, Manager, Mitarbeiter Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR Aug Sep Nov Dez 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 07-07 Aug 18-18 Sep 11-11 Dez 16-16 Okt 27-27 Nov 14-14 25-25 06-06 18-18 Stuttgart 950,00 EUR Einsteiger 04-04 Sep Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gern Grundwissen in der Buchführung erwerben und Ihre Bilanz lesen und verstehen? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen grundlegende Kenntnisse der Buchhaltung und buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen betriebswirtschaftliche Auswertungen und Bilanzen schnell zu durchschauen. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden. Was bedeutet Bilanz? Wie ist eine Bilanz aufgebaut? B. Begriffe der Buchführung Was bedeuten die folgenden Begriffe im Einzelnen: Anlagenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung, Finanzbuchhaltung, Lohnbuchhaltung, Kostenrechnung Debitorenbuchhaltung, C. Gewinnermittlung Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? 156 D. Auswertungen Sie lernen die Kennzahlen der Kapitalstruktur und der Vermögensstruktur, Analyse der Ertragslage und die Rentabilitätsrechnung kennen. 157 (ii) Bilanzen lesen und verstehen Termine Übersicht Kursnr. 2021812 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Geschäftsführer, Manager, Mitarbeiter Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gern Grundwissen in der Buchführung erwerben und Ihre Bilanz lesen und verstehen? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen grundlegende Kenntnisse der Buchhaltung und buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen betriebswirtschaftliche Auswertungen und Bilanzen schnell zu durchschauen. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden. Was bedeutet Bilanz? Wie ist eine Bilanz aufgebaut? B. Begriffe der Buchführung Was bedeuten die folgenden Begriffe im Einzelnen: Anlagenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung, Finanzbuchhaltung, Lohnbuchhaltung, Kostenrechnung Debitorenbuchhaltung, C. Gewinnermittlung Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? 158 D. Auswertungen Sie lernen die Kennzahlen der Kapitalstruktur und der Vermögensstruktur, Analyse der Ertragslage und die Rentabilitätsrechnung kennen. 159 (iii) Buchhaltung für Einsteiger Termine Übersicht Kursnr. 1010399 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Zukünftige MA von FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov Stuttgart 950,00 EUR 03-03 Aug 14-14 Sep 26-26 Okt 07-07 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gerne Grundwissen in der Buchführung erlernen oder Ihre Zusammenarbeit mit Ihrem Steuerberater oder Finanzamt optimieren? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Grundwissen in der Buchhaltung sowie buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen eine betriebswirtschaftliche Auswertung, sowie Summen- und Saldenliste zu erstellen und die daraus entstehenden Zusammenhänge zu erkennen. Weiterhin vermitteln wir Ihnen wichtige Begriffe der Buchführung, die Eingangs- und Ausgangsrechnungen zu erfassen, die Gewinnermittlung und die unterschiedlichsten Steuerarten. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was bedeutet Bilanz? 160 B. Begriffe der Buchführung Was bedeuten die folgenden Begriffe im Einzelnen: Anlagenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung, Finanzbuchhaltung, Lohnbuchhaltung, Kostenrechnung? Debitorenbuchhaltung, C. Gewinnermittlung Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? D. Kontenplan Welche Kontenpläne gibt es eigentlich und welcher ist der richtige für Ihr Unternehmen? E. Buchungen Was beudeutet Soll und Haben? Wie wird gebucht? Was sind Bestandskonten? Was sind Erfolgskonten? Was ist ein GuV-Konto? Was sind Steuer- und Eigenkapitalkonten? 161 (iv) Buchhaltung für Einsteiger Termine Übersicht Kursnr. 2021724 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Zukünftige MA von FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gerne Grundwissen in der Buchführung erlernen oder Ihre Zusammenarbeit mit Ihrem Steuerberater oder Finanzamt optimieren? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Grundwissen in der Buchhaltung sowie buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen eine betriebswirtschaftliche Auswertung, sowie Summen- und Saldenliste zu erstellen und die daraus entstehenden Zusammenhänge zu erkennen. Weiterhin vermitteln wir Ihnen wichtige Begriffe der Buchführung, die Eingangs- und Ausgangsrechnungen zu erfassen, die Gewinnermittlung und die unterschiedlichsten Steuerarten. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was bedeutet Bilanz? B. Begriffe der Buchführung Was bedeuten die folgenden Begriffe im Einzelnen: Anlagenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung, Finanzbuchhaltung, Lohnbuchhaltung, Kostenrechnung? Debitorenbuchhaltung, 162 C. Gewinnermittlung Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? D. Kontenplan Welche Kontenpläne gibt es eigentlich und welcher ist der richtige für Ihr Unternehmen? E. Buchungen Was beudeutet Soll und Haben? Wie wird gebucht? Was sind Bestandskonten? Was sind Erfolgskonten? Was ist ein GuV-Konto? Was sind Steuer- und Eigenkapitalkonten? 163 (v) Einnahmen- und Überschussrechnung Termine Übersicht Kursnr. 1010533 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez 14-14 25-25 13-13 25-25 Aug Sep Nov Dez 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 21-21 Aug 02-02 Okt 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez Stuttgart 950,00 EUR 06-06 Nov 18-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unternehmen bzw. Selbständige, die einen Gewinn bis max. 50.000 EUR in einem Geschäftsjahr haben, dürfen ihren Gewinn einfach durch eine Einnahmen-Überschuss-Rechnung ermitteln. In diesem Seminar lernen Sie die EinnahmenÜberschussrechnung (§ 4 Abs. 3 EStG) als Art der Gewinnermittlung kennen. Des Weiteren erhalten Sie einen Einblick in steuerliche Besonderheiten und werden anhand von Beispielen zur Erstellung einer EÜR geführt. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was ist ein Wirtschaftsjahr? B. Kleinunternehmer nach § 19 UStG Was bedeutet Kleinunternehmer nach § 19 UStG? Wann muss ich Umsatzsteuer an das Finanzamt abführen und wann nicht? Was bedeutet Regelbesteuerung? 164 C. Gewinnermittlung nach § 4 Abs. 3 EStG Wie wird der Gewinn ermittelt? Was muss dabei beachtet werden? Was gehört zu den Betriebseinnahmen und was gehört zu den Betriebsausgaben? Was bedeutet Abschreibung? Was sind Privatentnahmen? Was bedeutet die 1% Regelung beim PKW? 165 (vi) Einnahmen- und Überschussrechnung Termine Übersicht Kursnr. 2021839 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Existenzgründer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 900,00 EUR 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unternehmen bzw. Selbständige, die einen Gewinn bis max. 50.000 EUR in einem Geschäftsjahr haben, dürfen ihren Gewinn einfach durch eine Einnahmen-Überschuss-Rechnung ermitteln. In diesem Seminar lernen Sie die EinnahmenÜberschussrechnung (§ 4 Abs. 3 EStG) als Art der Gewinnermittlung kennen. Des Weiteren erhalten Sie einen Einblick in steuerliche Besonderheiten und werden anhand von Beispielen zur Erstellung einer EÜR geführt. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was ist ein Wirtschaftsjahr? B. Kleinunternehmer nach § 19 UStG Was bedeutet Kleinunternehmer nach § 19 UStG? Wann muss ich Umsatzsteuer an das Finanzamt abführen und wann nicht? Was bedeutet Regelbesteuerung? C. Gewinnermittlung nach § 4 Abs. 3 EStG Wie wird der Gewinn ermittelt? Was muss dabei beachtet werden? Was gehört zu den Betriebseinnahmen und was gehört zu den Betriebsausgaben? Was bedeutet Abschreibung? Was sind Privatentnahmen? Was bedeutet die 1% Regelung beim PKW? 166 (vii) Grundlagen mit Lexware Termine Übersicht Kursnr. 1010398 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Kunden, die Grundwissen in der Buchhaltung und in der Anwendungssoftware Lexware financial office plus erwerben wollen. Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.050,00 EUR 01-02 Sep 13-14 Okt 24-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gerne Grundwissen in der Buchführung erlernen oder Ihre Zusammenarbeit mit Ihrem Steuerberater oder Finanzamt optimieren? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Grundwissen in der Buchhaltung sowie buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen eine betriebswirtschaftliche Auswertung, sowie Summen- und Saldenliste zu erstellen und die daraus entstehenden Zusammenhänge zu erkennen. Weiterhin lernen Sie, die wichtigen Begriffe der Buchführung, die Eingangs- und Ausgangsrechnungen zu erfassen, die Gewinnermittlung und die unterschiedlichsten Steuerarten kennen. Das Grundwissen vermitteln wir Ihnen anhand der Anwendungssoftware Lexware financial office plus. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was bedeutet Bilanz? 167 B. Gewinnermittlung und Steuerarten Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? Welche Steuerarten gibt es? C. Kontenplan Welche Kontenpläne gibt es eigentlich und welcher ist der richtige für Ihr Unternehmen? D. Buchungen Was bedeutet Soll und Haben? Wie wird gebucht? Was sind Bestandskonten? Was sind Erfolgskonten? Was ist ein GuV-Konto? Was sind Steuer- und Eigenkapitalkonten? Wie wird im Anwendungsprogram Lexware financial office plus gebucht. Gibt es Unterschiede zwischen Dialog- und Stapelbuchen? E. Bericht Wie wird eine BWA und Summen-Saldenliste erstellt? Was bedeuten die Auswertungen? F. Datensicherung Wie wird eine Datensicherung erstellt und was bedeutet eine Rücksicherung? 168 (viii) Grundlagen mit Lexware Termine Übersicht Kursnr. 2021723 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Kunden, die Grundwissen in der Buchhaltung und in der Anwendungssoftware Lexware financial office plus erwerben wollen. Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.000,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Sie möchten gerne Grundwissen in der Buchführung erlernen oder Ihre Zusammenarbeit mit Ihrem Steuerberater oder Finanzamt optimieren? In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Grundwissen in der Buchhaltung sowie buchhalterische Zusammenhänge. Sie lernen eine betriebswirtschaftliche Auswertung, sowie Summen- und Saldenliste zu erstellen und die daraus entstehenden Zusammenhänge zu erkennen. Weiterhin lernen Sie, die wichtigen Begriffe der Buchführung, die Eingangs- und Ausgangsrechnungen zu erfassen, die Gewinnermittlung und die unterschiedlichsten Steuerarten kennen. Das Grundwissen vermitteln wir Ihnen anhand der Anwendungssoftware Lexware financial office plus. Kursinhalte A. Grundlagen der Buchführung Wer hat die Buchhaltung erfunden? Was ist ein Beleg und wann kann er gebucht werden? Was bedeutet Inventar und Inventur? Wie lange müssen Unterlagen aufbewahrt werden? Was bedeutet Bilanz? 169 B. Gewinnermittlung und Steuerarten Welche Gewinnermittlungsarten gibt es und worin besteht der Unterschied? Kann die Gewinnermittlungsart selbst gewählt werden? Welche Steuerarten gibt es? C. Kontenplan Welche Kontenpläne gibt es eigentlich und welcher ist der richtige für Ihr Unternehmen? D. Buchungen Was bedeutet Soll und Haben? Wie wird gebucht? Was sind Bestandskonten? Was sind Erfolgskonten? Was ist ein GuV-Konto? Was sind Steuer- und Eigenkapitalkonten? Wie wird im Anwendungsprogram Lexware financial office plus gebucht. Gibt es Unterschiede zwischen Dialog- und Stapelbuchen? E. Bericht Wie wird eine BWA und Summen-Saldenliste erstellt? Was bedeuten die Auswertungen? F. Datensicherung Wie wird eine Datensicherung erstellt und was bedeutet eine Rücksicherung? 170 A. Lohn- und Gehaltsabrechnung (i) Lohn- und Gehaltsabrechnung für Einsteiger Termine Übersicht Kursnr. 1010406 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Einsteiger, die gerne Lohn- und Gehaltsabrechnung erlernen möchten. Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez 04-04 Sep 16-16 Okt 27-27 Nov 31-31 Jul 11-11 Sep 23-23 Okt 04-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 07-07 Aug 18-18 Sep 30-30 Okt 11-11 Dez 14-14 25-25 06-06 18-18 Aug Sep Nov Dez 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov Stuttgart 950,00 EUR 03-03 Aug 14-14 Sep 26-26 Okt 07-07 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 171 Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Sie möchten Grundwissen in der Lohn- und Gehaltsabrechnung erlernen? In diesem Seminar erlernen Sie das Grundwissen der Lohn- und Gehaltsabrechnung. Sie erlernen in kürzester Zeit die unterschiedlichsten Lohnarten und Bezüge. Des Weiteren zeigen wir Ihnen, wie Sie manuell und per EDV den Brutto- und Nettolohn berechnen können und was Sie zu beachten haben, wenn der Arbeitnehmer aus dem Arbeitsverhältnis ausscheidet oder dieses unterbrochen wird. Welche Abzüge gibt es dann vom Bruttolohn und wer zahlt welche Abzüge? Kursinhalte A. Grundlagen Welche Unterlagen benötige ich vom Arbeitnehmer für die Lohnunterlagen? Wie wird der Brutto- und Nettolohn berechnet? Wie sind Krankheit, Urlaub und Feiertage zu bewerten? B. Steuerliche Abzüge Welche Steuerklassen gibt es? Wie wird Lohn- und Gehalt besteuert? Gibt es Bezüge, die nicht der Steuer unterliegen? Was bedeutet Pauschalbesteuerung bei kurzfristig oder geringfügig Beschäftigten? Wann ist eine Lohnsteuererklärung fällig und an wen muss sie übermittelt werden? C. Sozialversicherung Wie werden Pflege-, Renten- und Krankenversicherung berechnet? Wie hoch ist der Arbeitgeber- und Arbeitnehmeranteil an diesen Kosten? Was sind Ausgleichs- und Umlageverfahren und wie werden sie berechnet? Wann muss der Arbeitgeber Beiträge an die Berufsgenossenschaft (gesetzliche Unfallversicherung) abführen? D. Sonstige Nettobe- und abzüge Wie wird Lohnpfändung, Vorschuss u. ä. berechnet? 172 (ii) Lohn- und Gehaltsabrechnung für Einsteiger Termine Übersicht Kursnr. 2021731 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Einsteiger, die gerne Lohn- und Gehaltsabrechnung erlernen möchten. Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Das nötige Knowhow wird anhand von anschaulichen Beispielen vermittelt. Praxisnahe Fallbeispiele, Einzelund Gruppenübungen trainieren den Transfer von der Theorie zur Praxis und fördern so die intensive Auseinandersetzung mit dem Seminarthema. Die individuelle Bearbeitung von Fragen und Alltagsbeispielen der Seminarteilnehmer runden das Seminar ab. Bei Bedarf können Audio- und Videoanalyse zur Verhaltensoptimierung eingesetzt werden. Darüber hinaus steht den Seminarteilnehmern/ innen eine online gestützte Seminarnachbearbeitung als Mittel der Berlin 900,00 EUR 21-21 Aug 02-02 Okt 13-13 Nov 25-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. 173 Transfersicherung zur Verfügung. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Sie möchten Grundwissen in der Lohn- und Gehaltsabrechnung erlernen? In diesem Seminar erlernen Sie das Grundwissen der Lohn- und Gehaltsabrechnung. Sie erlernen in kürzester Zeit die unterschiedlichsten Lohnarten und Bezüge. Des Weiteren zeigen wir Ihnen, wie Sie manuell und per EDV den Brutto- und Nettolohn berechnen können und was Sie zu beachten haben, wenn der Arbeitnehmer aus dem Arbeitsverhältnis ausscheidet oder dieses unterbrochen wird. Welche Abzüge gibt es dann vom Bruttolohn und wer zahlt welche Abzüge? Kursinhalte A. Grundlagen Welche Unterlagen benötige ich vom Arbeitnehmer für die Lohnunterlagen? Wie wird der Brutto- und Nettolohn berechnet? Wie sind Krankheit, Urlaub und Feiertage zu bewerten? B. Steuerliche Abzüge Welche Steuerklassen gibt es? Wie wird Lohn- und Gehalt besteuert? Gibt es Bezüge, die nicht der Steuer unterliegen? Was bedeutet Pauschalbesteuerung bei kurzfristig oder geringfügig Beschäftigten? Wann ist eine Lohnsteuererklärung fällig und an wen muss sie übermittelt werden? C. Sozialversicherung Wie werden Pflege-, Renten- und Krankenversicherung berechnet? Wie hoch ist der Arbeitgeber- und Arbeitnehmeranteil an diesen Kosten? Was sind Ausgleichs- und Umlageverfahren und wie werden sie berechnet? Wann muss der Arbeitgeber Beiträge an die Berufsgenossenschaft (gesetzliche Unfallversicherung) abführen? D. Sonstige Nettobe- und abzüge Wie wird Lohnpfändung, Vorschuss u. ä. berechnet? 174 6. Controlling A. Allgemeines Controlling (i) Excel VBA für das Controlling Termine Übersicht Kursnr. 1010511 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 12-13 Nov 17-18 Sep 10-11 Dez 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 20-21 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez 01-02 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Grundkenntnisse ReWe / FiBu und Controlling Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Stuttgart 1.050,00 EUR 29-30 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie die Programmierung mit Excel unter dem Aspekt des Controllings. Sie werden nach dem Seminar in der Lage sein, Excel Tabellen so anzupassen, dass dort Berechnungen und Möglichkeiten zur Verfügung stehen, die mit normalen Excel Funktionalitäten nicht zu erreichen sind. Auch werden Ihnen Möglichkeiten der Automatisierung von Datenimporten aus SAP und anderen ERP Systemen oder Datenbanken aufgezeigt. Kursinhalte A. Grundlagen der Datenverknüpfungen in Excel Verknüpfen von Daten in Excel - Analyse von Zusammenhängen - Eingaben innerhalb von Wertebereichen Datenimport von SAP-Reports - Daten aus Datenbanksystemen - MS Query - Pivot Tabellen - Diagramme B. Markroaufzeichnung und VBA Programmierung Das grundlegende Konzept von Makros - Grundlagen von VBA - Aufbau von Programmen mit VBA - Schleifen Fallunterscheidungen - Das Excel Objektmodell unter VBA 175 C. Arbeitsprozesse Automatisierung von komplexen Prozessen in Excel - Warnsignale setzen - Programmierung eigener Funktionen Ereignisse in den Tabellen 176 (ii) Excel VBA für das Controlling Termine Übersicht Kursnr. 2021820 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Grundkenntnisse ReWe / FiBu und Controlling Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.000,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie die Programmierung mit Excel unter dem Aspekt des Controllings. Sie werden nach dem Seminar in der Lage sein, Excel Tabellen so anzupassen, dass dort Berechnungen und Möglichkeiten zur Verfügung stehen, die mit normalen Excel Funktionalitäten nicht zu erreichen sind. Auch werden Ihnen Möglichkeiten der Automatisierung von Datenimporten aus SAP und anderen ERP Systemen oder Datenbanken aufgezeigt. Kursinhalte A. Grundlagen der Datenverknüpfungen in Excel Verknüpfen von Daten in Excel - Analyse von Zusammenhängen - Eingaben innerhalb von Wertebereichen Datenimport von SAP-Reports - Daten aus Datenbanksystemen - MS Query - Pivot Tabellen - Diagramme B. Markroaufzeichnung und VBA Programmierung Das grundlegende Konzept von Makros - Grundlagen von VBA - Aufbau von Programmen mit VBA - Schleifen Fallunterscheidungen - Das Excel Objektmodell unter VBA 177 C. Arbeitsprozesse Automatisierung von komplexen Prozessen in Excel - Warnsignale setzen - Programmierung eigener Funktionen Ereignisse in den Tabellen 178 (iii) Risiko- Finanzmathematik Termine Übersicht Kursnr. 1010508 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.550,00 EUR 1.650,00 EUR 1.650,00 EUR 20-21 Aug 29-30 Okt 24-25 Dez 03-04 Sep 05-06 Nov 10-11 Sep 12-13 Nov Frankfurt Hamburg München 1.650,00 EUR 1.650,00 EUR 1.600,00 EUR 17-18 Sep 19-20 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 03-04 Dez 27-28 Aug 17-18 Dez Stuttgart 1.600,00 EUR 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie finanzmathematische Grundlagen für die Ermittlung von Risiken. Es handelt sich dabei um Risiken bezüglich der Zinsänderungen bei Krediten oder anderen Anlageformen. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, grundsätzliche mathematische Vorüberlegungen vor Krediten oder Kapitalanlagen durchzuführen. Dabei sind diese Vorüberlegungen sehr wichtig für den finanziellen Spielraum der Firma über Jahre hinweg. Kursinhalte A. Einführung Erwerb einer Immobilie - Erwerb von Produktionsmitteln - Fuhrpark - Grundsätzliche Vorüberlegungen - Cash is King B. Zinsänderungsrisiken, Aktien, Immobilien, Anlagen Zinsänderungen - Credit Spread Risiken - Zinsderivate - Variable Zinsen - Forward Rates und Swaps - Optionen im Zinsbereich wie Caps und Swaptions - Optionssensitivitäten - Derivate - Hedgen 179 C. Value at risk Allgemeine Finanzmathematik - Value at Risk - Faktoren bei der Risikoeinschätzung - Varianz und Kovarianz - Delta Gamma - Simulationen aus der Vergangenheitsbeobachtung - Monte Carlo Simulation - Incremental Risk Charge Stress Tests D. Kredite Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnen - Hazard Rates - Migrationsmatrizen - Verlustverteilung - Mathematische Grundlagen der Kreditportfoliomodelle - Anforderungen nach Basel 180 (iv) Risiko- Finanzmathematik Termine Übersicht Kursnr. 2021817 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.550,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie finanzmathematische Grundlagen für die Ermittlung von Risiken. Es handelt sich dabei um Risiken bezüglich der Zinsänderungen bei Krediten oder anderen Anlageformen. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, grundsätzliche mathematische Vorüberlegungen vor Krediten oder Kapitalanlagen durchzuführen. Dabei sind diese Vorüberlegungen sehr wichtig für den finanziellen Spielraum der Firma über Jahre hinweg. Kursinhalte A. Einführung Erwerb einer Immobilie - Erwerb von Produktionsmitteln - Fuhrpark - Grundsätzliche Vorüberlegungen - Cash is King B. Zinsänderungsrisiken, Aktien, Immobilien, Anlagen Zinsänderungen - Credit Spread Risiken - Zinsderivate - Variable Zinsen - Forward Rates und Swaps - Optionen im Zinsbereich wie Caps und Swaptions - Optionssensitivitäten - Derivate - Hedgen 181 C. Value at risk Allgemeine Finanzmathematik - Value at Risk - Faktoren bei der Risikoeinschätzung - Varianz und Kovarianz - Delta Gamma - Simulationen aus der Vergangenheitsbeobachtung - Monte Carlo Simulation - Incremental Risk Charge Stress Tests D. Kredite Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnen - Hazard Rates - Migrationsmatrizen - Verlustverteilung - Mathematische Grundlagen der Kreditportfoliomodelle - Anforderungen nach Basel 182 A. Controlling für einzelne Disziplinen (i) Controlling bei Investitionen Termine Übersicht Kursnr. 1010505 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter/innen aus dem Vertrieb Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erfahren Sie, wie man Investitionsprojekte strukturiert, plant und verschiedene finanzmathematische Funktionen anwendet, um eine strukturierte Planung durchzuführen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie man im Projekt die Kosten, Termine und Ressourcen im Blick behält. Kursinhalte A. Schritte und Werkzeuge Analyse des wirtschaftlichen Vorteils - Planung und Steuerung - Plankalkulation - Investitionsplanung Investitionsprogramm - Budgetplanung B. Verfahren Investitionsprogramm - Investitionsanträge - Investitionsrechnungen - Kostenvergleichsrechnungen Gewinnvergleichsrechnungen - Rentabilitätsrechnung - Amortisationsdauerrechnung - Bewertung von Investitionen Kapitalwert - Annuitäten - Amortisationsrechnung - Interner Zinsfluss - Methoden 183 C. Investition und Kapital Marktzinsen - Investitionsalternativen - Kaufen - Leasen - andere Lösungen - Steuern - ROI (Return on Investment) Wertbeiträge - Kennzahlen erfassen - Cashflow: Discounted Cash Flow, Cash Value Added, Economic Value Added - Weitere Kennzahlen 184 (ii) Controlling bei Investitionen Termine Übersicht Kursnr. 2021814 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter/innen aus dem Vertrieb Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.350,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erfahren Sie, wie man Investitionsprojekte strukturiert, plant und verschiedene finanzmathematische Funktionen anwendet, um eine strukturierte Planung durchzuführen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie man im Projekt die Kosten, Termine und Ressourcen im Blick behält. Kursinhalte A. Schritte und Werkzeuge Analyse des wirtschaftlichen Vorteils - Planung und Steuerung - Plankalkulation - Investitionsplanung Investitionsprogramm - Budgetplanung B. Verfahren Investitionsprogramm - Investitionsanträge - Investitionsrechnungen - Kostenvergleichsrechnungen Gewinnvergleichsrechnungen - Rentabilitätsrechnung - Amortisationsdauerrechnung - Bewertung von Investitionen Kapitalwert - Annuitäten - Amortisationsrechnung - Interner Zinsfluss - Methoden 185 C. Investition und Kapital Marktzinsen - Investitionsalternativen - Kaufen - Leasen - andere Lösungen - Steuern - ROI (Return on Investment) Wertbeiträge - Kennzahlen erfassen - Cashflow: Discounted Cash Flow, Cash Value Added, Economic Value Added - Weitere Kennzahlen 186 (iii) Controlling des Marktpreises Termine Übersicht Kursnr. 1010510 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 27-28 Aug 13-14 24-25 19-20 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 01-02 Okt 24-25 Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar zum Thema Controlling des Marktpreises werden Ihnen die grundlegenden Kenntnisse zur Marktpreisermittlung vermittelt. Dabei werden auch Risiken der Marktpreisfindung genauer unter die Lupe genommen. Sie erlernen sowohl statistische als auch finanzmathematische Grundlagen für Value-at-Risk-Verfahren und für die generelle Marktpreisermittlung. Kursinhalte A. Bildung des Marktpreises Finanzmathematische Grundlagen der Marktpreisberechnung - Berechnung der Gemein- und Gesamtkosten Berechnung des Deckungsbeitrags - Break-Even-Analyse - Gewinnschwellenmenge B. Markpreisrisiken Analyse der Risikoarten - SoLvV Methode - Standardverfahren - Value at Risk Modelle - Risiko nach VaR Standardabweichung, Volatilität, Verteilung - Sensitivitäten - weitere Risikofaktoren - Kennziffern zu Risikoarten und Produkten - VCV Verfahren - Backtests 187 C. Kennzahlen und Reporting Ertragswerte - Substanzwerte - Rechtliche Aspekte - Datenqualität - Risikotragfähigkeit - Eskalationsverfahren 188 (iv) Controlling des Marktpreises Termine Übersicht Kursnr. 2021819 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.350,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar zum Thema Controlling des Marktpreises werden Ihnen die grundlegenden Kenntnisse zur Marktpreisermittlung vermittelt. Dabei werden auch Risiken der Marktpreisfindung genauer unter die Lupe genommen. Sie erlernen sowohl statistische als auch finanzmathematische Grundlagen für Value-at-Risk-Verfahren und für die generelle Marktpreisermittlung. Kursinhalte A. Bildung des Marktpreises Finanzmathematische Grundlagen der Marktpreisberechnung - Berechnung der Gemein- und Gesamtkosten Berechnung des Deckungsbeitrags - Break-Even-Analyse - Gewinnschwellenmenge B. Markpreisrisiken Analyse der Risikoarten - SoLvV Methode - Standardverfahren - Value at Risk Modelle - Risiko nach VaR Standardabweichung, Volatilität, Verteilung - Sensitivitäten - weitere Risikofaktoren - Kennziffern zu Risikoarten und Produkten - VCV Verfahren - Backtests 189 C. Kennzahlen und Reporting Ertragswerte - Substanzwerte - Rechtliche Aspekte - Datenqualität - Risikotragfähigkeit - Eskalationsverfahren 190 (v) Controlling für den Einkauf Termine Übersicht Kursnr. 1010504 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 03-04 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 08-09 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 06-07 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 20-21 Aug 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan Stuttgart 1.400,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der Einkauf von Material, Ressourcen oder Dienstleistungen ist für den Erfolg entscheidend, Fehlinvestitionen können heutzutage gravierende Folgen für das Ranking eines Unternehmens haben. Der Unternehmenswert ist durchaus auch von einem effizientem Einkauf mitbestimmt, denn der Einkauf ist das Bindeglied zwischen Organisation und Wertschöpfung. In diesem Seminar lernen Sie anhand von konkreten Beispielen das strategische Einkaufs-Controlling kennen. Kursinhalte A. Die Wertschöpfung Kernkompetenzen - Lean Management - Wettbewerbsfähigkeit - Flexibilität bei allen Entscheidungen Technologieauswahl B. Strategien im Einkauf Funktionen des Einkaufs - Wissen über Produkte und Dienstleistungen ansammeln - Zielsetzungen beim Einkauf SWOT Analyse - Einkaufs Performance Kennzahlen 191 C. Unternehmenswert Nachhaltiges Wachstum - Time to Market - Qualität und Preisfindung - Innoviationen - Margenverbesserung durch Einkauf - Herstellkosten reduzieren - Das Betriebsvermögen - Risiko-Management D. Kennzahlen Performance Measurement - Strukturkennzahlen - Andere Kennzahlen zu Qualität und Innovation - Wiederholkäufe Periodenkäufe - Vergleichsverfahren - Performance Pricing - Benchmarking - Angebotsvergleichsverfahren E. Erfolgsfaktoren Einkaufs-BSC - Einkaufsziele stecken - Einkaufskennzahlen - Budgetierung - Gemeinkostenplanung Zielvereinbarungssysteme für Mitarbeiter - IT Dienstleistungseinkauf - Make or Buy Entscheidung 192 (vi) Controlling für den Einkauf Termine Übersicht Kursnr. 2021813 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu, Controlling und Einkauf / Verkauf Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der Einkauf von Material, Ressourcen oder Dienstleistungen ist für den Erfolg entscheidend, Fehlinvestitionen können heutzutage gravierende Folgen für das Ranking eines Unternehmens haben. Der Unternehmenswert ist durchaus auch von einem effizientem Einkauf mitbestimmt, denn der Einkauf ist das Bindeglied zwischen Organisation und Wertschöpfung. In diesem Seminar lernen Sie anhand von konkreten Beispielen das strategische Einkaufs-Controlling kennen. Kursinhalte A. Die Wertschöpfung Kernkompetenzen - Lean Management - Wettbewerbsfähigkeit - Flexibilität bei allen Entscheidungen Technologieauswahl B. Strategien im Einkauf Funktionen des Einkaufs - Wissen über Produkte und Dienstleistungen ansammeln - Zielsetzungen beim Einkauf SWOT Analyse - Einkaufs Performance Kennzahlen 193 C. Unternehmenswert Nachhaltiges Wachstum - Time to Market - Qualität und Preisfindung - Innoviationen - Margenverbesserung durch Einkauf - Herstellkosten reduzieren - Das Betriebsvermögen - Risiko-Management D. Kennzahlen Performance Measurement - Strukturkennzahlen - Andere Kennzahlen zu Qualität und Innovation - Wiederholkäufe Periodenkäufe - Vergleichsverfahren - Performance Pricing - Benchmarking - Angebotsvergleichsverfahren E. Erfolgsfaktoren Einkaufs-BSC - Einkaufsziele stecken - Einkaufskennzahlen - Budgetierung - Gemeinkostenplanung Zielvereinbarungssysteme für Mitarbeiter - IT Dienstleistungseinkauf - Make or Buy Entscheidung 194 (vii) Controlling im Marketing und Vertrieb Termine Übersicht Kursnr. 1010506 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Abteilungsleiter/innen Vertrieb, Sales Manager, Key Account Manager Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez 13-14 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 30-31 Jul 01-02 Okt 19-20 Nov Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan 27-28 Aug 05-06 Nov 17-18 Sep 12-13 Nov Stuttgart 1.400,00 EUR 06-07 Aug 24-25 Sep 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie alles über die strategische Budgetplanung und das Controlling im Marketing. Nach dem Seminar können Sie Ihre Marketingausgaben überprüfen und mit professionellen Mitteln anaysieren, ob Ausgaben für das Marketing und dem Vertrieb effizient sind. Kursinhalte A. Einführung Erfolgsparameter - Ausgangspunkte im Unternehmen - Definition von Anforderungen des Marketings - Nutzenanalyse und Mehrwertanalyse - Prognosen B. Werkzeuge des Marketing-Controllings Balanced Scorecard - ABC Analyse - SWOT Analyse - Portfolio-Analyse - Einführung von Simulationen - Kennzahlen - Finanzkennzahlen - Vertriebsperformance - Break Even Point - Projekt und Prozesse - Budgetplanung Zielgruppenanalyse - Konkurrenzanalyse 195 C. Werbung und Kommunikation Marken - Preisbildung - Werbung bei Messen, Events und Sponsoring - Reporting - eBusiness - Onlinemarketing Telefonmarketing D. Vertrieb Key Account Management - Reporting - Einführung eines Provisionssystems - Rabattregelungen bei den Vertrieblern einführen - Deckungsbeitragsrechnung - Einteilung von Verkaufsbezirken - Kundendatenbanken - CRM Systeme 196 (viii) Controlling im Marketing und Vertrieb Termine Übersicht Kursnr. 2021815 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Abteilungsleiter/innen Vertrieb, Sales Manager, Key Account Manager Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.350,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie alles über die strategische Budgetplanung und das Controlling im Marketing. Nach dem Seminar können Sie Ihre Marketingausgaben überprüfen und mit professionellen Mitteln anaysieren, ob Ausgaben für das Marketing und dem Vertrieb effizient sind. Kursinhalte A. Einführung Erfolgsparameter - Ausgangspunkte im Unternehmen - Definition von Anforderungen des Marketings - Nutzenanalyse und Mehrwertanalyse - Prognosen B. Werkzeuge des Marketing-Controllings Balanced Scorecard - ABC Analyse - SWOT Analyse - Portfolio-Analyse - Einführung von Simulationen - Kennzahlen - Finanzkennzahlen - Vertriebsperformance - Break Even Point - Projekt und Prozesse - Budgetplanung Zielgruppenanalyse - Konkurrenzanalyse 197 C. Werbung und Kommunikation Marken - Preisbildung - Werbung bei Messen, Events und Sponsoring - Reporting - eBusiness - Onlinemarketing Telefonmarketing D. Vertrieb Key Account Management - Reporting - Einführung eines Provisionssystems - Rabattregelungen bei den Vertrieblern einführen - Deckungsbeitragsrechnung - Einteilung von Verkaufsbezirken - Kundendatenbanken - CRM Systeme 198 (ix) Controlling und Prozessverwaltung mit Excel Termine Übersicht Kursnr. 1010509 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Controlling, Marketing employees Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 10-11 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 24-25 Sep 26-27 Nov 03-04 Sep 22-23 Okt 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 30-31 Jul 08-09 Okt 03-04 Dez 13-14 Aug 29-30 Okt 17-18 Dez 20-21 Aug 19-20 Nov Stuttgart 1.300,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie mit Excel Prozesse, Berichte, Einnahmen und Ausgaben fest im Blick zu halten. Einfache und komplexe Datenauswertungen sind ebenso mit Excel möglich, wie auch die Berechnung von Kennzahlen für das Controlling. Kursinhalte A. Einführung in Prozesse Prozesse und Vorgänge - Optimierungen im Unternehmen - IT-Unterstützunsgmöglichkeiten B. Excel als Prozesstool Aufbau von Prozessen mit Excel - Übernahme von Daten - Anwendungssteuerung - Steuerelemente, Schaltflächen und Menüs in Excel - Prozesse in Excel anlegen und Daten erfassen - Referenztabellen anlegen - Verknüpfung mit Dokumenten - Prozessziele messen - Ziele und Zuständigkeiten - Aufbau Prozesscockpit - Prozessbewertung Wirtschaftlichkeitsanalyse - Kennzahlen - Dokumentmatrix und Zuständigkeitsmatrix 199 C. Excel als Reportingtool Bildung von Kennzahlen - Simulationen mit Excel - Trendanalyse - Weiterbildung Controlling - Lebenszyklusberechnung - Target-Costing-Modell - Darstellung von Diagrammen D. Datenimport und Reports mit Excel Import aus Datenbanksystemen - MS Query - Abfragen und Pivot Tabellen - ABC Analysen - Benchmarks DataWarehouse-Integration E. Planung und Controlling Integrierte Formelsammlung für das Controlling - Budgetierung - Einsatz des Solvers - Trendanalyse mit Excel Szenariomanager - Konsolidierung von Daten 200 (x) Controlling und Prozessverwaltung mit Excel Termine Übersicht Kursnr. 2021818 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Berlin 1.250,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Controlling, Marketing employees Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie mit Excel Prozesse, Berichte, Einnahmen und Ausgaben fest im Blick zu halten. Einfache und komplexe Datenauswertungen sind ebenso mit Excel möglich, wie auch die Berechnung von Kennzahlen für das Controlling. Kursinhalte A. Einführung in Prozesse Prozesse und Vorgänge - Optimierungen im Unternehmen - IT-Unterstützunsgmöglichkeiten B. Excel als Prozesstool Aufbau von Prozessen mit Excel - Übernahme von Daten - Anwendungssteuerung - Steuerelemente, Schaltflächen und Menüs in Excel - Prozesse in Excel anlegen und Daten erfassen - Referenztabellen anlegen - Verknüpfung mit Dokumenten - Prozessziele messen - Ziele und Zuständigkeiten - Aufbau Prozesscockpit - Prozessbewertung Wirtschaftlichkeitsanalyse - Kennzahlen - Dokumentmatrix und Zuständigkeitsmatrix C. Excel als Reportingtool Bildung von Kennzahlen - Simulationen mit Excel - Trendanalyse - Weiterbildung Controlling - Lebenszyklusberechnung - Target-Costing-Modell - Darstellung von Diagrammen 201 D. Datenimport und Reports mit Excel Import aus Datenbanksystemen - MS Query - Abfragen und Pivot Tabellen - ABC Analysen - Benchmarks DataWarehouse-Integration E. Planung und Controlling Integrierte Formelsammlung für das Controlling - Budgetierung - Einsatz des Solvers - Trendanalyse mit Excel Szenariomanager - Konsolidierung von Daten 202 (xi) Controlling von IT Kosten Termine Übersicht Kursnr. 1010512 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 01-02 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 22-23 Okt 10-11 Sep 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 03-04 Sep 26-27 Nov 10-11 Dez 13-14 Aug 08-09 Okt Stuttgart 1.400,00 EUR 17-18 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Vor einer IT-Entscheidung sind weitreichende Überlegungen anzustellen. Wie lange ist ein Produkt, ein Server oder eine Software im Einsatz? Bei längeren Projekten können sich Einsparungen im Vorfeld bei der Planung, Dokumentation und Qualitätssicherung finanziell als Bumerang erweisen. Die Akzeptanz der User kann zudem ein Problem darstellen. In diesem Seminar erlernen Sie IT-Kosten zu steuern und zu überwachen. Anhand von Kennzahlen und Methoden sowie finanzmathematischen Modellen werden Sie in die Lage versetzt, grundlegende Überlegungen anzustellen. Praxisnahe Beispiele werden den Lernprozess dabei unterstützen und Ihnen Anregungen geben. Nach dem Seminar werden Sie neben finanzmathematischen Methoden auch die zuvor genannten Punkte mit zu berücksichtigen lernen. Kursinhalte A. IT-Controlling Allgemein Methoden des Controllings für IT-Projekte - Kennzahlen des IT-Controllings - Portfolio-Controlling - InfrastukturControlling - Projekt-Controlling 203 B. IT-Produkt-Controlling Lebenszyklus von Produkten im IT Bereich - IT-Prozesse und IT-Ergebnisse in der Betriebswirtschaft - Sicherung und Kostentransparanz - Abschreibung von eingesetzten Produkten - Entscheidung: Fertiges Produkt oder individuelle Lösung - Kostenstrukturen - Kostenstellen bei Host Client und Serverbetrieb C. IT-Infrastruktur-Controlling IT Leistungsgeber - IT Leistungsnehmer - Inanspruchname von IT-Leistungen - Planung und Verrechnung von IT Kosten- und Leistungseinplanung - Kosten für die Aufrechterhaltung von Infrastruktur - Leistungsverrechnung D. IT-Project-Controlling Projektportfolio - Projekte effizient steuern - Projektstrukturen - Erfassung IT-Technik und Personalkosten Kostenrechnungen für Projekte - Berichtswesen 204 (xii) Controlling von IT Kosten Termine Übersicht Kursnr. 2021821 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 13-14 Aug 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Vor einer IT-Entscheidung sind weitreichende Überlegungen anzustellen. Wie lange ist ein Produkt, ein Server oder eine Software im Einsatz? Bei längeren Projekten können sich Einsparungen im Vorfeld bei der Planung, Dokumentation und Qualitätssicherung finanziell als Bumerang erweisen. Die Akzeptanz der User kann zudem ein Problem darstellen. In diesem Seminar erlernen Sie IT-Kosten zu steuern und zu überwachen. Anhand von Kennzahlen und Methoden sowie finanzmathematischen Modellen werden Sie in die Lage versetzt, grundlegende Überlegungen anzustellen. Praxisnahe Beispiele werden den Lernprozess dabei unterstützen und Ihnen Anregungen geben. Nach dem Seminar werden Sie neben finanzmathematischen Methoden auch die zuvor genannten Punkte mit zu berücksichtigen lernen. Kursinhalte A. IT-Controlling Allgemein Methoden des Controllings für IT-Projekte - Kennzahlen des IT-Controllings - Portfolio-Controlling - InfrastukturControlling - Projekt-Controlling B. IT-Produkt-Controlling Lebenszyklus von Produkten im IT Bereich - IT-Prozesse und IT-Ergebnisse in der Betriebswirtschaft - Sicherung und Kostentransparanz - Abschreibung von eingesetzten Produkten - Entscheidung: Fertiges Produkt oder individuelle Lösung - Kostenstrukturen - Kostenstellen bei Host Client und Serverbetrieb 205 C. IT-Infrastruktur-Controlling IT Leistungsgeber - IT Leistungsnehmer - Inanspruchname von IT-Leistungen - Planung und Verrechnung von IT Kosten- und Leistungseinplanung - Kosten für die Aufrechterhaltung von Infrastruktur - Leistungsverrechnung D. IT-Project-Controlling Projektportfolio - Projekte effizient steuern - Projektstrukturen - Erfassung IT-Technik und Personalkosten Kostenrechnungen für Projekte - Berichtswesen 206 (xiii) IAS/IFRS Termine Übersicht Kursnr. 1010513 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Controlling, Marketing employees Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse im Bereich Controlling oder Buchhaltung Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 28-29 Jul 08-09 Sep 20-21 Okt 01-02 Dez 04-05 Aug 15-16 Sep 27-28 Okt 08-09 Dez 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 15-16 Okt 26-27 Nov 10-11 Sep 22-23 Okt 06-07 24-25 05-06 24-25 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.300,00 EUR 03-04 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie die Umstellung der Rechnungslegung auf den internationalen Standard IAS/IFRS. Das übergeordnete Ziel ist die direkte Vermittlung von Informationen über den direkten Wert des Unternehmens. Somit bewegen sich die beiden Disziplinen Buchhaltung und Controlling immer mehr aufeinander zu. Kursinhalte A. Einführung Das HGB in Deutschland - IFRS in der Handelsbilanz - Freiwillige Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz - Überblick über das IFRS - IFRS und IFRIC Anwendung - Das B. Vorschriften Berichte - Bestandteile eines Abschlusses - Gesamtergebnisrechnung - Gewinn und Verlustrechnung GuV nach verschiedenen Verfahren - Bilanzgliederung - Eigenkapitalspiegel - Geschäftsbereiche 207 C. Anlagen Sachanlagen - Bewertungsvorschriften - Anschaffungs- und Herstellungskosten - Abschreibungsverfahren und Nutzungsdauer - Impairmenttest - Immobilien - Wertpapiere D. Vorräte und Rückstellungen Bewertungsregeln - Kosten - Fertigungsaufträge - Ausweisvorschriften - Leasing - Offenlegungspflicht - Schulden Rückstellungen - Eventualverpflichtungen - Bewertungen - Latente Steuern 208 (xiv) IAS/IFRS Termine Übersicht Kursnr. 2021822 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Controlling, Marketing employees Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse im Bereich Controlling oder Buchhaltung Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.250,00 EUR 28-29 Jul 08-09 Sep 20-21 Okt 01-02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie die Umstellung der Rechnungslegung auf den internationalen Standard IAS/IFRS. Das übergeordnete Ziel ist die direkte Vermittlung von Informationen über den direkten Wert des Unternehmens. Somit bewegen sich die beiden Disziplinen Buchhaltung und Controlling immer mehr aufeinander zu. Kursinhalte A. Einführung Das HGB in Deutschland - IFRS in der Handelsbilanz - Freiwillige Bilanzrechtsmodernisierungsgesetz - Überblick über das IFRS - IFRS und IFRIC Anwendung - Das B. Vorschriften Berichte - Bestandteile eines Abschlusses - Gesamtergebnisrechnung - Gewinn und Verlustrechnung GuV nach verschiedenen Verfahren - Bilanzgliederung - Eigenkapitalspiegel - Geschäftsbereiche 209 C. Anlagen Sachanlagen - Bewertungsvorschriften - Anschaffungs- und Herstellungskosten - Abschreibungsverfahren und Nutzungsdauer - Impairmenttest - Immobilien - Wertpapiere D. Vorräte und Rückstellungen Bewertungsregeln - Kosten - Fertigungsaufträge - Ausweisvorschriften - Leasing - Offenlegungspflicht - Schulden Rückstellungen - Eventualverpflichtungen - Bewertungen - Latente Steuern 210 (xv) Logistik- und Lagercontrolling Termine Übersicht Kursnr. 1010514 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Grundkenntnisse ReWe / FiBu und Controlling Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 28-29 Jul 08-09 Sep 20-21 Okt 01-02 Dez 04-05 Aug 15-16 Sep 27-28 Okt 08-09 Dez 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 25-26 Aug 06-07 Okt 17-18 Nov 29-30 Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 11-12 22-23 03-04 15-16 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.300,00 EUR 13-14 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie grundlegende Methoden und Theorien zu den Themen Logistik- und LagerControlling. Generell stehen in Unternehmen Kostensenkungen im Vordergrund, aber bei gleichbleibendem Service und gleichbleibender Qualität. Die Thematiken erstrecken sich daher naturgemäß auf Prozessverbesserung und Rentalibitätssteigerung. Kursinhalte A. Einführung Controlling in der Lagerhaltung und in der Logistik - Kennzahlen - Balanced Scorecards - Steuerung und Kommunikation - Reporting und OLAP - Cash und Working B. Organisation und Controlling von Lager und Logistik Lagerdauer und Kapitalbildung - Lagerkostenmanagement - Rolle des Einkaufs - Total Quality Management - Just in Time Production und Produktion - Kennzahlen - Reduzieren von Beständen - Optimierung der Wertschöpfungskette - Personalcontrolling - Pooling und Lieferzeiten 211 C. Planungsmethoden für die Praxis Bestände - Bedarf - Beschaffungsmanagement - Planungsinstrumente - Routenmanagement Transportkostencontrolling - Balanced Scorecard B Organisation und Controlling der Lager und der Logistik Lagerdauer und Kapitalbildung - Lagerkostenmanagement - Rolle des Einkaufs - Total Quality Management D. IT-Unterstützung Software für Lager und Logistik - Ontologien für Abhängigkeiten - Auswahl von Systemen und Unterstützung 212 (xvi) Logistik- und Lagercontrolling Termine Übersicht Kursnr. 2021823 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Grundkenntnisse ReWe / FiBu und Controlling Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.250,00 EUR 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie grundlegende Methoden und Theorien zu den Themen Logistik- und LagerControlling. Generell stehen in Unternehmen Kostensenkungen im Vordergrund, aber bei gleichbleibendem Service und gleichbleibender Qualität. Die Thematiken erstrecken sich daher naturgemäß auf Prozessverbesserung und Rentalibitätssteigerung. Kursinhalte A. Einführung Controlling in der Lagerhaltung und in der Logistik - Kennzahlen - Balanced Scorecards - Steuerung und Kommunikation - Reporting und OLAP - Cash und Working B. Organisation und Controlling von Lager und Logistik Lagerdauer und Kapitalbildung - Lagerkostenmanagement - Rolle des Einkaufs - Total Quality Management - Just in Time Production und Produktion - Kennzahlen - Reduzieren von Beständen - Optimierung der Wertschöpfungskette - Personalcontrolling - Pooling und Lieferzeiten 213 C. Planungsmethoden für die Praxis Bestände - Bedarf - Beschaffungsmanagement - Planungsinstrumente - Routenmanagement Transportkostencontrolling - Balanced Scorecard B Organisation und Controlling der Lager und der Logistik Lagerdauer und Kapitalbildung - Lagerkostenmanagement - Rolle des Einkaufs - Total Quality Management D. IT-Unterstützung Software für Lager und Logistik - Ontologien für Abhängigkeiten - Auswahl von Systemen und Unterstützung 214 (xvii) Personalcontrolling Termine Übersicht Kursnr. 1010498 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu und Controlling, Teamleitung und Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt Stuttgart 1.400,00 EUR 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie die grundlegenden Instrumente des Pesonalcontrollings kennen. Es wird zudem aufgezeigt, wie man grundsätzlich ein Controlling für Personalentscheidungen aufbaut und welche Kriterien eine Rolle spielen. Daneben erhalten Sie wertvolle Hinweise und Hilfen für konkrete Fragestellungen. So mancher ungewöhnlicher Denkansatz hilft Ihnen, Ihre bisherigen Entscheidungen zu überdenken und wettbewerbsfähiger zu werden. Kursinhalte A. Überblick über Personalcontrolling Warum die Einführung von Personalcontrolling wichtig ist - Datensammlung - Verschiedene Systeme und Ansätze Voraussetzungen B. Daten und Instrumente Mitarbeiterdaten - Organisationsdaten - Plan ist Vergleich - Auswertungen - Interpretationsansätze aus Buchhaltungsdaten - Informationsbedarf - externe Quellen fürs Personalcontrolling - Management Cockpit Personalplanungsbestand 215 C. Wirtschaftliche Schwankungen und Personal Der Großauftrag kommt, was nun - Personalplanungsprozesse - Bedeutung der Personalplanung in der Praxis Personalbedarf in schwierigen Zeiten - Erfolgreiches Krisenmanagement - Lösungsstrategien der AZ-Rad D. Personalkosten und Risiken Fehlzeiten - Interpretation von Daten - Mitarbeiterumfragen - Personalkostenplanung - Nachfolgeprobleme - Umgang mit Qualifikationsdaten E. Umstrukturierung und Personalarbeit Schlanke Prozesse - Phasen bei Optimierungsprozessen - Prozessoptimierung - Datenschutzbestimmungen Verhandlungen 216 (xviii) Personalcontrolling Termine Übersicht Kursnr. 2021807 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu und Controlling, Teamleitung und Führungskräfte Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie die grundlegenden Instrumente des Pesonalcontrollings kennen. Es wird zudem aufgezeigt, wie man grundsätzlich ein Controlling für Personalentscheidungen aufbaut und welche Kriterien eine Rolle spielen. Daneben erhalten Sie wertvolle Hinweise und Hilfen für konkrete Fragestellungen. So mancher ungewöhnlicher Denkansatz hilft Ihnen, Ihre bisherigen Entscheidungen zu überdenken und wettbewerbsfähiger zu werden. Kursinhalte A. Überblick über Personalcontrolling Warum die Einführung von Personalcontrolling wichtig ist - Datensammlung - Verschiedene Systeme und Ansätze Voraussetzungen B. Daten und Instrumente Mitarbeiterdaten - Organisationsdaten - Plan ist Vergleich - Auswertungen - Interpretationsansätze aus Buchhaltungsdaten - Informationsbedarf - externe Quellen fürs Personalcontrolling - Management Cockpit Personalplanungsbestand 217 C. Wirtschaftliche Schwankungen und Personal Der Großauftrag kommt, was nun - Personalplanungsprozesse - Bedeutung der Personalplanung in der Praxis Personalbedarf in schwierigen Zeiten - Erfolgreiches Krisenmanagement - Lösungsstrategien der AZ-Rad D. Personalkosten und Risiken Fehlzeiten - Interpretation von Daten - Mitarbeiterumfragen - Personalkostenplanung - Nachfolgeprobleme - Umgang mit Qualifikationsdaten E. Umstrukturierung und Personalarbeit Schlanke Prozesse - Phasen bei Optimierungsprozessen - Prozessoptimierung - Datenschutzbestimmungen Verhandlungen 218 (xix) Projektcontrolling Termine Übersicht Kursnr. 1010501 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu und Controlling, Teamleitung und Führungskräfte Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 11-12 22-23 03-04 15-16 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie, ein erfolgreiches Leistungs- und Kostenmanagement in Ihren Projekten einzuführen. Wichtig dabei ist ein grundlegendes Verständnis von den Projektplanungsmöglichkeiten mit Gantt - wie planen Sie auch finanziell Ihre Ressourcen, seien Beschäftigte, Materialien oder Festpreise? Erkennen Sie rechtzeitig Fehlentwicklungen und steuern Sie effektiv als Projektcontroller dagegen. Kursinhalte A. Einführung in die Projektplanung Das Gantt-Modell - Das Netzdiagramm - Projektzielsetzungen - Berechnungen der Termine als Grundlage Projektphasen und Projektablauf - Projektorganisation - Planung der Arbeitspakete - Projektkultur B. Projekte in der Planung Planung von Arbeitspaketen - Reporting und Steuerung - Der kritische Pfad - Risikomanagement 219 C. Controlling im Projekt Kostenstruktur und Kennzahlen - Controllingfunktionen - Kostenstellen - Kostenträger - Planungsverhalten: Statisch, Dynamisch - Kostenstrukturen eines Projektes - Variable und fixe Kosten - Direkte und indirekte Kosten (Gemeinkosten) - Kennzahlen und Indikatoren D. Leistungsmessung und Gegensteuerung Kennzahlen und Indikatoren - Arten von Kennzahlen - Leistungsbezogene Kennzahlen - Rechtzeitiges Gegensteuern bei Projektproblemen 220 (xx) Projektcontrolling Termine Übersicht Kursnr. 2021810 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus ReWe / FiBu und Controlling, Teamleitung und Führungskräfte Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie, ein erfolgreiches Leistungs- und Kostenmanagement in Ihren Projekten einzuführen. Wichtig dabei ist ein grundlegendes Verständnis von den Projektplanungsmöglichkeiten mit Gantt - wie planen Sie auch finanziell Ihre Ressourcen, seien Beschäftigte, Materialien oder Festpreise? Erkennen Sie rechtzeitig Fehlentwicklungen und steuern Sie effektiv als Projektcontroller dagegen. Kursinhalte A. Einführung in die Projektplanung Das Gantt-Modell - Das Netzdiagramm - Projektzielsetzungen - Berechnungen der Termine als Grundlage Projektphasen und Projektablauf - Projektorganisation - Planung der Arbeitspakete - Projektkultur B. Projekte in der Planung Planung von Arbeitspaketen - Reporting und Steuerung - Der kritische Pfad - Risikomanagement 221 C. Controlling im Projekt Kostenstruktur und Kennzahlen - Controllingfunktionen - Kostenstellen - Kostenträger - Planungsverhalten: Statisch, Dynamisch - Kostenstrukturen eines Projektes - Variable und fixe Kosten - Direkte und indirekte Kosten (Gemeinkosten) - Kennzahlen und Indikatoren D. Leistungsmessung und Gegensteuerung Kennzahlen und Indikatoren - Arten von Kennzahlen - Leistungsbezogene Kennzahlen - Rechtzeitiges Gegensteuern bei Projektproblemen 222 A. Grundlagen und Einführungen (i) Bilanzen und Unternehmensbewertung Termine Übersicht Kursnr. 1010507 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Abteilungsleiter/innen Vertrieb, Sales Manager, Key Account Manager Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR Aug Sep Nov Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 20-21 Aug 22-23 Okt 03-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Stuttgart 1.400,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie einerseits Bilanzen zu lesen und zu bewerten, aber darüber hinaus auch den Barwert oder das Kapital zu berechnen und weitere Unternehmenswerte zu ermitteln. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die finanzielle Situation eines Unternehmens anhand von Standardverfahren und Methoden zu bewerten. Darüberhinaus können Sie auch anhand des Zahlenmaterials die Verschuldung einschätzen. Kursinhalte A. Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnung Jahresabschluss - Aufbau von Bilanz und GuV - Vergleiche Deutschland, Europa, USA - Bilanzierung nach IFRS Immaterialle Vermögenswerte - Vermögenswerte - Anschaffungskosten - Herstellungskosten - Vorräte - Verkauf von Gütern - Steuern - Rechnungsabgrenzung B. Cash Flow Cash Flow Ermittlung - Operativ, Invest, Finanz - Kapitalflussrechnung - Vermögens- und Finanzlage 223 C. GuV-Kennzahlen Erfolgsquellen - Aufwandsstruktur - Personalquote - Rentabilität - Return of Investment - Gesamtbeurteilung D. Bewertungen von Unternehmen Unternehmenszusammenschlüsse - Finanzmathematische Methoden - Bewertung von Forderungen, Patenten, etc. - Unterscheidung Gewinn und Cash Flow - Wertzusammenhänge begutachten - Prognoserechnungen Zweiphasenmodel - Gordon Growth Modell - Economic Value Added- und Market Value Added-Verfahren Ertragswerttypisierung nach IDW S1 E. Risiko Risikozuschlagsmethonden im Unternehmen - Sicherheitshandling im Unternehmen - Anlagestrategie des Unternehmens - Eigenfinanzierung versus Fremdfinanzierung - Gesamtkatitalrendite - Eigenkapitalrisiko - Steuern Leverage Effekte - Shareholder Value / Equity Value - Equity Approach - Adusted Present Value Approach - Weighted Average Cost of Capital Aproach - Total Cash Flow Approach 224 (ii) Bilanzen und Unternehmensbewertung Termine Übersicht Kursnr. 2021816 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Abteilungsleiter/innen Vertrieb, Sales Manager, Key Account Manager Vorkenntnisse Keine oder geringe juristische Kenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.350,00 EUR 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie einerseits Bilanzen zu lesen und zu bewerten, aber darüber hinaus auch den Barwert oder das Kapital zu berechnen und weitere Unternehmenswerte zu ermitteln. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die finanzielle Situation eines Unternehmens anhand von Standardverfahren und Methoden zu bewerten. Darüberhinaus können Sie auch anhand des Zahlenmaterials die Verschuldung einschätzen. Kursinhalte A. Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnung Jahresabschluss - Aufbau von Bilanz und GuV - Vergleiche Deutschland, Europa, USA - Bilanzierung nach IFRS Immaterialle Vermögenswerte - Vermögenswerte - Anschaffungskosten - Herstellungskosten - Vorräte - Verkauf von Gütern - Steuern - Rechnungsabgrenzung B. Cash Flow Cash Flow Ermittlung - Operativ, Invest, Finanz - Kapitalflussrechnung - Vermögens- und Finanzlage 225 C. GuV-Kennzahlen Erfolgsquellen - Aufwandsstruktur - Personalquote - Rentabilität - Return of Investment - Gesamtbeurteilung D. Bewertungen von Unternehmen Unternehmenszusammenschlüsse - Finanzmathematische Methoden - Bewertung von Forderungen, Patenten, etc. - Unterscheidung Gewinn und Cash Flow - Wertzusammenhänge begutachten - Prognoserechnungen Zweiphasenmodel - Gordon Growth Modell - Economic Value Added- und Market Value Added-Verfahren Ertragswerttypisierung nach IDW S1 E. Risiko Risikozuschlagsmethonden im Unternehmen - Sicherheitshandling im Unternehmen - Anlagestrategie des Unternehmens - Eigenfinanzierung versus Fremdfinanzierung - Gesamtkatitalrendite - Eigenkapitalrisiko - Steuern Leverage Effekte - Shareholder Value / Equity Value - Equity Approach - Adusted Present Value Approach - Weighted Average Cost of Capital Aproach - Total Cash Flow Approach 226 (iii) Controlling Termine Übersicht Kursnr. 1010499 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erfahren Sie alles über die wichtigsten Instrumente im Controlling. Sie erhalten effiziente Unterstützung bei der Steuerung Ihres Unternehmens und erlernen, wie Sie durch Kostenrechnung Unwirtschaftlichkeiten aufdecken können. Die Grundlage für ein effizientes Controlling ist zum Beispiel auch das Berichtswesen. Diese und viele weitere wichtigen Grundpfeiler des Controllings werden Ihnen in diesem Seminar nahegebracht. Kursinhalte A. Unternehmensführung und -steuerung Shareholder Value Prinzip - Stakeholder Prinzip - Controlleraufgaben - Rationalität - Ethische Gesichtspunkte B. Unternehmensplanung und -führung Führungsprozess - Interaktion - Willensdurchsetzung als Führungsaufgabe - Koordinationsmechanismen als Führungsmuster - Zielgrößen - Motivationswirkung von Zielen - Informationen - Kommunikation - Werkzeuge C. Kosten-, Erlös- und Leistungsrechnungen Kostenrechnung - Plankostenrechnungen - Deckungsbeitragsrechnungen - Prozesskostenrechnung - Erlösrechnung - Leistungsrechnung - Effektive Aufgabenerfüllung 227 D. Kennzahlen Finanzielle Kennzahlen - Wertorientierte Kennzahlen - Discounted Cashflow Methode - Economic Value Added - Return on Investment - Cash Value Added - Earnings Less riskfree Interest Charge - Kennzahlssysteme Werttreiberhierarchien - Balanced Scorecard - Gestaltung eines Kennzahlensystems - Verrechnungen - Steuerliche Verrechnung - Berichtswesen E. Planung und Kontrolle Struktur und Grundmerkmale der Unternehmensplanung - Planungsebene - Typische Planungsfehler - Kognitive Verzerrungen - Isolierte Entscheidungen - Reflexion und Intuition - Widersprüche bewusst herbeiführen - Einführung von Frühwarnsystemen - Value Chain F. Strategien und Kontrolle Master Budget - Better Budgeting und Beyond Budgeting - Deckungsbeitragsrechnung - Nutzwertanalyse - Simulationen - Zero Base Budgeting - Abweichungsanalyse und Stichprobenanalyse - Mittelfristplanung - Investitionsrechnung - Kriterien für Invetitionsentscheidungen - Nutzungsdauern - Target Costing Kostenschätzmodelle - Benchmarking - Stärke-/Schwächeanalyse - Wertschöpfungskette im Blick - Frühwarnsysteme 228 (iv) Controlling Termine Übersicht Kursnr. 2021808 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Mitarbeiter, Manager, Geschäftsführer Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erfahren Sie alles über die wichtigsten Instrumente im Controlling. Sie erhalten effiziente Unterstützung bei der Steuerung Ihres Unternehmens und erlernen, wie Sie durch Kostenrechnung Unwirtschaftlichkeiten aufdecken können. Die Grundlage für ein effizientes Controlling ist zum Beispiel auch das Berichtswesen. Diese und viele weitere wichtigen Grundpfeiler des Controllings werden Ihnen in diesem Seminar nahegebracht. Kursinhalte A. Unternehmensführung und -steuerung Shareholder Value Prinzip - Stakeholder Prinzip - Controlleraufgaben - Rationalität - Ethische Gesichtspunkte B. Unternehmensplanung und -führung Führungsprozess - Interaktion - Willensdurchsetzung als Führungsaufgabe - Koordinationsmechanismen als Führungsmuster - Zielgrößen - Motivationswirkung von Zielen - Informationen - Kommunikation - Werkzeuge C. Kosten-, Erlös- und Leistungsrechnungen Kostenrechnung - Plankostenrechnungen - Deckungsbeitragsrechnungen - Prozesskostenrechnung - Erlösrechnung - Leistungsrechnung - Effektive Aufgabenerfüllung 229 D. Kennzahlen Finanzielle Kennzahlen - Wertorientierte Kennzahlen - Discounted Cashflow Methode - Economic Value Added - Return on Investment - Cash Value Added - Earnings Less riskfree Interest Charge - Kennzahlssysteme Werttreiberhierarchien - Balanced Scorecard - Gestaltung eines Kennzahlensystems - Verrechnungen - Steuerliche Verrechnung - Berichtswesen E. Planung und Kontrolle Struktur und Grundmerkmale der Unternehmensplanung - Planungsebene - Typische Planungsfehler - Kognitive Verzerrungen - Isolierte Entscheidungen - Reflexion und Intuition - Widersprüche bewusst herbeiführen - Einführung von Frühwarnsystemen - Value Chain F. Strategien und Kontrolle Master Budget - Better Budgeting und Beyond Budgeting - Deckungsbeitragsrechnung - Nutzwertanalyse - Simulationen - Zero Base Budgeting - Abweichungsanalyse und Stichprobenanalyse - Mittelfristplanung - Investitionsrechnung - Kriterien für Invetitionsentscheidungen - Nutzungsdauern - Target Costing Kostenschätzmodelle - Benchmarking - Stärke-/Schwächeanalyse - Wertschöpfungskette im Blick - Frühwarnsysteme 230 (v) Einführung eines Kennzahlensystems Termine Übersicht Kursnr. 1010497 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse OfficeGrundkenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.500,00 EUR 04-05 Aug 15-16 Sep 27-28 Okt 08-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar gibt Ihnen eine strukturierte Einführung in dem Umgang mit Kennzahlen in der Unternehmenspraxis. Anhand von Vorträgen und Rechenbeispielen wird Ihnen vermittelt, welche Kriterien entscheidend sind und welche Review-Zyklen Sinn machen. Es werden Kriterien aufgestellt, welche KPI's und Kennzahlen die richtigen für Ihre Unternehmensführung sind. Kursinhalte A. Überblick Kennzahlen Definition und Nutzen von Kennzahlen - Überblick über Kennzahlensysteme - Kennzahlkategorien B. Kennzahlen Finanzkennzahlen - Prozesskennzahlen - Personalkennzahlen - Kundenkennzahlen - Relative, absolute, globale und lokale Kennzahlen - Rechnen mit Kennzahlen - Ordnungssysteme 231 C. Finanzielle Kennzahlen Break-Even Analyse - Bilanzbewertung - Investitionsentscheidung nach Kennzahlen - Projektkennzahlen Liquiditätskennzahlen - Einkaufsentscheidungen D. Einführung von Kennzahlen Methoden der Entscheidungsfindung - Systemauswahl - Vision und Strategie - Projektplan - Operative Kennzahlen ermitteln - Review-Zyklen festlegen - Auswertungen zur Darstellung E. Arbeiten mit Kennzahlen Kennzahlen erheben in der Praxis - Mitarbeiterunterstützung - Ständiger Verbesserungsprozess - Review-Zyklen in der Praxis - Auswertungen automatisieren 232 (vi) Einführung eines Kennzahlensystems Termine Übersicht Kursnr. 2021806 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Manager, Ingenieure, Autoren/innen von Sachtexten Vorkenntnisse OfficeGrundkenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar gibt Ihnen eine strukturierte Einführung in dem Umgang mit Kennzahlen in der Unternehmenspraxis. Anhand von Vorträgen und Rechenbeispielen wird Ihnen vermittelt, welche Kriterien entscheidend sind und welche Review-Zyklen Sinn machen. Es werden Kriterien aufgestellt, welche KPI's und Kennzahlen die richtigen für Ihre Unternehmensführung sind. Kursinhalte A. Überblick Kennzahlen Definition und Nutzen von Kennzahlen - Überblick über Kennzahlensysteme - Kennzahlkategorien B. Kennzahlen Finanzkennzahlen - Prozesskennzahlen - Personalkennzahlen - Kundenkennzahlen - Relative, absolute, globale und lokale Kennzahlen - Rechnen mit Kennzahlen - Ordnungssysteme 233 C. Finanzielle Kennzahlen Break-Even Analyse - Bilanzbewertung - Investitionsentscheidung nach Kennzahlen - Projektkennzahlen Liquiditätskennzahlen - Einkaufsentscheidungen D. Einführung von Kennzahlen Methoden der Entscheidungsfindung - Systemauswahl - Vision und Strategie - Projektplan - Operative Kennzahlen ermitteln - Review-Zyklen festlegen - Auswertungen zur Darstellung E. Arbeiten mit Kennzahlen Kennzahlen erheben in der Praxis - Mitarbeiterunterstützung - Ständiger Verbesserungsprozess - Review-Zyklen in der Praxis - Auswertungen automatisieren 234 (vii) Liquiditäts- und Finanzplanung Termine Übersicht Kursnr. 1010500 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.450,00 EUR 1.450,00 EUR 1.400,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 04-05 Aug 15-16 Sep 27-28 Okt 08-09 Dez Stuttgart 1.400,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie unter Zuhilfenahme von Risikokennzahlen Ihre Liquidität zu steuern. Sie bekommen anhand von Excel-Beispielen Ansätze für ein professionelles Frühwarnsystem in die Hand. Aus einem Finanzplan können Sie nach dem Seminar eine Cash-Flow-Planung ableiten und das vorgestellte Frühwarnsystem weiter ausbauen. Kursinhalte A. Überblick Unternehmensliquidität Aktuelle Finanzmarktsituation - Anforderungen an das Unternehmen - Cash is King Philosophie in der heutigen Zeit B. Planung der Finanzen im Unternehmen Aufgaben von Finanz- und Liquiditätsplanung - Reporting - Zielsetzungen bei der Finanzplanung - Einführung einer Risikofrühwarnung - Nutzung von Tools - Nutzung von Excel 235 C. Theorie der Finanzplanung Der Geldfluss eines Unternehmens - Finanzielle Unabhängigkeit - Statische und Dynamische Liquiditätsanalyse Überliquidität und Liquiditätsreserven - Risikokennzahlen D. Finanzplanung in der Praxis Planungsmodelle - Operative und strategische Planung - kurz-, mittel-, langfristige Planung - Planungshorizont, Planungsintervall, Planungsrhytmus - Planungsperioden - Simultane, sukzessive Planung - Modellprämissen - Erstellung eines integrierten, rollierenden Finanzplans - Planbilanz, Gewinn- und Verlustrechnung Abweichungen - Szenarioanalyse - Performancekennzahlen, Liquiditätskennzahlen, Verschuldungskennzahlen, Risikofrühwarnkennzahlen - Kennzahlen in Reportings - Financial Coventants - Praxistipps 236 (viii) Liquiditäts- und Finanzplanung Termine Übersicht Kursnr. 2021809 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe MA aus FiBu / ReWe und Controlling Vorkenntnisse Keine Vorkenntnisse erforderlich Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar erlernen Sie unter Zuhilfenahme von Risikokennzahlen Ihre Liquidität zu steuern. Sie bekommen anhand von Excel-Beispielen Ansätze für ein professionelles Frühwarnsystem in die Hand. Aus einem Finanzplan können Sie nach dem Seminar eine Cash-Flow-Planung ableiten und das vorgestellte Frühwarnsystem weiter ausbauen. Kursinhalte A. Überblick Unternehmensliquidität Aktuelle Finanzmarktsituation - Anforderungen an das Unternehmen - Cash is King Philosophie in der heutigen Zeit B. Planung der Finanzen im Unternehmen Aufgaben von Finanz- und Liquiditätsplanung - Reporting - Zielsetzungen bei der Finanzplanung - Einführung einer Risikofrühwarnung - Nutzung von Tools - Nutzung von Excel C. Theorie der Finanzplanung Der Geldfluss eines Unternehmens - Finanzielle Unabhängigkeit - Statische und Dynamische Liquiditätsanalyse Überliquidität und Liquiditätsreserven - Risikokennzahlen 237 D. Finanzplanung in der Praxis Planungsmodelle - Operative und strategische Planung - kurz-, mittel-, langfristige Planung - Planungshorizont, Planungsintervall, Planungsrhytmus - Planungsperioden - Simultane, sukzessive Planung - Modellprämissen - Erstellung eines integrierten, rollierenden Finanzplans - Planbilanz, Gewinn- und Verlustrechnung Abweichungen - Szenarioanalyse - Performancekennzahlen, Liquiditätskennzahlen, Verschuldungskennzahlen, Risikofrühwarnkennzahlen - Kennzahlen in Reportings - Financial Coventants - Praxistipps 238 7. Data Analysis A. Data Mining (i) Concepts and Techniques Termine Übersicht Kursnr. 2020753 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Information workers, IT professionals Vorkenntnisse Basics in Statistics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD) is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems. The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use. Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating. Kursinhalte A. Introduction to Data Mining (0.5 Tage) Overview: Why Data Mining? What Is Data Mining? What Kinds of Data Can Be Mined? What Kinds of Patterns Can Be Mined? Which Technologies Are Used? - Data Preparation: Data Objects and Attribute Types, Basic Statistical Descriptions of Data, Measuring Data Similarity and Dissimilarity - Data Preprocessing: Data Cleaning, Data Integration, Data Reduction, Data Transformation and Data Discretization - Data Warehousing and Online Analytical Processing (OLAP) 239 B. Data Mining for Frequent Patterns (0.25 Tage) Frequent Itemset Mining Methods - The Apriori Algorithm - Market Basket Analysis - Pattern Evaluation Method C. Classification using Decision Trees (0.25 Tage) Decision Tree Induction - Attribute Selection Measures - Tree Pruning - Scalability and Decision Tree Induction - Rule-Based Classification D. Classification using Probabilistic Approaches (0.25 Tage) Bayes Classification Methods - Bayes´ Theorem –Naïve Bayes Algorithm – Bayesian Networks - Model Evaluation and Selection - Techniques to Improve Classification Accuracy E. Classification: Advanced Methods (0.25 Tage) Classification by Backpropagation and Artificial Neural Networks - Support Vector Machines - Lazy Learners F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Overview of Basic Clustering Methods - Measuring Data Similarity and Dissimilarity: Data Matrix versus Dissimilarity Matrix, Proximity Measures for Nominal, Ordinal, and Binary Attributes, Dissimilarity of Numeric Data Partitioning Methods (k-Means and k-Medoids) - Hierarchical Methods: Agglomerative versus Divisive Hierarchical Clustering 240 (ii) Concepts and Techniques Termine Übersicht Kursnr. 2023416 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Information workers, IT professionals Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Manager Berlin 1.150,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD) is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems. The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use. Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse 241 C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 242 (iii) Using MS Excel 2010 Termine Übersicht Kursnr. 2020597 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez Kurstyp Zielgruppe Information workers, IT Professional Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Frankfurt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 243 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Table Analysis Tools for Excel (0.25 Tage) Data Cleaning and Sampling - Prediction Calculator - Shopping Basket Analysis J. Data Mining Client for Excel (0.25 Tage) Adding and Processing Structures and Models - Testing Models - Data Mining Queries - Using Data MiningModels in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 244 (iv) Using MS Excel 2010 Termine Übersicht Kursnr. 2023260 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Information workers, IT Professional Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 245 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Table Analysis Tools for Excel (0.25 Tage) Data Cleaning and Sampling - Prediction Calculator - Shopping Basket Analysis J. Data Mining Client for Excel (0.25 Tage) Adding and Processing Structures and Models - Testing Models - Data Mining Queries - Using Data MiningModels in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 246 (v) Using MS SQL Server 2012 Termine Übersicht Kursnr. 2020995 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 247 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Scripting for Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Generating and Using Scripts, Building, Managing and Training Data Mining Models - DMX (Data Mining Extensions): Building Data Mining Models, Managing, Training, and Querying Data Mining Models J. Data Integration and Reporting Services (0.25 Tage) Using Data Mining-Models in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 248 (vi) Using MS SQL Server 2012 Termine Übersicht Kursnr. 2023658 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 249 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Scripting for Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Generating and Using Scripts, Building, Managing and Training Data Mining Models - DMX (Data Mining Extensions): Building Data Mining Models, Managing, Training, and Querying Data Mining Models J. Data Integration and Reporting Services (0.25 Tage) Using Data Mining-Models in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 250 A. Minitab (i) Descriptive and Inductive Statistics using Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024696 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 2.200,00 EUR 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Statistics is the study of the collection, organization, analysis, interpretation and presentation of data. It deals with all aspects of data, including the planning of data collection in terms of the design of surveys and experiments. Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Statistical inference (or inductive statistics) is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. This training provides you with a substantial overview of both descriptive and inductive statistics. All topics are firstly explained in presentations with the fundamental mathematical theory and examples followed secondly by hands-on exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.5 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram B. Descriptive Statistics: Univariate Analysis (1 Tag) Location: Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic), Median, Mode - Dispersion: Range, Standard deviation, Coefficient of variation, Percentiles, Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments 251 C. Descriptive Statistics: Bivariate Analysis (1 Tag) Dependence: Pearson product-moment correlation, Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau), Partial correlation, Scatter plot - Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Mixed effects models D. Inductive Statistics: Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram E. Inductive Statistics: Probability Distributions (0.5 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function - Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) F. Inductive Statistics: Frequentist Inference (0.5 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power G. Inductive Statistics: Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 252 (ii) Design and Analysis of Experiments using Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024705 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.250,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training shows engineers and other members of the quality-assurance department to design and analyze experiments for improving the quality, efficiency and performance of working systems. It covers basic statistical methods which are useful for the analysis of experimental data, presents the Analysis of Variance (ANOVA), and teaches how to use factorial experiments, two-level factorial designs, blocking and confounding systems for two-level factorials, twolevel fractional factorial designs, regression modeling, and and overview of the Response Surface Methodology. Kursinhalte A. Basic Statistical Methods (0.25 Tage) Basic Statistical Concepts - Sampling and Sampling Distributions - Inferences About the Differences in Means, Randomized Designs: Hypothesis Testing, Confidence Intervals, Choice of Sample Size, Comparing a Single Mean to a Specified Value - Inferences About the Differences in Means, Paired Comparison Designs - Inferences About the Variances of Normal Distributions B. Analysis of Variance (ANOVA) (0.25 Tage) The Analysis of Variance - Analysis of the Fixed Effects Model: Decomposition of the Total Sum of Squares, Statistical Analysis, Estimation of the Model Parameters - Model Adequacy Checking - Determining Sample Size - The Random Effects Model - The Regression Approach to the Analysis of Variance 253 C. Experiments with Blocking Factors (0.25 Tage) The Randomized Complete Block Design: Statistical Analysis of the RCBD, Model Adequacy Checking, Estimating Model Parameters and the General Regression Significance Test - The Latin Square Design - The GraecoLatin Square Design - Balanced Incomplete Block Designs D. Factorial Experiments (0.5 Tage) The Two-Factor Factorial Design: Statistical Analysis of the Fixed Effects Model, Model Adequacy Checking, Estimating the Model Parameters, Choice of Sample Size - The General Factorial Design - Fitting Response Curves and Surfaces - Blocking in a Factorial Design E. Two-Level Factorial Designs (0.25 Tage) The 2² Design - The 2³ Design - The General 2k Design - A Single Replicate of the 2k Design - 2k Designs are Optimal Designs - The Addition of Center Points to the 2k Design - Blocking and Confounding Systems for TwoLevel Factorials F. Two-Level Fractional Factorial Designs (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. The 3k Factorial Design (0.125 Tage) Notation and Motivation for the 3k Design - Confounding in the 3k Factorial Design - Fractional Replication of the 3k Factorial Design H. Response Surface Methodology (0.25 Tage) Introduction to Response Surface Methodology - The Method of Steepest Ascent - Analysis of a SecondOrder Response Surface - Experimental Designs for Fitting Response Surfaces 254 (iii) Engineering Statistics using Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024701 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 2.600,00 EUR 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training presents a modern coverage of engineering statistics, focusing on how statistical tools are integrated into the engineering problem-solving process. All major aspects of engineering statistics are covered, including descriptive statistics, probability and probability distributions, statistical test and confidence intervals for one and two samples, building regression models, designing and analyzing engineering experiments, and statistical process control. Kursinhalte A. The Role of Statistics in Engineering (0.25 Tage) The Engineering Method and Statistical Thinking - Collecting Engineering Data - Retrospective Study Observational Study - Designed Experiments - Random Samples - Mechanistic and Empirical Models - Observing Processes Over Time B. Data Summary and Presentation (0.25 Tage) Data Summary and Display - Stem-and-Leaf Diagram - Histograms - Box Plot - Time Series Plots Multivariate Data 255 C. Random Variables and Probability Distributions (1 Tag) Introduction - Random Variables - Probability - Continuous Random Variables: Probability Density Function, Cumulative Distribution Function, Mean and Variance - Important Continuous Distributions: Normal Distribution, Lognormal Distribution, Gamma Distribution, Weibull Distribution, Beta Distribution - Probability Plots: Normal Probability Plots, Other Probability Plots - Discrete Random Variables: Probability Mass Function, Cumulative Distribution Function, Mean and Variance - Binomial Distribution - Poisson Process: Poisson Distribution, Exponential Distribution - Normal Approximation to the Binomial and Poisson Distributions - More than One Random Variable and Independence: Joint Distributions, Independence - Functions of Random Variables: Linear Functions of Independent Random Variables, Linear Functions of Random Variables That Are Not Independent, Nonlinear Functions of Independent Random Variables - Random Samples, Statistics, and the Central Limit Theorem D. Decision Making for a Single Sample (0.5 Tage) Statistical Inference - Point Estimation - Hypothesis Testing: Statistical Hypotheses, Testing Statistical Hypotheses, P-Values in Hypothesis Testing, One-Sided and Two-Sided Hypotheses, General Procedure for Hypothesis Testing - Inference on the Mean of a Population, Variance Known - Inference on the Mean of a Population, Variance Unknown - Inference on the Variance of a Normal Population - Inference on a Population Proportion - Other Interval Estimates for a Single Sample - Testing for Goodness of Fit E. Decision Making for Two Samples (0.5 Tage) Introduction - Inference on the Means of Two Populations, Variances Known - Inference on the Means of Two Populations, Variances Unknown - The Paired t-Test - Inference on the Ratio of Variances of Two Normal Populations - Inference on Two Population Proportions - Completely Randomized Experiment and Analysis of Variance (ANOVA) - Randomized Complete Block Experiment F. Building Empirical Models (0.5 Tage) Introduction to Empirical Models - Simple Linear Regression: Least Squares Estimation, Testing Hypotheses in Simple Linear Regression, Confidence Intervals in Simple Linear Regression, Prediction of a Future Observation, Checking Model Adequacy, Correlation and Regression - Multiple Regression: Estimation of Parameters in Multiple Regression, Inferences in Multiple Regression, Checking Model Adequacy - Polynomial Models - Categorical Regressors - Variable Selection Techniques G. Design of Engineering Experiments (1 Tag) The Strategy of Experimentation - Factorial Experiments - 2k Factorial Design: 22 Design, Statistical Analysis, Residual Analysis and Model Checking, 2k Design for k 3 Factors, Single Replicate of a 2k Design - Center Points and Blocking in 2k Designs: Addition of Center Points, Blocking and Confounding - Fractional Replication of a 2k Design: One-Half Fraction of a 2k Design, Smaller Fractions (2kp Fractional Factorial Designs) - Response Surface Methods and Designs: Method of Steepest Ascent, Analysis of a Second-Order Response Surface - Factorial Experiments With More Than Two Levels H. Statistical Process Control (1 Tag) Quality Improvement and Statistical Process Control - Introduction to Control Charts: Basic Principles, Design of a Control Chart, Rational Subgroups, Analysis of Patterns on Control Charts - R Control Charts - Control Charts For Individual Measurements - Process Capability - Attribute Control Charts: P Chart (Control Chart for Proportions) and nP Chart, U Chart (Control Chart for Average Number of Defects per Unit) and C Chart - Control Chart Performance - Measurement Systems Capability 256 (iv) Multivariate Analysis using Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024694 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Frankfurt München 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 09-11 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 14-16 Sep 16-18 Nov Stuttgart Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced 1.550,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Multivariate Regression Analysis (0.5 Tage) Determination of a formula that can describe how elements in a vector of variables respond simultaneously to changes in others. B. Multivariate Analysis of Variance (ANOVA and MANOVA) (0.5 Tage) Comparing multivariate means of several groups using the variance-covariance between variables in testing the statistical significance of the mean differences. 257 C. Discriminant Analysis (0.5 Tage) Examination whether a set of variables can be used to distinguish between two or more groups of cases. D. Logistic Regression (0.5 Tage) Prediction of the outcome of a categorical dependent variable based on one or more predictor variables. E. Factor Analysis (0.5 Tage) Extraction of a specified number of synthetic variables (latent variables or factors), fewer than the original set, leaving the remaining unexplained variation as error. F. Clustering (0.5 Tage) Assignment of objects into groups (clusters) so that objects (cases) from the same cluster are more similar to each other than objects from different clusters. 258 (v) Statistical Quality Control using Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024703 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 03-04 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 29-30 Okt 17-18 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.250,00 EUR 03-04 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training provides a comprehensive treatment of the major aspects of using statistical methodology for quality control and improvement. Both traditional and modern methods are presented, including state-of-the-art techniques for statistical process monitoring and control and statistically designed experiments for process characterization and optimization. The training focuses on DMAIC (define, measure, analyze, improve, and control--the problem-solving strategy of six sigma). Kursinhalte A. Modern Quality Management And Improvement (0.125 Tage) The Meaning of Quality and Quality Improvement - Statistical Methods for Quality Control and Improvement - Management Aspects of Quality Improvement - The DMAIC Problem Solving Process B. Data Summary and Presentation (0.125 Tage) Describing Variation: The Stem-and-Leaf Plot, The Histogram, Numerical Summary of Data, The Box Plot, Probability Distributions - Important Discrete Distributions - Important Continuous Distributions - Probability Plots 259 C. Statistical Inference In Quality Control and Improvement (0.25 Tage) Statistics and Sampling Distributions - Point Estimation of Process Parameters - Statistical Inference for a Single Sample - Statistical Inference for Two Samples - The Analysis of Variance (ANOVA) D. Variables Control Charts (0.5 Tage) Control Charts for –x and R: Statistical Basis of the Charts, Development and Use of –x and R Charts, Charts Based on Standard Values, Interpretation of –x and R Charts, The Operating-Characteristic Function, The Average Run Length for the –x Chart - Control Charts for –x and s: Construction and Operation of –x and s Charts, The – x and s Control Charts with Variable Sample Size, The s² Control Chart - The Shewhart Control Chart for Individual Measurements E. Attribute Control Charts (0.5 Tage) The Control Chart for Fraction Nonconforming: Development and Operation of the Control Chart, Variable Sample Size, Applications in Transactional and Service Businesses, The Operating-Characteristic Function and Average Run Length Calculations - Control Charts for Nonconformities (Defects): Procedures with Constant Sample Size, Procedures with Variable Sample Size, Demerit Systems, The Operating-Characteristic Function, Dealing with Low Defect Levels - Choice Between Attributes and Variables Control Charts F. Determining Process And Measurement Systems Capability (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. Designed Experiments In Process and Product Improvement (0.25 Tage) Factorial Experiments: Statistical Analysis, Residual Analysis - The 2k Factorial Design: The 2² Design, The 2k Design for 3 and more Factors, Blocking and Confounding in the 2k Design - Fractional Replication of the 2k Design - Fractional Replication of the 2k: The One-Half Fraction of the 2k Design, The 2k–p Fractional Factorial Design H. Sampling Procedures (0.125 Tage) The Acceptance-Sampling Problem - Single-Sampling Plans for Attributes - Double, Multiple, and Sequential Sampling - Acceptance Sampling by Variables - Chain Sampling - Continuous Sampling 260 A. R (i) Data Mining using R Termine Übersicht Kursnr. 1000020 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Information workers, IT professionals Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Manager Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data mining (the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD) is the computational process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems. The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use. Aside from the raw analysis step, it involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse 261 C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 262 (ii) Descriptive and Inductive Statistics using R Termine Übersicht Kursnr. 2024697 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 2.200,00 EUR 24-28 Aug 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Statistics is the study of the collection, organization, analysis, interpretation and presentation of data. It deals with all aspects of data, including the planning of data collection in terms of the design of surveys and experiments. Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Statistical inference (or inductive statistics) is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. This training provides you with a substantial overview of both descriptive and inductive statistics. All topics are firstly explained in presentations with the fundamental mathematical theory and examples followed secondly by hands-on exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.5 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram B. Descriptive Statistics: Univariate Analysis (1 Tag) Location: Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic), Median, Mode - Dispersion: Range, Standard deviation, Coefficient of variation, Percentiles, Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments 263 C. Descriptive Statistics: Bivariate Analysis (1 Tag) Dependence: Pearson product-moment correlation, Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau), Partial correlation, Scatter plot - Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Mixed effects models D. Inductive Statistics: Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram E. Inductive Statistics: Probability Distributions (0.5 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function - Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) F. Inductive Statistics: Frequentist Inference (0.5 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power G. Inductive Statistics: Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 264 (iii) Design and Analysis of Experiments using R Termine Übersicht Kursnr. 1000022 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 17-18 Sep 19-20 Nov 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training shows engineers and other members of the quality-assurance department to design and analyze experiments for improving the quality, efficiency and performance of working systems. It covers basic statistical methods which are useful for the analysis of experimental data, presents the Analysis of Variance (ANOVA), and teaches how to use factorial experiments, two-level factorial designs, blocking and confounding systems for two-level factorials, twolevel fractional factorial designs, regression modeling, and and overview of the Response Surface Methodology. Kursinhalte A. Basic Statistical Methods (0.25 Tage) Basic Statistical Concepts - Sampling and Sampling Distributions - Inferences About the Differences in Means, Randomized Designs: Hypothesis Testing, Confidence Intervals, Choice of Sample Size, Comparing a Single Mean to a Specified Value - Inferences About the Differences in Means, Paired Comparison Designs - Inferences About the Variances of Normal Distributions B. Analysis of Variance (ANOVA) (0.25 Tage) The Analysis of Variance - Analysis of the Fixed Effects Model: Decomposition of the Total Sum of Squares, Statistical Analysis, Estimation of the Model Parameters - Model Adequacy Checking - Determining Sample Size - The Random Effects Model - The Regression Approach to the Analysis of Variance 265 C. Experiments with Blocking Factors (0.25 Tage) The Randomized Complete Block Design: Statistical Analysis of the RCBD, Model Adequacy Checking, Estimating Model Parameters and the General Regression Significance Test - The Latin Square Design - The GraecoLatin Square Design - Balanced Incomplete Block Designs D. Factorial Experiments (0.5 Tage) The Two-Factor Factorial Design: Statistical Analysis of the Fixed Effects Model, Model Adequacy Checking, Estimating the Model Parameters, Choice of Sample Size - The General Factorial Design - Fitting Response Curves and Surfaces - Blocking in a Factorial Design E. Two-Level Factorial Designs (0.25 Tage) The 2² Design - The 2³ Design - The General 2k Design - A Single Replicate of the 2k Design - 2k Designs are Optimal Designs - The Addition of Center Points to the 2k Design - Blocking and Confounding Systems for TwoLevel Factorials F. Two-Level Fractional Factorial Designs (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. The 3k Factorial Design (0.125 Tage) Notation and Motivation for the 3k Design - Confounding in the 3k Factorial Design - Fractional Replication of the 3k Factorial Design H. Response Surface Methodology (0.25 Tage) Introduction to Response Surface Methodology - The Method of Steepest Ascent - Analysis of a SecondOrder Response Surface - Experimental Designs for Fitting Response Surfaces 266 (iv) Exploratory Data Analysis using R Termine Übersicht Kursnr. 1000032 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basics in R and Statistics Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 28-30 Sep 23-25 Nov 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Exploratory Data Analysis (EDA) is a statistical approach to analyzing data sets to summarize their main characteristics. This training primarily focuses on four main techniques of EDA: Principal Component Analysis (PCA) for quantitative variables, Correspondence Analysis (CA) and Multiple Correspondence Analysis (MCA) for categorical variables and finally (hierarchical and partitioning) clustering methods. As an umbrealla technique, this training also shows Factor Analysis (FA) and Multiple Factor Analysis (MFA). For the hands-on labs and practical examples the participants will use R and esp. FactoMineR - a special R package for the exploratory data analysis. Kursinhalte A. Principal Component Analysis (PCA) (0.75 Tage) Objectives of PCA and Introduction to PCA - Studying Individuals: The Cloud of Individuals, Fitting the Cloud of Individuals - Variables: The Cloud of Variables, Fitting the Cloud of Variables - Relationships - Interpreting the Data - Testing the Significance of the Components - Implementation with R and FactoMineR B. Correspondence Analysis (CA) (0.25 Tage) Objectives and the Independence Model - Fitting the Clouds: Row and Column Profiles - Interpreting the Data - Implementation with R and FactoMineR 267 C. Multiple Correspondence Analysis (MCA) (0.25 Tage) Objectives: Studying Individuals, Variables, and Categories - Defining Distances between Individuals and Distances between Categories - CA on the Indicator Matrix: Relationship between MCA and CA, The Cloud of Individuals, Variables, and Categories - Implementation with R and FactoMineR D. Clustering (0.75 Tage) Concepts of Similarity and Distance: Similarity between Individuals and Groups - Ward's Method Partitioning and Hierarchical Clustering - Direct Search for Partitions: K-means Algorithm - Clustering and Principal Component Methods - Implementation with R and FactoMineR E. Multiple Factor Analysis (MFA) (0.75 Tage) Factorial Analysis of Mixed Data - Weighting Groups of Variables - Comparing Groups of Variables and Indscal Model - Qualitative and Mixed Data - Multiple Factor Analysis and Procrustes Analysis - Hierarchical Multiple Factor Analysis - Implementation with R and FactoMineR 268 (v) Multivariate Analysis using R Termine Übersicht Kursnr. 2024695 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced 1.600,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Multivariate Regression Analysis (0.5 Tage) Determination of a formula that can describe how elements in a vector of variables respond simultaneously to changes in others. B. Multivariate Analysis of Variance (ANOVA and MANOVA) (0.5 Tage) Comparing multivariate means of several groups using the variance-covariance between variables in testing the statistical significance of the mean differences. 269 C. Discriminant Analysis (0.5 Tage) Examination whether a set of variables can be used to distinguish between two or more groups of cases. D. Logistic Regression (0.5 Tage) Prediction of the outcome of a categorical dependent variable based on one or more predictor variables. E. Factor Analysis (0.5 Tage) Extraction of a specified number of synthetic variables (latent variables or factors), fewer than the original set, leaving the remaining unexplained variation as error. F. Clustering (0.5 Tage) Assignment of objects into groups (clusters) so that objects (cases) from the same cluster are more similar to each other than objects from different clusters. 270 (vi) Statistical Quality Control using R Termine Übersicht Kursnr. 1000021 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training provides a comprehensive treatment of the major aspects of using statistical methodology for quality control and improvement. Both traditional and modern methods are presented, including state-of-the-art techniques for statistical process monitoring and control and statistically designed experiments for process characterization and optimization. The training focuses on DMAIC (define, measure, analyze, improve, and control--the problem-solving strategy of six sigma). Kursinhalte A. Modern Quality Management And Improvement (0.125 Tage) The Meaning of Quality and Quality Improvement - Statistical Methods for Quality Control and Improvement - Management Aspects of Quality Improvement - The DMAIC Problem Solving Process B. Data Summary and Presentation (0.125 Tage) Describing Variation: The Stem-and-Leaf Plot, The Histogram, Numerical Summary of Data, The Box Plot, Probability Distributions - Important Discrete Distributions - Important Continuous Distributions - Probability Plots 271 C. Statistical Inference In Quality Control and Improvement (0.25 Tage) Statistics and Sampling Distributions - Point Estimation of Process Parameters - Statistical Inference for a Single Sample - Statistical Inference for Two Samples - The Analysis of Variance (ANOVA) D. Variables Control Charts (0.5 Tage) Control Charts for –x and R: Statistical Basis of the Charts, Development and Use of –x and R Charts, Charts Based on Standard Values, Interpretation of –x and R Charts, The Operating-Characteristic Function, The Average Run Length for the –x Chart - Control Charts for –x and s: Construction and Operation of –x and s Charts, The – x and s Control Charts with Variable Sample Size, The s² Control Chart - The Shewhart Control Chart for Individual Measurements E. Attribute Control Charts (0.5 Tage) The Control Chart for Fraction Nonconforming: Development and Operation of the Control Chart, Variable Sample Size, Applications in Transactional and Service Businesses, The Operating-Characteristic Function and Average Run Length Calculations - Control Charts for Nonconformities (Defects): Procedures with Constant Sample Size, Procedures with Variable Sample Size, Demerit Systems, The Operating-Characteristic Function, Dealing with Low Defect Levels - Choice Between Attributes and Variables Control Charts F. Determining Process And Measurement Systems Capability (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. Designed Experiments In Process and Product Improvement (0.25 Tage) Factorial Experiments: Statistical Analysis, Residual Analysis - The 2k Factorial Design: The 2² Design, The 2k Design for 3 and more Factors, Blocking and Confounding in the 2k Design - Fractional Replication of the 2k Design - Fractional Replication of the 2k: The One-Half Fraction of the 2k Design, The 2k–p Fractional Factorial Design H. Sampling Procedures (0.125 Tage) The Acceptance-Sampling Problem - Single-Sampling Plans for Attributes - Double, Multiple, and Sequential Sampling - Acceptance Sampling by Variables - Chain Sampling - Continuous Sampling 272 A. SPSS (i) SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 1 Termine Übersicht Kursnr. 2023679 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basics in Statistics Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS Statistics is a comprehensive system for analyzing data. SPSS Statistics can take data from almost any type offile and use them to generate tabulated reports, charts and plots of distributions and trends, descriptive statistics, and complex statistical analyses. This training shows you how to use the graphical user interface of SPSS Statistics. You will learn how to make the most out of the wide range of statistical procedures for basic analyses and reports, including counts, crosstabs and descriptive statistics. For legal reasons (license management), this training can only be delivered on your hardware using your (test) license. Please contact us concerning dates and handling before the actual booking. Kursinhalte A. Data Files Opening data files - File information - Saving data files - Comparing datasets - Data View - Variable View - Entering data - Editing data - Finding cases, variables, or imputations - Finding and replacing data and attribute values - Working with Multiple Data Sources B. Data preparation and transformation Variable properties - Defining Variable Properties - Setting measurement level for variables with unknown measurement level - Multiple Response Sets - Copying Data Properties - Visual Binning - Count Occurrences of Values within Cases Identifying Duplicate Cases - Computing Variables - Recoding Values - Rank Cases - Time Series Data Transformations 273 C. Outputs Viewer - Export output - Viewer printing - Saving output D. Pivot Tables Manipulating a pivot table - Workingwithlayers - Showing and hiding items - Table properties - Cell properties - Footnotes and captions E. Working with Command Syntax Syntax Rules - Using the Syntax Editor 274 (ii) SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 2 (Multivariate Analysis) Termine Übersicht Kursnr. 2023680 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basic knowledge of statistics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung The IBM SPSS Statistics Premium Edition helps data analysts, planners, forecasters, survey researchers, program evaluators and database marketers – among others – to easily accomplish tasks at every phase of the analytical process. It includes a broad array of fully integrated Statistics capabilities and related products for specialized analytical tasks across the enterprise. The software will improve productivity significantly and help achieve superior results for specific projects and business goals. This training covers topics as the analysis of categorical and numeric data , linear and nonlinear models, decision trees, articial neural networks, forecasting and time series and more. For legal reasons (license management), this training can only be delivered on your hardware using your (test) license. Please contact us concerning dates and handling before the actual booking. Kursinhalte A. Regression (0.5 Tage) GLM Univariate - Linear Regression - Ordinal Regression - Curve Fitting - Partial Least Squares Regression B. Discriminant Analysis (0.25 Tage) Defining Ranges - Selecting Cases - Stepwise Method - Classifying 275 C. Exploratory Factor Analysis (0.25 Tage) Selecting Cases - Descriptive Statistics - Factor Extraction - Rotation - Factor Values D. Decision Trees (0.5 Tage) Creating Decision Trees: Selecting Categories, Validation Criteria for the Construction of the Tree - Tree Editor: Working with Large Trees, Controlling the Data Displayed in the Tree - Data Assumptions and Requirements Construct a Valuation Model - Missing Values ??in Tree Models E. Cluster Analysis (0.5 Tage) Distance Calculations - Nearest Neighbor Analysis - Two-Step Cluster Analysis - Hierarchical Cluster Analysis - Cluster Analysis F. Artificial Neural Networks (0.5 Tage) Structure of Neural Networks - Multilayer Perceptron: Partitions, Architecture, Training, Editing - Radial Basis Function: Architecture, Training G. Time Series (0.5 Tage) Transforming Data - Time Series Modeling: Exponential Smoothing, Custom ARIMA Models, Output Seasonal Decomposition - Spectra - Forecasts - Determining Significant Predictors 276 (iii) SPSS Statistics - Statistical Data Analysis 3 (Questionnaires, Surveys and Market Research) Termine Übersicht Kursnr. 2023681 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse Basics in Statistics Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.550,00 EUR 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS Direct Marketing helps you understand your customers in greater depth, improve your marketing campaigns and maximize the ROI of your marketing budget. This training shows you how to conduct sophisticated analyses of your customers or contacts – and with a high level of confidence in your results. You will get to know concepts like cluster analysis, prospect profiling, Conjoint Analysis, Multidimensional Scaling, Correspondence Analysis or the analysis of complex samples. For legal reasons (license management), this training can only be delivered on your hardware using your (test) license. Please contact us concerning dates and handling before the actual booking. Kursinhalte A. Exploratory Data Analysis (0.5 Tage) Crosstabs - Summarizing Values ??- OLAP Cubes - Sample t-Tests - Components of Variance - One-Way ANOVA - Custom Tables: Simple Tables for Categorical Variables, Stacking, Nesting, and Layers with Categorical Variables, Totals and Subtotals, Computed Categories B. Generalized Linear Models (GLM) (0.5 Tage) Generalized Linear Models - Generalized Linear Mixed Models - Model Loglinear Analysis - General Loglinear Analysis - Logit Loglinear Analysis 277 C. Analysis of Categorical Data (0.5 Tage) Categorical Regression: Define the Scale in the Categorical Regression, Discretization, Missing Values??, Output - Categorical Principal Components Analysis: Defining Scale and Weight, Discretization, Missing Values??, Output D. Conjoint Analysis (0.25 Tage) Profile Method: Orthogonal Field, Experimental Stimuli, Data Collection and Analysis - Generating an Orthogonal Design - Display E. Multidimensional Scaling (0.25 Tage) Multidimensional Scaling Analysis of Similarities, Creating Distances from Data - Defining a Model for the Multidimensional Scaling - Multidimensional Unfolding: Defining a Model Output F. Correspondence Analysis (0.25 Tage) Defining the Row and Column Range in the Correspondence Analysis - Model - Statistics - Charts - Multiple Correspondence Analysis: Definition of the Variables´ Weight in the Multiple Correspondence Analysis, Discretization, Missing Values??, Output, Diagrams G. Analyse von komplexen Stichproben (0.5 Tage) Stichprobenziehung mithilfe eines komplexen Plans - Vorbereiten einer komplexen Stichprobe für die Analyse - Häufigkeiten, Kreuztabellen und Deskriptive Statistiken - Regression für komplexe Stichproben: Logistische Regression, Ordinale Regression, Cox-Regression H. Direktmarketing (0.25 Tage) RFM-Analyse - Clusteranalyse - Profile über potenzielle Kunden - Responseraten nach Postleitzahlen Kaufneigung - Kontrollpakettest 278 A. Statistics (i) Descriptive Statistics Termine Übersicht Kursnr. 2020581 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Descriptive statistics are distinguished from inferential statistics (or inductive statistics), in that descriptive statistics aim to summarize a sample, rather than use the data to learn about the population that the sample of data is thought to represent. Univariate analysis involves describing the distribution of a single variable, including its central tendency (including the mean, median, and mode) and dispersion (including the range and quantiles of the data-set, and measures of spread such as the variance and standard deviation). The shape of the distribution may also be described via indices such as skewness and kurtosis. Characteristics of a variable's distribution may also be depicted in graphical or tabular format, including histograms and stem-and-leaf display. When a sample consists of more than one variable, descriptive statistics may be used to describe the relationship between pairs of variables. In this case, descriptive statistics include quantitative measures of dependence. This training covers all the fundamentals of descriptive statistics which can be used in marketing, controlling and engineering. You will learn theory and the mathematical foundations in lectures with examples and you will train your new knowledge in practical hands-on labs and exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.25 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram 279 B. Univariate Analysis: Measures of Central Tendency (0.5 Tage) Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic) - Median - Mode C. Univariate Analysis: Measures of Dispersion (0.5 Tage) Range - Variance and Standard deviation - Coefficient of variation - Percentiles - Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments D. Univariate Analysis: Measures of Shape (0.25 Tage) Skewness - Kurtosis - Moments E. Bivariate Analysis: Dependence (0.75 Tage) Continuous data: Pearson product-moment correlation, Partial correlation, Scatter plot - Ordinal data: Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau) - Categorical data: Contingency tables, Cramer´s V, Phi coefficient, Chi coefficient F. Bivariate Analysis: Regression (0.75 Tage) Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Estimations - Overview of non-linear regression models 280 (ii) Descriptive Statistics Termine Übersicht Kursnr. 2023244 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Descriptive statistics are distinguished from inferential statistics (or inductive statistics), in that descriptive statistics aim to summarize a sample, rather than use the data to learn about the population that the sample of data is thought to represent. Univariate analysis involves describing the distribution of a single variable, including its central tendency (including the mean, median, and mode) and dispersion (including the range and quantiles of the data-set, and measures of spread such as the variance and standard deviation). The shape of the distribution may also be described via indices such as skewness and kurtosis. Characteristics of a variable's distribution may also be depicted in graphical or tabular format, including histograms and stem-and-leaf display. When a sample consists of more than one variable, descriptive statistics may be used to describe the relationship between pairs of variables. In this case, descriptive statistics include quantitative measures of dependence. This training covers all the fundamentals of descriptive statistics which can be used in marketing, controlling and engineering. You will learn theory and the mathematical foundations in lectures with examples and you will train your new knowledge in practical hands-on labs and exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.25 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram 281 B. Univariate Analysis: Measures of Central Tendency (0.5 Tage) Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic) - Median - Mode C. Univariate Analysis: Measures of Dispersion (0.5 Tage) Range - Variance and Standard deviation - Coefficient of variation - Percentiles - Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments D. Univariate Analysis: Measures of Shape (0.25 Tage) Skewness - Kurtosis - Moments E. Bivariate Analysis: Dependence (0.75 Tage) Continuous data: Pearson product-moment correlation, Partial correlation, Scatter plot - Ordinal data: Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau) - Categorical data: Contingency tables, Cramer´s V, Phi coefficient, Chi coefficient F. Bivariate Analysis: Regression (0.75 Tage) Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Estimations - Overview of non-linear regression models 282 (iii) Descriptive and Inductive Statistics Termine Übersicht Kursnr. 2020177 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Statistics is the study of the collection, organization, analysis, interpretation and presentation of data. It deals with all aspects of data, including the planning of data collection in terms of the design of surveys and experiments. Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Statistical inference (or inductive statistics) is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. This training provides you with a substantial overview of both descriptive and inductive statistics. All topics are firstly explained in presentations with the fundamental mathematical theory and examples followed secondly by hands-on exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.5 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram B. Descriptive Statistics: Univariate Analysis (1 Tag) Location: Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic), Median, Mode - Dispersion: Range, Standard deviation, Coefficient of variation, Percentiles, Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments 283 C. Descriptive Statistics: Bivariate Analysis (1 Tag) Dependence: Pearson product-moment correlation, Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau), Partial correlation, Scatter plot - Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Mixed effects models D. Inductive Statistics: Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram E. Inductive Statistics: Probability Distributions (0.5 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function - Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) F. Inductive Statistics: Frequentist Inference (0.5 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power G. Inductive Statistics: Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 284 (iv) Descriptive and Inductive Statistics Termine Übersicht Kursnr. 2022840 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.850,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Statistics is the study of the collection, organization, analysis, interpretation and presentation of data. It deals with all aspects of data, including the planning of data collection in terms of the design of surveys and experiments. Descriptive statistics is the discipline of quantitatively describing the main features of a collection of data, or the quantitative description itself. Statistical inference (or inductive statistics) is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. This training provides you with a substantial overview of both descriptive and inductive statistics. All topics are firstly explained in presentations with the fundamental mathematical theory and examples followed secondly by hands-on exercices. Kursinhalte A. Introduction to Statistics (0.5 Tage) Descriptive and Inductive Statistics - Uni-/Bi- and Multi-variate Statistics - Summary tables: Grouped data, Frequency distributions, Contingency tables - Statistical graphics: Bar chart, Biplot, Box plot, Histogram B. Descriptive Statistics: Univariate Analysis (1 Tag) Location: Mean (Arithmetic, Geometric, Harmonic), Median, Mode - Dispersion: Range, Standard deviation, Coefficient of variation, Percentiles, Interquartile range - Shape: Variance, Skewness, Kurtosis, Moments 285 C. Descriptive Statistics: Bivariate Analysis (1 Tag) Dependence: Pearson product-moment correlation, Rank correlation (Spearman's rho, Kendall's tau), Partial correlation, Scatter plot - Linear regression: Simple linear regression, Ordinary least squares - Regression analysis: Errors and residuals, Regression model validation, Mixed effects models D. Inductive Statistics: Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram E. Inductive Statistics: Probability Distributions (0.5 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function - Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) F. Inductive Statistics: Frequentist Inference (0.5 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power G. Inductive Statistics: Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 286 (v) Design and Analysis of Experiments (DOE) Termine Übersicht Kursnr. 2024704 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.250,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training shows engineers and other members of the quality-assurance department to design and analyze experiments for improving the quality, efficiency and performance of working systems. It covers basic statistical methods which are useful for the analysis of experimental data, presents the Analysis of Variance (ANOVA), and teaches how to use factorial experiments, two-level factorial designs, blocking and confounding systems for two-level factorials, twolevel fractional factorial designs, regression modeling, and and overview of the Response Surface Methodology. Kursinhalte A. Basic Statistical Methods (0.25 Tage) Basic Statistical Concepts - Sampling and Sampling Distributions - Inferences About the Differences in Means, Randomized Designs: Hypothesis Testing, Confidence Intervals, Choice of Sample Size, Comparing a Single Mean to a Specified Value - Inferences About the Differences in Means, Paired Comparison Designs - Inferences About the Variances of Normal Distributions B. Analysis of Variance (ANOVA) (0.25 Tage) The Analysis of Variance - Analysis of the Fixed Effects Model: Decomposition of the Total Sum of Squares, Statistical Analysis, Estimation of the Model Parameters - Model Adequacy Checking - Determining Sample Size - The Random Effects Model - The Regression Approach to the Analysis of Variance 287 C. Experiments with Blocking Factors (0.25 Tage) The Randomized Complete Block Design: Statistical Analysis of the RCBD, Model Adequacy Checking, Estimating Model Parameters and the General Regression Significance Test - The Latin Square Design - The GraecoLatin Square Design - Balanced Incomplete Block Designs D. Factorial Experiments (0.5 Tage) The Two-Factor Factorial Design: Statistical Analysis of the Fixed Effects Model, Model Adequacy Checking, Estimating the Model Parameters, Choice of Sample Size - The General Factorial Design - Fitting Response Curves and Surfaces - Blocking in a Factorial Design E. Two-Level Factorial Designs (0.25 Tage) The 2² Design - The 2³ Design - The General 2k Design - A Single Replicate of the 2k Design - 2k Designs are Optimal Designs - The Addition of Center Points to the 2k Design - Blocking and Confounding Systems for TwoLevel Factorials F. Two-Level Fractional Factorial Designs (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. The 3k Factorial Design (0.125 Tage) Notation and Motivation for the 3k Design - Confounding in the 3k Factorial Design - Fractional Replication of the 3k Factorial Design H. Response Surface Methodology (0.25 Tage) Introduction to Response Surface Methodology - The Method of Steepest Ascent - Analysis of a SecondOrder Response Surface - Experimental Designs for Fitting Response Surfaces 288 (vi) Engineering Statistics Termine Übersicht Kursnr. 2024700 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov 17-21 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training presents a modern coverage of engineering statistics, focusing on how statistical tools are integrated into the engineering problem-solving process. All major aspects of engineering statistics are covered, including descriptive statistics, probability and probability distributions, statistical test and confidence intervals for one and two samples, building regression models, designing and analyzing engineering experiments, and statistical process control. Kursinhalte A. The Role of Statistics in Engineering (0.25 Tage) The Engineering Method and Statistical Thinking - Collecting Engineering Data - Retrospective Study Observational Study - Designed Experiments - Random Samples - Mechanistic and Empirical Models - Observing Processes Over Time B. Data Summary and Presentation (0.25 Tage) Data Summary and Display - Stem-and-Leaf Diagram - Histograms - Box Plot - Time Series Plots Multivariate Data 289 C. Random Variables and Probability Distributions (1 Tag) Introduction - Random Variables - Probability - Continuous Random Variables: Probability Density Function, Cumulative Distribution Function, Mean and Variance - Important Continuous Distributions: Normal Distribution, Lognormal Distribution, Gamma Distribution, Weibull Distribution, Beta Distribution - Probability Plots: Normal Probability Plots, Other Probability Plots - Discrete Random Variables: Probability Mass Function, Cumulative Distribution Function, Mean and Variance - Binomial Distribution - Poisson Process: Poisson Distribution, Exponential Distribution - Normal Approximation to the Binomial and Poisson Distributions - More than One Random Variable and Independence: Joint Distributions, Independence - Functions of Random Variables: Linear Functions of Independent Random Variables, Linear Functions of Random Variables That Are Not Independent, Nonlinear Functions of Independent Random Variables - Random Samples, Statistics, and the Central Limit Theorem D. Decision Making for a Single Sample (0.5 Tage) Statistical Inference - Point Estimation - Hypothesis Testing: Statistical Hypotheses, Testing Statistical Hypotheses, P-Values in Hypothesis Testing, One-Sided and Two-Sided Hypotheses, General Procedure for Hypothesis Testing - Inference on the Mean of a Population, Variance Known - Inference on the Mean of a Population, Variance Unknown - Inference on the Variance of a Normal Population - Inference on a Population Proportion - Other Interval Estimates for a Single Sample - Testing for Goodness of Fit E. Decision Making for Two Samples (0.5 Tage) Introduction - Inference on the Means of Two Populations, Variances Known - Inference on the Means of Two Populations, Variances Unknown - The Paired t-Test - Inference on the Ratio of Variances of Two Normal Populations - Inference on Two Population Proportions - Completely Randomized Experiment and Analysis of Variance (ANOVA) - Randomized Complete Block Experiment F. Building Empirical Models (0.5 Tage) Introduction to Empirical Models - Simple Linear Regression: Least Squares Estimation, Testing Hypotheses in Simple Linear Regression, Confidence Intervals in Simple Linear Regression, Prediction of a Future Observation, Checking Model Adequacy, Correlation and Regression - Multiple Regression: Estimation of Parameters in Multiple Regression, Inferences in Multiple Regression, Checking Model Adequacy - Polynomial Models - Categorical Regressors - Variable Selection Techniques G. Design of Engineering Experiments (1 Tag) The Strategy of Experimentation - Factorial Experiments - 2k Factorial Design: 22 Design, Statistical Analysis, Residual Analysis and Model Checking, 2k Design for k 3 Factors, Single Replicate of a 2k Design - Center Points and Blocking in 2k Designs: Addition of Center Points, Blocking and Confounding - Fractional Replication of a 2k Design: One-Half Fraction of a 2k Design, Smaller Fractions (2kp Fractional Factorial Designs) - Response Surface Methods and Designs: Method of Steepest Ascent, Analysis of a Second-Order Response Surface - Factorial Experiments With More Than Two Levels H. Statistical Process Control (1 Tag) Quality Improvement and Statistical Process Control - Introduction to Control Charts: Basic Principles, Design of a Control Chart, Rational Subgroups, Analysis of Patterns on Control Charts - R Control Charts - Control Charts For Individual Measurements - Process Capability - Attribute Control Charts: P Chart (Control Chart for Proportions) and nP Chart, U Chart (Control Chart for Average Number of Defects per Unit) and C Chart - Control Chart Performance - Measurement Systems Capability 290 (vii) Inferential Statistics for Probability Analysis and Testing Termine Übersicht Kursnr. 2020583 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.500,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In statistics, statistical inference is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. Statistical induction helps describing systems of procedures that can be used to draw conclusions from datasets arising from systems affected by random variation, such as observational errors, random sampling, or random experimentation. It is then used to test hypotheses and make estimations using sample data. This training covers all the fundamentals of inductive statistics (probability theory, probability distributions and hypotheses testing) which can be used in marketing, controlling and engineering. You will learn theory and the mathematical foundations in lectures with examples and you will train your new knowledge in practical hands-on labs and exercices. Kursinhalte A. Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram 291 B. Probability Distributions (0.75 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) C. Frequentist Inference (0.75 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power D. Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 292 (viii) Inferential Statistics for Probability Analysis and Testing Termine Übersicht Kursnr. 2023246 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In statistics, statistical inference is the process of drawing conclusions from data that is subject to random variation, for example, observational errors or sampling variation. Statistical induction helps describing systems of procedures that can be used to draw conclusions from datasets arising from systems affected by random variation, such as observational errors, random sampling, or random experimentation. It is then used to test hypotheses and make estimations using sample data. This training covers all the fundamentals of inductive statistics (probability theory, probability distributions and hypotheses testing) which can be used in marketing, controlling and engineering. You will learn theory and the mathematical foundations in lectures with examples and you will train your new knowledge in practical hands-on labs and exercices. Kursinhalte A. Probability Theory (0.75 Tage) Probability axioms - Probability space Sample space - Elementary event - Random variable - Probability measure - Complementary event - Joint probability - Marginal probability - Conditional probability - Independence Conditional independence - Law of total probability - Law of large numbers - Bayes' theorem - Venn diagram - Tree diagram 293 B. Probability Distributions (0.75 Tage) Introduction: Probability mass function, Probability density function, Probability distribution function Discrete univariate distributions: Binomial, Poisson, Geometric, Hypergeometric - Continuous univariate distributions: Uniform, Exponential, Normal (Gaussian) C. Frequentist Inference (0.75 Tage) Unbiased estimators (Mean unbiased minimum variance, Median unbiased) - Confidence interval - Testing hypotheses - Alpha-/Beta-Error and Power D. Specific Tests (0.75 Tage) Z (normal) - Student's t-test - F - Goodness of fit (Chi-squared) - Signed-rank (1-sample, 2-sample, 1way anova) 294 (ix) Multivariate Analysis I Termine Übersicht Kursnr. 2020576 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Multivariate Regression Analysis (0.5 Tage) Determination of a formula that can describe how elements in a vector of variables respond simultaneously to changes in others. B. Multivariate Analysis of Variance (ANOVA and MANOVA) (0.5 Tage) Comparing multivariate means of several groups using the variance-covariance between variables in testing the statistical significance of the mean differences. 295 C. Discriminant Analysis (0.5 Tage) Examination whether a set of variables can be used to distinguish between two or more groups of cases. D. Logistic Regression (0.5 Tage) Prediction of the outcome of a categorical dependent variable based on one or more predictor variables. E. Factor Analysis (0.5 Tage) Extraction of a specified number of synthetic variables (latent variables or factors), fewer than the original set, leaving the remaining unexplained variation as error. F. Clustering (0.5 Tage) Assignment of objects into groups (clusters) so that objects (cases) from the same cluster are more similar to each other than objects from different clusters. 296 (x) Multivariate Analysis I Termine Übersicht Kursnr. 2023239 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Multivariate Regression Analysis (0.5 Tage) Determination of a formula that can describe how elements in a vector of variables respond simultaneously to changes in others. B. Multivariate Analysis of Variance (ANOVA and MANOVA) (0.5 Tage) Comparing multivariate means of several groups using the variance-covariance between variables in testing the statistical significance of the mean differences. 297 C. Discriminant Analysis (0.5 Tage) Examination whether a set of variables can be used to distinguish between two or more groups of cases. D. Logistic Regression (0.5 Tage) Prediction of the outcome of a categorical dependent variable based on one or more predictor variables. E. Factor Analysis (0.5 Tage) Extraction of a specified number of synthetic variables (latent variables or factors), fewer than the original set, leaving the remaining unexplained variation as error. F. Clustering (0.5 Tage) Assignment of objects into groups (clusters) so that objects (cases) from the same cluster are more similar to each other than objects from different clusters. 298 (xi) Multivariate Analysis II Termine Übersicht Kursnr. 2020577 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.150,00 EUR 1.150,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 14-16 Sep 09-11 Nov 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Introduction to Data Mining (0.125 Tage) Data Mining Functionalities - Classification of Data Mining Systems - Data Mining Task Primitives Integration of a Data Mining System with a Database or DataWarehouse System - Major Issues in Data Mining B. Data Preprocessing (0.125 Tage) Descriptive Data Summarization - Data Cleaning - Data Integration and Transformation - Data Reduction - Data Discretization and Concept Hierarchy Generation 299 C. Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations (0.5 Tage) Basic Concepts - Efficient and Scalable Frequent Itemset Mining Methods - Mining Various Kinds of Association Rules - From Association Mining to Correlation Analysis - Constraint-Based Association Mining D. Classification and Prediction (0.75 Tage) Issues Regarding Classification and Prediction - Classification by Decision Tree Induction - Bayesian Classification - Rule-Based Classification - Classification by Backpropagation - Support Vector Machines - Accuracy and Error Measures - Evaluating the Accuracy of a Classifier or Predictor: Holdout Method and Random Subsampling, Cross-validation - Model Selection E. Cluster Analysis (0.25 Tage) Types of Data in Cluster Analysis - Partitioning Methods: k-Means and k-Medoids - Hierarchical Methods: Agglomerative and Divisive Hierarchical Clustering F. Mining Time-Series and Sequence Data (0.25 Tage) Mining Time-Series Data: Trend Analysis, Similarity Search in Time-Series Analysis - Mining Sequence Patterns in Transactional Databases: Sequential Pattern Mining: Concepts and Primitives, Scalable Methods for Mining Sequential Patterns, Periodicity Analysis for Time-Related Sequence Data 300 (xii) Multivariate Analysis II Termine Übersicht Kursnr. 2023240 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multivariate statistics is a form of statistics encompassing the simultaneous observation and analysis of more than one variable. The application of multivariate statistics is multivariate analysis. Multivariate statistics concerns understanding the different aims and background of each of the different forms of multivariate analysis, and how they relate to each other. The practical implementation of multivariate statistics to a particular problem may involve several types of univariate and multivariate analysis in order to understand the relationships between variables and their relevance to the actual problem being studied. This training is one part of a pair of courses on multivariate statistics. It helps you understand the techniques of complex and more advanced data analysis for marketing, controlling and engineering. Kursinhalte A. Introduction to Data Mining (0.125 Tage) Data Mining Functionalities - Classification of Data Mining Systems - Data Mining Task Primitives Integration of a Data Mining System with a Database or DataWarehouse System - Major Issues in Data Mining B. Data Preprocessing (0.125 Tage) Descriptive Data Summarization - Data Cleaning - Data Integration and Transformation - Data Reduction - Data Discretization and Concept Hierarchy Generation 301 C. Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations (0.5 Tage) Basic Concepts - Efficient and Scalable Frequent Itemset Mining Methods - Mining Various Kinds of Association Rules - From Association Mining to Correlation Analysis - Constraint-Based Association Mining D. Classification and Prediction (0.75 Tage) Issues Regarding Classification and Prediction - Classification by Decision Tree Induction - Bayesian Classification - Rule-Based Classification - Classification by Backpropagation - Support Vector Machines - Accuracy and Error Measures - Evaluating the Accuracy of a Classifier or Predictor: Holdout Method and Random Subsampling, Cross-validation - Model Selection E. Cluster Analysis (0.25 Tage) Types of Data in Cluster Analysis - Partitioning Methods: k-Means and k-Medoids - Hierarchical Methods: Agglomerative and Divisive Hierarchical Clustering F. Mining Time-Series and Sequence Data (0.25 Tage) Mining Time-Series Data: Trend Analysis, Similarity Search in Time-Series Analysis - Mining Sequence Patterns in Transactional Databases: Sequential Pattern Mining: Concepts and Primitives, Scalable Methods for Mining Sequential Patterns, Periodicity Analysis for Time-Related Sequence Data 302 (xiii) Oracle and SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022765 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 21-23 Sep 16-18 Nov 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 27-29 Jul 28-30 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 303 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 304 (xiv) Oracle and SQL Termine Übersicht Kursnr. 2023666 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.350,00 EUR 03-05 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 305 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 306 (xv) Statistical Quality Control Termine Übersicht Kursnr. 2024702 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 19-20 Nov 10-11 Sep 12-13 Nov Kurstyp Zielgruppe Engineers, Quality Assurance Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training provides a comprehensive treatment of the major aspects of using statistical methodology for quality control and improvement. Both traditional and modern methods are presented, including state-of-the-art techniques for statistical process monitoring and control and statistically designed experiments for process characterization and optimization. The training focuses on DMAIC (define, measure, analyze, improve, and control--the problem-solving strategy of six sigma). Kursinhalte A. Modern Quality Management And Improvement (0.125 Tage) The Meaning of Quality and Quality Improvement - Statistical Methods for Quality Control and Improvement - Management Aspects of Quality Improvement - The DMAIC Problem Solving Process B. Data Summary and Presentation (0.125 Tage) Describing Variation: The Stem-and-Leaf Plot, The Histogram, Numerical Summary of Data, The Box Plot, Probability Distributions - Important Discrete Distributions - Important Continuous Distributions - Probability Plots 307 C. Statistical Inference In Quality Control and Improvement (0.25 Tage) Statistics and Sampling Distributions - Point Estimation of Process Parameters - Statistical Inference for a Single Sample - Statistical Inference for Two Samples - The Analysis of Variance (ANOVA) D. Variables Control Charts (0.5 Tage) Control Charts for –x and R: Statistical Basis of the Charts, Development and Use of –x and R Charts, Charts Based on Standard Values, Interpretation of –x and R Charts, The Operating-Characteristic Function, The Average Run Length for the –x Chart - Control Charts for –x and s: Construction and Operation of –x and s Charts, The – x and s Control Charts with Variable Sample Size, The s² Control Chart - The Shewhart Control Chart for Individual Measurements E. Attribute Control Charts (0.5 Tage) The Control Chart for Fraction Nonconforming: Development and Operation of the Control Chart, Variable Sample Size, Applications in Transactional and Service Businesses, The Operating-Characteristic Function and Average Run Length Calculations - Control Charts for Nonconformities (Defects): Procedures with Constant Sample Size, Procedures with Variable Sample Size, Demerit Systems, The Operating-Characteristic Function, Dealing with Low Defect Levels - Choice Between Attributes and Variables Control Charts F. Determining Process And Measurement Systems Capability (0.125 Tage) Process Capability Analysis Using a Histogram or a Probability Plot - Process Capability Ratios - Process Capability Analysis Using a Control Chart - Process Capability Analysis with Attribute Data - Gauge and Measurement System Capability Studies G. Designed Experiments In Process and Product Improvement (0.25 Tage) Factorial Experiments: Statistical Analysis, Residual Analysis - The 2k Factorial Design: The 2² Design, The 2k Design for 3 and more Factors, Blocking and Confounding in the 2k Design - Fractional Replication of the 2k Design - Fractional Replication of the 2k: The One-Half Fraction of the 2k Design, The 2k–p Fractional Factorial Design H. Sampling Procedures (0.125 Tage) The Acceptance-Sampling Problem - Single-Sampling Plans for Attributes - Double, Multiple, and Sequential Sampling - Acceptance Sampling by Variables - Chain Sampling - Continuous Sampling 308 (xvi) Structural Equation Modelling Termine Übersicht Kursnr. 2020582 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Structural equation modelling (SEM) is a statistical technique for testing and estimating causal relations using a combination of statistical data and qualitative causal assumptions. Structural equation models (SEM) allow both confirmatory and exploratory modeling, meaning they are suited to both theory testing and theory development. Confirmatory modeling usually starts out with a hypothesis that gets represented in a causal model. The concepts used in the model must then be operationalized to allow testing of the relationships between the concepts in the model. The model is tested against the obtained measurement data to determine how well the model fits the data. Among the strengths of SEM is the ability to construct latent variables: variables which are not measured directly, but are estimated in the model from several measured variables each of which is predicted to 'tap into' the latent variables. This allows the modeler to explicitly capture the unreliability of measurement in the model, which in theory allows the structural relations between latent variables to be accurately estimated. Factor analysis, path analysis and regression all represent special cases of SEM. Kursinhalte A. Introduction to Structural Equation Modeling (0.25 Tage) Equivalent models - Steps in performing SEM analysis: Model specification, Estimation of free parameters, Assessment of model and model fit, Model modification, Sample size and power, Interpretation and communication Advanced uses - SEM-specific software 309 B. Path Analysis (0.5 Tage) Causality - Latent variable model - Path modeling - Path coefficient - Path tracing rules C. Causal Analysis using AMOS (0.75 Tage) Analysis of SEM with latent variables (causal analysis) - General modeling and verification process Construct operationalization - Confirmatory factor analysis for testing reflective measurement models of latent variables (hypothetical constructs) - Testing of hypothesis using the analysis of covariance D. Variants and Extensions (0.75 Tage) Characteristics of formative measurement models - MIMIC models - Second-order factor analysis (SFA) multi-group causal analysis and the comparative analysis of causal models in several groups (samples) - Differences between the LISREL approach and the PLS approach - Universal structure modeling 310 (xvii) Structural Equation Modelling Termine Übersicht Kursnr. 2023245 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.000,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Structural equation modelling (SEM) is a statistical technique for testing and estimating causal relations using a combination of statistical data and qualitative causal assumptions. Structural equation models (SEM) allow both confirmatory and exploratory modeling, meaning they are suited to both theory testing and theory development. Confirmatory modeling usually starts out with a hypothesis that gets represented in a causal model. The concepts used in the model must then be operationalized to allow testing of the relationships between the concepts in the model. The model is tested against the obtained measurement data to determine how well the model fits the data. Among the strengths of SEM is the ability to construct latent variables: variables which are not measured directly, but are estimated in the model from several measured variables each of which is predicted to 'tap into' the latent variables. This allows the modeler to explicitly capture the unreliability of measurement in the model, which in theory allows the structural relations between latent variables to be accurately estimated. Factor analysis, path analysis and regression all represent special cases of SEM. Kursinhalte A. Introduction to Structural Equation Modeling (0.25 Tage) Equivalent models - Steps in performing SEM analysis: Model specification, Estimation of free parameters, Assessment of model and model fit, Model modification, Sample size and power, Interpretation and communication Advanced uses - SEM-specific software 311 B. Path Analysis (0.5 Tage) Causality - Latent variable model - Path modeling - Path coefficient - Path tracing rules C. Causal Analysis using AMOS (0.75 Tage) Analysis of SEM with latent variables (causal analysis) - General modeling and verification process Construct operationalization - Confirmatory factor analysis for testing reflective measurement models of latent variables (hypothetical constructs) - Testing of hypothesis using the analysis of covariance D. Variants and Extensions (0.75 Tage) Characteristics of formative measurement models - MIMIC models - Second-order factor analysis (SFA) multi-group causal analysis and the comparative analysis of causal models in several groups (samples) - Differences between the LISREL approach and the PLS approach - Universal structure modeling 312 (xviii) Time Series Analysis Termine Übersicht Kursnr. 2020631 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Time series analysis comprises methods for analyzing time series data in order to extract meaningful statistics and other characteristics of the data. Time series forecasting is the use of a model to predict future values based on previously observed values. The course provides tools for empirical work with time series data and is an introduction into the foundation of time series models. It focuses on both univariate and multivariate time series analysis. After completing this course, a student will be able to analyze univariate and multivariate time series data using available software like MS Excel, SPSS and jMulti. Kursinhalte A. Univariate analysis of time series data (0.25 Tage) Estimation of the moment-generating functions (expected value, auto-covariance) - auto-correlation: the lag operator, creating and interpretating the correlogram - smoothing of time series data: moving averages, exponential smoothing - transformation and filtering of time series data - first-order and second-order differences B. Decomposition of time series using deterministic models (0.5 Tage) Component models: additive and multiplicative models - seasonal structures in time series: trend, seasons and identification of the seasonal pattern, prognosis and residual analysis - level shifts - linear, parabolic, logistic, exponential fit and regression of time series - polynomials - quality measures 313 C. Periodicities in time series (0.25 Tage) Trigonometric functions and their importance for periodic trends - period detection and frequencies periodogram: identification and interpretation - regression models with periodic oscillations - spectra and spectral density estimation of time series - introduction to Fourier transformation for time series D. Univariate linear time series models using AR(I)MA (0.25 Tage) Stationarity in time series - White Noise process - AR (Auto Regressive)-models - MA (Moving Average)models - ARMA and ARIMA models - forecasting - residual analysis - statistical tests for linear time series models quality measures and model selection E. Analysis of multidimensional time series (0.25 Tage) Cross-correlation and cross-covariance - stationary cross-covariance - co-integration - introduction to crossspectral analysis and coherence analysis F. Multidimensional time series using VAR (0.25 Tage) VAR (Vector AutoRegressive) processes: modeling, prediction, residual analysis, quality measures, tests G. Time series with exogenous influences (0.25 Tage) Regression with auto-correlated shocks - intervention analysis - transfer function models 314 (xix) Time Series Analysis Termine Übersicht Kursnr. 2023294 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Berlin 1.000,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Data Analysts Vorkenntnisse General knowledge of math Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung Time series analysis comprises methods for analyzing time series data in order to extract meaningful statistics and other characteristics of the data. Time series forecasting is the use of a model to predict future values based on previously observed values. The course provides tools for empirical work with time series data and is an introduction into the foundation of time series models. It focuses on both univariate and multivariate time series analysis. After completing this course, a student will be able to analyze univariate and multivariate time series data using available software like MS Excel, SPSS and jMulti. Kursinhalte A. Univariate analysis of time series data (0.25 Tage) Estimation of the moment-generating functions (expected value, auto-covariance) - auto-correlation: the lag operator, creating and interpretating the correlogram - smoothing of time series data: moving averages, exponential smoothing - transformation and filtering of time series data - first-order and second-order differences B. Decomposition of time series using deterministic models (0.5 Tage) Component models: additive and multiplicative models - seasonal structures in time series: trend, seasons and identification of the seasonal pattern, prognosis and residual analysis - level shifts - linear, parabolic, logistic, exponential fit and regression of time series - polynomials - quality measures 315 C. Periodicities in time series (0.25 Tage) Trigonometric functions and their importance for periodic trends - period detection and frequencies periodogram: identification and interpretation - regression models with periodic oscillations - spectra and spectral density estimation of time series - introduction to Fourier transformation for time series D. Univariate linear time series models using AR(I)MA (0.25 Tage) Stationarity in time series - White Noise process - AR (Auto Regressive)-models - MA (Moving Average)models - ARMA and ARIMA models - forecasting - residual analysis - statistical tests for linear time series models quality measures and model selection E. Analysis of multidimensional time series (0.25 Tage) Cross-correlation and cross-covariance - stationary cross-covariance - co-integration - introduction to crossspectral analysis and coherence analysis F. Multidimensional time series using VAR (0.25 Tage) VAR (Vector AutoRegressive) processes: modeling, prediction, residual analysis, quality measures, tests G. Time series with exogenous influences (0.25 Tage) Regression with auto-correlated shocks - intervention analysis - transfer function models 316 8. Data Warehousing A. Business Intelligence (i) OLAP and Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2020335 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture and discussion Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung A data warehouse (DWH) is a database used for reporting and data analysis. It is a central repository of data which is created by integrating data from one or more disparate sources. Data warehouses store current as well as historical data and are used for creating trending reports for senior management reporting such as annual and quarterly comparisons. Online Analytical Processing (OLAP) is an approach to answering multi-dimensional analytical queries swiftly. OLAP is part of the broader category of business intelligence, which also encompasses relational database, report writing and data mining. This training walks you through the typical Business Intelligence project and helps you to understand the elements and architecture of a DWH and the usage scenarios for OLAP. Kursinhalte A. Business Intelligence, OLAP, and Data Warehousing (0.25 Tage) Goals of a Data Warehouse - Components of a Data Warehouse: Operational Source Systems, Data Staging Area, Data Presentation, Data Access Tools - Dimensional Modeling: Fact Tables, Dimension Tables 317 B. The Data Warehouse and Design (0.5 Tage) Operational Data - The Data Warehouse and Data Models: The Data Warehouse Data Model, The Midlevel Data Model, The Physical Data Model - Normalization and Denormalization - Metadata - Technical and Physical Architecture - Deploying and Supporting the DW/BI System C. The Relational and the Multidimensional Models (0.25 Tage) The Relational Model - The Multidimensional Model - Snowflake Structures - Differences between the Models - Independent Data Marts - OLAP and Aggregations - OLAP Operations D. ETL - Loading the Data Warehouse (0.25 Tage) ETL (Extract, Transformation, and Load) - Designing the Staging Area - Data Structures in the ETL System - Data Flow: Extracting, Cleaning and Conforming - Loading Fact Tables - Integrating OLAP Processing into the ETL System - Development Options of ETL - Data Latency - Data Quality E. Dimension Tables (0.25 Tage) The Basic Structure of a Dimension - The Grain of a Dimension - Flat Dimensions and Snowflaked Dimensions - Date and Time Dimensions - Big and Small Dimensions - Dimensional Roles - Degenerate Dimensions - Slowly Changing Dimensions - Ragged Hierarchies and Bridge Tables F. OLAP and Data Mining (0.5 Tage) Business Intelligence Applications: Direct Access Query and Reporting Tools, Standard Reports, Analytic Applications, Dashboards and Scorecards - Data Mining: Data Mining Overview, Data Mining in the Applications Architecture 318 (ii) OLAP and Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2022998 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture and discussion Kurslevel Beginning Berlin 1.000,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung A data warehouse (DWH) is a database used for reporting and data analysis. It is a central repository of data which is created by integrating data from one or more disparate sources. Data warehouses store current as well as historical data and are used for creating trending reports for senior management reporting such as annual and quarterly comparisons. Online Analytical Processing (OLAP) is an approach to answering multi-dimensional analytical queries swiftly. OLAP is part of the broader category of business intelligence, which also encompasses relational database, report writing and data mining. This training walks you through the typical Business Intelligence project and helps you to understand the elements and architecture of a DWH and the usage scenarios for OLAP. Kursinhalte A. Business Intelligence, OLAP, and Data Warehousing (0.25 Tage) Goals of a Data Warehouse - Components of a Data Warehouse: Operational Source Systems, Data Staging Area, Data Presentation, Data Access Tools - Dimensional Modeling: Fact Tables, Dimension Tables B. The Data Warehouse and Design (0.5 Tage) Operational Data - The Data Warehouse and Data Models: The Data Warehouse Data Model, The Midlevel Data Model, The Physical Data Model - Normalization and Denormalization - Metadata - Technical and Physical Architecture - Deploying and Supporting the DW/BI System 319 C. The Relational and the Multidimensional Models (0.25 Tage) The Relational Model - The Multidimensional Model - Snowflake Structures - Differences between the Models - Independent Data Marts - OLAP and Aggregations - OLAP Operations D. ETL - Loading the Data Warehouse (0.25 Tage) ETL (Extract, Transformation, and Load) - Designing the Staging Area - Data Structures in the ETL System - Data Flow: Extracting, Cleaning and Conforming - Loading Fact Tables - Integrating OLAP Processing into the ETL System - Development Options of ETL - Data Latency - Data Quality E. Dimension Tables (0.25 Tage) The Basic Structure of a Dimension - The Grain of a Dimension - Flat Dimensions and Snowflaked Dimensions - Date and Time Dimensions - Big and Small Dimensions - Dimensional Roles - Degenerate Dimensions - Slowly Changing Dimensions - Ragged Hierarchies and Bridge Tables F. OLAP and Data Mining (0.5 Tage) Business Intelligence Applications: Direct Access Query and Reporting Tools, Standard Reports, Analytic Applications, Dashboards and Scorecards - Data Mining: Data Mining Overview, Data Mining in the Applications Architecture 320 A. Data Mining (i) Using MS SQL Server 2012 Termine Übersicht Kursnr. 2023676 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 321 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Scripting for Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Generating and Using Scripts, Building, Managing and Training Data Mining Models - DMX (Data Mining Extensions): Building Data Mining Models, Managing, Training, and Querying Data Mining Models J. Data Integration and Reporting Services (0.25 Tage) Using Data Mining-Models in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 322 (ii) Using Oracle 11g Termine Übersicht Kursnr. 2023675 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Mining (ODM) provides powerful data mining functionality as native SQL functions within the Oracle Database. Oracle Data Mining enables users to discover new insights hidden in data and to leverage investments in Oracle Database technology. With Oracle Data Mining, you can build and apply predictive models that help you target your best customers, develop detailed customer profiles, and find and prevent fraud. This training provides you with an overview of the Oracle Data Mining architecture and shows you what kind of Data Mining algorithms you can use for your data analysis. You will get to know each algorithm´s principle and statistical-mathematical background before you see the algorithm being applied to DB data. Kursinhalte A. Data Mining and Oracle (0.5 Tage) Statistics, multivariate statistics and Data Mining - Data Mining cycle - Data preprocessing: Descriptive data aggregation, data cleansing, data integration and transformation - Data Reduction - Discretization and concept hierarchies - Data Mining and Business Intelligence: Databases, Data Warehouses and OLAP as the basis for Data Mining - Oracle architecture for Data Mining: database, Data Mining module and MS Excel add-in B. Factors and influences (0.5 Tage) Factor Analysis and Principal Component Analysis - Outlier Analysis 323 C. Data Mining using Association analysis (0.25 Tage) Finding frequent patterns (Frequent Itemset Mining) - Apriori algorithm - association rules and association analysis - shopping basket analysis D. Data Mining and Classification (0.75 Tage) Decision Trees: selection of attributes, tree pruning, deduction of rules, quality measures and comparison of models - Support Vector Machines: algorithms, building and using a model E. Data Mining and Probability Theory (0.5 Tage) Classification using logistic regression - Probability and Bayes´s Theorem - Naïve Bayes: algorithms, building and using a model F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Introduction to Cluster Analysis - Similarity and distance measurement - Variants and basic techniques Partitioning methods: k-Means Method - Hierarchical methods: agglomerative and divisive methods 324 A. MS SQL Server 2012 (i) Analysis Services (SSAS), OLAP and Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2020963 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Analysis Services, SSAS, is an Online Analytical Processing, OLAP, data mining and reporting tool in Microsoft SQL Server. SSAS is used as a tool by organizations to analyze and make sense of information possibly spread out across multiple databases, or in disparate tables. This training teaches your how to use SQL Server Analysis Services for business intelligence. You'll start by building your understanding of the business intelligence platform enabled by SQL Server and the Microsoft Office System, highlighting the role of Analysis Services. Then, you’ll create a simple multidimensional OLAP cube and progressively add features to help improve, secure, deploy, and maintain an Analysis Services database. You'll explore core Analysis Services features and capabilities, including dimension, cube, and aggregation design wizards; the attribute relationship designer; and using dynamic management views to monitor resources. Kursinhalte A. OLAP and SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.25 Tage) Business Intelligence - Multidimensional Data Analysis - Dimensional Data Warehouse - Multidimensional OLAP - Analysis Services and the Microsoft Business Intelligence Platform 325 B. Working with Dimensions (0.5 Tage) Previewing Dimension Data - Creating a Standard Dimension - Creating a Time Dimension - Creating a Parent-Child Dimension - Dimension Usage - Creating Reference Dimensions - Creating a Fact Dimension - Creating a Many-to-Many Dimension C. Working with Measures and Measure Groups (0.25 Tage) Creating a Business Intelligence Solution - Creating a Data Source - Creating a Data Source View Previewing Cube Data - Using the Wizard to Create a Cube - Deploying and Browsing a Cube - Using the Cube Designer to Modify a Cube - Using Aggregate Functions D. Retrieving Data from Analysis Services uisng MDX, MS Excel, and Reporting (0.25 Tage) Creating Perspectives - Creating MDX Queries - Accessing Analysis Services Using Excel - Creating Reporting Services Reports E. Extending Cube-Funktionality (0.25 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Implementing Actions - - Using MDX to Retrieve Values from a Cube - Creating Calculated Members - Calculation Scripting F. Deployment and Security of an Analysis Services Solution (0.25 Tage) Deployment Overview - Deployment Mechanics - Deployment Using Business Intelligence Development Studio - Deployment Using the Deployment Wizard - Understanding Deployment Scripts - Migrating Databases and Disaster Recovery - Implementing Security: Understanding Roles - Securing Administrative Access - Securing Data Access G. Administering a Multidimensional Solution (0.25 Tage) Monitoring Analysis Services Using Windows Reliability And Performance Monitor - Monitoring Analysis Services Using SQL Server Profiler - Analysis Services Dynamic Management Views - Managing Partitions and Database Processing: Working with Storage - Managing Analysis Services Processing - Working with Partitions 326 (ii) Analysis Services (SSAS), OLAP and Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2023626 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.350,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Analysis Services, SSAS, is an Online Analytical Processing, OLAP, data mining and reporting tool in Microsoft SQL Server. SSAS is used as a tool by organizations to analyze and make sense of information possibly spread out across multiple databases, or in disparate tables. This training teaches your how to use SQL Server Analysis Services for business intelligence. You'll start by building your understanding of the business intelligence platform enabled by SQL Server and the Microsoft Office System, highlighting the role of Analysis Services. Then, you’ll create a simple multidimensional OLAP cube and progressively add features to help improve, secure, deploy, and maintain an Analysis Services database. You'll explore core Analysis Services features and capabilities, including dimension, cube, and aggregation design wizards; the attribute relationship designer; and using dynamic management views to monitor resources. Kursinhalte A. OLAP and SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.25 Tage) Business Intelligence - Multidimensional Data Analysis - Dimensional Data Warehouse - Multidimensional OLAP - Analysis Services and the Microsoft Business Intelligence Platform B. Working with Dimensions (0.5 Tage) Previewing Dimension Data - Creating a Standard Dimension - Creating a Time Dimension - Creating a Parent-Child Dimension - Dimension Usage - Creating Reference Dimensions - Creating a Fact Dimension - Creating a Many-to-Many Dimension 327 C. Working with Measures and Measure Groups (0.25 Tage) Creating a Business Intelligence Solution - Creating a Data Source - Creating a Data Source View Previewing Cube Data - Using the Wizard to Create a Cube - Deploying and Browsing a Cube - Using the Cube Designer to Modify a Cube - Using Aggregate Functions D. Retrieving Data from Analysis Services uisng MDX, MS Excel, and Reporting (0.25 Tage) Creating Perspectives - Creating MDX Queries - Accessing Analysis Services Using Excel - Creating Reporting Services Reports E. Extending Cube-Funktionality (0.25 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Implementing Actions - - Using MDX to Retrieve Values from a Cube - Creating Calculated Members - Calculation Scripting F. Deployment and Security of an Analysis Services Solution (0.25 Tage) Deployment Overview - Deployment Mechanics - Deployment Using Business Intelligence Development Studio - Deployment Using the Deployment Wizard - Understanding Deployment Scripts - Migrating Databases and Disaster Recovery - Implementing Security: Understanding Roles - Securing Administrative Access - Securing Data Access G. Administering a Multidimensional Solution (0.25 Tage) Monitoring Analysis Services Using Windows Reliability And Performance Monitor - Monitoring Analysis Services Using SQL Server Profiler - Analysis Services Dynamic Management Views - Managing Partitions and Database Processing: Working with Storage - Managing Analysis Services Processing - Working with Partitions 328 (iii) Analysis Services and MDX Termine Übersicht Kursnr. 2020282 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Experience with Business Intelligence concepts Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) is a query language for OLAP databases, much like SQL is a query language for relational databases. It is also a calculation language, with syntax similar to spreadsheet formulas. This training teaches you the Multidimensional Expressions (MDX) query language. With this practical, learn-by-doing course you’ll build the core techniques for using MDX with Analysis Services to deliver high-performance business intelligence solutions. Discover how to construct and execute MDX queries, work with tuples, sets, and expressions, build complex sets to retrieve the exact data users need, perform aggregation functions and navigate data hierarchies, and assemble timebased business metrics. Kursinhalte A. Introduction to MDX in Analysis Services (0.25 Tage) MDX Language - MDX-Query-Editor in MS SQL Server Management Studio - Simple MDX Queries 329 B. Tuples and OLAP-Cubes (0.75 Tage) N-dimensional Space - Cube Space - Accessing Data with Tuples - - Understanding Cells - Working with Partial Tuples - Building Tuples with User-Hierarchies - Set Basics - Understanding the SELECT Statement - Building Sets with Functions - Filtering Sets - Combining Sets - Performing Aggregation: Performing Summation, Calculating Averages, Identifying Minimum and Maximum Values, Counting Tuples in Sets - Working with Time: Understanding the Time Dimension, Calculating an Accumulating Total, Performing Period-over-Period Analysis, Combining TimeBased Metrics C. Enhancing the Cube using MDX (0.5 Tage) Understanding the MDX Script - Constructing Calculated Members - Assembling Named Sets D. MDX and Analysis Services-Security (0.25 Tage) Understanding Dynamic Security - Implementing Attribute-Hierarchy Restrictions - Implementing Cell-Level Restrictions E. Building Reports using MDX (0.25 Tage) Connecting to Analysis Services - Designing the Dataset - Adding Parameters to the Dataset - Presenting the Data in the Report 330 (iv) Analysis Services and MDX Termine Übersicht Kursnr. 2022945 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Experience with Business Intelligence concepts Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.000,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) is a query language for OLAP databases, much like SQL is a query language for relational databases. It is also a calculation language, with syntax similar to spreadsheet formulas. This training teaches you the Multidimensional Expressions (MDX) query language. With this practical, learn-by-doing course you’ll build the core techniques for using MDX with Analysis Services to deliver high-performance business intelligence solutions. Discover how to construct and execute MDX queries, work with tuples, sets, and expressions, build complex sets to retrieve the exact data users need, perform aggregation functions and navigate data hierarchies, and assemble timebased business metrics. Kursinhalte A. Introduction to MDX in Analysis Services (0.25 Tage) MDX Language - MDX-Query-Editor in MS SQL Server Management Studio - Simple MDX Queries 331 B. Tuples and OLAP-Cubes (0.75 Tage) N-dimensional Space - Cube Space - Accessing Data with Tuples - - Understanding Cells - Working with Partial Tuples - Building Tuples with User-Hierarchies - Set Basics - Understanding the SELECT Statement - Building Sets with Functions - Filtering Sets - Combining Sets - Performing Aggregation: Performing Summation, Calculating Averages, Identifying Minimum and Maximum Values, Counting Tuples in Sets - Working with Time: Understanding the Time Dimension, Calculating an Accumulating Total, Performing Period-over-Period Analysis, Combining TimeBased Metrics C. Enhancing the Cube using MDX (0.5 Tage) Understanding the MDX Script - Constructing Calculated Members - Assembling Named Sets D. MDX and Analysis Services-Security (0.25 Tage) Understanding Dynamic Security - Implementing Attribute-Hierarchy Restrictions - Implementing Cell-Level Restrictions E. Building Reports using MDX (0.25 Tage) Connecting to Analysis Services - Designing the Dataset - Adding Parameters to the Dataset - Presenting the Data in the Report 332 (v) Business Intelligence - Compact Termine Übersicht Kursnr. 2020295 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Experience with Business Intelligence concepts Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Analysis Services is a platform for building rich and high performance analytical models (multidimensional, tabular and data mining) that can be used for interactive data analysis, reporting, visualization and predictive analysis using a number of BI tools. Integration Services helps you connect and transform disparate data sources with a scalable enterprise data integration platform with exceptional extract, transform, and load (ETL) capabilities. Reporting Services is a platform for development and deployment of professionally looking, richly formatted operational and ad-hoc reports. Power View empowers users to rapidly explore data visually and interactively, easily create a story, present, and share reports effortlessly. This training takes you on a tour through all SQL Server products which are useful and necessary for building Data Warehouse and Reporting Solutions. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing and OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Fundamentals of Data Warehousing und OLAP - Typical DW Data Models - Microsoft´s Architecture and Tools for Business Intelligence - Project Types and Project Phases for Business Intelligence - Life Cycle of BI-Solutions using MS SQL Server 333 B. OLAP and Data Warehousing using Analysis Services (2 Tage) Dimensions: Creation and Deployment, Hierarchies and Aggregation, Typology of Dimensions: Time, Currency, Language, Validity - Measures: Creation and Deployment, Storage Models, Calculated Measures with MDX - OLAP Cubes: Creation and Deployment, Security Model, MS Excel and Cube Access - Overview of Advanced Scenarios (Interactivity and Key Performance Indicators (KPI) C. Data Integration and ETL using Integration Services (1.5 Tage) SSIS Packages - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow Paths - Data Viewer - Configuring Error Output - Using Variables - Processing of Excel, Text, and XML Files - MS SQL Queries - Logging - Error Handling - Package Configuration - Deployment D. Reports using Reporting Services and MS Excel (1.25 Tage) Interactivity: OLAP Operations - Report Elements: Table, Matrix, Chart, Subreports - Datasets: Data Sources and Queries - Parameters and Filters - Deployment: Report Portal, Report Snapshots and Caching, Subscriptions 334 (vi) Business Intelligence - Compact Termine Übersicht Kursnr. 2022958 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Experience with Business Intelligence concepts Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.950,00 EUR 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Analysis Services is a platform for building rich and high performance analytical models (multidimensional, tabular and data mining) that can be used for interactive data analysis, reporting, visualization and predictive analysis using a number of BI tools. Integration Services helps you connect and transform disparate data sources with a scalable enterprise data integration platform with exceptional extract, transform, and load (ETL) capabilities. Reporting Services is a platform for development and deployment of professionally looking, richly formatted operational and ad-hoc reports. Power View empowers users to rapidly explore data visually and interactively, easily create a story, present, and share reports effortlessly. This training takes you on a tour through all SQL Server products which are useful and necessary for building Data Warehouse and Reporting Solutions. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing and OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Fundamentals of Data Warehousing und OLAP - Typical DW Data Models - Microsoft´s Architecture and Tools for Business Intelligence - Project Types and Project Phases for Business Intelligence - Life Cycle of BI-Solutions using MS SQL Server 335 B. OLAP and Data Warehousing using Analysis Services (2 Tage) Dimensions: Creation and Deployment, Hierarchies and Aggregation, Typology of Dimensions: Time, Currency, Language, Validity - Measures: Creation and Deployment, Storage Models, Calculated Measures with MDX - OLAP Cubes: Creation and Deployment, Security Model, MS Excel and Cube Access - Overview of Advanced Scenarios (Interactivity and Key Performance Indicators (KPI) C. Data Integration and ETL using Integration Services (1.5 Tage) SSIS Packages - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow Paths - Data Viewer - Configuring Error Output - Using Variables - Processing of Excel, Text, and XML Files - MS SQL Queries - Logging - Error Handling - Package Configuration - Deployment D. Reports using Reporting Services and MS Excel (1.25 Tage) Interactivity: OLAP Operations - Report Elements: Table, Matrix, Chart, Subreports - Datasets: Data Sources and Queries - Parameters and Filters - Deployment: Report Portal, Report Snapshots and Caching, Subscriptions 336 (vii) Business Intelligence using Tabular Model Termine Übersicht Kursnr. 2022784 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe IT professionals, information workers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Tabular models are in-memory databases in Analysis Services. They can be used by reporting client applications such as Microsoft Excel and Microsoft Power View. Tabular models support data access through two modes: Cached mode and DirectQuery mode. In cached mode, you can integrate data from multiple sources including relational databases, data feeds, and flat text files. In DirectQuery mode, you can bypass the in-memory model, allowing client applications to query data directly at the (SQL Server relational) source. Tabular models are authored in SQL Server Data Tools (SSDT) using new tabular model project templates. You can import data from multiple sources, and then enrich the model by adding relationships, calculated columns, measures, KPIs, and hierarchies. Models can then be deployed to an instance of Analysis Services where client reporting applications can connect to them. Deployed models can be managed in SQL Server Management Studio just like multidimensional models. They can also be partitioned for optimized processing and secured to the row-level by using role based security. Kursinhalte A. Tabular Model-Introduction (0.5 Tage) Tabular Model Designer - Project Templates - Workspace Database - Tabular Model Projects - Data Sources - DirectQuery Mode - Using SSMS to Manage the Workspace Database 337 B. Creation of a Tabular Model (0.5 Tage) Working with tables and columns - Filter and Sort Data - Relationships: Manually Create Relationships , Inference of Relationships, Duplicate Values and Other Errors - Change table, column, or row filter mappings Calculations - Measures - Create and Manage KPIs (Key Performance Indicator) - Hierarchies C. Advanced Modeling Techniques (0.25 Tage) Partitions: Processing Partitions, Partitions in the Model Workspace Database, Partitions in a deployed model database - Create and Manage Perspectives D. Security (0.25 Tage) Understanding Roles - Permissions - Row Filters - Testing Roles E. Reports and Deployment (0.5 Tage) Analyze a Tabular Model in Excel - Tabular Model Solution Deployment - Deploying a Tabular Model Deployment Properties - Deployment Methods - Configuring the Deployment Server and Connecting to a Deployed Model 338 (viii) Business Intelligence using Tabular Model Termine Übersicht Kursnr. 2023668 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe IT professionals, information workers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Tabular models are in-memory databases in Analysis Services. They can be used by reporting client applications such as Microsoft Excel and Microsoft Power View. Tabular models support data access through two modes: Cached mode and DirectQuery mode. In cached mode, you can integrate data from multiple sources including relational databases, data feeds, and flat text files. In DirectQuery mode, you can bypass the in-memory model, allowing client applications to query data directly at the (SQL Server relational) source. Tabular models are authored in SQL Server Data Tools (SSDT) using new tabular model project templates. You can import data from multiple sources, and then enrich the model by adding relationships, calculated columns, measures, KPIs, and hierarchies. Models can then be deployed to an instance of Analysis Services where client reporting applications can connect to them. Deployed models can be managed in SQL Server Management Studio just like multidimensional models. They can also be partitioned for optimized processing and secured to the row-level by using role based security. Kursinhalte A. Tabular Model-Introduction (0.5 Tage) Tabular Model Designer - Project Templates - Workspace Database - Tabular Model Projects - Data Sources - DirectQuery Mode - Using SSMS to Manage the Workspace Database 339 B. Creation of a Tabular Model (0.5 Tage) Working with tables and columns - Filter and Sort Data - Relationships: Manually Create Relationships , Inference of Relationships, Duplicate Values and Other Errors - Change table, column, or row filter mappings Calculations - Measures - Create and Manage KPIs (Key Performance Indicator) - Hierarchies C. Advanced Modeling Techniques (0.25 Tage) Partitions: Processing Partitions, Partitions in the Model Workspace Database, Partitions in a deployed model database - Create and Manage Perspectives D. Security (0.25 Tage) Understanding Roles - Permissions - Row Filters - Testing Roles E. Reports and Deployment (0.5 Tage) Analyze a Tabular Model in Excel - Tabular Model Solution Deployment - Deploying a Tabular Model Deployment Properties - Deployment Methods - Configuring the Deployment Server and Connecting to a Deployed Model 340 (ix) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2020998 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 341 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Scripting for Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Generating and Using Scripts, Building, Managing and Training Data Mining Models - DMX (Data Mining Extensions): Building Data Mining Models, Managing, Training, and Querying Data Mining Models J. Data Integration and Reporting Services (0.25 Tage) Using Data Mining-Models in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 342 (x) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023661 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Business Intelligence delivers a comprehensive platform empowering organizations to build and deploy secure, scalable, and manageable BI solutions. The Data Mining module provides new business insights, a reliable basis for forecasting and a comprehensive data-mining development environment. The Data Mining Add-ins allow you to harness the power of SQL Server predictive analytics in Excel and Visio. Use Table Analysis Tools to get insight with a couple of clicks. Use the Data Mining tab for full-lifecycle data mining, and build models which can be exported to a production server. Visualize your models in Visio. Microsoft SQL Server Analysis Services provides multiple algorithms for use in your data mining solutions. These algorithms are implementations of some of the most popular methodologies used in data mining. This training covers both the functions of the Data Mining Add-ins and the functions of SQL Server Data Tools. While getting to know the various software modules you will also get familiar with algorithms like Decision Trees, Naive Bayes, Clustering, Neural Networks, or Linear and Logistic Regression. Kursinhalte A. Data Mining and MS SQL Server - Introduction (0.5 Tage) Business Intelligence and Data Mining - Usage Scenarios for Data Mining - Data Mining Techniques in Microsoft SQL Server and MS Excel - Server and Client Components: MS SQL Server Analysis Services and Data Mining Add-Ins for MS Excel and MS Visio - Data Mining Life Cycle and Tasks - Data Mining Techniques in MS SQL Server - Project Cycle (Data Collection, Processing and Cleaning of Data, Modeling, Model Evaluation, Reporting, Forecasting, Integration into Applications, Model Management and Maintenance) 343 B. Classification using Microsoft Decision Trees (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Classification Model, Regression Model, Relationship Model C. Classification using Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model - DMX Queries Dependency Network, Attribute Profiles, Attribute Characteristics, Attribute Discrimination D. Microsoft Time Series (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Auto Regression, Multiple Time Series, Seasonality, Historic Predictions, Caching Predictions - DMX Queries E. Microsoft Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Clustering Types, Scalable Clustering, Predictions and Cluster Assignment - DMX Queries: Cluster, Probability, Histograms, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Markov Chains, Transition Matrix, Clustering and Markov Chains, Decomposition - DMX Queries G. Microsoft Association Rules (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Itemset, Support, Probability and Confidence, Interestingness and Importance - DMX Queries H. Microsoft Neural Network (0.25 Tage) Introduction to the Algorithm - Parameters - Building a Model and Using the Model: Combination and Activation, Normalization and Mapping, Topology of a Neural Network , Model Training - DMX Queries I. Scripting for Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Generating and Using Scripts, Building, Managing and Training Data Mining Models - DMX (Data Mining Extensions): Building Data Mining Models, Managing, Training, and Querying Data Mining Models J. Data Integration and Reporting Services (0.25 Tage) Using Data Mining-Models in Integration Services – Using Data Mining Results in Reporting Services 344 (xi) Integration Services (SSIS) and ETL Termine Übersicht Kursnr. 2020875 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SSIS is a platform for data integration and workflow applications. It features a fast and flexible data warehousing tool used for data extraction, transformation, and loading (ETL). The tool may also be used to automate maintenance of SQL Server databases and updates to multidimensional cube data. This training teaches you the fundamentals of SQL Server Integration Services. This practical, learn-by-doing course delivers the guidance you need to transform and consolidate data and build solutions that support your business intelligence needs. Discover how to design and execute packages that transform data between files and relational databases, configure connection managers to access other data sources, create data flows that alter, split, match, and merge data, develop event-handlers and monitor package performance or debug, troubleshoot, and optimize packages. Kursinhalte A. Introduction to SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Common SSIS Applications - SSIS Objects and Process Control Components - SSIS Process Control SSIS Components - B. Development of an Integration Services Solution (1.25 Tage) Extracting and Loading Data: Connection Managers, Using Data Sources and Data Source Views - Using Data Flow Transformations: Creating Data Flow in a Package - SSIS Transformations, Using Expressions in Packages, Using Data Flow Transformations, Configuring Error Output - Managing Control Flow - Control Flow Elements 345 C. Populating Data Warehouse Structures (0.5 Tage) Data Warehouse Characteristics - Implementing Staging Tables - - Types of Staging Schemes - Managing Dimension Tables - Slowly Changing Dimensions - Managing Fact Tables D. Debugging Packages (0.25 Tage) Debugging Control Flow - Debugging Data Flow - Detecting and Handling Processing Errors: Basic Error Detection and Handling, Understanding Event Handlers, Creating Event Handlers, Maintaining Data Consistency with Transactions, Using Checkpoint Restarts, Using Checkpoints and Transactions E. Checkpoints and Transactions (0.25 Tage) Basic Error Detection and Handling: Understanding Event Handlers, - Creating Event Handlers Maintaining Data Consistency with Transactions - Using Checkpoint Restarts - Using Checkpoints and Transactions F. Securing, Optimizing, and Deploying SSIS Packages (0.5 Tage) Creating a Deployment Utility: Securing a Package, Role-Based Security - Deployment Options, Creating and Applying a Configuration, Executing a Deployed Package, - Monitoring Package Execution and Event Logs Optimizing SSIS Packages: SSIS Engine Overview, Synchronous and Asynchronous Processing, Data Blocking, Managing Parallelism, Performance Management 346 (xii) Integration Services (SSIS) and ETL Termine Übersicht Kursnr. 2023538 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SSIS is a platform for data integration and workflow applications. It features a fast and flexible data warehousing tool used for data extraction, transformation, and loading (ETL). The tool may also be used to automate maintenance of SQL Server databases and updates to multidimensional cube data. This training teaches you the fundamentals of SQL Server Integration Services. This practical, learn-by-doing course delivers the guidance you need to transform and consolidate data and build solutions that support your business intelligence needs. Discover how to design and execute packages that transform data between files and relational databases, configure connection managers to access other data sources, create data flows that alter, split, match, and merge data, develop event-handlers and monitor package performance or debug, troubleshoot, and optimize packages. Kursinhalte A. Introduction to SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Common SSIS Applications - SSIS Objects and Process Control Components - SSIS Process Control SSIS Components - B. Development of an Integration Services Solution (1.25 Tage) Extracting and Loading Data: Connection Managers, Using Data Sources and Data Source Views - Using Data Flow Transformations: Creating Data Flow in a Package - SSIS Transformations, Using Expressions in Packages, Using Data Flow Transformations, Configuring Error Output - Managing Control Flow - Control Flow Elements 347 C. Populating Data Warehouse Structures (0.5 Tage) Data Warehouse Characteristics - Implementing Staging Tables - - Types of Staging Schemes - Managing Dimension Tables - Slowly Changing Dimensions - Managing Fact Tables D. Debugging Packages (0.25 Tage) Debugging Control Flow - Debugging Data Flow - Detecting and Handling Processing Errors: Basic Error Detection and Handling, Understanding Event Handlers, Creating Event Handlers, Maintaining Data Consistency with Transactions, Using Checkpoint Restarts, Using Checkpoints and Transactions E. Checkpoints and Transactions (0.25 Tage) Basic Error Detection and Handling: Understanding Event Handlers, - Creating Event Handlers Maintaining Data Consistency with Transactions - Using Checkpoint Restarts - Using Checkpoints and Transactions F. Securing, Optimizing, and Deploying SSIS Packages (0.5 Tage) Creating a Deployment Utility: Securing a Package, Role-Based Security - Deployment Options, Creating and Applying a Configuration, Executing a Deployed Package, - Monitoring Package Execution and Event Logs Optimizing SSIS Packages: SSIS Engine Overview, Synchronous and Asynchronous Processing, Data Blocking, Managing Parallelism, Performance Management 348 (xiii) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 2020881 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SQL Server Reporting Services (SSRS) is a server-based report generation software system built in MS SQL Server. Administered via a web interface, it can be used to prepare and deliver a variety of interactive and printed reports. This training teaches you how to build, manage, and access SQL Server reports. Whether you’re a report developer, IT administrator, or business user, this course shows you how to deliver the business intelligence information your organization needs. Discover how to use Report Builder and Report Designer tools, create interactive, online reports that enable users to sort and filter data, add charts and gauges to present data visually, and deploy reports securely to the Reports Server or distribute reports via subscriptions. Kursinhalte A. Introduction to SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Reporting Life Cycle - Reporting Services Architecture - Tools: Report Designer, Report Manager and MS Visual Studio B. Simple Reports (0.5 Tage) Developing a Simple Report - Managing a Report - Viewing a Report - - Adding Calculations to a Report Using Aggregate Functions - Changing Report Item Properties by Using Expressions - Working with Variables - Using Expressions for Dynamic Connections and Datasets - Developing Expressions for Hierarchical Data 349 C. Complex Reports (0.75 Tage) Adding Interactivity: Changing the Report Layout Interactively, - Working with Parameters, Adding Navigation Features - Using Analysis Services as a Data Source: Installing the Sample Database, Creating an Analysis Services Dataset, Designing Parameters - Visualizing Data: Creating Charts, Working with Gauges D. Deploying Reports to a Server (0.25 Tage) Reviewing Deployment Options - Managing Content - Configuring Data Source Properties - Configuring Report Execution Properties - Securing Report Server Content - Configuring Report Server Security Policies: Assigning User Permissions, Configuring Item-Level Security, Implementing Data Security - Working with Subscriptions: Creating Standard Subscriptions, Creating Data-Driven Subscriptions, Managing Subscriptions E. Performing Administrative Tasks (0.25 Tage) Using Management Tools - Configuring the Report Server - Monitoring the Report Server 350 (xiv) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 2023544 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.000,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SQL Server Reporting Services (SSRS) is a server-based report generation software system built in MS SQL Server. Administered via a web interface, it can be used to prepare and deliver a variety of interactive and printed reports. This training teaches you how to build, manage, and access SQL Server reports. Whether you’re a report developer, IT administrator, or business user, this course shows you how to deliver the business intelligence information your organization needs. Discover how to use Report Builder and Report Designer tools, create interactive, online reports that enable users to sort and filter data, add charts and gauges to present data visually, and deploy reports securely to the Reports Server or distribute reports via subscriptions. Kursinhalte A. Introduction to SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Reporting Life Cycle - Reporting Services Architecture - Tools: Report Designer, Report Manager and MS Visual Studio B. Simple Reports (0.5 Tage) Developing a Simple Report - Managing a Report - Viewing a Report - - Adding Calculations to a Report Using Aggregate Functions - Changing Report Item Properties by Using Expressions - Working with Variables - Using Expressions for Dynamic Connections and Datasets - Developing Expressions for Hierarchical Data 351 C. Complex Reports (0.75 Tage) Adding Interactivity: Changing the Report Layout Interactively, - Working with Parameters, Adding Navigation Features - Using Analysis Services as a Data Source: Installing the Sample Database, Creating an Analysis Services Dataset, Designing Parameters - Visualizing Data: Creating Charts, Working with Gauges D. Deploying Reports to a Server (0.25 Tage) Reviewing Deployment Options - Managing Content - Configuring Data Source Properties - Configuring Report Execution Properties - Securing Report Server Content - Configuring Report Server Security Policies: Assigning User Permissions, Configuring Item-Level Security, Implementing Data Security - Working with Subscriptions: Creating Standard Subscriptions, Creating Data-Driven Subscriptions, Managing Subscriptions E. Performing Administrative Tasks (0.25 Tage) Using Management Tools - Configuring the Report Server - Monitoring the Report Server 352 A. Oracle 11g (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2022768 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Mining (ODM) provides powerful data mining functionality as native SQL functions within the Oracle Database. Oracle Data Mining enables users to discover new insights hidden in data and to leverage investments in Oracle Database technology. With Oracle Data Mining, you can build and apply predictive models that help you target your best customers, develop detailed customer profiles, and find and prevent fraud. This training provides you with an overview of the Oracle Data Mining architecture and shows you what kind of Data Mining algorithms you can use for your data analysis. You will get to know each algorithm´s principle and statistical-mathematical background before you see the algorithm being applied to DB data. Kursinhalte A. Data Mining and Oracle (0.5 Tage) Statistics, multivariate statistics and Data Mining - Data Mining cycle - Data preprocessing: Descriptive data aggregation, data cleansing, data integration and transformation - Data Reduction - Discretization and concept hierarchies - Data Mining and Business Intelligence: Databases, Data Warehouses and OLAP as the basis for Data Mining - Oracle architecture for Data Mining: database, Data Mining module and MS Excel add-in B. Factors and influences (0.5 Tage) Factor Analysis and Principal Component Analysis - Outlier Analysis 353 C. Data Mining using Association analysis (0.25 Tage) Finding frequent patterns (Frequent Itemset Mining) - Apriori algorithm - association rules and association analysis - shopping basket analysis D. Data Mining and Classification (0.75 Tage) Decision Trees: selection of attributes, tree pruning, deduction of rules, quality measures and comparison of models - Support Vector Machines: algorithms, building and using a model E. Data Mining and Probability Theory (0.5 Tage) Classification using logistic regression - Probability and Bayes´s Theorem - Naïve Bayes: algorithms, building and using a model F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Introduction to Cluster Analysis - Similarity and distance measurement - Variants and basic techniques Partitioning methods: k-Means Method - Hierarchical methods: agglomerative and divisive methods 354 (ii) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023667 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.450,00 EUR 14-16 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Kursbeschreibung Oracle Data Mining (ODM) provides powerful data mining functionality as native SQL functions within the Oracle Database. Oracle Data Mining enables users to discover new insights hidden in data and to leverage investments in Oracle Database technology. With Oracle Data Mining, you can build and apply predictive models that help you target your best customers, develop detailed customer profiles, and find and prevent fraud. This training provides you with an overview of the Oracle Data Mining architecture and shows you what kind of Data Mining algorithms you can use for your data analysis. You will get to know each algorithm´s principle and statistical-mathematical background before you see the algorithm being applied to DB data. Kursinhalte A. Data Mining and Oracle (0.5 Tage) Statistics, multivariate statistics and Data Mining - Data Mining cycle - Data preprocessing: Descriptive data aggregation, data cleansing, data integration and transformation - Data Reduction - Discretization and concept hierarchies - Data Mining and Business Intelligence: Databases, Data Warehouses and OLAP as the basis for Data Mining - Oracle architecture for Data Mining: database, Data Mining module and MS Excel add-in B. Factors and influences (0.5 Tage) Factor Analysis and Principal Component Analysis - Outlier Analysis 355 C. Data Mining using Association analysis (0.25 Tage) Finding frequent patterns (Frequent Itemset Mining) - Apriori algorithm - association rules and association analysis - shopping basket analysis D. Data Mining and Classification (0.75 Tage) Decision Trees: selection of attributes, tree pruning, deduction of rules, quality measures and comparison of models - Support Vector Machines: algorithms, building and using a model E. Data Mining and Probability Theory (0.5 Tage) Classification using logistic regression - Probability and Bayes´s Theorem - Naïve Bayes: algorithms, building and using a model F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Introduction to Cluster Analysis - Similarity and distance measurement - Variants and basic techniques Partitioning methods: k-Means Method - Hierarchical methods: agglomerative and divisive methods 356 (iii) OLAP Termine Übersicht Kursnr. 2023677 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Beginning 1.100,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle OLAP is a multidimensional analytic engine embedded in Oracle Database 11g. Oracle OLAP cubes deliver calculations using simple SQL queries. This query performance may be leveraged transparently when deploying OLAP cubes as materialized views – enhancing the performance of summary queries against detail relational tables. Because Oracle OLAP is embedded in Oracle Database 11g, it allows centralized management of data and business rules in a secure, scalable and enterprise-ready platform. Oracle OLAP makes it easy to produce analytic measures, including time-series calculations, financial models, forecasts, allocations, regressions, and more. Hundreds of analytic functions can be easily combined in custom functions to solve nearly any analytic calculation requirement. Oracle OLAP cubes are represented using a star schema design: dimension views form a constellation around the cube (or fact) view. This standard representation of OLAP data makes it easy for any reporting and analysis tool or application - including sophisticated business intelligence solutions, SQL-based development tools and Microsoft Excel - to leverage the power of Oracle OLAP in a simple and productive way. This training shows you how to develop Data Warehousing solutions based on Oracle. Kursinhalte A. Multdimensional Data Structures and OLAP (0.25 Tage) Oracle OLAP and Oracle BI / DW Platform - Architecture of a Data Warehouse and an OLAP Solution Elements of an OLAP Solution 357 B. OLAP Cubes and the Analytic Workspace Manager 11g (AWM 11g) (0.5 Tage) Defining Measures and Calculations using the Calculation Builder - Loading the Data and Mapping Data to Multidimensional Structures with Dimensions and Hierarchies C. SQL-Queries for Oracle OLAP Cubes (0.5 Tage) Cube Views - Calculations and Aggregations - Filters - Joining Relational and OLAP Data D. Cube-Organized Materialized Views (Cube MVs) (0.25 Tage) Cube MV Summary Management - Defining and Using Cube MVs E. OLAP Cube-Administration (0.5 Tage) Implementing Security - Performance Optimization - Cube Maintenance and Management 358 (iv) Oracle BI Discoverer / Analyzing Relational and OLAP Data Termine Übersicht Kursnr. 2023678 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Business Intelligence Discoverer is an intuitive ad-hoc query, reporting, analysis and Web publishing tool set that gives business users immediate access to information in databases. Oracle BI Discoverer enables business users at all levels of the organization to make faster and more informed business decisions. Using any standard Web browser, you have secure and immediate access to data from both relational and multidimensional data sources. The Oracle BI Spreadsheet Add-In enables end users to display and navigate Oracle OLAP data from within Excel. Users can treat the Oracle OLAP data as regular Excel data. Using a wizard-driven interface, users can select data from Oracle OLAP simply by choosing from a list of values or by creating advanced selections, such as those based on exceptions, top/ bottom analysis, or hierarchies. Kursinhalte A. Simple Reports (0.75 Tage) Workbook and Worksheets - Queries - Tables and Cross-Tabs - Page Elements (Header and Footer, Title, Formatting Columns, Graphics) - Sorting and Grouping of Results - Aggregations B. Diagrams (0.25 Tage) Types of Diagrams - Reports and Diagrams 359 C. Complex Techniques (0.5 Tage) Conditions and Conditional Formatting - OLAP Operations: Pivoting, Drilling, and Slicing/Dicing - Static and Dynamic Parameters - Calculations - Advanced Analysis D. Administration of Reports (0.5 Tage) Scheduling Manager - Running Reports in Batch Mode - Managing Workbooks, Publishing and Exporting Reports 360 (v) Statistics using SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022764 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 361 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 362 (vi) Statistics using SQL Termine Übersicht Kursnr. 2023665 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 363 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 364 A. Oracle 12c (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023687 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Frankfurt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Mining (ODM) provides powerful data mining functionality as native SQL functions within the Oracle Database. Oracle Data Mining enables users to discover new insights hidden in data and to leverage investments in Oracle Database technology. With Oracle Data Mining, you can build and apply predictive models that help you target your best customers, develop detailed customer profiles, and find and prevent fraud. This training provides you with an overview of the Oracle Data Mining architecture and shows you what kind of Data Mining algorithms you can use for your data analysis. You will get to know each algorithm´s principle and statistical-mathematical background before you see the algorithm being applied to DB data. Kursinhalte A. Data Mining and Oracle (0.5 Tage) Statistics, multivariate statistics and Data Mining - Data Mining cycle - Data preprocessing: Descriptive data aggregation, data cleansing, data integration and transformation - Data Reduction - Discretization and concept hierarchies - Data Mining and Business Intelligence: Databases, Data Warehouses and OLAP as the basis for Data Mining - Oracle architecture for Data Mining: database, Data Mining module and MS Excel add-in B. Factors and influences (0.5 Tage) Factor Analysis and Principal Component Analysis - Outlier Analysis 365 C. Data Mining using Association analysis (0.25 Tage) Finding frequent patterns (Frequent Itemset Mining) - Apriori algorithm - association rules and association analysis - shopping basket analysis D. Data Mining and Classification (0.75 Tage) Decision Trees: selection of attributes, tree pruning, deduction of rules, quality measures and comparison of models - Support Vector Machines: algorithms, building and using a model E. Data Mining and Probability Theory (0.5 Tage) Classification using logistic regression - Probability and Bayes´s Theorem - Naïve Bayes: algorithms, building and using a model F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Introduction to Cluster Analysis - Similarity and distance measurement - Variants and basic techniques Partitioning methods: k-Means Method - Hierarchical methods: agglomerative and divisive methods 366 (ii) OLAP Termine Übersicht Kursnr. 2023156 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.150,00 EUR 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Nach OLAP-Grundlagen lernen Sie in diesem Seminar, analytische Berichte zu erstellen, welche unter Einsatz von Discoverer Plus OLAP-Tool auf mehrdimensionale Daten im analytischen Workspace zugreifen. Zusätzlich erstellen Sie benutzerdefinierte Funktionen und Kennzahlen für die Analyse und Dimensionen, Cubes und Kennzahlen mit dem AWM 10g-Tool. Kursinhalte A. Einführung B. OLAP-Grundlagen C. Oracle OLAP-Technologie 367 D. Mehrdimensionale Cubes im AWM 10g-Tool E. Erweiterte Cube-Erstellung in AWM 10g F. Daten für MS Excel mit OracleBI Spreadsheet Add-In G. Analytische Berichte mit Discoverer Plus OLAP H. Building Advanced Reports I. Erweiterte Berichte J. Vorschau auf erweiterte Oracle OLAP-Features 368 (iii) Oracle BI Discoverer / Analyzing Relational and OLAP Data Termine Übersicht Kursnr. 2020494 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Presentation with examples and handson labs. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Business Intelligence Discoverer is an intuitive ad-hoc query, reporting, analysis and Web publishing tool set that gives business users immediate access to information in databases. Oracle BI Discoverer enables business users at all levels of the organization to make faster and more informed business decisions. Using any standard Web browser, you have secure and immediate access to data from both relational and multidimensional data sources. The Oracle BI Spreadsheet Add-In enables end users to display and navigate Oracle OLAP data from within Excel. Users can treat the Oracle OLAP data as regular Excel data. Using a wizard-driven interface, users can select data from Oracle OLAP simply by choosing from a list of values or by creating advanced selections, such as those based on exceptions, top/ bottom analysis, or hierarchies. Kursinhalte A. Simple Reports (0.75 Tage) Workbook and Worksheets - Queries - Tables and Cross-Tabs - Page Elements (Header and Footer, Title, Formatting Columns, Graphics) - Sorting and Grouping of Results - Aggregations B. Diagrams (0.25 Tage) Types of Diagrams - Reports and Diagrams 369 C. Complex Techniques (0.5 Tage) Conditions and Conditional Formatting - OLAP Operations: Pivoting, Drilling, and Slicing/Dicing - Static and Dynamic Parameters - Calculations - Advanced Analysis D. Administration of Reports (0.5 Tage) Scheduling Manager - Running Reports in Batch Mode - Managing Workbooks, Publishing and Exporting Reports 370 9. Data Warehousing A. Business Intelligence (i) OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 1025149 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 10-11 Dez 10-11 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan 27-28 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 13-14 Aug 15-16 Okt 17-18 Dez 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Stuttgart 1.050,00 EUR 08-09 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung OLAP-Systeme beziehen ihre Daten entweder aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder aus einem Data-Warehouse (Datenlager). Hierdurch wird verhindert, dass die Analysedaten mit den transaktionsorientierten Datenbeständen in Kontakt kommen, und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird. Ebenso ist die Leistung eines OLAP-Systems von der verwendeten Datenhaltungsform und deren Anbindung an den AnalyseClient abhängig. Die OLAP zugrunde liegende Struktur ist ein OLAP-Würfel (englisch cube), der aus der operationalen Datenbank erstellt wurde. Dieser folgt einer multidimensionalen, datenpunktorientierten Logik im Gegensatz zur zeilenorientierten Logik beim Online-Transaction-Processing (OLTP). Die Entwicklung und der Betrieb eines Data Warehouses verlangen modifizierte Ansätze zur Datenmodellierung als gewöhnliche Transaktions-Datenbanken. Dieses Seminar erklärt den allgemeinen Aufbau eines Data Warehouses und die Grundzüge der OLAP-Technik. Darüber hinaus vermittelt es Ihnen die Prozessschritte bei der Implementierung einer solchen Lösung. Kursinhalte A. Architektur und Grundlagen (0.25 Tage) Abgrenzung und Einordnung: Begriffliche Einordnung, Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence, Anwendungsbereiche - Referenzarchitektur: Aspekte einer Referenzarchitektur, Data-WarehouseManager, Datenquelle, ETL, Komponenten eines Data Warehouses 371 B. Phasen des Data Warehousing (0.25 Tage) Monitoring, ETL (Extraktion, Laden, Transformation), Analyse und Planung - Physische Architektur: Speicherarchitekturen für das Data Warehouse und die Basisdatenbank, Schichtenarchitekturen, Middleware, Schnittstellen, Sicherheit C. Modellierung im multidimensionalen Datenmodell (0.5 Tage) Das multidimensionale Datenmodell: Konzeptuelle Modellierung, Logische Modellierung, Unterstützung von Veränderungen - Metadaten: Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing, Metadatenmanagement, Metadatenmanagementsystem, Metadaten-Warehouse D. Physische Umsetzung (0.5 Tage) Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells: Relationale Speicherung, Multidimensionale Speicherung, Realisierung der Zugriffskontrolle - Optimierung: Anfragen im multidimensionalen Modell, Indexstrukturen, Partitionierung, Einsatz materialisierter Sichten, Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems E. Anwendung (0.25 Tage) Datenprobleme: Unvollständigkeit, Unkorrektheit, Unverständlichkeit, Inkonsistenz - Ursachen für Datenprobleme: Falsche oder ungünstige Datenstrukturen, Geschätsregeln, Validierungen - Berücksichtigung im System und in der Übernahme-Anwendung F. OLAP und Data Mining (0.25 Tage) OLAP: Tabellen, Pivot-Darstellungen, Dimensionen, Hierarchien, MDX als Abfragesprache - Data Mining: Erweiterung der statistischen Methoden für Cluster-Analyse, Assoziationsregeln oder Entscheidungsbäume und Neuronale Netze 372 (ii) OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2021018 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin 1.000,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung OLAP-Systeme beziehen ihre Daten entweder aus den operationalen Datenbeständen eines Unternehmens oder aus einem Data-Warehouse (Datenlager). Hierdurch wird verhindert, dass die Analysedaten mit den transaktionsorientierten Datenbeständen in Kontakt kommen, und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigt wird. Ebenso ist die Leistung eines OLAP-Systems von der verwendeten Datenhaltungsform und deren Anbindung an den AnalyseClient abhängig. Die OLAP zugrunde liegende Struktur ist ein OLAP-Würfel (englisch cube), der aus der operationalen Datenbank erstellt wurde. Dieser folgt einer multidimensionalen, datenpunktorientierten Logik im Gegensatz zur zeilenorientierten Logik beim Online-Transaction-Processing (OLTP). Die Entwicklung und der Betrieb eines Data Warehouses verlangen modifizierte Ansätze zur Datenmodellierung als gewöhnliche Transaktions-Datenbanken. Dieses Seminar erklärt den allgemeinen Aufbau eines Data Warehouses und die Grundzüge der OLAP-Technik. Darüber hinaus vermittelt es Ihnen die Prozessschritte bei der Implementierung einer solchen Lösung. Kursinhalte A. Architektur und Grundlagen (0.25 Tage) Abgrenzung und Einordnung: Begriffliche Einordnung, Einordnung und Abgrenzung von Business Intelligence, Anwendungsbereiche - Referenzarchitektur: Aspekte einer Referenzarchitektur, Data-WarehouseManager, Datenquelle, ETL, Komponenten eines Data Warehouses 373 B. Phasen des Data Warehousing (0.25 Tage) Monitoring, ETL (Extraktion, Laden, Transformation), Analyse und Planung - Physische Architektur: Speicherarchitekturen für das Data Warehouse und die Basisdatenbank, Schichtenarchitekturen, Middleware, Schnittstellen, Sicherheit C. Modellierung im multidimensionalen Datenmodell (0.5 Tage) Das multidimensionale Datenmodell: Konzeptuelle Modellierung, Logische Modellierung, Unterstützung von Veränderungen - Metadaten: Metadaten und Metamodelle beim Data Warehousing, Metadatenmanagement, Metadatenmanagementsystem, Metadaten-Warehouse D. Physische Umsetzung (0.5 Tage) Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells: Relationale Speicherung, Multidimensionale Speicherung, Realisierung der Zugriffskontrolle - Optimierung: Anfragen im multidimensionalen Modell, Indexstrukturen, Partitionierung, Einsatz materialisierter Sichten, Optimierung eines multidimensionalen Datenbanksystems E. Anwendung (0.25 Tage) Datenprobleme: Unvollständigkeit, Unkorrektheit, Unverständlichkeit, Inkonsistenz - Ursachen für Datenprobleme: Falsche oder ungünstige Datenstrukturen, Geschätsregeln, Validierungen - Berücksichtigung im System und in der Übernahme-Anwendung F. OLAP und Data Mining (0.25 Tage) OLAP: Tabellen, Pivot-Darstellungen, Dimensionen, Hierarchien, MDX als Abfragesprache - Data Mining: Erweiterung der statistischen Methoden für Cluster-Analyse, Assoziationsregeln oder Entscheidungsbäume und Neuronale Netze 374 (iii) Relationale Datenbanksysteme Termine Übersicht Kursnr. 2021020 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Administratoren, Projektleiter, Fortgeschrittene Anwender Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin 1.000,00 EUR 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar vermittelt eine systematische und umfassende Einführung in moderne Datenbanksysteme. Der Schwerpunkt der Themen liegt auf der relationalen Datenbanktechnologie. Folgende Aspekte werden ausführlich dargestellt: Datenmodellierung, Datenbankentwurf, SQL, Speichertechnologie, Anfrageoptimierung sowie die Transaktionsverwaltung mit Fehlerbehandlung und Mehrbenutzer-Synchronisation. Darauf aufbauend stellt das Seminar übersichtsartig das objektorientierte Datenmodell und die objektrelationalen Modellierungskonzept vor. Als Abschluss wird auch die Integration von XML in Datenbanken sowie die Verwendung in Zusammenhang mit dem System erläutert. Es ist für Teilnehmer geeignet, die als Fach-Experten an einem Datenbankprojekt teilnehmen und logische und technische Konzeption und Modellierung betreuen oder unterstützen sollen. Kursinhalte A. Datenbankentwurf Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs - Die Anforderungsanalyse - Grundlagen des Entity-Relationship-Modells - Schlüssel - Charakterisierung von Beziehungstypen - Existenzabhängige Entitytypen - Generalisierung - Aggregation - Kombination von Generalisierung und Aggregation - Konsolidierung, Sichtenintegration - Konzeptuelle Modellierung mit UML 375 B. Das relationale Modell Definition des relationalen Modells - Umsetzung eines konzeptuellen Schemas in ein relationales Schema Verfeinerung des relationalen Schemas - Die relationale Algebra - Der Relationenkalkül C. Relationale Anfragesprachen Geschichte - Datentypen - Schemadenition - Schemaveränderung - Elementare Datenmanipulation- Einfache SQLAnfragen - Anfragen über mehrere Relationen - Aggregatfunktionen und Gruppierung - Geschachtelte Anfragen D. Datenintegrität Referentielle Integrität - Gewährleistung referentieller Integrität - Überprüfung statischer Integritätsbedingungen Trigger E. Relationale Entwurfstheorie Funktionale Abhängigkeiten - Schlüssel - Bestimmung funktionaler Abhängigkeiten - Anomalien - Zerlegung (Dekomposition) von Relationen - Normalformen F. Transaktionsverwaltung Anforderungen an die Transaktionsverwaltung - Operationen auf Transaktions-Ebene - Abschluss einer Transaktion Eigenschaften von Transaktionen - Transaktionsverwaltung in SQL - Zustandsübergänge einer Transaktion G. Sicherheitsaspekte Discretionary Access Control - Zugriskontrolle in SQL - Verfeinerung des Autorisierungsmodells - Mandatory Access Control - Multilevel-Datenbanken - Kryptographie H. Objektorientierte Datenbanken Bestandsaufnahme relationaler Datenbanksysteme - Vorteile der objektorientierten Datenmodellierung - Eigenschaften von Objekten - Definition von Objekttypen - Modellierung des Verhaltens - Typhierarchie I. XML-Datenmodellierung, XML-Integration und Web-Services Bestandsaufnahme relationaler Datenbanksysteme - Vorteile der objektorientierten Datenmodellierung - Eigenschaften von Objekten - Definition von Objekttypen - Modellierung des Verhaltens - Typhierarchie 376 A. Data Mining (i) Konzepte und Techniken Termine Übersicht Kursnr. 2021017 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin 1.150,00 EUR 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den Teilnehmern aufgrund von Theorie und Beispielen, die sowohl selbst nachgerechnet wie auch mit Hilfe eines Data Mining-Werkzeugs nachvollzogen werden können, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Übungen ergänzt. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining 377 B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 378 (ii) Mit MS Excel 2010 Termine Übersicht Kursnr. 2021634 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Information Worker, IT Professional Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die SQL Server 2012 Data Mining-Add-Ins für Office 2010 bieten Assistenten und Tools, die die Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus Daten erleichtern. Sie helfen Ihnen dabei, in komplexen Daten verborgene Muster und Trends zu erkennen, diese Muster in Diagrammen und interaktiven Viewern darzustellen und aus den so gewonnenen Daten aussagekräftige, farbige Zusammenfassungen zu erstellen, die für Präsentationen und Geschäftsanalysen verwendet werden können. Sie können Korrelationen analysieren und Vorhersagen für Daten ausführen, die in Microsoft Office Excel-Tabellen gespeichert sind. Sie können aber auch Data Mining-Modelle erstellen und vorhandene Modelle ändern, die in einer Instanz von SQL Server Analysis Services (SSAS) gespeichert sind, und die Ergebnisse in Microsoft Office Visio grafisch darstellen. Dieses Seminar führt Verwender von MS Excel in die Verwendung des Data Mining-Add Ins und die Kombination mit MS SQL Server Analysis Services ein und klärt Grundbegriffe der verwendbaren Data Mining-Verfahren. Kursinhalte A. Data Mining und die Architektur von MS SQL Server und MS Excel (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio 379 B. Tabellenanalysetools in MS Excel (0.5 Tage) Wichtige Einflussfaktoren analysieren - Kategorien erkennen - Aus Beispiel füllen - Planung - Ausnahmen hervorheben - Szenarienanalyse - Vorhersagerechner - Warenkorbanalyse C. Data Mining-Modelle aus MS Excel erstellen und verwalten (0.5 Tage) Datenvorbereitung: Durchsuchen von Daten, Bereinigen von Daten, Beispieldaten - Datenmodellierung: Modell erstellen und Data Mining-Verfahren anwenden - Genauigkeit und Überprüfung: Genauigkeitsdiagramm, Klassifikationsmatrix, Gewinndiagramm, Kreuzvalidierung - Modellverwendung und -verwaltung: Durchsuchen, Dokumentmodell, Abfrage D. Data Mining-Verfahren in MS Excel und MS SQL Server (0.75 Tage) Klassifizieren mit Entscheidungsbäumen - Cluster Analyse – Assoziationsanalyse – Zeitreihenanalyse – Naive Bayes – Künstliche neuronale Netze – Lineare und logistische Regression E. Abfragen von Data Mining-Modellen und Ergebnissen (0.5 Tage) Excel-Funktionen für Data Mining: DMPREDICT, DMPREDICTTABLEROW, DMCONTENTQUERY – DMX (Data Mining Extensions) für Abfrage und Vorhersage in MS Excel und dem MS SQL Server Management Studio F. Data Mining-Vorlagen für MS Visio (0.25 Tage) Abhängigkeitsnetzwerk - Clusterdiagramm - Entscheidungsstruktur - Regressionsstruktur 380 (iii) Mit MS SQL Server 2012 Termine Übersicht Kursnr. 2021459 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 381 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 382 (iv) Mit Oracle 12c Termine Übersicht Kursnr. 2023672 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 14-16 Sep 23-25 Nov 07-09 Sep 30 Nov - 02 Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 21-23 Sep 17-19 Aug 02-04 Nov 28-30 Dez 24-26 Aug 16-18 Nov Stuttgart 1.450,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Mining (ODM) provides powerful data mining functionality as native SQL functions within the Oracle Database. Oracle Data Mining enables users to discover new insights hidden in data and to leverage investments in Oracle Database technology. With Oracle Data Mining, you can build and apply predictive models that help you target your best customers, develop detailed customer profiles, and find and prevent fraud. This training provides you with an overview of the Oracle Data Mining architecture and shows you what kind of Data Mining algorithms you can use for your data analysis. You will get to know each algorithm´s principle and statistical-mathematical background before you see the algorithm being applied to DB data. Kursinhalte A. Data Mining and Oracle (0.5 Tage) Statistics, multivariate statistics and Data Mining - Data Mining cycle - Data preprocessing: Descriptive data aggregation, data cleansing, data integration and transformation - Data Reduction - Discretization and concept hierarchies - Data Mining and Business Intelligence: Databases, Data Warehouses and OLAP as the basis for Data Mining - Oracle architecture for Data Mining: database, Data Mining module and MS Excel add-in B. Factors and influences (0.5 Tage) Factor Analysis and Principal Component Analysis - Outlier Analysis 383 C. Data Mining using Association analysis (0.25 Tage) Finding frequent patterns (Frequent Itemset Mining) - Apriori algorithm - association rules and association analysis - shopping basket analysis D. Data Mining and Classification (0.75 Tage) Decision Trees: selection of attributes, tree pruning, deduction of rules, quality measures and comparison of models - Support Vector Machines: algorithms, building and using a model E. Data Mining and Probability Theory (0.5 Tage) Classification using logistic regression - Probability and Bayes´s Theorem - Naïve Bayes: algorithms, building and using a model F. Cluster Analysis (0.5 Tage) Introduction to Cluster Analysis - Similarity and distance measurement - Variants and basic techniques Partitioning methods: k-Means Method - Hierarchical methods: agglomerative and divisive methods 384 A. MS SQL Server 2012 (i) Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 1010470 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 10-12 Aug 12-14 Okt 23-25 Nov 31 Aug - 02 Sep 02-04 Nov 14-16 Dez Stuttgart 1.450,00 EUR 21-23 Sep Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar vermittelt Ihnen das Wissen, wie Sie eine Analysis Services-Lösung im Unternehmen implementieren. Sie setzen Microsoft SQL Server Data Tools (Visual Studio) sowie das Management Studio ein, um eine Analysis Services-Datenbank und einen OLAP-Cube zu erstellen und zu administrieren. Der Einsatz weiterer Management- und Administrations-Tools wie der SQL Server Profiler ist ebenfalls Thema des Kurses. Inhalt: Einführung in Microsoft SQL Server Analysis Services - Erstellen von multidimensionale Analyselösungen - Arbeiten mit Cubes und Dimensionen - Arbeiten mit Measures und Measuregruppen - Abfrage von multidimensionale Analyselösungen - Anpassen von Cube-Funktionalitäten - Bereitstellen und Absichern einer Analysis Services-Datenbank - Wartung multidimensionaler Lösungen mit XML/A-Skripten und über das Management Studio Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.125 Tage) Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische Data Warehouse-Datenmodelle: Star Schema, Snowflake Schema, Galaxie Schema - Architektur und Tools von SSAS - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer Data Warehouse-Lösung mit MS SQL Server 385 B. Erstellen einer multidimensionalen Analysis Services-Lösung (0.125 Tage) Microsoft SQL Server Data Tools - Designer und Wizards - Datenquellen und -sichten - Allgemeine Vorgehensweise bei der Cube-Erstellung, -Aufbereitung und -Anzeige - Design und Implementierung eines Data Warehouses: Logisches Design, Physisches Design C. Arbeiten mit Dimensionen (0.25 Tage) Erstellung von Dimensionen - Hierarchien und Aggregierung - Sortierung und Gruppierung - Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache - Gültigkeiten bei Dimensionen (SCD - Slowly Changing Dimensions) D. Arbeiten mit Measures und Measuregruppen (0.25 Tage) Faktentabellen und Measures - Multidimensional Expressions (MDX) und Measures - Aggregation von Measures und Aggregationsentwürfe - Speichermodelle (HOLAP, MOLAP, ROLAP) - Proaktives Caching E. Abfragen von Cubes mit MDX und MS Excel und Reporting (0.25 Tage) Grundlagen MDX - Nutzung von MDX in MS SQL Server Management Studio - Verwendung von MS Excel als OLAP-Werkzeug - Ausblick auf MS SQL Server Reporting Services (SSRS) und mehrdimensionale Berichte F. Anpassen von Cube-Funktionalitäten (0.125 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Aktionen und Interaktivität eines OLAP-Cubes - Perspektiven auf einen Cube - Lokalisierung und Übersetzung des Metamodells G. Deployment und Sicherheitseinstellungen einer Analysis Services-Datenbank (0.25 Tage) Techniken zur Bereitstellung im Produktivsystem - Sicherheitsmodell - DB-Rollen - Benutzerrechte Dimensionssicherheit - XML/A-Skripte generieren, anpassen und verwenden - Deployment Wizard H. Verwalten multidimensionaler Lösungen (0.25 Tage) Konfiguration und Tools zur Ablaufsteuerung - Ausblick auf SQL Server Integration Services (SSIS) zur Datenintegration und Verwaltung - Ausblick auf Datenqualität mit Data Quality Services (DQS)- Monitoring mit SQL Server Profiler zur Leistungsüberwachung und Optimierung - Backup und Recovery einer Analysis Services-Datenbank 386 (ii) Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2021859 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Kursbeschreibung Dieses Seminar vermittelt Ihnen das Wissen, wie Sie eine Analysis Services-Lösung im Unternehmen implementieren. Sie setzen Microsoft SQL Server Data Tools (Visual Studio) sowie das Management Studio ein, um eine Analysis Services-Datenbank und einen OLAP-Cube zu erstellen und zu administrieren. Der Einsatz weiterer Management- und Administrations-Tools wie der SQL Server Profiler ist ebenfalls Thema des Kurses. Inhalt: Einführung in Microsoft SQL Server Analysis Services - Erstellen von multidimensionale Analyselösungen - Arbeiten mit Cubes und Dimensionen - Arbeiten mit Measures und Measuregruppen - Abfrage von multidimensionale Analyselösungen - Anpassen von Cube-Funktionalitäten - Bereitstellen und Absichern einer Analysis Services-Datenbank - Wartung multidimensionaler Lösungen mit XML/A-Skripten und über das Management Studio Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.125 Tage) Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische Data Warehouse-Datenmodelle: Star Schema, Snowflake Schema, Galaxie Schema - Architektur und Tools von SSAS - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer Data Warehouse-Lösung mit MS SQL Server B. Erstellen einer multidimensionalen Analysis Services-Lösung (0.125 Tage) Microsoft SQL Server Data Tools - Designer und Wizards - Datenquellen und -sichten - Allgemeine Vorgehensweise bei der Cube-Erstellung, -Aufbereitung und -Anzeige - Design und Implementierung eines Data Warehouses: Logisches Design, Physisches Design 387 C. Arbeiten mit Dimensionen (0.25 Tage) Erstellung von Dimensionen - Hierarchien und Aggregierung - Sortierung und Gruppierung - Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache - Gültigkeiten bei Dimensionen (SCD - Slowly Changing Dimensions) D. Arbeiten mit Measures und Measuregruppen (0.25 Tage) Faktentabellen und Measures - Multidimensional Expressions (MDX) und Measures - Aggregation von Measures und Aggregationsentwürfe - Speichermodelle (HOLAP, MOLAP, ROLAP) - Proaktives Caching E. Abfragen von Cubes mit MDX und MS Excel und Reporting (0.25 Tage) Grundlagen MDX - Nutzung von MDX in MS SQL Server Management Studio - Verwendung von MS Excel als OLAP-Werkzeug - Ausblick auf MS SQL Server Reporting Services (SSRS) und mehrdimensionale Berichte F. Anpassen von Cube-Funktionalitäten (0.125 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Aktionen und Interaktivität eines OLAP-Cubes - Perspektiven auf einen Cube - Lokalisierung und Übersetzung des Metamodells G. Deployment und Sicherheitseinstellungen einer Analysis Services-Datenbank (0.25 Tage) Techniken zur Bereitstellung im Produktivsystem - Sicherheitsmodell - DB-Rollen - Benutzerrechte Dimensionssicherheit - XML/A-Skripte generieren, anpassen und verwenden - Deployment Wizard H. Verwalten multidimensionaler Lösungen (0.25 Tage) Konfiguration und Tools zur Ablaufsteuerung - Ausblick auf SQL Server Integration Services (SSIS) zur Datenintegration und Verwaltung - Ausblick auf Datenqualität mit Data Quality Services (DQS)- Monitoring mit SQL Server Profiler zur Leistungsüberwachung und Optimierung - Backup und Recovery einer Analysis Services-Datenbank 388 (iii) Analysis Services und MDX Termine Übersicht Kursnr. 1010484 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 17-18 Sep 12-13 Nov Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 08-09 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.300,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) ist eine Datenbanksprache für OLAP-Datenbanken. Sie wurde von Microsoft vorangetrieben und etabliert sich als Industriestandard. MDX wird als standardisierte Abfragesprache von OLE DB for OLAP (ODBO) und XML for Analysis verwendet. Teilnehmer des MDX-Seminars lernen die wesentlichen Facetten von MDX-Programmierung mit dem MS SQL Server und den Analysis Services kennen. Dies umfasst MDX-Abfragen eines OLAP-Würfels, die Erweiterung von Analysis Services-Projekten mit MDX-Skripten und in MDX formulierten Berechnungen sowie die Durchführung von analytischen MDX-Abfragen. Kursinhalte A. Einführung zu MDX in den Analysis Services (0.25 Tage) MDX-Sprache - MDX-Query-Editor im MS SQL Server Management Studio - Einfache Abfragen und grundlegende Syntax B. Einfache Abfragen eines OLAP-Würfels (0.75 Tage) Tupel und der n-dimensionale Raum eines OLAP-Würfels - Mengen (Sets) und Set-Funktionen Formulierung von MDX-Ausdrücken - MDX-Funktionen - Sortierung - Aggregation - Hierarchien mit MDX abfragen Zeit und Datum in MDX 389 C. Cube-Erweiterungen durch MDX (0.5 Tage) MDX-Skripte im Analysis Services-OLAP-Würfel - Berechnungen mit MDX implementieren - Beispiele von Erweiterungen durch MDX D. MDX für Analysis Services-Sicherheit (0.25 Tage) Dynamische Sicherheit bei Analysis Services - Attribut-Hierarchie-Einschränkungen mit MDX Restriktionen auf Zell-Ebene mit MDX E. Berichte mit MDX (0.25 Tage) MS SQL Server und Reporting Services für MDX-Abfragen - Einfache und parametrisierte Berichte auf Basis von MDX-Abfragen 390 (iv) Analysis Services und MDX Termine Übersicht Kursnr. 2021799 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.250,00 EUR 30-31 Jul 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) ist eine Datenbanksprache für OLAP-Datenbanken. Sie wurde von Microsoft vorangetrieben und etabliert sich als Industriestandard. MDX wird als standardisierte Abfragesprache von OLE DB for OLAP (ODBO) und XML for Analysis verwendet. Teilnehmer des MDX-Seminars lernen die wesentlichen Facetten von MDX-Programmierung mit dem MS SQL Server und den Analysis Services kennen. Dies umfasst MDX-Abfragen eines OLAP-Würfels, die Erweiterung von Analysis Services-Projekten mit MDX-Skripten und in MDX formulierten Berechnungen sowie die Durchführung von analytischen MDX-Abfragen. Kursinhalte A. Einführung zu MDX in den Analysis Services (0.25 Tage) MDX-Sprache - MDX-Query-Editor im MS SQL Server Management Studio - Einfache Abfragen und grundlegende Syntax B. Einfache Abfragen eines OLAP-Würfels (0.75 Tage) Tupel und der n-dimensionale Raum eines OLAP-Würfels - Mengen (Sets) und Set-Funktionen Formulierung von MDX-Ausdrücken - MDX-Funktionen - Sortierung - Aggregation - Hierarchien mit MDX abfragen Zeit und Datum in MDX 391 C. Cube-Erweiterungen durch MDX (0.5 Tage) MDX-Skripte im Analysis Services-OLAP-Würfel - Berechnungen mit MDX implementieren - Beispiele von Erweiterungen durch MDX D. MDX für Analysis Services-Sicherheit (0.25 Tage) Dynamische Sicherheit bei Analysis Services - Attribut-Hierarchie-Einschränkungen mit MDX Restriktionen auf Zell-Ebene mit MDX E. Berichte mit MDX (0.25 Tage) MS SQL Server und Reporting Services für MDX-Abfragen - Einfache und parametrisierte Berichte auf Basis von MDX-Abfragen 392 (v) Business Intelligence Termine Übersicht Kursnr. 2022770 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Geschäftsführer, Team- und Abteilungsleiter Vorkenntnisse Projekterfahrung Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 04-04 Sep 30-30 Okt 07-07 Aug 18-18 Sep 04-04 Dez 14-14 25-25 13-13 25-25 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 21-21 Aug 16-16 Okt 11-11 Dez 28-28 Aug 09-09 Okt 20-20 Nov 06-06 Nov Stuttgart 950,00 EUR 02-02 Okt 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Business Intelligence-Systeme auf Basis von MS SQL Server bieten deutlich mehr als einfache MS Excel-Berichte oder Analysen aus der Finanzbuchhaltung. Traditionelle statische Berichte sind genauso möglich wie parametrisierte Berichte oder interaktive Lösungen, die ein Eintauchen in die Daten und nahezu beliebige Fragestellungen möglich machen. Das Fernziel sind dann meistens Data Mining-Lösungen für Prognosen und Vorhersagen. Allerdings stellt die Einführung eines solchen Systems Entscheider/innen und Projektverantwortliche vor substanziellen finanziellen und technischen Hürden. Dieses eintägige Seminar wird Ihnen zunächst die typischen Varianten bei einem Business Intelligence-System mit OLAP- und Data Warehousing-Komponente sowie Berichts- und Datenintegrationsmodul aufschlüsseln. Danach erfahren Sie, welche typischen Projektverläufe und Kosten mit der Einführung und dem Betrieb eines solchen Business Intelligence-Systems verbunden sind. Kursinhalte A. Business Intelligence im Unternehmen Zielsetzungen und Wünsche bei Business Intelligence: Vom einfachen Bericht über Prognose zu Data Mining B. Architektur und Kosten Technische Infrastruktur: MS Windows Server, MS SQL Server und gängige Architekturvarianten - Daten-Integration und Import/Export von Daten mit Integration Services 393 C. OLAP OLAP-Würfel und Data Warehousing mit MS SQL Server Analysis Services D. Reporting und Kennzahlen Statische und interaktive Berichte mit MS SQL Server Reporting Services - Kennzahlen, Key Performance Indicators in OLAP-Würfeln und in Berichten E. Business Intelligence und Recht Rechtliche Aspekte beim Einsatz von Business Intelligence und Auswertung von Kunden-, Produktions- und MitarbeiterDaten 394 (vi) Business Intelligence - Kompakt Termine Übersicht Kursnr. 1010480 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 24-28 Aug 12-16 Okt 30 Nov - 04 Dez 03-07 21-25 09-13 28 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 17-21 Aug 05-09 Okt 23-27 Nov Frankfurt Hamburg München 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 2.100,00 EUR 10-14 Aug 28 Sep - 02 Okt 16-20 Nov 31 Aug - 04 Sep 19-23 Okt 07-11 Dez 07-11 Sep 26-30 Okt 14-18 Dez Stuttgart 2.100,00 EUR 14-18 Sep 02-06 Nov 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieser fünftägige Kurs vermittelt detaillierte Kenntnisse in der Gestaltung einer Business Intelligence-Lösung mithilfe von Microsoft SQL Server. Er führt die Teilnehmer entlang des BI-Lebenszyklus und begleitet sie damit von den Grundlagen des Data Warehousing-Ansatzes über die Erstellung von OLAP-Würfeln und einer Data WarehouseInfrastruktur über die Entwicklung von ETL-Prozessen bis hin zur Erstellung und Veröffentlichung von Berichten. Dabei lernen die Teilnehmer die verschiedenen Projektarten im MS Visual Studio kennen: Analysis Services (SSAS), Integration Services (SSIS) und Reporting Services (SSRS). Die Teilnehmer sollen nach diesem Seminar in der Lage sein, die verschiedenen Microsoft-Technologien im Bereich Business Intelligence zu verstehen, einzusetzen und sie vor dem Hintergrund der Business Intelligence-Philosophie einordnen zu können. Dieser Kurs ist ein Kompakt-Kurs, der die Inhalte von drei anderen Seminaren zum Thema BI mit MS SQL Server zusammenfasst. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing und OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle Architektur und Tools von Microsoft für Business Intelligence - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer BI-Lösung mit MS SQL Server 395 B. OLAP und Data Warehousing mit Analysis Services (2 Tage) Dimensionen: Erstellung und Bereitstellung, Hierarchien und Aggregation, Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache, Gültigkeiten – Measures: Erstellung und Bereitstellung, Speichermodelle, Berechnete Measures mit MDX - Würfel: Erstellung und Bereitstellung, Sicherheitsmodell, Verwendung in MS Excel – Überblick zu fortgeschrittenen Szenarien wie Interaktivität und Key Performance Indicators (KPI) C. Daten-Integration und ETL mit Integration Services (1.5 Tage) SSIS-Pakete - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow-Pfade - Datenviewer Fehlerausgabe konfigurieren - Verwendung von Variablen - Verarbeitung von MS Excel-/Text-/XML-Dateien - SQLAbfragen als Quelle – Protokollierung - Fehlerbehandlung - Paketkonfiguration - Bereitstellung D. Berichte mit Reporting Services und MS Excel (1.25 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter und Filter – Berichtsmodelle – Bereitstellung: Berichtsportal des MS SQL Servers, Historisierung, Abonnements 396 (vii) Business Intelligence - Kompakt Termine Übersicht Kursnr. 2021687 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.950,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieser fünftägige Kurs vermittelt detaillierte Kenntnisse in der Gestaltung einer Business Intelligence-Lösung mithilfe von Microsoft SQL Server. Er führt die Teilnehmer entlang des BI-Lebenszyklus und begleitet sie damit von den Grundlagen des Data Warehousing-Ansatzes über die Erstellung von OLAP-Würfeln und einer Data WarehouseInfrastruktur über die Entwicklung von ETL-Prozessen bis hin zur Erstellung und Veröffentlichung von Berichten. Dabei lernen die Teilnehmer die verschiedenen Projektarten im MS Visual Studio kennen: Analysis Services (SSAS), Integration Services (SSIS) und Reporting Services (SSRS). Die Teilnehmer sollen nach diesem Seminar in der Lage sein, die verschiedenen Microsoft-Technologien im Bereich Business Intelligence zu verstehen, einzusetzen und sie vor dem Hintergrund der Business Intelligence-Philosophie einordnen zu können. Dieser Kurs ist ein Kompakt-Kurs, der die Inhalte von drei anderen Seminaren zum Thema BI mit MS SQL Server zusammenfasst. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing und OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle Architektur und Tools von Microsoft für Business Intelligence - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer BI-Lösung mit MS SQL Server 397 B. OLAP und Data Warehousing mit Analysis Services (2 Tage) Dimensionen: Erstellung und Bereitstellung, Hierarchien und Aggregation, Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache, Gültigkeiten – Measures: Erstellung und Bereitstellung, Speichermodelle, Berechnete Measures mit MDX - Würfel: Erstellung und Bereitstellung, Sicherheitsmodell, Verwendung in MS Excel – Überblick zu fortgeschrittenen Szenarien wie Interaktivität und Key Performance Indicators (KPI) C. Daten-Integration und ETL mit Integration Services (1.5 Tage) SSIS-Pakete - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow-Pfade - Datenviewer Fehlerausgabe konfigurieren - Verwendung von Variablen - Verarbeitung von MS Excel-/Text-/XML-Dateien - SQLAbfragen als Quelle – Protokollierung - Fehlerbehandlung - Paketkonfiguration - Bereitstellung D. Berichte mit Reporting Services und MS Excel (1.25 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter und Filter – Berichtsmodelle – Bereitstellung: Berichtsportal des MS SQL Servers, Historisierung, Abonnements 398 (viii) Business Intelligence mit Tabular Model Termine Übersicht Kursnr. 2022783 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 01-02 Okt 17-18 Dez 05-06 Nov 15-16 Okt 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez 10-11 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 29-30 Okt Stuttgart 1.200,00 EUR 13-14 Aug 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Tabellarische Modelle (Tabular Models) stellen in Analysis Services Datenbanken im Arbeitsspeicher dar. Dabei werden Komprimierungsalgorithmen verwendet, um Berichte mit Microsoft Excel und Microsoft Power View erstellen zu können. Tabellarische Modelle unterstützen den Datenzugriff in zwei Modi: im Modus mit Zwischenspeicherung und im DirectQuery-Modus. Sie können Daten aus mehreren Quellen importieren und das Modell erweitern, indem Sie Beziehungen, berechnete Spalten, Measures, KPIs und Hierarchien hinzufügen. Bereitgestellte Modelle können genauso wie mehrdimensionale Modelle in SQL Server Management Studio verwaltet werden. Sie können partitioniert werden, um die Verarbeitung zu optimieren, und durch die Verwendung der rollenbasierten Sicherheit bis auf Zeilenebene gesichert werden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie sie im Tabular Model Datenbanken für komplexe Berichtserstellung aufbauen. Kursinhalte A. Tabular Model-Einführung (0.5 Tage) Tabellen-Modell-Designer - Arbeitsbereichsdatenbank - Tabellenmodellprojekte und Projektvorlagen Datenquellen - DirectQuery-Modus - Eigenschaften von Arbeitsbereichsdatenbanken - Verwenden von SSMS zur Verwaltung von Arbeitsbereichsdatenbanken 399 B. Modellierung (0.5 Tage) Berechnungen - Measures einrichten - KPIs definieren - Hierarchien aufbauen - DAX - Hinzufügen von Spalten zu einer Tabelle - Berechnete Spalten - Filtern und Sortieren von Daten - Ändern von Tabellen-, Spalten- oder Zeilenfilterzuordnungen - Anlegen, löschen und ändern von Tabellen und Spalten im Tabular Model C. Fortgeschrittene Modellierung (0.25 Tage) Partitionen: Verarbeitung von Partitionen - Partitionen in der Arbeitsbereichsdatenbank des Modells Partitionen in der Datenbank eines bereitgestellten Modells - Perspektiven: Erstellen und Verwalten von Perspektiven D. Sicherheit (0.25 Tage) Rollenkonzept - Grundlegendes zu Rollen - Berechtigungen - Zeilenfilter - Dynamische Sicherheit - Testen von Rollen E. Berichte und Bereitstellung (0.5 Tage) Analysieren in Excel - Bereitstellung von Tabellenmodelllösungen 400 (ix) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2021460 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 401 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 402 (x) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023673 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 10-12 Aug 09-11 Nov 31 Aug - 02 Sep 23-25 Nov 27-29 Jul 19-21 Okt 07-09 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 21-23 Dez 17-19 Aug 26-28 Okt 28-30 Dez Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Stuttgart 1.550,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 403 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 404 (xi) Data Quality Services (DQS) Termine Übersicht Kursnr. 1010555 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 11-11 Sep 06-06 Nov 14-14 Aug 16-16 Okt 18-18 Dez 31-31 Jul 25-25 Sep 20-20 Nov Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 09-09 Okt 04-04 Dez 21-21 Aug 30-30 Okt 25-25 Dez 28-28 Aug 27-27 Nov Stuttgart 950,00 EUR 04-04 Sep 13-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Data Quality Services (DQS) ist ein wissensorientiertes Data Quality-Produkt. DQS ermöglicht es Ihnen, eine Wissensdatenbank zu erstellen und sie zum Ausführen einer Vielzahl wichtiger Datenqualitätstasks zu verwenden, einschließlich Korrektur, Erweiterung, Standardisierung und Deduplizierung der Daten. DQS ermöglicht Ihnen auch die Profilerstellung. Selbige ist in die Data Quality-Tasks integriert, womit Sie die Integrität Ihrer Daten analysieren können. DQS besteht aus Data Quality Server und Data Quality Client. Beide werden als Teil von SQL Server 2012 installiert. Data Quality Server ist eine SQL Server-Instanz-Funktion, die aus drei SQL Server-Katalogen mit Data Quality-Funktionalität und -Speicher besteht. Data Quality Client ist eine freigegebene Funktion von SQL Server, die zum Ausführen von computergesteuerten Data Quality-Analysen und zum interaktiven Verwalten der Datenqualität verwendet werden kann. Dieses Seminar zeigt Ihnen die Einrichtung und Verwendung von SQL Server Data Quality Services. Kursinhalte A. Grundlagen und Einführung zu Data Quality Services Bedeutung von Daten-Qualität - Datenqualität unter verschiedenen Perspektiven - Aufgaben und Strategien B. Knowledge Management und Data Cleansing in DQS Wissensdatenbank aufbauen - Daten bereinigen - Domänenwissen nutzen 405 C. Data Matching in DQS Zuordnung von Datensätzen zu realen Entitäten - DQS-Matching-Prinzipien - DQS-Matching-Aufgaben D. DQS-Integration mit SSIS: Data Cleansing mit SSIS Einsatzszenarien - Übersicht zur DQS-Komponente - Nutzung der DQS-Komponente - Gängige Strategien E. DQS-Integration mit MDS: Data Matching mit MDS Kombination von Master Data Management (MDM) und Datenqualität - Einsatz des MS Excel MDS Add-Ins - Strategien und Lösungsszenarien 406 (xii) Data Quality Services (DQS) Termine Übersicht Kursnr. 2021861 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Berlin 900,00 EUR 18-18 Sep 27-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Microsoft SQL Server Data Quality Services (DQS) ist ein wissensorientiertes Data Quality-Produkt. DQS ermöglicht es Ihnen, eine Wissensdatenbank zu erstellen und sie zum Ausführen einer Vielzahl wichtiger Datenqualitätstasks zu verwenden, einschließlich Korrektur, Erweiterung, Standardisierung und Deduplizierung der Daten. DQS ermöglicht Ihnen auch die Profilerstellung. Selbige ist in die Data Quality-Tasks integriert, womit Sie die Integrität Ihrer Daten analysieren können. DQS besteht aus Data Quality Server und Data Quality Client. Beide werden als Teil von SQL Server 2012 installiert. Data Quality Server ist eine SQL Server-Instanz-Funktion, die aus drei SQL Server-Katalogen mit Data Quality-Funktionalität und -Speicher besteht. Data Quality Client ist eine freigegebene Funktion von SQL Server, die zum Ausführen von computergesteuerten Data Quality-Analysen und zum interaktiven Verwalten der Datenqualität verwendet werden kann. Dieses Seminar zeigt Ihnen die Einrichtung und Verwendung von SQL Server Data Quality Services. Kursinhalte A. Grundlagen und Einführung zu Data Quality Services Bedeutung von Daten-Qualität - Datenqualität unter verschiedenen Perspektiven - Aufgaben und Strategien B. Knowledge Management und Data Cleansing in DQS Wissensdatenbank aufbauen - Daten bereinigen - Domänenwissen nutzen 407 C. Data Matching in DQS Zuordnung von Datensätzen zu realen Entitäten - DQS-Matching-Prinzipien - DQS-Matching-Aufgaben D. DQS-Integration mit SSIS: Data Cleansing mit SSIS Einsatzszenarien - Übersicht zur DQS-Komponente - Nutzung der DQS-Komponente - Gängige Strategien E. DQS-Integration mit MDS: Data Matching mit MDS Kombination von Master Data Management (MDM) und Datenqualität - Einsatz des MS Excel MDS Add-Ins - Strategien und Lösungsszenarien 408 (xiii) Integration Services (SSIS) und ETL Termine Übersicht Kursnr. 1010479 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung ETL (Extraktion, Transformation, Laden) ist ein zentraler Bestandteil von Business Intelligence und Data Warehousing, da über ETL-Prozesse Daten aus beliebigen Quellen exportiert und dann in das Data Warehouse importiert werden können. Teilnehmer dieses Kurses lernen, eine MS SQL Server Integration Services-Lösung für ETLModule zu erstellen, zu verwalten und als eigenständige Anwendung zu nutzen oder in eine bestehende Anwendung zu integrieren. Der Schwerpunkt dieses SQL Server-Seminars liegt dabei auf der Erstellung von ETL-Szenarien und ETL-Paketen für Import-/Export-Szenarien. Doch auch der Einsatz von Integration Services für verschiedene Administrationsaufgaben im MS SQL Server wird gezeigt. Danach lernen die Teilnehmer, wie sie diese Integration Services-Pakete bereitstellen und eine MS SQL Server Integration Services-Lösung verwalten können. Weitere Themen sind Sicherheit und anspruchsvolle Lösungsanforderungen wie Transaktionen und Fehlerbehandlung. Kursinhalte A. Einführung in die SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Überblick und Einsatzbereiche - Phasen von Extract, Transform, Load (ETL) - Werkzeuge und Wizards im Visual Studio 409 B. Entwickeln einer Integration Services-Lösung (1.25 Tage) Einsatz von Integration Services für Daten-Integration - Struktur von SSIS-Paketen - Control Flow Tasks für gängige Szenarien bei ETL-Prozessen - Precedence Constraints für Reihenfolgen - Transformationen im Data FlowTask - Debugging mit dem Datenviewer - Fehlerausgaben konfigurieren - Verarbeitung von Datenbank/MS Excel-/ Text-/XML-Dateien - SQL-Abfragen als Quelle - Verwendung von Variablen und dynamischen Ausdrücken C. Integration Services für administrative Aufgaben (0.5 Tage) Administration einer relationalen Datenbank über Integration Services mit Maintenance Tasks und T-SQL Administration einer Data Warehouse-DB und eines OLAP-Würfels mit Integration Services D. Fehlerbehandlung (0.25 Tage) Protokollierung: Konfiguration und Verwendung von Logging-Providern, Log Events, Individuelle Protokollierung - Debugging und Fehlerbehandlung: Breakpoints, Debugger, SSIS Designer und Data Viewer E. Checkpoints und Transaktionen (0.25 Tage) Ablaufüberwachung durch Checkpoints - Einfache und komplexe Transaktionen - Isolation Levels - Native Transaktionen F. Bereitstellung und Konfiguration (0.5 Tage) Bereitstellung von Paketen: Paketkonfiguration, Deployment und seine Varianten, Deployment Wizard Paketverwaltung und Sicherheitseinstellungen - Konfiguration und Ausführung von Paketen über Integration ServicesTools - Zeitgesteuerte Durchführung im SQL Server Agent (DB-Jobs) und Paket-Überwachung - Sichern und Wiederherstellen - Sicherheitsstufen 410 (xiv) Integration Services (SSIS) und ETL Termine Übersicht Kursnr. 2021450 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung ETL (Extraktion, Transformation, Laden) ist ein zentraler Bestandteil von Business Intelligence und Data Warehousing, da über ETL-Prozesse Daten aus beliebigen Quellen exportiert und dann in das Data Warehouse importiert werden können. Teilnehmer dieses Kurses lernen, eine MS SQL Server Integration Services-Lösung für ETLModule zu erstellen, zu verwalten und als eigenständige Anwendung zu nutzen oder in eine bestehende Anwendung zu integrieren. Der Schwerpunkt dieses SQL Server-Seminars liegt dabei auf der Erstellung von ETL-Szenarien und ETL-Paketen für Import-/Export-Szenarien. Doch auch der Einsatz von Integration Services für verschiedene Administrationsaufgaben im MS SQL Server wird gezeigt. Danach lernen die Teilnehmer, wie sie diese Integration Services-Pakete bereitstellen und eine MS SQL Server Integration Services-Lösung verwalten können. Weitere Themen sind Sicherheit und anspruchsvolle Lösungsanforderungen wie Transaktionen und Fehlerbehandlung. Kursinhalte A. Einführung in die SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Überblick und Einsatzbereiche - Phasen von Extract, Transform, Load (ETL) - Werkzeuge und Wizards im Visual Studio 411 B. Entwickeln einer Integration Services-Lösung (1.25 Tage) Einsatz von Integration Services für Daten-Integration - Struktur von SSIS-Paketen - Control Flow Tasks für gängige Szenarien bei ETL-Prozessen - Precedence Constraints für Reihenfolgen - Transformationen im Data FlowTask - Debugging mit dem Datenviewer - Fehlerausgaben konfigurieren - Verarbeitung von Datenbank/MS Excel-/ Text-/XML-Dateien - SQL-Abfragen als Quelle - Verwendung von Variablen und dynamischen Ausdrücken C. Integration Services für administrative Aufgaben (0.5 Tage) Administration einer relationalen Datenbank über Integration Services mit Maintenance Tasks und T-SQL Administration einer Data Warehouse-DB und eines OLAP-Würfels mit Integration Services D. Fehlerbehandlung (0.25 Tage) Protokollierung: Konfiguration und Verwendung von Logging-Providern, Log Events, Individuelle Protokollierung - Debugging und Fehlerbehandlung: Breakpoints, Debugger, SSIS Designer und Data Viewer E. Checkpoints und Transaktionen (0.25 Tage) Ablaufüberwachung durch Checkpoints - Einfache und komplexe Transaktionen - Isolation Levels - Native Transaktionen F. Bereitstellung und Konfiguration (0.5 Tage) Bereitstellung von Paketen: Paketkonfiguration, Deployment und seine Varianten, Deployment Wizard Paketverwaltung und Sicherheitseinstellungen - Konfiguration und Ausführung von Paketen über Integration ServicesTools - Zeitgesteuerte Durchführung im SQL Server Agent (DB-Jobs) und Paket-Überwachung - Sichern und Wiederherstellen - Sicherheitsstufen 412 (xv) Master Data Management (MDM) Termine Übersicht Kursnr. 1010554 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 04-04 Sep 30-30 Okt 25-25 Dez 14-14 Aug 09-09 Okt 11-11 Dez 11-11 Sep 06-06 Nov Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 25-25 Sep 27-27 Nov 31-31 Jul 02-02 Okt 04-04 Dez 07-07 Aug 16-16 Okt 18-18 Dez Stuttgart 950,00 EUR 21-21 Aug 13-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Master Data Services (MDS) ist die SQL Server-Lösung für die Masterdatenverwaltung. Im Rahmen der Masterdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) versucht eine Organisation, nicht-transaktionale Listen mit Daten zu ermitteln und zu definieren, um dann daraus verwaltbare Masterlisten zusammenstellen zu können. Ein MDMProjekt beinhaltet in der Regel eine Bewertung und Umstrukturierung von internen Geschäftsprozessen zusammen mit der Implementierung von MDM-Technologie. Das Ergebnis einer erfolgreichen MDM-Lösung sind zuverlässige, zentralisierte Daten, die sich analysieren lassen und so eine solide Grundlage für bessere Geschäftsentscheidungen darstellen. Das Master Data Services-Add-In für Excel ermöglicht mehreren Benutzern das Aktualisieren der Masterdaten in einem vertrauten Tool ohne Gefährdung der Datenintegrität in MDS. Im Add-In können Benutzer Daten mit nur einem Klick auf eine Schaltfläche in der MDS-Datenbank veröffentlichen. Administratoren können das AddIn zum Erstellen neuer Modellobjekte und zum Laden von Daten ohne Starten von Verwaltungstools verwenden. Die Bereitstellung wird dadurch beschleunigt. Mit dem Master Data Services-Add-In für Excel werden alle Masterdaten weiter zentral in MDS verwaltet, während Benutzern, die Daten lesen oder aktualisieren müssen, eine entsprechende Berechtigung erteilt wird. Dieses Seminar zeigt, wie im MS SQL Server für ein bestehendes Data Warehouse mit den Analysis Services eine solche MDS-Lösung aufgebaut werden kann. Kursinhalte A. Übersicht über Master Data Services Architektur von SQL Server Master Data Services - Integration in bestehende Data Warehouse-Architektur - Nutzen und Einsatzszenarien 413 B. Verwalten von Data Warehousing-Dimensionen mit MDS Master Data Management und Business Intelligence-Dimensionsmanagement - Data Warehousing mit Master Data Management - MDS-Einsatzsenarien für Business Intelligence C. Datenladung per Entity Based Staging (EBS) Übersicht zur Ladekomponente und ihrer Architektur - Struktur von Ladetabellen - Import-Typen und Batch Tags D. MDS-Hierarchien und -Sammlungen Übersicht zu Hierarchien und ihren Arten: level-basierte, ausgefranste, komplexe und abgeleitete Hierarchien - Einsatz von MDS für Hierarchien und Sammlungen E. Geschäftsregeln und Workflow in MDS Einführung zu Geschäftsregeln - Konzept und Philosophie - Interne und externe Workflows - Workflow Extender F. MDS-Modell-Migration und Aktualisierung Architektur von SQL Server Master Data Services - Integration in bestehende Data Warehouse-Architektur - Nutzen und Einsatzszenarien G. Sicherheitsfeatures und -anleitungen in MDS Sicherheitsobjekte - Logische und effektive Erlaubnisse - Gängige Vorgehensweisen H. Eliminieren duplizierter Daten mit dem MDS-Add-in für Excel SQL Server Data Quality Services - Integration und Einsatzszenarien - Einsatz von MS Excel für Datenqualität 414 (xvi) Master Data Management (MDM) Termine Übersicht Kursnr. 2021860 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Online Berlin 900,00 EUR 21-21 Aug 20-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Master Data Services (MDS) ist die SQL Server-Lösung für die Masterdatenverwaltung. Im Rahmen der Masterdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) versucht eine Organisation, nicht-transaktionale Listen mit Daten zu ermitteln und zu definieren, um dann daraus verwaltbare Masterlisten zusammenstellen zu können. Ein MDMProjekt beinhaltet in der Regel eine Bewertung und Umstrukturierung von internen Geschäftsprozessen zusammen mit der Implementierung von MDM-Technologie. Das Ergebnis einer erfolgreichen MDM-Lösung sind zuverlässige, zentralisierte Daten, die sich analysieren lassen und so eine solide Grundlage für bessere Geschäftsentscheidungen darstellen. Das Master Data Services-Add-In für Excel ermöglicht mehreren Benutzern das Aktualisieren der Masterdaten in einem vertrauten Tool ohne Gefährdung der Datenintegrität in MDS. Im Add-In können Benutzer Daten mit nur einem Klick auf eine Schaltfläche in der MDS-Datenbank veröffentlichen. Administratoren können das AddIn zum Erstellen neuer Modellobjekte und zum Laden von Daten ohne Starten von Verwaltungstools verwenden. Die Bereitstellung wird dadurch beschleunigt. Mit dem Master Data Services-Add-In für Excel werden alle Masterdaten weiter zentral in MDS verwaltet, während Benutzern, die Daten lesen oder aktualisieren müssen, eine entsprechende Berechtigung erteilt wird. Dieses Seminar zeigt, wie im MS SQL Server für ein bestehendes Data Warehouse mit den Analysis Services eine solche MDS-Lösung aufgebaut werden kann. Kursinhalte A. Übersicht über Master Data Services Architektur von SQL Server Master Data Services - Integration in bestehende Data Warehouse-Architektur - Nutzen und Einsatzszenarien 415 B. Verwalten von Data Warehousing-Dimensionen mit MDS Master Data Management und Business Intelligence-Dimensionsmanagement - Data Warehousing mit Master Data Management - MDS-Einsatzsenarien für Business Intelligence C. Datenladung per Entity Based Staging (EBS) Übersicht zur Ladekomponente und ihrer Architektur - Struktur von Ladetabellen - Import-Typen und Batch Tags D. MDS-Hierarchien und -Sammlungen Übersicht zu Hierarchien und ihren Arten: level-basierte, ausgefranste, komplexe und abgeleitete Hierarchien - Einsatz von MDS für Hierarchien und Sammlungen E. Geschäftsregeln und Workflow in MDS Einführung zu Geschäftsregeln - Konzept und Philosophie - Interne und externe Workflows - Workflow Extender F. MDS-Modell-Migration und Aktualisierung Architektur von SQL Server Master Data Services - Integration in bestehende Data Warehouse-Architektur - Nutzen und Einsatzszenarien G. Sicherheitsfeatures und -anleitungen in MDS Sicherheitsobjekte - Logische und effektive Erlaubnisse - Gängige Vorgehensweisen H. Eliminieren duplizierter Daten mit dem MDS-Add-in für Excel SQL Server Data Quality Services - Integration und Einsatzszenarien - Einsatz von MS Excel für Datenqualität 416 (xvii) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 1010471 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Kurstyp Zielgruppe Berlin 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov Stuttgart 1.050,00 EUR 25-26 Aug 06-07 Okt 17-18 Nov 29-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses SQL Server-Seminar zeigt, wie eine Lösung im Bereich Reporting Services auf Basis des MS SQL Servers geplant, umgesetzt und verwaltet wird. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Gestaltung von Berichten mit Tabellen, Pivot-Darstellungen, Diagrammen und interaktiven Elementen auf der Basis einer relationalen Datenbank, eines OLAP-Cubes oder Key Performance Indicators (KPI). Danach lernen die Teilnehmer, eine neue Reporting Services-Lösung zu planen oder eine bestehende zu verwalten, mit Sicherheitskonzepten auszustatten und auf dem Server bereitzustellen. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Architektur - Funktionsübersicht - Report Lifecycle - Installation - Report Designer und -Manager B. Einfache Berichte (0.5 Tage) Tabellen und Matrix-Berichte - Datenzugriff - Gruppierung - Einfache und bedingte Formatierung Benutzerdefinierte Felder - Aggregation 417 C. Komplexe Berichte (0.75 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Liste, Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Manipulieren von Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter - Parameterlisten - Filter - Überlick zur Report Definition Language D. Veröffentlichung und Ausführen von Berichten (0.25 Tage) Bereitstellung: Reporteinstellungen, Ablaufplan, On Demand Reports, Berichtsspeicherung, Historisierung - Abonnements: Verteilungstechniken, Standard- und datengetriebene Abonnements, Abonnementverwaltung E. Verwaltung (0.25 Tage) Server Administration - Performance und Verfügbarkeit - Sicherheit 418 (xviii) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 2021452 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.000,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses SQL Server-Seminar zeigt, wie eine Lösung im Bereich Reporting Services auf Basis des MS SQL Servers geplant, umgesetzt und verwaltet wird. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Gestaltung von Berichten mit Tabellen, Pivot-Darstellungen, Diagrammen und interaktiven Elementen auf der Basis einer relationalen Datenbank, eines OLAP-Cubes oder Key Performance Indicators (KPI). Danach lernen die Teilnehmer, eine neue Reporting Services-Lösung zu planen oder eine bestehende zu verwalten, mit Sicherheitskonzepten auszustatten und auf dem Server bereitzustellen. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Architektur - Funktionsübersicht - Report Lifecycle - Installation - Report Designer und -Manager B. Einfache Berichte (0.5 Tage) Tabellen und Matrix-Berichte - Datenzugriff - Gruppierung - Einfache und bedingte Formatierung Benutzerdefinierte Felder - Aggregation 419 C. Komplexe Berichte (0.75 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Liste, Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Manipulieren von Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter - Parameterlisten - Filter - Überlick zur Report Definition Language D. Veröffentlichung und Ausführen von Berichten (0.25 Tage) Bereitstellung: Reporteinstellungen, Ablaufplan, On Demand Reports, Berichtsspeicherung, Historisierung - Abonnements: Verteilungstechniken, Standard- und datengetriebene Abonnements, Abonnementverwaltung E. Verwaltung (0.25 Tage) Server Administration - Performance und Verfügbarkeit - Sicherheit 420 A. MS SQL Server 2014 (i) Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 1010321 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.450,00 EUR 29-31 Jul 09-11 Sep 21-23 Okt 02-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit den Microsoft SQL Server Analysis Services ist es möglich, OLAP-Würfel und komplexe Datenstrukturen für Data Warehouses zu entwerfen, mit Daten zu füllen. Die Daten eines solchen Würfels lassen sich in MS Excel, in eigenen Anwendungen mit Hilfe von MDX-Abfragen oder mit den Reporting Services verwenden. Dieses SQL Server-Seminar zeigt Ihnen, wie Sie eine Data Warehouse-Datenbanken mit Dimensions- und Faktentabellen aufbauen, daraus OLAPCubes ableiten und diese mit Dimensionen, Hierarchien und Measures füllen. Danach lernen die Teilnehmer, wie Sie eine Analysis Services-Lösung bereitstellen und auf dem Server verwalten. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.125 Tage) Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle - Architektur und Tools von SSAS - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer Data Warehouse-Lösung mit MS SQL Server 421 B. Erstellen einer multidimensionalen Analysis Services-Lösung (0.125 Tage) Business Intelligence Development Studio (BIDS) - Designer und Wizards - Datenquellen und -sichten Allgemeine Vorgehensweise bei der Cube-Erstellung, -Aufbereitung und -Anzeige C. Arbeiten mit Dimensionen (0.25 Tage) Erstellung von Dimensionen - Hierarchien und Aggregierung - Sortierung und Gruppierung - Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache - Gültigkeiten bei Dimensionen D. Arbeiten mit Measures und Measuregruppen (0.25 Tage) Konfiguration - Darstellung - Multidimensional Expression (MDX) und Measures - Aggregation Speichermodelle (HOLAP, MOLAP, ROLAP) E. Abfragen von Cubes mit MDX und MS Excel (0.25 Tage) Grundlagen MDX - Nutzung von MDX in MS SQL Server Management Studio - Verwendung von MS Excel als OLAP-Werkzeug F. Anpassen von Cube-Funktionalitäten (0.125 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Aktionen und Interaktivität - Perspektiven auf einen Cube Lokalisierung des Metamodells G. Deployment und Sicherheitseinstellungen einer Analysis Services-Datenbank (0.25 Tage) Techniken zur Bereitstellung im Produktivsystem - Sicherheitsmodell - DB-Rollen - Benutzerrechte Dimensionssicherheit - XML/A-Skripte generieren, anpassen und verwenden H. Verwalten multidimensionaler Lösungen (0.25 Tage) Konfiguration und Tools zur Ablaufsteuerung - SQL Server Integration Services (SSIS) - Monitoring mit SQL Server Profiler zur Leistungsüberwachung und Optimierung 422 (ii) Analysis Services (SSAS), OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 2021440 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit den Microsoft SQL Server Analysis Services ist es möglich, OLAP-Würfel und komplexe Datenstrukturen für Data Warehouses zu entwerfen, mit Daten zu füllen. Die Daten eines solchen Würfels lassen sich in MS Excel, in eigenen Anwendungen mit Hilfe von MDX-Abfragen oder mit den Reporting Services verwenden. Dieses SQL Server-Seminar zeigt Ihnen, wie Sie eine Data Warehouse-Datenbanken mit Dimensions- und Faktentabellen aufbauen, daraus OLAPCubes ableiten und diese mit Dimensionen, Hierarchien und Measures füllen. Danach lernen die Teilnehmer, wie Sie eine Analysis Services-Lösung bereitstellen und auf dem Server verwalten. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Analysis Services (SSAS) (0.125 Tage) Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle - Architektur und Tools von SSAS - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer Data Warehouse-Lösung mit MS SQL Server B. Erstellen einer multidimensionalen Analysis Services-Lösung (0.125 Tage) Business Intelligence Development Studio (BIDS) - Designer und Wizards - Datenquellen und -sichten Allgemeine Vorgehensweise bei der Cube-Erstellung, -Aufbereitung und -Anzeige 423 C. Arbeiten mit Dimensionen (0.25 Tage) Erstellung von Dimensionen - Hierarchien und Aggregierung - Sortierung und Gruppierung - Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache - Gültigkeiten bei Dimensionen D. Arbeiten mit Measures und Measuregruppen (0.25 Tage) Konfiguration - Darstellung - Multidimensional Expression (MDX) und Measures - Aggregation Speichermodelle (HOLAP, MOLAP, ROLAP) E. Abfragen von Cubes mit MDX und MS Excel (0.25 Tage) Grundlagen MDX - Nutzung von MDX in MS SQL Server Management Studio - Verwendung von MS Excel als OLAP-Werkzeug F. Anpassen von Cube-Funktionalitäten (0.125 Tage) Key Performance Indicators (KPI) - Aktionen und Interaktivität - Perspektiven auf einen Cube Lokalisierung des Metamodells G. Deployment und Sicherheitseinstellungen einer Analysis Services-Datenbank (0.25 Tage) Techniken zur Bereitstellung im Produktivsystem - Sicherheitsmodell - DB-Rollen - Benutzerrechte Dimensionssicherheit - XML/A-Skripte generieren, anpassen und verwenden H. Verwalten multidimensionaler Lösungen (0.25 Tage) Konfiguration und Tools zur Ablaufsteuerung - SQL Server Integration Services (SSIS) - Monitoring mit SQL Server Profiler zur Leistungsüberwachung und Optimierung 424 (iii) Analysis Services und MDX Termine Übersicht Kursnr. 1010485 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 08-09 Okt 03-04 Dez 13-14 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 20-21 Aug 29-30 Okt 24-25 Dez 17-18 Sep 12-13 Nov Stuttgart 1.300,00 EUR 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) ist eine Datenbanksprache für OLAP-Datenbanken. Sie wurde von Microsoft vorangetrieben und etabliert sich als Industriestandard. MDX wird als standardisierte Abfragesprache von OLE DB for OLAP (ODBO) und XML for Analysis verwendet. Teilnehmer des MDX-Seminars lernen die wesentlichen Facetten von MDX-Programmierung mit dem MS SQL Server und den Analysis Services kennen. Dies umfasst MDX-Abfragen eines OLAP-Würfels, die Erweiterung von Analysis Services-Projekten mit MDX-Skripten und in MDX formulierten Berechnungen sowie die Durchführung von analytischen MDX-Abfragen. Kursinhalte A. Einführung zu MDX in den Analysis Services (0.25 Tage) MDX-Sprache - MDX-Query-Editor im MS SQL Server Management Studio - Einfache Abfragen und grundlegende Syntax B. Einfache Abfragen eines OLAP-Würfels (0.75 Tage) Tupel und der n-dimensionale Raum eines OLAP-Würfels - Mengen (Sets) und Set-Funktionen Formulierung von MDX-Ausdrücken - MDX-Funktionen - Sortierung - Aggregation - Hierarchien mit MDX abfragen Zeit und Datum in MDX 425 C. Cube-Erweiterungen durch MDX (0.5 Tage) MDX-Skripte im Analysis Services-OLAP-Würfel - Berechnungen mit MDX implementieren - Beispiele von Erweiterungen durch MDX D. MDX für Analysis Services-Sicherheit (0.25 Tage) Dynamische Sicherheit bei Analysis Services - Attribut-Hierarchie-Einschränkungen mit MDX Restriktionen auf Zell-Ebene mit MDX E. Berichte mit MDX (0.25 Tage) MS SQL Server und Reporting Services für MDX-Abfragen - Einfache und parametrisierte Berichte auf Basis von MDX-Abfragen 426 (iv) Analysis Services und MDX Termine Übersicht Kursnr. 2021800 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Berlin 1.250,00 EUR 20-21 Aug 05-06 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Kursbeschreibung Multidimensional Expressions (MDX) ist eine Datenbanksprache für OLAP-Datenbanken. Sie wurde von Microsoft vorangetrieben und etabliert sich als Industriestandard. MDX wird als standardisierte Abfragesprache von OLE DB for OLAP (ODBO) und XML for Analysis verwendet. Teilnehmer des MDX-Seminars lernen die wesentlichen Facetten von MDX-Programmierung mit dem MS SQL Server und den Analysis Services kennen. Dies umfasst MDX-Abfragen eines OLAP-Würfels, die Erweiterung von Analysis Services-Projekten mit MDX-Skripten und in MDX formulierten Berechnungen sowie die Durchführung von analytischen MDX-Abfragen. Kursinhalte A. Einführung zu MDX in den Analysis Services (0.25 Tage) MDX-Sprache - MDX-Query-Editor im MS SQL Server Management Studio - Einfache Abfragen und grundlegende Syntax B. Einfache Abfragen eines OLAP-Würfels (0.75 Tage) Tupel und der n-dimensionale Raum eines OLAP-Würfels - Mengen (Sets) und Set-Funktionen Formulierung von MDX-Ausdrücken - MDX-Funktionen - Sortierung - Aggregation - Hierarchien mit MDX abfragen Zeit und Datum in MDX 427 C. Cube-Erweiterungen durch MDX (0.5 Tage) MDX-Skripte im Analysis Services-OLAP-Würfel - Berechnungen mit MDX implementieren - Beispiele von Erweiterungen durch MDX D. MDX für Analysis Services-Sicherheit (0.25 Tage) Dynamische Sicherheit bei Analysis Services - Attribut-Hierarchie-Einschränkungen mit MDX Restriktionen auf Zell-Ebene mit MDX E. Berichte mit MDX (0.25 Tage) MS SQL Server und Reporting Services für MDX-Abfragen - Einfache und parametrisierte Berichte auf Basis von MDX-Abfragen 428 (v) Business Intelligence - Kompakt Termine Übersicht Kursnr. 1010362 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 17-21 Aug 05-09 Okt 23-27 Nov 24-28 Aug 12-16 Okt 30 Nov - 04 Dez 07-11 Sep 26-30 Okt 14-18 Dez Frankfurt Hamburg München 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 27-31 Jul 14-18 Sep 02-06 Nov 21-25 Dez 03-07 21-25 09-13 28 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 2.100,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 19-23 Okt 07-11 Dez Stuttgart 2.100,00 EUR 10-14 Aug 28 Sep - 02 Okt 16-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieser fünftägige Kurs vermittelt detaillierte Kenntnisse in der Gestaltung einer Business Intelligence-Lösung mithilfe von Microsoft SQL Server. Er führt die Teilnehmer entlang des BI-Lebenszyklus und begleitet sie damit von den Grundlagen des Data Warehousing-Ansatzes über die Erstellung von OLAP-Würfeln und einer Data WarehouseInfrastruktur über die Entwicklung von ETL-Prozessen bis hin zur Erstellung und Veröffentlichung von Berichten. Dabei lernen die Teilnehmer die verschiedenen Projektarten im MS Visual Studio kennen: Analysis Services (SSAS), Integration Services (SSIS) und Reporting Services (SSRS). Die Teilnehmer sollen nach diesem Seminar in der Lage sein, die verschiedenen Microsoft-Technologien im Bereich Business Intelligence zu verstehen, einzusetzen und sie vor dem Hintergrund der Business Intelligence-Philosophie einordnen zu können. Dieser Kurs ist ein Kompakt-Kurs, der die Inhalte von drei anderen Seminaren zum Thema BI mit MS SQL Server zusammenfasst. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing und OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle Architektur und Tools von Microsoft für Business Intelligence - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer BI-Lösung mit MS SQL Server 429 B. OLAP und Data Warehousing mit Analysis Services (2 Tage) Dimensionen: Erstellung und Bereitstellung, Hierarchien und Aggregation, Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache, Gültigkeiten – Measures: Erstellung und Bereitstellung, Speichermodelle, Berechnete Measures mit MDX - Würfel: Erstellung und Bereitstellung, Sicherheitsmodell, Verwendung in MS Excel – Überblick zu fortgeschrittenen Szenarien wie Interaktivität und Key Performance Indicators (KPI) C. Daten-Integration und ETL mit Integration Services (1.5 Tage) SSIS-Pakete - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow-Pfade - Datenviewer Fehlerausgabe konfigurieren - Verwendung von Variablen - Verarbeitung von MS Excel-/Text-/XML-Dateien - SQLAbfragen als Quelle – Protokollierung - Fehlerbehandlung - Paketkonfiguration - Bereitstellung D. Berichte mit Reporting Services und MS Excel (1.25 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter und Filter – Berichtsmodelle – Bereitstellung: Berichtsportal des MS SQL Servers, Historisierung, Abonnements 430 (vi) Business Intelligence - Kompakt Termine Übersicht Kursnr. 2021686 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Erfahrung mit Business IntelligenceKonzepten Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.950,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieser fünftägige Kurs vermittelt detaillierte Kenntnisse in der Gestaltung einer Business Intelligence-Lösung mithilfe von Microsoft SQL Server. Er führt die Teilnehmer entlang des BI-Lebenszyklus und begleitet sie damit von den Grundlagen des Data Warehousing-Ansatzes über die Erstellung von OLAP-Würfeln und einer Data WarehouseInfrastruktur über die Entwicklung von ETL-Prozessen bis hin zur Erstellung und Veröffentlichung von Berichten. Dabei lernen die Teilnehmer die verschiedenen Projektarten im MS Visual Studio kennen: Analysis Services (SSAS), Integration Services (SSIS) und Reporting Services (SSRS). Die Teilnehmer sollen nach diesem Seminar in der Lage sein, die verschiedenen Microsoft-Technologien im Bereich Business Intelligence zu verstehen, einzusetzen und sie vor dem Hintergrund der Business Intelligence-Philosophie einordnen zu können. Dieser Kurs ist ein Kompakt-Kurs, der die Inhalte von drei anderen Seminaren zum Thema BI mit MS SQL Server zusammenfasst. Kursinhalte A. Business Intelligence, Data Warehousing und OLAP (0.25 Tage) Business Intelligence - Grundlagen Data Warehousing und OLAP - Typische DW-Datenmodelle Architektur und Tools von Microsoft für Business Intelligence - Vorgehensweise und Lebenszyklus einer BI-Lösung mit MS SQL Server 431 B. OLAP und Data Warehousing mit Analysis Services (2 Tage) Dimensionen: Erstellung und Bereitstellung, Hierarchien und Aggregation, Typologie von Dimensionen: Zeit, Währung, Sprache, Gültigkeiten – Measures: Erstellung und Bereitstellung, Speichermodelle, Berechnete Measures mit MDX - Würfel: Erstellung und Bereitstellung, Sicherheitsmodell, Verwendung in MS Excel – Überblick zu fortgeschrittenen Szenarien wie Interaktivität und Key Performance Indicators (KPI) C. Daten-Integration und ETL mit Integration Services (1.5 Tage) SSIS-Pakete - Control Flow Tasks - Precedence Constraints - Data Flow-Pfade - Datenviewer Fehlerausgabe konfigurieren - Verwendung von Variablen - Verarbeitung von MS Excel-/Text-/XML-Dateien - SQLAbfragen als Quelle – Protokollierung - Fehlerbehandlung - Paketkonfiguration - Bereitstellung D. Berichte mit Reporting Services und MS Excel (1.25 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter und Filter – Berichtsmodelle – Bereitstellung: Berichtsportal des MS SQL Servers, Historisierung, Abonnements 432 (vii) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2021461 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 433 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 434 (viii) Integration Services (SSIS) und ETL Termine Übersicht Kursnr. 1010319 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez Stuttgart 1.450,00 EUR 29-31 Jul 09-11 Sep 21-23 Okt 02-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung ETL (Extraktion, Transformation, Laden) ist ein zentraler Bestandteil von Business Intelligence und Data Warehousing, da über ETL-Prozesse Daten aus beliebigen Quellen exportiert und dann in das Data Warehouse importiert werden können. Teilnehmer dieses Kurses lernen, eine MS SQL Server Integration Services-Lösung für ETLModule zu erstellen, zu verwalten und als eigenständige Anwendung zu nutzen oder in eine bestehende Anwendung zu integrieren. Der Schwerpunkt dieses SQL Server-Seminars liegt dabei auf der Erstellung von ETL-Szenarien und ETL-Paketen für Import-/Export-Szenarien. Doch auch der Einsatz von Integration Services für verschiedene Administrationsaufgaben im MS SQL Server wird gezeigt. Danach lernen die Teilnehmer, wie sie diese Integration Services-Pakete bereitstellen und eine MS SQL Server Integration Services-Lösung verwalten können. Weitere Themen sind Sicherheit und anspruchsvolle Lösungsanforderungen wie Transaktionen und Fehlerbehandlung. Kursinhalte A. Einführung in die SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Überblick und Einsatzbereiche - Phasen von Extract, Transform, Load (ETL) - Werkzeuge und Wizards im Visual Studio 435 B. Entwickeln einer Integration Services-Lösung (1.25 Tage) Einsatz von Integration Services für Daten-Integration - Struktur von SSIS-Paketen - Control Flow Tasks für gängige Szenarien bei ETL-Prozessen - Precedence Constraints für Reihenfolgen - Transformationen im Data FlowTask - Debugging mit dem Datenviewer - Fehlerausgaben konfigurieren - Verarbeitung von Datenbank/MS Excel-/ Text-/XML-Dateien - SQL-Abfragen als Quelle - Verwendung von Variablen und dynamischen Ausdrücken C. Integration Services für administrative Aufgaben (0.5 Tage) Administration einer relationalen Datenbank über Integration Services mit Maintenance Tasks und T-SQL Administration einer Data Warehouse-DB und eines OLAP-Würfels mit Integration Services D. Fehlerbehandlung (0.25 Tage) Protokollierung: Konfiguration und Verwendung von Logging-Providern, Log Events, Individuelle Protokollierung - Debugging und Fehlerbehandlung: Breakpoints, Debugger, SSIS Designer und Data Viewer E. Checkpoints und Transaktionen (0.25 Tage) Ablaufüberwachung durch Checkpoints - Einfache und komplexe Transaktionen - Isolation Levels - Native Transaktionen F. Bereitstellung und Konfiguration (0.5 Tage) Bereitstellung von Paketen: Paketkonfiguration, Deployment und seine Varianten, Deployment Wizard Paketverwaltung und Sicherheitseinstellungen - Konfiguration und Ausführung von Paketen über Integration ServicesTools - Zeitgesteuerte Durchführung im SQL Server Agent (DB-Jobs) und Paket-Überwachung - Sichern und Wiederherstellen - Sicherheitsstufen 436 (ix) Integration Services (SSIS) und ETL Termine Übersicht Kursnr. 2021449 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung ETL (Extraktion, Transformation, Laden) ist ein zentraler Bestandteil von Business Intelligence und Data Warehousing, da über ETL-Prozesse Daten aus beliebigen Quellen exportiert und dann in das Data Warehouse importiert werden können. Teilnehmer dieses Kurses lernen, eine MS SQL Server Integration Services-Lösung für ETLModule zu erstellen, zu verwalten und als eigenständige Anwendung zu nutzen oder in eine bestehende Anwendung zu integrieren. Der Schwerpunkt dieses SQL Server-Seminars liegt dabei auf der Erstellung von ETL-Szenarien und ETL-Paketen für Import-/Export-Szenarien. Doch auch der Einsatz von Integration Services für verschiedene Administrationsaufgaben im MS SQL Server wird gezeigt. Danach lernen die Teilnehmer, wie sie diese Integration Services-Pakete bereitstellen und eine MS SQL Server Integration Services-Lösung verwalten können. Weitere Themen sind Sicherheit und anspruchsvolle Lösungsanforderungen wie Transaktionen und Fehlerbehandlung. Kursinhalte A. Einführung in die SQL Server Integration Services (0.25 Tage) Überblick und Einsatzbereiche - Phasen von Extract, Transform, Load (ETL) - Werkzeuge und Wizards im Visual Studio 437 B. Entwickeln einer Integration Services-Lösung (1.25 Tage) Einsatz von Integration Services für Daten-Integration - Struktur von SSIS-Paketen - Control Flow Tasks für gängige Szenarien bei ETL-Prozessen - Precedence Constraints für Reihenfolgen - Transformationen im Data FlowTask - Debugging mit dem Datenviewer - Fehlerausgaben konfigurieren - Verarbeitung von Datenbank/MS Excel-/ Text-/XML-Dateien - SQL-Abfragen als Quelle - Verwendung von Variablen und dynamischen Ausdrücken C. Integration Services für administrative Aufgaben (0.5 Tage) Administration einer relationalen Datenbank über Integration Services mit Maintenance Tasks und T-SQL Administration einer Data Warehouse-DB und eines OLAP-Würfels mit Integration Services D. Fehlerbehandlung (0.25 Tage) Protokollierung: Konfiguration und Verwendung von Logging-Providern, Log Events, Individuelle Protokollierung - Debugging und Fehlerbehandlung: Breakpoints, Debugger, SSIS Designer und Data Viewer E. Checkpoints und Transaktionen (0.25 Tage) Ablaufüberwachung durch Checkpoints - Einfache und komplexe Transaktionen - Isolation Levels - Native Transaktionen F. Bereitstellung und Konfiguration (0.5 Tage) Bereitstellung von Paketen: Paketkonfiguration, Deployment und seine Varianten, Deployment Wizard Paketverwaltung und Sicherheitseinstellungen - Konfiguration und Ausführung von Paketen über Integration ServicesTools - Zeitgesteuerte Durchführung im SQL Server Agent (DB-Jobs) und Paket-Überwachung - Sichern und Wiederherstellen - Sicherheitsstufen 438 (x) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 1010320 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.050,00 EUR 28-29 Jul 08-09 Sep 20-21 Okt 01-02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses SQL Server-Seminar zeigt, wie eine Lösung im Bereich Reporting Services auf Basis des MS SQL Servers geplant, umgesetzt und verwaltet wird. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Gestaltung von Berichten mit Tabellen, Pivot-Darstellungen, Diagrammen und interaktiven Elementen auf der Basis einer relationalen Datenbank, eines OLAP-Cubes oder Key Performance Indicators (KPI). Danach lernen die Teilnehmer, eine neue Reporting Services-Lösung zu planen oder eine bestehende zu verwalten, mit Sicherheitskonzepten auszustatten und auf dem Server bereitzustellen. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Architektur - Funktionsübersicht - Report Lifecycle - Installation - Report Designer und -Manager B. Einfache Berichte (0.5 Tage) Tabellen und Matrix-Berichte - Datenzugriff - Gruppierung - Einfache und bedingte Formatierung Benutzerdefinierte Felder - Aggregation 439 C. Komplexe Berichte (0.75 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Liste, Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Manipulieren von Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter - Parameterlisten - Filter - Überlick zur Report Definition Language D. Veröffentlichung und Ausführen von Berichten (0.25 Tage) Bereitstellung: Reporteinstellungen, Ablaufplan, On Demand Reports, Berichtsspeicherung, Historisierung - Abonnements: Verteilungstechniken, Standard- und datengetriebene Abonnements, Abonnementverwaltung E. Verwaltung (0.25 Tage) Server Administration - Performance und Verfügbarkeit - Sicherheit 440 (xi) Reporting Services (SSRS) Termine Übersicht Kursnr. 2021451 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.000,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses SQL Server-Seminar zeigt, wie eine Lösung im Bereich Reporting Services auf Basis des MS SQL Servers geplant, umgesetzt und verwaltet wird. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Erstellung und Gestaltung von Berichten mit Tabellen, Pivot-Darstellungen, Diagrammen und interaktiven Elementen auf der Basis einer relationalen Datenbank, eines OLAP-Cubes oder Key Performance Indicators (KPI). Danach lernen die Teilnehmer, eine neue Reporting Services-Lösung zu planen oder eine bestehende zu verwalten, mit Sicherheitskonzepten auszustatten und auf dem Server bereitzustellen. Kursinhalte A. Einführung in SQL Server Reporting Services (0.25 Tage) Architektur - Funktionsübersicht - Report Lifecycle - Installation - Report Designer und -Manager B. Einfache Berichte (0.5 Tage) Tabellen und Matrix-Berichte - Datenzugriff - Gruppierung - Einfache und bedingte Formatierung Benutzerdefinierte Felder - Aggregation 441 C. Komplexe Berichte (0.75 Tage) Interaktivität: Navigation, Drill-Down - Berichtselemente: Liste, Tabelle, Matrix, Diagramm, Unterberichte - Manipulieren von Data Sets: Datenquellen und Abfragen - Parameter - Parameterlisten - Filter - Überlick zur Report Definition Language D. Veröffentlichung und Ausführen von Berichten (0.25 Tage) Bereitstellung: Reporteinstellungen, Ablaufplan, On Demand Reports, Berichtsspeicherung, Historisierung - Abonnements: Verteilungstechniken, Standard- und datengetriebene Abonnements, Abonnementverwaltung E. Verwaltung (0.25 Tage) Server Administration - Performance und Verfügbarkeit - Sicherheit 442 A. Oracle 11g (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023671 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 17-19 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 07-09 Sep 16-18 Nov 24-26 Aug 30 Nov - 02 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 10-12 Aug 02-04 Nov 28-30 Sep 07-09 Dez 14-16 Sep 21-23 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 12-14 Okt 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Kursinhalte A. Data Mining und Oracle (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In 443 B. Strukturentdeckende Verfahren (0.5 Tage) Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse C. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse D. Data Mining für Klassifikation (0.75 Tage) Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung E. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.5 Tage) Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve BayesAlgorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren 444 (ii) OLAP und Data Warehousing Termine Übersicht Kursnr. 1015713 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez 03-04 Sep 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 10-11 Sep 05-06 Nov 17-18 Sep 12-13 Nov 01-02 Okt 10-11 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 06-07 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Auf Basis eines relationalen Datenbankmodells in Oracle 11g lassen sich mit Hilfe des Analytic Workspace Manager 11g (AWM 11g) OLAP-Würfel für die mehrdimensionale Datenanalyse aufbauen. Berichte kann man dann entweder in MS Excel oder mit Hilfe von Oracle Application Express sowie dem Oracle Business Intelligence Discoverer 11g erstellen. Dieses Seminar zeigt die Philosophie und Theorie von OLAP und Data Warehousing, stellt die typischen Datenmodelle für die relationale Datenbank dar und begleitet Sie dann anhand von praktischen Beispielen durch ein vereinfachtes OLAP-Projekt. Sie lernen, OLAP-Würfel mit Measures, Attributen und Hierarchien sowie Berechnungen aufzubauen und zu verwalten. Kursinhalte A. Multdimensionale Datenstrukturen und OLAP (0.25 Tage) Oracle OLAP und die Oracle BI / DW Plattform - Architektur eines Data Warehouses und einer OLAPLösung - Elemente einer OLAP-Lösung B. OLAP-Würfel und der Analytic Workspace Manager 11g (AWM 11g) (0.5 Tage) Dimensionen mit Attributen und Hierarchien - Measures und Berechnungen mit dem Calculation Builder Daten laden und auf mehrdimensionale Strukturen mappen 445 C. SQL-Abfragen für Oracle OLAP Cubes (0.5 Tage) Cube Views - Berechnungen und Aggregate - Filter - Relationale Daten und OLAP verbinden D. Cube-Organized Materialized Views (Cube MVs) (0.25 Tage) Cube MV Summary Management - Cube MVs erstellen und verwenden E. OLAP Cube-Administration (0.5 Tage) Implementierung von Sicherheit - Leistungssteigerung - Cube-Verwaltung 446 (iii) Oracle BI Discoverer / Relationale und OLAPDaten analysieren Termine Übersicht Kursnr. 1015714 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan 03-04 Sep 22-23 Okt 30-31 Jul 08-09 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 06-07 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 13-14 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 24-25 Sep 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit dem Oracle BI Discoverer kann man auf der Basis von OLAP-Würfeln Analysen durchführen und Berichte gestalten. Dabei sind Berichtsparameter, Diagramme, Ergebnisdarstellungen als Pivot-Tabellen und Interaktivität mit dem OLAPWürfel Basiselemente, die Sie im Rahmen dieses Seminars anhand von praktischen Übungen kennenlernen. Kursinhalte A. Einfache Berichte (0.75 Tage) Workbook (Arbeitsmappen) und Worksheets (Arbeitsblätter) - Abfragen - Tabellen und Kreuztabellen Seitenelemente (Kopfzeilen, Titel, Spalten formatieren, Grafiken) - Ergebnisse sortieren und gruppieren - Aggregate B. Diagramme (0.25 Tage) Diagrammtypen - Berichte und Diagramme kombinieren C. Komplexe Techniken (0.5 Tage) Bedingungen und bedingte Formatierungen - OLAP-Operationen: Pivotierung, Drilling und Hyper-Drilling Statische und dynamische Parameter - Berechnungen - Daten exportieren - Fortgeschrittene Analysen 447 D. Administration von Berichten (0.5 Tage) Scheduling Manager - Batch-Ausführung von Berichten - Workbooks verwalten, veröffentlichen, exportieren 448 A. Oracle 12c (i) OLAP Termine Übersicht Kursnr. 2021329 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.150,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Auf Basis eines relationalen Datenbankmodells in Oracle 11g lassen sich mit Hilfe des Analytic Workspace Manager 11g (AWM 11g) OLAP-Würfel für die mehrdimensionale Datenanalyse aufbauen. Berichte kann man dann entweder in MS Excel oder mit Hilfe von Oracle Application Express sowie dem Oracle Business Intelligence Discoverer 11g erstellen. Dieses Seminar zeigt die Philosophie und Theorie von OLAP und Data Warehousing, stellt die typischen Datenmodelle für die relationale Datenbank dar und begleitet Sie dann anhand von praktischen Beispielen durch ein vereinfachtes OLAP-Projekt. Sie lernen, OLAP-Würfel mit Measures, Attributen und Hierarchien sowie Berechnungen aufzubauen und zu verwalten. Kursinhalte A. Multdimensionale Datenstrukturen und OLAP (0.25 Tage) Oracle OLAP und die Oracle BI / DW Plattform - Architektur eines Data Warehouses und einer OLAPLösung - Elemente einer OLAP-Lösung B. OLAP-Würfel und der Analytic Workspace Manager 11g (AWM 11g) (0.5 Tage) Dimensionen mit Attributen und Hierarchien - Measures und Berechnungen mit dem Calculation Builder Daten laden und auf mehrdimensionale Strukturen mappen 449 C. SQL-Abfragen für Oracle OLAP Cubes (0.5 Tage) Cube Views - Berechnungen und Aggregate - Filter - Relationale Daten und OLAP verbinden D. Cube-Organized Materialized Views (Cube MVs) (0.25 Tage) Cube MV Summary Management - Cube MVs erstellen und verwenden E. OLAP Cube-Administration (0.5 Tage) Implementierung von Sicherheit - Leistungssteigerung - Cube-Verwaltung 450 (ii) Oracle BI Discoverer / Relationale und OLAPDaten analysieren Termine Übersicht Kursnr. 1015712 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 17-18 Dez 06-07 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan 27-28 Aug 03-04 Dez 13-14 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit dem Oracle BI Discoverer kann man auf der Basis von OLAP-Würfeln Analysen durchführen und Berichte gestalten. Dabei sind Berichtsparameter, Diagramme, Ergebnisdarstellungen als Pivot-Tabellen und Interaktivität mit dem OLAPWürfel Basiselemente, die Sie im Rahmen dieses Seminars anhand von praktischen Übungen kennenlernen. Kursinhalte A. Einfache Berichte (0.75 Tage) Workbook (Arbeitsmappen) und Worksheets (Arbeitsblätter) - Abfragen - Tabellen und Kreuztabellen Seitenelemente (Kopfzeilen, Titel, Spalten formatieren, Grafiken) - Ergebnisse sortieren und gruppieren - Aggregate B. Diagramme (0.25 Tage) Diagrammtypen - Berichte und Diagramme kombinieren C. Komplexe Techniken (0.5 Tage) Bedingungen und bedingte Formatierungen - OLAP-Operationen: Pivotierung, Drilling und Hyper-Drilling Statische und dynamische Parameter - Berechnungen - Daten exportieren - Fortgeschrittene Analysen 451 D. Administration von Berichten (0.5 Tage) Scheduling Manager - Batch-Ausführung von Berichten - Workbooks verwalten, veröffentlichen, exportieren 452 A. Talend (i) Talend Open Studio Termine Übersicht Kursnr. 1010407 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmierer, Entwickler, DBEntwickler Vorkenntnisse Grundlegende SQL und Datenbankenkenntnisse wünschenswert Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.550,00 EUR 1.650,00 EUR 1.650,00 EUR Aug Sep Nov Dez 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.650,00 EUR 1.650,00 EUR 1.600,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Stuttgart 1.600,00 EUR 04-05 Aug 15-16 Sep 27-28 Okt 08-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie die freie Open Source Software Talend Open Studio für Datenintegrations wie bspw. für die Erstellung von ETL-Prozessen und zum Betrieb eines Data-Warehouses nutzen können. Sie lernen in einem ersten Teil, mit gängigen Daten aus CSV-/XML-Dateien sowie aus Datenbanken zu arbeiten und diese zu verknüpfen, durch Sortierung und Aggregationen aufzubereiten oder zu transformieren und dann in ein anderes Format wie bspw. eine Datenbank zu übertragen. In einem zweiten Teil lernen Sie fortgeschrittene Funktionen kennen, um Abläufe mit Java, Variablen und Parametern dynamisch zu gestalten sowie den entstehenden Job zu dokumentieren und dann auch zu verwenden. Kursinhalte A. Einstieg Installation - Beschreibung der Talend Architektur - Einführung in die Benutzeroberfläche - Projekte anlegen Metadaten und Schemata einrichten - Business Modell anlegen - Dokumentation 453 B. Job Designer ODBC / JDBC Datenbankzugriff - Datei- und DB-Zugriff und Verwendung von Daten wie XML, CSV sowie SQLAbfragen - Daten mappen, verknüpfen, filtern und transformieren - Filterung, Sortierung und Aggregation - DB-Tabellen anlegen und füllen C. Ablaufsteuerung Sequence Jobs - Kontext-Parameter und Variablen - Job Deployment - Zeitgesteuerte Ausführung D. Ergänzende Funktionen Weitere Talend Komponenten - Eigenen Java-Code einbinden - Fehlermanagement und Debugging - Job-Abbruch und dynamische Ablaufsteuerung 454 10. Databases A. Business Intelligence (i) Relational Database Systems Termine Übersicht Kursnr. 2020187 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Stuttgart Kurstyp Zielgruppe Administrators, project managers, advanced users Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.050,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung A relational database is a database that has a collection of tables of data items, all of which is formally described and organized according to the relational model. In the relational model of a database, all data is represented in terms of tuples, grouped into relations. Most relational databases use the SQL data definition and query language; these systems implement what can be regarded as an engineering approximation to the relational model. A table in an SQL database schema corresponds to a predicate variable; the contents of a table to a relation; key constraints, other constraints, and SQL queries correspond to predicates. This trainings provides you with an overview of the key concepts of the relational model and relational databases. After completing this course, you will be able to design entities and their relationships in a conceptual model and then create a relational table structure based on this first model. Kursinhalte A. Database Design Abstraction levels for good database design - The requirement analysis - Fundamentals of Entity-Relationship Model - Key - Characterization of relationship types - Existence-dependent entity types - Generalization - Aggregation Combining generalization and aggregation - Consolidation - Conceptual modeling with UML 455 B. The Relational Model Definition of the relational model - Mapping a conceptual schema to a relational schema - Refinement of the relational schema - Relational Algebra - The relational calculus C. Relational Query Languages History - Data types - Schema definition - Schema change - Basic data manipulation - Simple SQL queries - Queries using multiple relations - Aggregate functions and grouping - Nested queries D. Data Integrity Referential Integrity - Ensuring referential integrity - Verification of static integrity constraints - Triggers E. Relational design theory Functional dependencies - Key - Determination of functional dependencies - Anomalies - Decomposition of relations - Normalization and Normal Forms F. Transaction Management Requirements for transaction management - Transaction types - Properties of transactions - Transaction management in SQL - State transitions of a transaction G. Security Aspects Discretionary Access Control - Access Control in SQL - Refinement of the authorization model - Mandatory access control - Multilevel databases - Cryptography H. Object-oriented databases Evaluation of relational database systems - Advantages of object-oriented data modeling - Properties of objects Definition of object types - Modeling the behavior - Type hierarchy I. XML Data Modeling and XML Integration Hierarchical modeling using XML - XML integration in relational databases - Storage models - SQL and XML 456 (ii) Relational Database Systems Termine Übersicht Kursnr. 2022850 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Administrators, project managers, advanced users Vorkenntnisse no Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.000,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung A relational database is a database that has a collection of tables of data items, all of which is formally described and organized according to the relational model. In the relational model of a database, all data is represented in terms of tuples, grouped into relations. Most relational databases use the SQL data definition and query language; these systems implement what can be regarded as an engineering approximation to the relational model. A table in an SQL database schema corresponds to a predicate variable; the contents of a table to a relation; key constraints, other constraints, and SQL queries correspond to predicates. This trainings provides you with an overview of the key concepts of the relational model and relational databases. After completing this course, you will be able to design entities and their relationships in a conceptual model and then create a relational table structure based on this first model. Kursinhalte A. Database Design Abstraction levels for good database design - The requirement analysis - Fundamentals of Entity-Relationship Model - Key - Characterization of relationship types - Existence-dependent entity types - Generalization - Aggregation Combining generalization and aggregation - Consolidation - Conceptual modeling with UML B. The Relational Model Definition of the relational model - Mapping a conceptual schema to a relational schema - Refinement of the relational schema - Relational Algebra - The relational calculus 457 C. Relational Query Languages History - Data types - Schema definition - Schema change - Basic data manipulation - Simple SQL queries - Queries using multiple relations - Aggregate functions and grouping - Nested queries D. Data Integrity Referential Integrity - Ensuring referential integrity - Verification of static integrity constraints - Triggers E. Relational design theory Functional dependencies - Key - Determination of functional dependencies - Anomalies - Decomposition of relations - Normalization and Normal Forms F. Transaction Management Requirements for transaction management - Transaction types - Properties of transactions - Transaction management in SQL - State transitions of a transaction G. Security Aspects Discretionary Access Control - Access Control in SQL - Refinement of the authorization model - Mandatory access control - Multilevel databases - Cryptography H. Object-oriented databases Evaluation of relational database systems - Advantages of object-oriented data modeling - Properties of objects Definition of object types - Modeling the behavior - Type hierarchy I. XML Data Modeling and XML Integration Hierarchical modeling using XML - XML integration in relational databases - Storage models - SQL and XML 458 A. C# NET (i) Oracle and ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2020684 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 30-31 Jul 01-02 Okt 03-04 Dez 17-18 Sep 19-20 Nov 20-21 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 459 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 460 (ii) Oracle and ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2023347 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.250,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 461 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 462 A. DB2 (i) SQL - Fundamentals Termine Übersicht Kursnr. 2020297 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Kurstyp Zielgruppe DB developers, programmers, database administrators Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Seminar zeigt angehenden Verwendern von IBM DB2, wie sie mit Hilfe von SQL Daten eintragen (INSERT, MERGE), aktualisieren (UPDATE) oder auch löschen (DELETE) können. Der besondere Schwerpunkt des Seminars liegt auf Abfragen (SELECT) und Analysen von Daten. Dabei werden sowohl die in IBM DB2 nutzbaren Techniken von Standard-SQL gezeigt, aber auch fortgeschrittene und erweiterte Anweisungen. Kursinhalte A. DB und DB-Objekte (0.25 Tage) Datenbank erstellen - Tabellen und Spalten erstellen, löschen und ändern B. Datenmanipulation (0.5 Tage) Daten erfassen (INSERT) - Daten löschen (DELETE) - Daten aktualisieren (UPDATE) - SELECT DML 463 C. Einfache Abfragen (0.25 Tage) Struktur der SELECT-Anweisung - Vergleichsoperatoren - Mathematische Operatoren - Logische Operatoren (AND, OR, NOT) - Mengenoperatoren (UNION, INTERSECT, EXCEPT) - Sortierung - Prädikate D. Komplexe Abfragen (0.5 Tage) Verknüpfungen: Innere und äußere Verknüpfung, Kreuzverknüpfung, Selbstverknüpfung - Unterabfragen: Einfache Unterabfragen, korrelierte Unterabfragen, Unterabfragen in FROM und in der Spaltenliste - Common Table Expressions (CTE) E. Aggregate und Gruppierungen (0.25 Tage) Standard-Aggregatfunktionen: MIN(), MAX(), SUM(), AVG(), COUNT() - Gruppierungen und Gruppenfilter - Fenster-/Bereichsaggregate: Extremwerte, Kumulierung, gleitende Durchschnitte F. Anwendungsbeispiele von Abfragen (0.5 Tage) Hierarchische und rekursive Abfragen - Zeit- und Zeitreihen - SQL generieren - Daten generieren Transponierung und Pivot G. Gespeicherte Abfragen (0.25 Tage) Sichten - Materialisierte Abfragetabellen - Temporäre Tabellen H. Funktionen verwenden (0.5 Tage) OLAP-Funktionen: Erweiterung der GROUP BY-Klausel um ROLLUP, GROUPING SETS und CUBE für Untersummen und Gesamtsummen - Ausgewählte wichtige Skalar - und Spaltenfunktionen 464 (ii) SQL - Fundamentals Termine Übersicht Kursnr. 2022960 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DB developers, programmers, database administrators Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Seminar zeigt angehenden Verwendern von IBM DB2, wie sie mit Hilfe von SQL Daten eintragen (INSERT, MERGE), aktualisieren (UPDATE) oder auch löschen (DELETE) können. Der besondere Schwerpunkt des Seminars liegt auf Abfragen (SELECT) und Analysen von Daten. Dabei werden sowohl die in IBM DB2 nutzbaren Techniken von Standard-SQL gezeigt, aber auch fortgeschrittene und erweiterte Anweisungen. Kursinhalte A. DB und DB-Objekte (0.25 Tage) Datenbank erstellen - Tabellen und Spalten erstellen, löschen und ändern B. Datenmanipulation (0.5 Tage) Daten erfassen (INSERT) - Daten löschen (DELETE) - Daten aktualisieren (UPDATE) - SELECT DML 465 C. Einfache Abfragen (0.25 Tage) Struktur der SELECT-Anweisung - Vergleichsoperatoren - Mathematische Operatoren - Logische Operatoren (AND, OR, NOT) - Mengenoperatoren (UNION, INTERSECT, EXCEPT) - Sortierung - Prädikate D. Komplexe Abfragen (0.5 Tage) Verknüpfungen: Innere und äußere Verknüpfung, Kreuzverknüpfung, Selbstverknüpfung - Unterabfragen: Einfache Unterabfragen, korrelierte Unterabfragen, Unterabfragen in FROM und in der Spaltenliste - Common Table Expressions (CTE) E. Aggregate und Gruppierungen (0.25 Tage) Standard-Aggregatfunktionen: MIN(), MAX(), SUM(), AVG(), COUNT() - Gruppierungen und Gruppenfilter - Fenster-/Bereichsaggregate: Extremwerte, Kumulierung, gleitende Durchschnitte F. Anwendungsbeispiele von Abfragen (0.5 Tage) Hierarchische und rekursive Abfragen - Zeit- und Zeitreihen - SQL generieren - Daten generieren Transponierung und Pivot G. Gespeicherte Abfragen (0.25 Tage) Sichten - Materialisierte Abfragetabellen - Temporäre Tabellen H. Funktionen verwenden (0.5 Tage) OLAP-Funktionen: Erweiterung der GROUP BY-Klausel um ROLLUP, GROUPING SETS und CUBE für Untersummen und Gesamtsummen - Ausgewählte wichtige Skalar - und Spaltenfunktionen 466 (iii) SQL PL Programming Termine Übersicht Kursnr. 2020294 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SQL PL, is a subset of SQL that provides procedural constructs that can be used to implement logic around traditional SQL statements. SQL PL is a high level programming language with a simple syntax, and common programming control statements. SQL PL procedures and functions can contain parameters, variables, assignment-statements, SQL PL control statements, and compound SQL statements. SQL PL procedures also support a powerful condition and error handling mechanism, nested and recursive calls, the returning of multiple result sets to the caller or the client application. This trainings explains you how to use SQL PL for scripting common DB-related tasks or writing functions and procedures with complex logic. Kursinhalte A. Fundamentals of SQL PL (0.25 Tage) Introduction - Usage Scenarios - Variables and Data Types - Mix SQL with SQL PL - Blocks and Labels B. Control Structures (0.25 Tage) Loops (FOR, WHILE, REPEAT, LOOP) - Conditions (IF, CASE) - Program control with GOTO, ITERATE, LEAVE, RETURN 467 C. Cursors (0.25 Tage) Definition - Processing - Cursors for simple and multiple result sets - Data manipulation and cursor processing - Dynamic cursors D. Errors and Exception Handling (0.25 Tage) Analysis using SQLCODE and SQLSTATE - Complex exception handling - Custom error messages with SIGNAL and RESIGNAL - Analysis with GET DIAGNOSTICS E. Dynamic SQL (0.25 Tage) Simple dynamic SQL using EXECUTE IMMEDIATE - Prepared instructions with PREPARE and EXECUTE - Dynamic SQL in cursors F. Procedures (0.5 Tage) Definition - Parameters - Programming simple and nested procedures - Cursors as return values G. Functions (0.25 Tage) Definition - Parameters and return values - Scalar functions and Table-valued functions - Using functionen in SQL H. Triggers (0.5 Tage) Definition - Before, After and Instead-Of Triggers - Data integrity through triggers - Triggers on row or on statement level I. Techniques of Application Development (0.5 Tage) Identity and keys: identity columns, sequences - Versioning of data - Temporary tables - Materialized Query - Transactions: ROLLBACK, COMMIT, and savepoints - 468 (iv) SQL PL Programming Termine Übersicht Kursnr. 2022957 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.350,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung SQL PL, is a subset of SQL that provides procedural constructs that can be used to implement logic around traditional SQL statements. SQL PL is a high level programming language with a simple syntax, and common programming control statements. SQL PL procedures and functions can contain parameters, variables, assignment-statements, SQL PL control statements, and compound SQL statements. SQL PL procedures also support a powerful condition and error handling mechanism, nested and recursive calls, the returning of multiple result sets to the caller or the client application. This trainings explains you how to use SQL PL for scripting common DB-related tasks or writing functions and procedures with complex logic. Kursinhalte A. Fundamentals of SQL PL (0.25 Tage) Introduction - Usage Scenarios - Variables and Data Types - Mix SQL with SQL PL - Blocks and Labels B. Control Structures (0.25 Tage) Loops (FOR, WHILE, REPEAT, LOOP) - Conditions (IF, CASE) - Program control with GOTO, ITERATE, LEAVE, RETURN 469 C. Cursors (0.25 Tage) Definition - Processing - Cursors for simple and multiple result sets - Data manipulation and cursor processing - Dynamic cursors D. Errors and Exception Handling (0.25 Tage) Analysis using SQLCODE and SQLSTATE - Complex exception handling - Custom error messages with SIGNAL and RESIGNAL - Analysis with GET DIAGNOSTICS E. Dynamic SQL (0.25 Tage) Simple dynamic SQL using EXECUTE IMMEDIATE - Prepared instructions with PREPARE and EXECUTE - Dynamic SQL in cursors F. Procedures (0.5 Tage) Definition - Parameters - Programming simple and nested procedures - Cursors as return values G. Functions (0.25 Tage) Definition - Parameters and return values - Scalar functions and Table-valued functions - Using functionen in SQL H. Triggers (0.5 Tage) Definition - Before, After and Instead-Of Triggers - Data integrity through triggers - Triggers on row or on statement level I. Techniques of Application Development (0.5 Tage) Identity and keys: identity columns, sequences - Versioning of data - Temporary tables - Materialized Query - Transactions: ROLLBACK, COMMIT, and savepoints - 470 (v) XML - Einsatz Termine Übersicht Kursnr. 2020956 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB developers, programmers, database administrators Vorkenntnisse XML basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 30-31 Jul 17-18 Sep 12-13 Nov 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 17-18 Dez 13-14 Aug 29-30 Okt 24-25 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 10-11 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM bietet umfassende Möglichkeiten, XML direkt in der Datenbank zu speichern sowie XML und relationale Daten zu mischen oder gemeinsam zu verwenden. Dieser Kurs gibt einen beispielorientierten Überblick über die verschiedenen Technologien und Verfahren, die mit IBM DB2 im Bereich XML möglich sind: Für den Aufbau von Import-/ExportSchnittstellen lernen Sie die Generierung von XML aus relationalen Daten mit SQL sowie die Zerlegung von XML zu relationalen Daten kennen. Für die erweiterte Nutzung von XML mit SQL und SQL PL sehen Sie, wie Sie direkt in der Datenbank XML mit DTD und XML Schema validieren, mit XSLT umwandeln oder mit XPath und XQuery abfragen. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) SQL/XML-Standard - Einfache XML-Dokumente aus relationalen Daten erzeugen - Verschachtelte und komplexe XML-Strukturen erzeugen - Exportschnittstellen mit Sichten und Funktionen B. XML relational zerlegen (0.5 Tage) XML relational zerlegen - XML-Elemente mit XPath auf Spaltenstrukturen übertragen - Designprinzipien für Import-/Export-Schnittstellen - Importschnittstellen mit Prozeduren 471 C. XML speichern und definieren (0.75 Tage) Tabellen für XML-Speicherung - Speicherformen und Designprinzipien zur Übertragung von XMLStrukturen auf relationale Strukturen - XML-Daten komplett oder teilweise aktualisieren und löschen (XML DML) Document Access Definition (DAD) für XML-Eigenschaften zur Erstellung und Speicherung von XML Collections - XML und relationale Daten mischen D. XML mit SQL PL verarbeiten (0.25 Tage) XML in der Datenbank transformieren mit XSLT - XML in der Datenbank abfragen und filtern mit XPath und XQuery - XML validieren mit DTD und XML Schema 472 (vi) XML - Einsatz Termine Übersicht Kursnr. 2023619 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DB developers, programmers, database administrators Vorkenntnisse XML basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.150,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM bietet umfassende Möglichkeiten, XML direkt in der Datenbank zu speichern sowie XML und relationale Daten zu mischen oder gemeinsam zu verwenden. Dieser Kurs gibt einen beispielorientierten Überblick über die verschiedenen Technologien und Verfahren, die mit IBM DB2 im Bereich XML möglich sind: Für den Aufbau von Import-/ExportSchnittstellen lernen Sie die Generierung von XML aus relationalen Daten mit SQL sowie die Zerlegung von XML zu relationalen Daten kennen. Für die erweiterte Nutzung von XML mit SQL und SQL PL sehen Sie, wie Sie direkt in der Datenbank XML mit DTD und XML Schema validieren, mit XSLT umwandeln oder mit XPath und XQuery abfragen. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) SQL/XML-Standard - Einfache XML-Dokumente aus relationalen Daten erzeugen - Verschachtelte und komplexe XML-Strukturen erzeugen - Exportschnittstellen mit Sichten und Funktionen B. XML relational zerlegen (0.5 Tage) XML relational zerlegen - XML-Elemente mit XPath auf Spaltenstrukturen übertragen - Designprinzipien für Import-/Export-Schnittstellen - Importschnittstellen mit Prozeduren 473 C. XML speichern und definieren (0.75 Tage) Tabellen für XML-Speicherung - Speicherformen und Designprinzipien zur Übertragung von XMLStrukturen auf relationale Strukturen - XML-Daten komplett oder teilweise aktualisieren und löschen (XML DML) Document Access Definition (DAD) für XML-Eigenschaften zur Erstellung und Speicherung von XML Collections - XML und relationale Daten mischen D. XML mit SQL PL verarbeiten (0.25 Tage) XML in der Datenbank transformieren mit XSLT - XML in der Datenbank abfragen und filtern mit XPath und XQuery - XML validieren mit DTD und XML Schema 474 A. MS SQL Server 2012 (i) Administration and Maintenance Termine Übersicht Kursnr. 2020814 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This SQL Server 2012 Database training provides students with the knowledge and skills to maintain a Microsoft SQL Server 2012 database. The course focuses on teaching individuals how to use SQL Server 2012 product features and tools related to maintaining a database. Also this course helps you prepare for the Exam 70-462. The course is intended for individuals who administer and maintain SQL Server databases. These individuals perform database administration and maintenance as their primary area of responsibility, or work in environments where databases play a key role in their primary job. This SQL Server 2012 Database training is also intended for individuals who develop applications that deliver content from SQL Server databases. Kursinhalte A. Working with Databases Overview of SQL Server Architecture - Overview of SQL Server Databases - Working with Files and Filegroups - Moving Database Files B. Backup and Recovery Backup Strategies - Understanding SQL Server Transaction Logging - Planning a SQL Server Backup Strategy - Backing up Databases and Transaction Logs - Managing Database Backups - Working with Backup Options Understanding the Restore Process - Restoring Databases - Working with Point-in-time recovery - Restoring System Databases and Individual Files 475 C. Importing and Exporting Data Transferring Data To/From SQL Server - Importing and Exporting Table Data - Inserting Data in Bulk D. Authenticating and Authorizing Users Authenticating Connections to SQL Server - Authorizing Logins to Access Databases - Authorization Across Servers Working with Server Roles - Working with Fixed Database Roles - Creating User-defined Database Roles - Authorizing User Access to Objects - Authorizing Users to Execute Code - Configuring Permissions at the Schema Level E. Automating SQL Server 2012 Management Automating SQL Server Management - Working with SQL Server Agent - Managing SQL Server Agent Jobs Understanding SQL Server Agent Security - Configuring Credentials C.Configuring Proxy Accounts F. Performing Ongoing Database Maintenance Ensuring Database Integrity - Maintaining Indexes - Automating Routine Database Maintenance - Capturing Activity using SQL Server Profiler - Improving Performance with the Database Engine Tuning Advisor - Working with Tracing Options - Monitoring Activity - Capturing and Managing Performance Data - Analyzing Collected Performance Data 476 (ii) Administration and Maintenance Termine Übersicht Kursnr. 2023477 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.850,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This SQL Server 2012 Database training provides students with the knowledge and skills to maintain a Microsoft SQL Server 2012 database. The course focuses on teaching individuals how to use SQL Server 2012 product features and tools related to maintaining a database. Also this course helps you prepare for the Exam 70-462. The course is intended for individuals who administer and maintain SQL Server databases. These individuals perform database administration and maintenance as their primary area of responsibility, or work in environments where databases play a key role in their primary job. This SQL Server 2012 Database training is also intended for individuals who develop applications that deliver content from SQL Server databases. Kursinhalte A. Working with Databases Overview of SQL Server Architecture - Overview of SQL Server Databases - Working with Files and Filegroups - Moving Database Files B. Backup and Recovery Backup Strategies - Understanding SQL Server Transaction Logging - Planning a SQL Server Backup Strategy - Backing up Databases and Transaction Logs - Managing Database Backups - Working with Backup Options Understanding the Restore Process - Restoring Databases - Working with Point-in-time recovery - Restoring System Databases and Individual Files 477 C. Importing and Exporting Data Transferring Data To/From SQL Server - Importing and Exporting Table Data - Inserting Data in Bulk D. Authenticating and Authorizing Users Authenticating Connections to SQL Server - Authorizing Logins to Access Databases - Authorization Across Servers Working with Server Roles - Working with Fixed Database Roles - Creating User-defined Database Roles - Authorizing User Access to Objects - Authorizing Users to Execute Code - Configuring Permissions at the Schema Level E. Automating SQL Server 2012 Management Automating SQL Server Management - Working with SQL Server Agent - Managing SQL Server Agent Jobs Understanding SQL Server Agent Security - Configuring Credentials C.Configuring Proxy Accounts F. Performing Ongoing Database Maintenance Ensuring Database Integrity - Maintaining Indexes - Automating Routine Database Maintenance - Capturing Activity using SQL Server Profiler - Improving Performance with the Database Engine Tuning Advisor - Working with Tracing Options - Monitoring Activity - Capturing and Managing Performance Data - Analyzing Collected Performance Data 478 (iii) T-SQL 1 - Queries and Analyses Termine Übersicht Kursnr. 2020906 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor led course provides students with the technical skills required to write basic Transact-SQL queries for Microsoft SQL Server. This course is intended for SQL Server database administrators, implementers, system engineers, and developers who are responsible for writing queries. After completing this course, students will be able to: a) Describe the uses of and ways to execute the Transact-SQL language, b) Use querying tool, c) Write SELECT queries to retrieve data, d) Group and summarize data by using Transact-SQL, e) Join data from multiple tables, f) Write queries that retrieve and modify data by using subqueries, g) Modify data in tables or h) Use various techniques when working with complex queries. Kursinhalte A. Getting Started with Databases and Transact-SQL in SQL Server (0.25 Tage) Overview of SQL Server - Overview of SQL Server Databases - Overview and Syntax Elements of T-SQL - Working with T-SQL Scripts - Using T-SQL Querying Tools B. Querying and Filtering Data (0.5 Tage) Using the SELECT Statement - Filtering Data - Working with NULL Values - Formatting Result Sets Performance Considerations for Writing Queries 479 C. Grouping and Summarizing Data (0.25 Tage) Summarizing Data by Using Aggregate Functions - Summarizing Grouped Data - Ranking Grouped Data - Creating Crosstab Queries D. Joining Data from Multiple Tables (0.25 Tage) Querying Multiple Tables by Using Joins - Applying Joins for Typical Reporting Needs - Combining and Limiting Result Set E. Working with Subqueries (0.25 Tage) Writing Basic Subqueries - Writing Correlated Subqueries - Comparing Subqueries with Joins and Temporary Tables - Using Common Table Expressions F. Analysen (0.5 Tage) Querying Hierarchies - Moving (Centered) Averages - Window Aggregates - Accumulation - (Un) Pivoting of Data G. Modifying Data in Tables (0.5 Tage) Inserting Data into Tables - Deleting Data from Tables - Updating Data in Tables - Overview of Transactions H. Using Advanced Querying Techniques (0.5 Tage) Considerations for Querying Data - Working with Data Types - Cursors and Set-Based Queries - Dynamic SQL - Maintaining Query Files - Overview of Views - Overview of User-Defined Functions - Overview of Stored Procedures - Overview of Triggers - Querying Metadata - Querying XML Data 480 (iv) T-SQL 1 - Queries and Analyses Termine Übersicht Kursnr. 2023569 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung This 3-day instructor led course provides students with the technical skills required to write basic Transact-SQL queries for Microsoft SQL Server. This course is intended for SQL Server database administrators, implementers, system engineers, and developers who are responsible for writing queries. After completing this course, students will be able to: a) Describe the uses of and ways to execute the Transact-SQL language, b) Use querying tool, c) Write SELECT queries to retrieve data, d) Group and summarize data by using Transact-SQL, e) Join data from multiple tables, f) Write queries that retrieve and modify data by using subqueries, g) Modify data in tables or h) Use various techniques when working with complex queries. Kursinhalte A. Getting Started with Databases and Transact-SQL in SQL Server (0.25 Tage) Overview of SQL Server - Overview of SQL Server Databases - Overview and Syntax Elements of T-SQL - Working with T-SQL Scripts - Using T-SQL Querying Tools B. Querying and Filtering Data (0.5 Tage) Using the SELECT Statement - Filtering Data - Working with NULL Values - Formatting Result Sets Performance Considerations for Writing Queries 481 C. Grouping and Summarizing Data (0.25 Tage) Summarizing Data by Using Aggregate Functions - Summarizing Grouped Data - Ranking Grouped Data - Creating Crosstab Queries D. Joining Data from Multiple Tables (0.25 Tage) Querying Multiple Tables by Using Joins - Applying Joins for Typical Reporting Needs - Combining and Limiting Result Set E. Working with Subqueries (0.25 Tage) Writing Basic Subqueries - Writing Correlated Subqueries - Comparing Subqueries with Joins and Temporary Tables - Using Common Table Expressions F. Analysen (0.5 Tage) Querying Hierarchies - Moving (Centered) Averages - Window Aggregates - Accumulation - (Un) Pivoting of Data G. Modifying Data in Tables (0.5 Tage) Inserting Data into Tables - Deleting Data from Tables - Updating Data in Tables - Overview of Transactions H. Using Advanced Querying Techniques (0.5 Tage) Considerations for Querying Data - Working with Data Types - Cursors and Set-Based Queries - Dynamic SQL - Maintaining Query Files - Overview of Views - Overview of User-Defined Functions - Overview of Stored Procedures - Overview of Triggers - Querying Metadata - Querying XML Data 482 (v) T-SQL 2 - Implementing and Programming Termine Übersicht Kursnr. 2020959 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 03-05 Aug 05-07 Okt 07-09 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 14-16 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 21-23 Dez Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor-led course is intended for Microsoft SQL Server database developers who are responsible for implementing a database on SQL Server. In this course, students learn the skills and best practices on how to use SQL Server product features and tools related to implementing a database server. This course is intended for IT Professionals who want to become skilled on SQL Server 2008 R2 product features and technologies for implementing a database. To be successful in this course, the student should have knowledge of basic relational database concepts and writing T-SQL queries. After completing this course, students will be able to: a) Understand the product, its components, and basic configuration, b) Work with the data types supported by SQL Server, c) Design and implement tables and work with schemas / Design and implement views and partitioned views, f) Describe the concept of an index and determine the appropriate data type for indexes and composite index structures / Identify the appropriate table structures and implement clustered indexes and heaps, g) Describe and capture execution plans, h) Describe transactions, transaction isolation levels, or i) Design and implement scalar and table-valued functions, stored procedures, triggers. Kursinhalte A. Designing and Implementing Databases, Tables/Views and Files (0.5 Tage) Introduction to SQL Server Platform - Working with SQL Server Tools - Configuring SQL Server Services Data Types: Using Data Types, Converting Data Types - Tables: Designing Tables, Working with Schemas, Creating and Altering Tables - Views: Introduction to Views, Creating and Managing Views, Performance Considerations for Views 483 B. Data Manipulation and Optimiziation/Tuning (0.25 Tage) Inserting, Updating, and Deleting Data - Execution Plan Core Concepts - Common Execution Plan Elements - Designing Effective (Non-)Clustered Indexes - Using the Database Engine Tuning Advisor C. T-SQL Programming (0.75 Tage) Variables - Control Structure - Dynamic SQL - Transactions - Exceptions and T-SQL Error Handling Cursors D. Implementing Procedures and Functions (0.5 Tage) User-Defined Functions: Designing and Implementing Scalar Functions, Designing and Implementing Tablevalued Functions - Introduction to Stored Procedures - Working With Stored Procedures - Implementing Parameterized Stored Procedures E. Ensuring Data Integrity through Constraints and Triggers (0.25 Tage) Enforcing Data Integrity - Implementing Domain Integrity - Implementing Entity and Referential Integrity - Implementing DML Triggers F. Security (0.25 Tage) SQL Server´s Security Concepts - Defining and Using Logins, Users and Rollen G. Data Import/Export and Backup (0.25 Tage) Import Data using T-SQL – Backup and Recovery of Database and Data/Files 484 (vi) T-SQL 2 - Implementing and Programming Termine Übersicht Kursnr. 2023622 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor-led course is intended for Microsoft SQL Server database developers who are responsible for implementing a database on SQL Server. In this course, students learn the skills and best practices on how to use SQL Server product features and tools related to implementing a database server. This course is intended for IT Professionals who want to become skilled on SQL Server 2008 R2 product features and technologies for implementing a database. To be successful in this course, the student should have knowledge of basic relational database concepts and writing T-SQL queries. After completing this course, students will be able to: a) Understand the product, its components, and basic configuration, b) Work with the data types supported by SQL Server, c) Design and implement tables and work with schemas / Design and implement views and partitioned views, f) Describe the concept of an index and determine the appropriate data type for indexes and composite index structures / Identify the appropriate table structures and implement clustered indexes and heaps, g) Describe and capture execution plans, h) Describe transactions, transaction isolation levels, or i) Design and implement scalar and table-valued functions, stored procedures, triggers. Kursinhalte A. Designing and Implementing Databases, Tables/Views and Files (0.5 Tage) Introduction to SQL Server Platform - Working with SQL Server Tools - Configuring SQL Server Services Data Types: Using Data Types, Converting Data Types - Tables: Designing Tables, Working with Schemas, Creating and Altering Tables - Views: Introduction to Views, Creating and Managing Views, Performance Considerations for Views 485 B. Data Manipulation and Optimiziation/Tuning (0.25 Tage) Inserting, Updating, and Deleting Data - Execution Plan Core Concepts - Common Execution Plan Elements - Designing Effective (Non-)Clustered Indexes - Using the Database Engine Tuning Advisor C. T-SQL Programming (0.75 Tage) Variables - Control Structure - Dynamic SQL - Transactions - Exceptions and T-SQL Error Handling Cursors D. Implementing Procedures and Functions (0.5 Tage) User-Defined Functions: Designing and Implementing Scalar Functions, Designing and Implementing Tablevalued Functions - Introduction to Stored Procedures - Working With Stored Procedures - Implementing Parameterized Stored Procedures E. Ensuring Data Integrity through Constraints and Triggers (0.25 Tage) Enforcing Data Integrity - Implementing Domain Integrity - Implementing Entity and Referential Integrity - Implementing DML Triggers F. Security (0.25 Tage) SQL Server´s Security Concepts - Defining and Using Logins, Users and Rollen G. Data Import/Export and Backup (0.25 Tage) Import Data using T-SQL – Backup and Recovery of Database and Data/Files 486 (vii) T-SQL 3 - XML-Integration Termine Übersicht Kursnr. 2020965 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Für den Austausch und die Speicherung komplexer Import-/Exportdaten oder strukturierter Inhalte bietet der MS SQL Server eigene Funktionalitäten und Unterstützüng von XML an. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie XML in der Datenbank gespeichert, ausgelesen und in der Anwendungsentwicklung genutzt wird. Dies umfasst die Erzeugung von XML aus relationalen Daten über T-SQL-Abfragen sowie die Zerlegung von eingehenden XML-Strömen wieder zurück in relationale Datenbank-Strukturen. Für die XML-Verarbeitung lernen Sie, wie XQuery und XPath sowie XSLT direkt in der Datenbank genutzt werden können. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) Einfache Abfragen: Grundlagen, Automatische Umwandlung, Umgang mit leeren Werten - Mehrstufige Dokumente erzeugen: Einsatz von PATH und EXPLICIT - Hierarchisierte Dokumente B. XML speichern, abfragen und verarbeiten (0.25 Tage) Zerlegen von XML - Komplexe Zerlegung mit XPath C. XML abfragen und verarbeiten (0.5 Tage) Überblick XPath und XQuery - Verarbeiten und abfragen mit Datentypmethoden - Einsatz von XPath, XQuery 487 D. Einsatz von XML Schema (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XML Schema - XML Schema-Definitionen erzeugen, anmelden und verwenden – XML-Daten validieren – Spalten und Variablen mit XML Schema typisieren E. Einsatz von XSLT (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XSLT - XSLT-Prozessor in .NET erstellen und im MS SQL Server verwenden – XSLT in T-SQL einsetzen - Parametrisierte XSLT-Stylesheets F. XML und Integration Services (0.25 Tage) Einsatz von XML als Eingangsformat für ETL-Prozesse – Verwendung von XML-Tasks in Integration Services-Paketen – ETL und XSLT und XML Schema 488 (viii) T-SQL 3 - XML-Integration Termine Übersicht Kursnr. 2023628 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Für den Austausch und die Speicherung komplexer Import-/Exportdaten oder strukturierter Inhalte bietet der MS SQL Server eigene Funktionalitäten und Unterstützüng von XML an. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie XML in der Datenbank gespeichert, ausgelesen und in der Anwendungsentwicklung genutzt wird. Dies umfasst die Erzeugung von XML aus relationalen Daten über T-SQL-Abfragen sowie die Zerlegung von eingehenden XML-Strömen wieder zurück in relationale Datenbank-Strukturen. Für die XML-Verarbeitung lernen Sie, wie XQuery und XPath sowie XSLT direkt in der Datenbank genutzt werden können. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) Einfache Abfragen: Grundlagen, Automatische Umwandlung, Umgang mit leeren Werten - Mehrstufige Dokumente erzeugen: Einsatz von PATH und EXPLICIT - Hierarchisierte Dokumente B. XML speichern, abfragen und verarbeiten (0.25 Tage) Zerlegen von XML - Komplexe Zerlegung mit XPath C. XML abfragen und verarbeiten (0.5 Tage) Überblick XPath und XQuery - Verarbeiten und abfragen mit Datentypmethoden - Einsatz von XPath, XQuery 489 D. Einsatz von XML Schema (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XML Schema - XML Schema-Definitionen erzeugen, anmelden und verwenden – XML-Daten validieren – Spalten und Variablen mit XML Schema typisieren E. Einsatz von XSLT (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XSLT - XSLT-Prozessor in .NET erstellen und im MS SQL Server verwenden – XSLT in T-SQL einsetzen - Parametrisierte XSLT-Stylesheets F. XML und Integration Services (0.25 Tage) Einsatz von XML als Eingangsformat für ETL-Prozesse – Verwendung von XML-Tasks in Integration Services-Paketen – ETL und XSLT und XML Schema 490 A. MS SQL Server 2014 (i) Administration and Maintenance Termine Übersicht Kursnr. 2020820 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This SQL Server 2012 Database training provides students with the knowledge and skills to maintain a Microsoft SQL Server 2012 database. The course focuses on teaching individuals how to use SQL Server 2012 product features and tools related to maintaining a database. Also this course helps you prepare for the Exam 70-462. The course is intended for individuals who administer and maintain SQL Server databases. These individuals perform database administration and maintenance as their primary area of responsibility, or work in environments where databases play a key role in their primary job. This SQL Server 2012 Database training is also intended for individuals who develop applications that deliver content from SQL Server databases. Kursinhalte A. Working with Databases Overview of SQL Server Architecture - Overview of SQL Server Databases - Working with Files and Filegroups - Moving Database Files B. Backup and Recovery Backup Strategies - Understanding SQL Server Transaction Logging - Planning a SQL Server Backup Strategy - Backing up Databases and Transaction Logs - Managing Database Backups - Working with Backup Options Understanding the Restore Process - Restoring Databases - Working with Point-in-time recovery - Restoring System Databases and Individual Files 491 C. Importing and Exporting Data Transferring Data To/From SQL Server - Importing and Exporting Table Data - Inserting Data in Bulk D. Authenticating and Authorizing Users Authenticating Connections to SQL Server - Authorizing Logins to Access Databases - Authorization Across Servers Working with Server Roles - Working with Fixed Database Roles - Creating User-defined Database Roles - Authorizing User Access to Objects - Authorizing Users to Execute Code - Configuring Permissions at the Schema Level E. Automating SQL Server 2012 Management Automating SQL Server Management - Working with SQL Server Agent - Managing SQL Server Agent Jobs Understanding SQL Server Agent Security - Configuring Credentials C.Configuring Proxy Accounts F. Performing Ongoing Database Maintenance Ensuring Database Integrity - Maintaining Indexes - Automating Routine Database Maintenance - Capturing Activity using SQL Server Profiler - Improving Performance with the Database Engine Tuning Advisor - Working with Tracing Options - Monitoring Activity - Capturing and Managing Performance Data - Analyzing Collected Performance Data 492 (ii) Administration and Maintenance Termine Übersicht Kursnr. 2023478 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.850,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This SQL Server 2012 Database training provides students with the knowledge and skills to maintain a Microsoft SQL Server 2012 database. The course focuses on teaching individuals how to use SQL Server 2012 product features and tools related to maintaining a database. Also this course helps you prepare for the Exam 70-462. The course is intended for individuals who administer and maintain SQL Server databases. These individuals perform database administration and maintenance as their primary area of responsibility, or work in environments where databases play a key role in their primary job. This SQL Server 2012 Database training is also intended for individuals who develop applications that deliver content from SQL Server databases. Kursinhalte A. Working with Databases Overview of SQL Server Architecture - Overview of SQL Server Databases - Working with Files and Filegroups - Moving Database Files B. Backup and Recovery Backup Strategies - Understanding SQL Server Transaction Logging - Planning a SQL Server Backup Strategy - Backing up Databases and Transaction Logs - Managing Database Backups - Working with Backup Options Understanding the Restore Process - Restoring Databases - Working with Point-in-time recovery - Restoring System Databases and Individual Files 493 C. Importing and Exporting Data Transferring Data To/From SQL Server - Importing and Exporting Table Data - Inserting Data in Bulk D. Authenticating and Authorizing Users Authenticating Connections to SQL Server - Authorizing Logins to Access Databases - Authorization Across Servers Working with Server Roles - Working with Fixed Database Roles - Creating User-defined Database Roles - Authorizing User Access to Objects - Authorizing Users to Execute Code - Configuring Permissions at the Schema Level E. Automating SQL Server 2012 Management Automating SQL Server Management - Working with SQL Server Agent - Managing SQL Server Agent Jobs Understanding SQL Server Agent Security - Configuring Credentials C.Configuring Proxy Accounts F. Performing Ongoing Database Maintenance Ensuring Database Integrity - Maintaining Indexes - Automating Routine Database Maintenance - Capturing Activity using SQL Server Profiler - Improving Performance with the Database Engine Tuning Advisor - Working with Tracing Options - Monitoring Activity - Capturing and Managing Performance Data - Analyzing Collected Performance Data 494 (iii) T-SQL 1 - Queries and Analyses Termine Übersicht Kursnr. 2020907 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning 1.500,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor led course provides students with the technical skills required to write basic Transact-SQL queries for Microsoft SQL Server. This course is intended for SQL Server database administrators, implementers, system engineers, and developers who are responsible for writing queries. After completing this course, students will be able to: a) Describe the uses of and ways to execute the Transact-SQL language, b) Use querying tool, c) Write SELECT queries to retrieve data, d) Group and summarize data by using Transact-SQL, e) Join data from multiple tables, f) Write queries that retrieve and modify data by using subqueries, g) Modify data in tables or h) Use various techniques when working with complex queries. Kursinhalte A. Getting Started with Databases and Transact-SQL in SQL Server (0.25 Tage) Overview of SQL Server - Overview of SQL Server Databases - Overview and Syntax Elements of T-SQL - Working with T-SQL Scripts - Using T-SQL Querying Tools B. Querying and Filtering Data (0.5 Tage) Using the SELECT Statement - Filtering Data - Working with NULL Values - Formatting Result Sets Performance Considerations for Writing Queries 495 C. Grouping and Summarizing Data (0.25 Tage) Summarizing Data by Using Aggregate Functions - Summarizing Grouped Data - Ranking Grouped Data - Creating Crosstab Queries D. Joining Data from Multiple Tables (0.25 Tage) Querying Multiple Tables by Using Joins - Applying Joins for Typical Reporting Needs - Combining and Limiting Result Set E. Working with Subqueries (0.25 Tage) Writing Basic Subqueries - Writing Correlated Subqueries - Comparing Subqueries with Joins and Temporary Tables - Using Common Table Expressions F. Analysen (0.5 Tage) Querying Hierarchies - Moving (Centered) Averages - Window Aggregates - Accumulation - (Un) Pivoting of Data G. Modifying Data in Tables (0.5 Tage) Inserting Data into Tables - Deleting Data from Tables - Updating Data in Tables - Overview of Transactions H. Using Advanced Querying Techniques (0.5 Tage) Considerations for Querying Data - Working with Data Types - Cursors and Set-Based Queries - Dynamic SQL - Maintaining Query Files - Overview of Views - Overview of User-Defined Functions - Overview of Stored Procedures - Overview of Triggers - Querying Metadata - Querying XML Data 496 (iv) T-SQL 1 - Queries and Analyses Termine Übersicht Kursnr. 2023570 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor led course provides students with the technical skills required to write basic Transact-SQL queries for Microsoft SQL Server. This course is intended for SQL Server database administrators, implementers, system engineers, and developers who are responsible for writing queries. After completing this course, students will be able to: a) Describe the uses of and ways to execute the Transact-SQL language, b) Use querying tool, c) Write SELECT queries to retrieve data, d) Group and summarize data by using Transact-SQL, e) Join data from multiple tables, f) Write queries that retrieve and modify data by using subqueries, g) Modify data in tables or h) Use various techniques when working with complex queries. Kursinhalte A. Getting Started with Databases and Transact-SQL in SQL Server (0.25 Tage) Overview of SQL Server - Overview of SQL Server Databases - Overview and Syntax Elements of T-SQL - Working with T-SQL Scripts - Using T-SQL Querying Tools B. Querying and Filtering Data (0.5 Tage) Using the SELECT Statement - Filtering Data - Working with NULL Values - Formatting Result Sets Performance Considerations for Writing Queries 497 C. Grouping and Summarizing Data (0.25 Tage) Summarizing Data by Using Aggregate Functions - Summarizing Grouped Data - Ranking Grouped Data - Creating Crosstab Queries D. Joining Data from Multiple Tables (0.25 Tage) Querying Multiple Tables by Using Joins - Applying Joins for Typical Reporting Needs - Combining and Limiting Result Set E. Working with Subqueries (0.25 Tage) Writing Basic Subqueries - Writing Correlated Subqueries - Comparing Subqueries with Joins and Temporary Tables - Using Common Table Expressions F. Analysen (0.5 Tage) Querying Hierarchies - Moving (Centered) Averages - Window Aggregates - Accumulation - (Un) Pivoting of Data G. Modifying Data in Tables (0.5 Tage) Inserting Data into Tables - Deleting Data from Tables - Updating Data in Tables - Overview of Transactions H. Using Advanced Querying Techniques (0.5 Tage) Considerations for Querying Data - Working with Data Types - Cursors and Set-Based Queries - Dynamic SQL - Maintaining Query Files - Overview of Views - Overview of User-Defined Functions - Overview of Stored Procedures - Overview of Triggers - Querying Metadata - Querying XML Data 498 (v) T-SQL 2 - Implementing and Programming Termine Übersicht Kursnr. 2020960 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 03-05 Aug 05-07 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Frankfurt Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor-led course is intended for Microsoft SQL Server database developers who are responsible for implementing a database on SQL Server. In this course, students learn the skills and best practices on how to use SQL Server product features and tools related to implementing a database server. This course is intended for IT Professionals who want to become skilled on SQL Server 2008 R2 product features and technologies for implementing a database. To be successful in this course, the student should have knowledge of basic relational database concepts and writing T-SQL queries. After completing this course, students will be able to: a) Understand the product, its components, and basic configuration, b) Work with the data types supported by SQL Server, c) Design and implement tables and work with schemas / Design and implement views and partitioned views, f) Describe the concept of an index and determine the appropriate data type for indexes and composite index structures / Identify the appropriate table structures and implement clustered indexes and heaps, g) Describe and capture execution plans, h) Describe transactions, transaction isolation levels, or i) Design and implement scalar and table-valued functions, stored procedures, triggers. Kursinhalte A. Designing and Implementing Databases, Tables/Views and Files (0.5 Tage) Introduction to SQL Server Platform - Working with SQL Server Tools - Configuring SQL Server Services Data Types: Using Data Types, Converting Data Types - Tables: Designing Tables, Working with Schemas, Creating and Altering Tables - Views: Introduction to Views, Creating and Managing Views, Performance Considerations for Views 499 B. Data Manipulation and Optimiziation/Tuning (0.25 Tage) Inserting, Updating, and Deleting Data - Execution Plan Core Concepts - Common Execution Plan Elements - Designing Effective (Non-)Clustered Indexes - Using the Database Engine Tuning Advisor C. T-SQL Programming (0.75 Tage) Variables - Control Structure - Dynamic SQL - Transactions - Exceptions and T-SQL Error Handling Cursors D. Implementing Procedures and Functions (0.5 Tage) User-Defined Functions: Designing and Implementing Scalar Functions, Designing and Implementing Tablevalued Functions - Introduction to Stored Procedures - Working With Stored Procedures - Implementing Parameterized Stored Procedures E. Ensuring Data Integrity through Constraints and Triggers (0.25 Tage) Enforcing Data Integrity - Implementing Domain Integrity - Implementing Entity and Referential Integrity - Implementing DML Triggers F. Security (0.25 Tage) SQL Server´s Security Concepts - Defining and Using Logins, Users and Rollen G. Data Import/Export and Backup (0.25 Tage) Import Data using T-SQL – Backup and Recovery of Database and Data/Files 500 (vi) T-SQL 2 - Implementing and Programming Termine Übersicht Kursnr. 2023623 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This 3-day instructor-led course is intended for Microsoft SQL Server database developers who are responsible for implementing a database on SQL Server. In this course, students learn the skills and best practices on how to use SQL Server product features and tools related to implementing a database server. This course is intended for IT Professionals who want to become skilled on SQL Server 2008 R2 product features and technologies for implementing a database. To be successful in this course, the student should have knowledge of basic relational database concepts and writing T-SQL queries. After completing this course, students will be able to: a) Understand the product, its components, and basic configuration, b) Work with the data types supported by SQL Server, c) Design and implement tables and work with schemas / Design and implement views and partitioned views, f) Describe the concept of an index and determine the appropriate data type for indexes and composite index structures / Identify the appropriate table structures and implement clustered indexes and heaps, g) Describe and capture execution plans, h) Describe transactions, transaction isolation levels, or i) Design and implement scalar and table-valued functions, stored procedures, triggers. Kursinhalte A. Designing and Implementing Databases, Tables/Views and Files (0.5 Tage) Introduction to SQL Server Platform - Working with SQL Server Tools - Configuring SQL Server Services Data Types: Using Data Types, Converting Data Types - Tables: Designing Tables, Working with Schemas, Creating and Altering Tables - Views: Introduction to Views, Creating and Managing Views, Performance Considerations for Views 501 B. Data Manipulation and Optimiziation/Tuning (0.25 Tage) Inserting, Updating, and Deleting Data - Execution Plan Core Concepts - Common Execution Plan Elements - Designing Effective (Non-)Clustered Indexes - Using the Database Engine Tuning Advisor C. T-SQL Programming (0.75 Tage) Variables - Control Structure - Dynamic SQL - Transactions - Exceptions and T-SQL Error Handling Cursors D. Implementing Procedures and Functions (0.5 Tage) User-Defined Functions: Designing and Implementing Scalar Functions, Designing and Implementing Tablevalued Functions - Introduction to Stored Procedures - Working With Stored Procedures - Implementing Parameterized Stored Procedures E. Ensuring Data Integrity through Constraints and Triggers (0.25 Tage) Enforcing Data Integrity - Implementing Domain Integrity - Implementing Entity and Referential Integrity - Implementing DML Triggers F. Security (0.25 Tage) SQL Server´s Security Concepts - Defining and Using Logins, Users and Rollen G. Data Import/Export and Backup (0.25 Tage) Import Data using T-SQL – Backup and Recovery of Database and Data/Files 502 (vii) T-SQL 3 - XML-Integration Termine Übersicht Kursnr. 2020964 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 17-18 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez 03-04 Sep 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Für den Austausch und die Speicherung komplexer Import-/Exportdaten oder strukturierter Inhalte bietet der MS SQL Server eigene Funktionalitäten und Unterstützüng von XML an. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie XML in der Datenbank gespeichert, ausgelesen und in der Anwendungsentwicklung genutzt wird. Dies umfasst die Erzeugung von XML aus relationalen Daten über T-SQL-Abfragen sowie die Zerlegung von eingehenden XML-Strömen wieder zurück in relationale Datenbank-Strukturen. Für die XML-Verarbeitung lernen Sie, wie XQuery und XPath sowie XSLT direkt in der Datenbank genutzt werden können. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) Einfache Abfragen: Grundlagen, Automatische Umwandlung, Umgang mit leeren Werten - Mehrstufige Dokumente erzeugen: Einsatz von PATH und EXPLICIT - Hierarchisierte Dokumente B. XML speichern, abfragen und verarbeiten (0.25 Tage) Zerlegen von XML - Komplexe Zerlegung mit XPath C. XML abfragen und verarbeiten (0.5 Tage) Überblick XPath und XQuery - Verarbeiten und abfragen mit Datentypmethoden - Einsatz von XPath, XQuery 503 D. Einsatz von XML Schema (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XML Schema - XML Schema-Definitionen erzeugen, anmelden und verwenden – XML-Daten validieren – Spalten und Variablen mit XML Schema typisieren E. Einsatz von XSLT (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XSLT - XSLT-Prozessor in .NET erstellen und im MS SQL Server verwenden – XSLT in T-SQL einsetzen - Parametrisierte XSLT-Stylesheets F. XML und Integration Services (0.25 Tage) Einsatz von XML als Eingangsformat für ETL-Prozesse – Verwendung von XML-Tasks in Integration Services-Paketen – ETL und XSLT und XML Schema 504 (viii) T-SQL 3 - XML-Integration Termine Übersicht Kursnr. 2023627 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse Bases MS SQL Server Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Für den Austausch und die Speicherung komplexer Import-/Exportdaten oder strukturierter Inhalte bietet der MS SQL Server eigene Funktionalitäten und Unterstützüng von XML an. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie XML in der Datenbank gespeichert, ausgelesen und in der Anwendungsentwicklung genutzt wird. Dies umfasst die Erzeugung von XML aus relationalen Daten über T-SQL-Abfragen sowie die Zerlegung von eingehenden XML-Strömen wieder zurück in relationale Datenbank-Strukturen. Für die XML-Verarbeitung lernen Sie, wie XQuery und XPath sowie XSLT direkt in der Datenbank genutzt werden können. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) Einfache Abfragen: Grundlagen, Automatische Umwandlung, Umgang mit leeren Werten - Mehrstufige Dokumente erzeugen: Einsatz von PATH und EXPLICIT - Hierarchisierte Dokumente B. XML speichern, abfragen und verarbeiten (0.25 Tage) Zerlegen von XML - Komplexe Zerlegung mit XPath C. XML abfragen und verarbeiten (0.5 Tage) Überblick XPath und XQuery - Verarbeiten und abfragen mit Datentypmethoden - Einsatz von XPath, XQuery 505 D. Einsatz von XML Schema (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XML Schema - XML Schema-Definitionen erzeugen, anmelden und verwenden – XML-Daten validieren – Spalten und Variablen mit XML Schema typisieren E. Einsatz von XSLT (0.25 Tage) Überblick und Syntax von XSLT - XSLT-Prozessor in .NET erstellen und im MS SQL Server verwenden – XSLT in T-SQL einsetzen - Parametrisierte XSLT-Stylesheets F. XML und Integration Services (0.25 Tage) Einsatz von XML als Eingangsformat für ETL-Prozesse – Verwendung von XML-Tasks in Integration Services-Paketen – ETL und XSLT und XML Schema 506 A. Oracle 11g (i) Administration Termine Übersicht Kursnr. 2020251 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 21-25 Sep 30 Nov - 04 Dez 10-14 Aug 19-23 Okt 28 Dez - 01 Jan 14-18 Sep 23-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training is intended for database administrators who perform the following tasks a) Create and configure one or more Oracle databases, b) Monitor and tune Oracle databases, c) Oversee routine maintenance operations for Oracle databases, d) Create and maintain schema objects, such as tables, indexes, and views, e) Schedule system and user jobs, and f) Diagnose, repair, and report problems. To benefit most from this training, you should be familiar with relational database concepts. You should also be familiar with the operating system environment under which you are running Oracle Database. Kursinhalte A. Installation and Set-Up Installation Requirements - Software Installation with Oracle Universal Installer - Understanding the Oracle Architecture - Database Interfaces and their Use: SQL, PL/SQL, Java, OCCI - Start and Stop the Agent and Listener - Enterprise Manager Database Console - Database Shut Down B. Schema Objects and Data Administration Create, Change and Examine Tables - Define Constraints - Define Indexes and Views - Using SQL for Data Manipulation 507 C. User Management Manage and Remove Database Users and Roles - Rights Management with Roles and Privileges - Resources and Access D. Backup and Recovery Fundamentals of Database Backup, Restore and Recovery - Techniques for Instance Recovery - Purpose of Checkpoints, Redo Log Files, Archived Log Files and ARCHIVELOG Mode - Offline and Online Backup of the Database - Incremental Backups - Automate Database Backups - Monitoring the Flash Recovery Area - Recover Lost Control Files, Redo Log Files and Data Files E. Oracle Net Services Representation of Oracle Net - Configuring the Listener with Oracle Net Manager - Control the Oracle Net Listener using the Listener Control Utility - Configuring the client and Middle-Tier Connection to Oracle Net Manager - Testing the Connection via Oracle Net with TNSPING F. Storage Models Creating and Managing Tablespaces and Data Files - Retrieving Information from Tablespaces - Configuration of Tablespaces with Oracle Managed Files (OMF) 508 (ii) Administration Termine Übersicht Kursnr. 2022914 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Berlin 1.850,00 EUR 28 Sep - 02 Okt 07-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung This training is intended for database administrators who perform the following tasks a) Create and configure one or more Oracle databases, b) Monitor and tune Oracle databases, c) Oversee routine maintenance operations for Oracle databases, d) Create and maintain schema objects, such as tables, indexes, and views, e) Schedule system and user jobs, and f) Diagnose, repair, and report problems. To benefit most from this training, you should be familiar with relational database concepts. You should also be familiar with the operating system environment under which you are running Oracle Database. Kursinhalte A. Installation and Set-Up Installation Requirements - Software Installation with Oracle Universal Installer - Understanding the Oracle Architecture - Database Interfaces and their Use: SQL, PL/SQL, Java, OCCI - Start and Stop the Agent and Listener - Enterprise Manager Database Console - Database Shut Down B. Schema Objects and Data Administration Create, Change and Examine Tables - Define Constraints - Define Indexes and Views - Using SQL for Data Manipulation 509 C. User Management Manage and Remove Database Users and Roles - Rights Management with Roles and Privileges - Resources and Access D. Backup and Recovery Fundamentals of Database Backup, Restore and Recovery - Techniques for Instance Recovery - Purpose of Checkpoints, Redo Log Files, Archived Log Files and ARCHIVELOG Mode - Offline and Online Backup of the Database - Incremental Backups - Automate Database Backups - Monitoring the Flash Recovery Area - Recover Lost Control Files, Redo Log Files and Data Files E. Oracle Net Services Representation of Oracle Net - Configuring the Listener with Oracle Net Manager - Control the Oracle Net Listener using the Listener Control Utility - Configuring the client and Middle-Tier Connection to Oracle Net Manager - Testing the Connection via Oracle Net with TNSPING F. Storage Models Creating and Managing Tablespaces and Data Files - Retrieving Information from Tablespaces - Configuration of Tablespaces with Oracle Managed Files (OMF) 510 (iii) ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2020685 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 30-31 Jul 01-02 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 05-06 Nov 10-11 Sep 12-13 Nov Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 511 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 512 (iv) ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2023348 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.250,00 EUR 20-21 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 513 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 514 (v) PHP Termine Übersicht Kursnr. 2020309 Sprache en Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse PHP Basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 16-16 Okt 11-11 Dez 04-04 Sep 30-30 Okt 25-25 Dez 14-14 Aug 09-09 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This PHP Oracle training is for PHP programmers developing applications for Oracle Database. It bridges the gap between the world of PHP and the universe of Oracle and shows how to use the PHP scripting language with Oracle Database. This training gives you the fundamental building blocks needed to create high-performance PHP Oracle Web applications. Kursinhalte A. PHP OCI8 Extension (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using OCI8 - Connection Types - Connection and Environment Errors - Transactions and Connections - Authorization and Authentication - Executing SQL Statements With OCI8 - Fetch Functions - Insert, Update, Delete, Create and Drop in PHP OCI8 - PHP Error Handling - Using Bind Variables in Prepared Statements Improving Performance by Prefetching and Caching - Monitoring OCI8 SQL Statements - LIMIT, Auto-Increment, Last Insert ID and Multiple Inserts B. PHP Data Objects (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using PDO - Executing SQL Statements - Using Bind Variables in Prepared Statements - Transactions - PL/SQL-Integration in PDO 515 C. PL/SQL and PHP (0.5 Tage) PL/SQL Overview - Blocks, Procedures, Packages and Triggers - Using PL/SQL With OCI8: Calling PL/ SQL Code, Array Binding and PL/SQL Bulk Processing, Using REF CURSORS for Result Sets, Oracle Collections in PHP, Using PL/SQL and Oracle Object Types in PHP, Getting Output With DBMS_OUTPUT, PL/SQL Backtraces in a PL/SQL Exception Handler D. Using Large Objects in OCI8 (0.25 Tage) Working With LOBs in Oracle and PL/SQL - Inserting and Updating LOBs - Fetching LOBs - Temporary LOBs - Uploading and Displaying an Image - Working With BFILEs E. Using XML With Oracle and PHP (0.25 Tage) Fetching Relational Rows as XML - Fetching Rows as Fully Formed XML - Using the SimpleXML Extension in PHP - Fetching XMLType Columns - Inserting Into XMLType Columns - Fetching an XMLType from a PL/SQL Function - XQuery XML Query Language 516 (vi) PHP Termine Übersicht Kursnr. 2022972 Sprache en Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse PHP Basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 900,00 EUR 28-28 Aug 23-23 Okt 18-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This PHP Oracle training is for PHP programmers developing applications for Oracle Database. It bridges the gap between the world of PHP and the universe of Oracle and shows how to use the PHP scripting language with Oracle Database. This training gives you the fundamental building blocks needed to create high-performance PHP Oracle Web applications. Kursinhalte A. PHP OCI8 Extension (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using OCI8 - Connection Types - Connection and Environment Errors - Transactions and Connections - Authorization and Authentication - Executing SQL Statements With OCI8 - Fetch Functions - Insert, Update, Delete, Create and Drop in PHP OCI8 - PHP Error Handling - Using Bind Variables in Prepared Statements Improving Performance by Prefetching and Caching - Monitoring OCI8 SQL Statements - LIMIT, Auto-Increment, Last Insert ID and Multiple Inserts B. PHP Data Objects (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using PDO - Executing SQL Statements - Using Bind Variables in Prepared Statements - Transactions - PL/SQL-Integration in PDO 517 C. PL/SQL and PHP (0.5 Tage) PL/SQL Overview - Blocks, Procedures, Packages and Triggers - Using PL/SQL With OCI8: Calling PL/ SQL Code, Array Binding and PL/SQL Bulk Processing, Using REF CURSORS for Result Sets, Oracle Collections in PHP, Using PL/SQL and Oracle Object Types in PHP, Getting Output With DBMS_OUTPUT, PL/SQL Backtraces in a PL/SQL Exception Handler D. Using Large Objects in OCI8 (0.25 Tage) Working With LOBs in Oracle and PL/SQL - Inserting and Updating LOBs - Fetching LOBs - Temporary LOBs - Uploading and Displaying an Image - Working With BFILEs E. Using XML With Oracle and PHP (0.25 Tage) Fetching Relational Rows as XML - Fetching Rows as Fully Formed XML - Using the SimpleXML Extension in PHP - Fetching XMLType Columns - Inserting Into XMLType Columns - Fetching an XMLType from a PL/SQL Function - XQuery XML Query Language 518 (vii) PL/SQL 1 Termine Übersicht Kursnr. 2020506 Sprache en Dauer 4 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.850,00 EUR 2.050,00 EUR 2.050,00 EUR 14-17 Sep 09-12 Nov 03-06 Aug 28 Sep - 01 Okt 23-26 Nov 10-13 Aug 05-08 Okt 30 Nov - 03 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung PL/SQL is an SQL-based procedual programming language that was designed specifically for the seamless processing of SQL commands. It provides specific syntax for this purpose and supports exactly the same datatypes as SQL. Server-side PL/SQL is stored and compiled in Oracle Database and runs within the Oracle executable. It automatically inherits the robustness, security, and portability of Oracle Database. PL/SQL is tightly integrated with SQL. With PL/ SQL, you can use all SQL data manipulation, cursor control, and transaction control statements, and all SQL functions, operators, and pseudocolumns. Oracle provides product-specific packages that define APIs you can invoke from PL/ SQL to perform many useful tasks. You can create standalone subprograms (procedures and functions) at schema level. They are compiled and stored in the database, where they can be used by any number of applications connected to the database. This training introduces you to the basic syntax of PL/SQL and shows you then how to develop scripts, procedures, functions or triggers. Kursinhalte A. PL/SQL Syntax (1 Tag) Basics of PL/SQL: programming concept of Oracle applications, PL/SQL blocks, variables, data types - control structures: conditional statements, loops - transaction management - data record types and records - working with files B. Cursor for SQL Queries in PL/SQL (0.5 Tage) Declaration of Cursors in PL/SQL - cursor handling - data processing with cursors - attributes and parameters - cursor variables - cursor expressions in SQL 519 C. Exceptions and Error Handling (0.25 Tage) Key topics of error handling - exception block - triggering and handling exceptions - exception types and complex exception handling in nested PL/SQL routines D. Collections (0.5 Tage) PL/SQL collections and collection types - bulk load and bulk inserts - combination of collections and SQL - collection methods – collections and records E. Native Dynamic SQL (0.5 Tage) Dynamic SQL and its execution at run-time in PL/SQL - parameters - bulk inserts and bulk binding / mass data processing - using native dynamic SQL with cursors, collections and record types F. PL/SQL Modules in Oracle (0.75 Tage) PL/SQL procedures - functions - parameters - local modules - overloading - use PL/SQL packages - triggers (DML, Instead-of-trigger, system triggers) G. Overview of PL/SQL Extensions (0.25 Tage) Object-relational data structures and their usage in PL/SQL - XML integration with Oracle and XML processing in PL/SQL 520 (viii) PL/SQL 1 Termine Übersicht Kursnr. 2023169 Sprache en Dauer 4 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.750,00 EUR 07-10 Sep 02-05 Nov 28-31 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung PL/SQL is an SQL-based procedual programming language that was designed specifically for the seamless processing of SQL commands. It provides specific syntax for this purpose and supports exactly the same datatypes as SQL. Server-side PL/SQL is stored and compiled in Oracle Database and runs within the Oracle executable. It automatically inherits the robustness, security, and portability of Oracle Database. PL/SQL is tightly integrated with SQL. With PL/ SQL, you can use all SQL data manipulation, cursor control, and transaction control statements, and all SQL functions, operators, and pseudocolumns. Oracle provides product-specific packages that define APIs you can invoke from PL/ SQL to perform many useful tasks. You can create standalone subprograms (procedures and functions) at schema level. They are compiled and stored in the database, where they can be used by any number of applications connected to the database. This training introduces you to the basic syntax of PL/SQL and shows you then how to develop scripts, procedures, functions or triggers. Kursinhalte A. PL/SQL Syntax (1 Tag) Basics of PL/SQL: programming concept of Oracle applications, PL/SQL blocks, variables, data types - control structures: conditional statements, loops - transaction management - data record types and records - working with files B. Cursor for SQL Queries in PL/SQL (0.5 Tage) Declaration of Cursors in PL/SQL - cursor handling - data processing with cursors - attributes and parameters - cursor variables - cursor expressions in SQL 521 C. Exceptions and Error Handling (0.25 Tage) Key topics of error handling - exception block - triggering and handling exceptions - exception types and complex exception handling in nested PL/SQL routines D. Collections (0.5 Tage) PL/SQL collections and collection types - bulk load and bulk inserts - combination of collections and SQL - collection methods – collections and records E. Native Dynamic SQL (0.5 Tage) Dynamic SQL and its execution at run-time in PL/SQL - parameters - bulk inserts and bulk binding / mass data processing - using native dynamic SQL with cursors, collections and record types F. PL/SQL Modules in Oracle (0.75 Tage) PL/SQL procedures - functions - parameters - local modules - overloading - use PL/SQL packages - triggers (DML, Instead-of-trigger, system triggers) G. Overview of PL/SQL Extensions (0.25 Tage) Object-relational data structures and their usage in PL/SQL - XML integration with Oracle and XML processing in PL/SQL 522 (ix) PL/SQL 2 - Object-Relational Features Termine Übersicht Kursnr. 2020497 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle´s Object-Relational Features are intended for programmers developing new applications or converting existing applications to run in the Oracle environment. The object-relational features are often used in content management, data warehousing, data/information integration, and similar applications that deal with complex structured data. The object views feature can be valuable when writing new C++, Java, or XML applications on top of an existing relational schema. This training assumes that you have a working knowledge of application programming and that you are familiar with the use of Structured Query Language (SQL) to access information in relational database systems. The various parts of this training a) introduce the key features and explain the advantages of the object-relational model, b) explain the basic concepts and terminology that you need to work with Oracle Objects, c) discuss collection datatypes and operations on collection datatypes, d) explain object views, which allow you to develop object-oriented applications without changing the underlying relational schema, and e) explains how to perform essential operations with objects and object types. Kursinhalte A. General Concepts of PL/SQL and Oracle Objects (0.25 Tage) Overview of Object Orientation - Relational Mapping with PL/SQL - Object-Relational Structures B. Object Types in PL/SQL and SQL (0.25 Tage) Introduction: basic principles of object types and objects, defining object types - PL/SQL objects in the Oracle database: create an object type, objects and SQL statements, objects in PL/SQL, object methods 523 C. Inheritance in PL/SQL (0.5 Tage) Inheritance and hierarchies in PL/SQL object types: Simple inheritance, overriding methods, substitution principle and dynamic binding, overloading, inheritance prevention - Abstraction: The principle of abstraction, substitution principle for abstraction, tables and inheritance, substitution principle for tables substitutability important SQL functions D. PL/SQL Objects and PL/SQL Collections (0.5 Tage) Create collections using object types: use of VARRAYs, use of nested tables - Use of collections in tables: collection types, collections of primitive data type, DML operations - collections and objects in PL/SQL: use of collections and cursors, nested tables, collections, nested structures E. Managment of Objects (0.25 Tage) Permissions and security: system privileges for PL/SQL object types, schema rights for PL/SQL object types - administration of objects: dependencies, synonyms, system views for objects F. Object Views and OR-Mapping (0.25 Tage) Object Views and their use: general approach, nested structures - hierarchies and relationships, single-level hierarchies with collections, multilevel hierarchy with and without collections, relationships - working with Object Views: primary keys in views, NULL values??, references, inheritance, manipulation of data in views using SQL statements 524 (x) PL/SQL 2 - Object-Relational Features Termine Übersicht Kursnr. 2023160 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle´s Object-Relational Features are intended for programmers developing new applications or converting existing applications to run in the Oracle environment. The object-relational features are often used in content management, data warehousing, data/information integration, and similar applications that deal with complex structured data. The object views feature can be valuable when writing new C++, Java, or XML applications on top of an existing relational schema. This training assumes that you have a working knowledge of application programming and that you are familiar with the use of Structured Query Language (SQL) to access information in relational database systems. The various parts of this training a) introduce the key features and explain the advantages of the object-relational model, b) explain the basic concepts and terminology that you need to work with Oracle Objects, c) discuss collection datatypes and operations on collection datatypes, d) explain object views, which allow you to develop object-oriented applications without changing the underlying relational schema, and e) explains how to perform essential operations with objects and object types. Kursinhalte A. General Concepts of PL/SQL and Oracle Objects (0.25 Tage) Overview of Object Orientation - Relational Mapping with PL/SQL - Object-Relational Structures B. Object Types in PL/SQL and SQL (0.25 Tage) Introduction: basic principles of object types and objects, defining object types - PL/SQL objects in the Oracle database: create an object type, objects and SQL statements, objects in PL/SQL, object methods 525 C. Inheritance in PL/SQL (0.5 Tage) Inheritance and hierarchies in PL/SQL object types: Simple inheritance, overriding methods, substitution principle and dynamic binding, overloading, inheritance prevention - Abstraction: The principle of abstraction, substitution principle for abstraction, tables and inheritance, substitution principle for tables substitutability important SQL functions D. PL/SQL Objects and PL/SQL Collections (0.5 Tage) Create collections using object types: use of VARRAYs, use of nested tables - Use of collections in tables: collection types, collections of primitive data type, DML operations - collections and objects in PL/SQL: use of collections and cursors, nested tables, collections, nested structures E. Managment of Objects (0.25 Tage) Permissions and security: system privileges for PL/SQL object types, schema rights for PL/SQL object types - administration of objects: dependencies, synonyms, system views for objects F. Object Views and OR-Mapping (0.25 Tage) Object Views and their use: general approach, nested structures - hierarchies and relationships, single-level hierarchies with collections, multilevel hierarchy with and without collections, relationships - working with Object Views: primary keys in views, NULL values??, references, inheritance, manipulation of data in views using SQL statements 526 (xi) PL/SQL 3 - XML Integration Termine Übersicht Kursnr. 2020293 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle XML DB is the name for a set of Oracle Database technologies related to high-performance XML storage and retrieval. It provides native XML support by encompassing both SQL and XML data models in an interoperable manner. Oracle XML DB includes the following features: a) Support for the World Wide Web Consortium (W3C) XML and XML Schema data models and standard access methods for navigating and querying XML. The data models are incorporated into Oracle Database. b) Ways to store, query, update, and transform XML data while accessing it using SQL. c) Ways to perform XML operations on SQL data. d) A simple, lightweight XML repository where you can organize and manage database content, including XML, using a file/folder/URL metaphor. This training provides an overview incl. presentations and hands-on labs of how to use Oracle XML DB. Kursinhalte A. Relational Query Results in XML (0.5 Tage) ISO Standard SQL/XML and its functions: Simple queries, XML document features, complex queries, SQL/ XML query processing - queries with DBMS_XMLGEN: Package structure, query processing, complex queries - Oraclespecific SQL functions: generation of simple elements, use of object and table types, creation of aggregates, XML document specification 527 B. XML Processing using PL/SQL and DOM (0.5 Tage) Overview of DOM and the PL/SQL package DBMS_XMLDOM - produce, process and manipulate XML documents - use of XPath C. XML Processing using PL/SQL and XSLT (0.5 Tage) Processing XML with XSLT, use parameters - overview of XSLT and the PL/SQL package DBMS_XSLPROCESSOR D. Storing XML in Oracle (0.25 Tage) Usage scenarios: Realization of Import and Export - Storage models: use of the file system, relational storage, object-relational storage, use of XMLType, De-/Serialization of objects E. XML Schema - based XML (0.5 Tage) DBMS_XMLSCHEMA: register XML schema, generate storage structures and XML Schema, XML Schema evolution, catalog views - Schema-based storage: XML Schema and XML storage, advanced storage options F. XML datatype XMLType (0.75 Tage) Using the PL/SQL package DBMS_XMLSTORE - XML Schema, XSLT, PL/SQL Transformation of XMLType, validation of XMLType - XMLType views: Generation of views with and without XML Schema 528 (xii) PL/SQL 3 - XML Integration Termine Übersicht Kursnr. 2022956 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle XML DB is the name for a set of Oracle Database technologies related to high-performance XML storage and retrieval. It provides native XML support by encompassing both SQL and XML data models in an interoperable manner. Oracle XML DB includes the following features: a) Support for the World Wide Web Consortium (W3C) XML and XML Schema data models and standard access methods for navigating and querying XML. The data models are incorporated into Oracle Database. b) Ways to store, query, update, and transform XML data while accessing it using SQL. c) Ways to perform XML operations on SQL data. d) A simple, lightweight XML repository where you can organize and manage database content, including XML, using a file/folder/URL metaphor. This training provides an overview incl. presentations and hands-on labs of how to use Oracle XML DB. Kursinhalte A. Relational Query Results in XML (0.5 Tage) ISO Standard SQL/XML and its functions: Simple queries, XML document features, complex queries, SQL/ XML query processing - queries with DBMS_XMLGEN: Package structure, query processing, complex queries - Oraclespecific SQL functions: generation of simple elements, use of object and table types, creation of aggregates, XML document specification 529 B. XML Processing using PL/SQL and DOM (0.5 Tage) Overview of DOM and the PL/SQL package DBMS_XMLDOM - produce, process and manipulate XML documents - use of XPath C. XML Processing using PL/SQL and XSLT (0.5 Tage) Processing XML with XSLT, use parameters - overview of XSLT and the PL/SQL package DBMS_XSLPROCESSOR D. Storing XML in Oracle (0.25 Tage) Usage scenarios: Realization of Import and Export - Storage models: use of the file system, relational storage, object-relational storage, use of XMLType, De-/Serialization of objects E. XML Schema - based XML (0.5 Tage) DBMS_XMLSCHEMA: register XML schema, generate storage structures and XML Schema, XML Schema evolution, catalog views - Schema-based storage: XML Schema and XML storage, advanced storage options F. XML datatype XMLType (0.75 Tage) Using the PL/SQL package DBMS_XMLSTORE - XML Schema, XSLT, PL/SQL Transformation of XMLType, validation of XMLType - XMLType views: Generation of views with and without XML Schema 530 (xiii) SQL Termine Übersicht Kursnr. 2020123 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers, DB developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Structured Query Language (SQL) is the set of statements with which all programs and users access data in an Oracle database. Application programs and Oracle tools often allow users access to the database without using SQL directly, but these applications in turn must use SQL when executing the user's request. The strengths of SQL provide benefits for all types of users, including application programmers, database administrators, managers, and end users. The purpose of SQL is to provide an interface to a relational database such as Oracle Database, and all SQL statements are instructions to the database. This training covers all key concepts of using SQL like a) querying data, b) inserting, updating, and deleting rows in a table, c) creating, replacing, altering, and dropping objects, d) controlling access to the database and its objects, and e) guaranteeing database consistency and integrity. Kursinhalte A. SQL and Relationa Databases (0.25 Tage) The Relational Database System: Key Concepts, Requirements for a DBMS, Architecture Patterns, System Components - The Relational Model: Basic Concepts, Semantic Model, Characteristics of Data and Data Types, Relationships, Entity-Relationship Model (ERM), Normalization 531 B. SQL DML: Simple Queries (0.5 Tage) Fundamental Structures of Queries - Filters and Operators - Sorting: Single and Multiple Sorting - Grouping: Standard Aggregate Functions, Grouping, Groups with Multiple Columns, Groups with Different Aggregate Functions C. SQL DML: Advanced Queries (0.5 Tage) Queries with Multiple Tables: Principle of Queries using Multiple Tables, Manual and ANSI SQL Joins Subqueries: Replacement of Values, Subqueries in the Column List, Correlated Subqueries, Derived Tables, Predicates with Subqueries - Advanced Techniques in SQL: Case Distinctions, Access to Pseudo Columns - Hierarchical Queries D. SQL Functions (0.25 Tage) Strings - Mathematics - Date and Time - Aggregates E. SQL DML: Queries and Analyses (0.5 Tage) Advanced Grouping: Purpose of Extensions to GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, GROUPING Functions - Creating Rankings: Rankings, Charts, Ranking with Distributions, Quantiles, Histograms, Individual Row Numbers for Records - Statistical Analysis in SQL: Window Functions, Centered Moving Average, Cumulation, First and Last Values ??of a Subset, Linear Regression - Advanced Query Techniques: Common Table Expressions (CTE), Pivoting and Unpivotierung - Simple Reports with SQL*Plus: Simple Reports, Grouping and Aggregates, Output Options and Report Formats F. SQL DDL: Schema Objects (0.5 Tage) Creating and Managing Tables - Constraints and Keys - Views - Other Database Objects: Sequences, Indexes, Synonyms G. SQL DML: Data Manipulation (0.5 Tage) Inserting Data: The Standard Case, Inserting Data from Query, Inserting into Multiple Tables - Updating Data: The Standard Case, Updating Based on Other Table Data using Subqueries - Deleting Data: The Standard Case, The Use of Subqueries - Transactions in DML Operations: Basics, Instructions for Transaction Control, Savepoints 532 (xiv) SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022786 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers, DB developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung Structured Query Language (SQL) is the set of statements with which all programs and users access data in an Oracle database. Application programs and Oracle tools often allow users access to the database without using SQL directly, but these applications in turn must use SQL when executing the user's request. The strengths of SQL provide benefits for all types of users, including application programmers, database administrators, managers, and end users. The purpose of SQL is to provide an interface to a relational database such as Oracle Database, and all SQL statements are instructions to the database. This training covers all key concepts of using SQL like a) querying data, b) inserting, updating, and deleting rows in a table, c) creating, replacing, altering, and dropping objects, d) controlling access to the database and its objects, and e) guaranteeing database consistency and integrity. Kursinhalte A. SQL and Relationa Databases (0.25 Tage) The Relational Database System: Key Concepts, Requirements for a DBMS, Architecture Patterns, System Components - The Relational Model: Basic Concepts, Semantic Model, Characteristics of Data and Data Types, Relationships, Entity-Relationship Model (ERM), Normalization 533 B. SQL DML: Simple Queries (0.5 Tage) Fundamental Structures of Queries - Filters and Operators - Sorting: Single and Multiple Sorting - Grouping: Standard Aggregate Functions, Grouping, Groups with Multiple Columns, Groups with Different Aggregate Functions C. SQL DML: Advanced Queries (0.5 Tage) Queries with Multiple Tables: Principle of Queries using Multiple Tables, Manual and ANSI SQL Joins Subqueries: Replacement of Values, Subqueries in the Column List, Correlated Subqueries, Derived Tables, Predicates with Subqueries - Advanced Techniques in SQL: Case Distinctions, Access to Pseudo Columns - Hierarchical Queries D. SQL Functions (0.25 Tage) Strings - Mathematics - Date and Time - Aggregates E. SQL DML: Queries and Analyses (0.5 Tage) Advanced Grouping: Purpose of Extensions to GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, GROUPING Functions - Creating Rankings: Rankings, Charts, Ranking with Distributions, Quantiles, Histograms, Individual Row Numbers for Records - Statistical Analysis in SQL: Window Functions, Centered Moving Average, Cumulation, First and Last Values ??of a Subset, Linear Regression - Advanced Query Techniques: Common Table Expressions (CTE), Pivoting and Unpivotierung - Simple Reports with SQL*Plus: Simple Reports, Grouping and Aggregates, Output Options and Report Formats F. SQL DDL: Schema Objects (0.5 Tage) Creating and Managing Tables - Constraints and Keys - Views - Other Database Objects: Sequences, Indexes, Synonyms G. SQL DML: Data Manipulation (0.5 Tage) Inserting Data: The Standard Case, Inserting Data from Query, Inserting into Multiple Tables - Updating Data: The Standard Case, Updating Based on Other Table Data using Subqueries - Deleting Data: The Standard Case, The Use of Subqueries - Transactions in DML Operations: Basics, Instructions for Transaction Control, Savepoints 534 A. Oracle 12c (i) Administration Termine Übersicht Kursnr. 2020250 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 21-25 Sep 30 Nov - 04 Dez 10-14 Aug 19-23 Okt 28 Dez - 01 Jan 14-18 Sep 23-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This training is intended for database administrators who perform the following tasks a) Create and configure one or more Oracle databases, b) Monitor and tune Oracle databases, c) Oversee routine maintenance operations for Oracle databases, d) Create and maintain schema objects, such as tables, indexes, and views, e) Schedule system and user jobs, and f) Diagnose, repair, and report problems. To benefit most from this training, you should be familiar with relational database concepts. You should also be familiar with the operating system environment under which you are running Oracle Database. Kursinhalte A. Installation and Set-Up Installation Requirements - Software Installation with Oracle Universal Installer - Understanding the Oracle Architecture - Database Interfaces and their Use: SQL, PL/SQL, Java, OCCI - Start and Stop the Agent and Listener - Enterprise Manager Database Console - Database Shut Down B. Schema Objects and Data Administration Create, Change and Examine Tables - Define Constraints - Define Indexes and Views - Using SQL for Data Manipulation 535 C. User Management Manage and Remove Database Users and Roles - Rights Management with Roles and Privileges - Resources and Access D. Backup and Recovery Fundamentals of Database Backup, Restore and Recovery - Techniques for Instance Recovery - Purpose of Checkpoints, Redo Log Files, Archived Log Files and ARCHIVELOG Mode - Offline and Online Backup of the Database - Incremental Backups - Automate Database Backups - Monitoring the Flash Recovery Area - Recover Lost Control Files, Redo Log Files and Data Files E. Oracle Net Services Representation of Oracle Net - Configuring the Listener with Oracle Net Manager - Control the Oracle Net Listener using the Listener Control Utility - Configuring the client and Middle-Tier Connection to Oracle Net Manager - Testing the Connection via Oracle Net with TNSPING F. Storage Models Creating and Managing Tablespaces and Data Files - Retrieving Information from Tablespaces - Configuration of Tablespaces with Oracle Managed Files (OMF) 536 (ii) Administration Termine Übersicht Kursnr. 2022913 Sprache en Dauer 5 Tage Lieferart Online Berlin 1.850,00 EUR 28 Sep - 02 Okt 07-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe DBAs Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung This training is intended for database administrators who perform the following tasks a) Create and configure one or more Oracle databases, b) Monitor and tune Oracle databases, c) Oversee routine maintenance operations for Oracle databases, d) Create and maintain schema objects, such as tables, indexes, and views, e) Schedule system and user jobs, and f) Diagnose, repair, and report problems. To benefit most from this training, you should be familiar with relational database concepts. You should also be familiar with the operating system environment under which you are running Oracle Database. Kursinhalte A. Installation and Set-Up Installation Requirements - Software Installation with Oracle Universal Installer - Understanding the Oracle Architecture - Database Interfaces and their Use: SQL, PL/SQL, Java, OCCI - Start and Stop the Agent and Listener - Enterprise Manager Database Console - Database Shut Down B. Schema Objects and Data Administration Create, Change and Examine Tables - Define Constraints - Define Indexes and Views - Using SQL for Data Manipulation 537 C. User Management Manage and Remove Database Users and Roles - Rights Management with Roles and Privileges - Resources and Access D. Backup and Recovery Fundamentals of Database Backup, Restore and Recovery - Techniques for Instance Recovery - Purpose of Checkpoints, Redo Log Files, Archived Log Files and ARCHIVELOG Mode - Offline and Online Backup of the Database - Incremental Backups - Automate Database Backups - Monitoring the Flash Recovery Area - Recover Lost Control Files, Redo Log Files and Data Files E. Oracle Net Services Representation of Oracle Net - Configuring the Listener with Oracle Net Manager - Control the Oracle Net Listener using the Listener Control Utility - Configuring the client and Middle-Tier Connection to Oracle Net Manager - Testing the Connection via Oracle Net with TNSPING F. Storage Models Creating and Managing Tablespaces and Data Files - Retrieving Information from Tablespaces - Configuration of Tablespaces with Oracle Managed Files (OMF) 538 (iii) ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2020686 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 03-04 Sep 05-06 Nov 10-11 Sep 12-13 Nov 17-18 Sep 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 539 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 540 (iv) ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2023349 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Berlin 1.250,00 EUR 27-28 Aug 29-30 Okt Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse . NET basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Kursbeschreibung Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) features optimized ADO.NET data access to the Oracle database. ODP.NET allows developers to take advantage of advanced Oracle database functionality, including Real Application Clusters, XML DB, and advanced security. The data provider can be used with the latest .NET Framework 4.5 version. ODP.NET makes using Oracle from .NET more flexible, faster, and more stable. ODP.NET includes many features not available from other .NET drivers, including a native XML data type, self-tuning, RAC-optimized connection pooling, promotable transactions, and Advanced Queuing. This training shows you how to integrate ODP.NET in your .NET applications so that you can benefit from its features. Kursinhalte A. Overview of Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET) B. Basic Usage Scenarios with ODP.NET C. ODP.NET Assembly 541 D. Installation and Configuration E. Database Connections F. Datatypes G. Forms and OracleDataReader H. OracleCommand Object I. Oracle DataAdapter J. XML Support of ODP.NET K. ODP.NET Types 542 (v) OLAP Termine Übersicht Kursnr. 2023155 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin München 1.150,00 EUR 1.200,00 EUR 13-14 Aug 15-16 Okt 17-18 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Nach OLAP-Grundlagen lernen Sie in diesem Seminar, analytische Berichte zu erstellen, welche unter Einsatz von Discoverer Plus OLAP-Tool auf mehrdimensionale Daten im analytischen Workspace zugreifen. Zusätzlich erstellen Sie benutzerdefinierte Funktionen und Kennzahlen für die Analyse und Dimensionen, Cubes und Kennzahlen mit dem AWM 10g-Tool. Kursinhalte A. Einführung B. OLAP-Grundlagen C. Oracle OLAP-Technologie 543 D. Mehrdimensionale Cubes im AWM 10g-Tool E. Erweiterte Cube-Erstellung in AWM 10g F. Daten für MS Excel mit OracleBI Spreadsheet Add-In G. Analytische Berichte mit Discoverer Plus OLAP H. Building Advanced Reports I. Erweiterte Berichte J. Vorschau auf erweiterte Oracle OLAP-Features 544 (vi) PHP Termine Übersicht Kursnr. 2020311 Sprache en Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse PHP Basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin Düsseldorf Frankfurt 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 21-21 Aug 16-16 Okt 11-11 Dez 04-04 Sep 30-30 Okt 25-25 Dez 14-14 Aug 09-09 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This PHP Oracle training is for PHP programmers developing applications for Oracle Database. It bridges the gap between the world of PHP and the universe of Oracle and shows how to use the PHP scripting language with Oracle Database. This training gives you the fundamental building blocks needed to create high-performance PHP Oracle Web applications. Kursinhalte A. PHP OCI8 Extension (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using OCI8 - Connection Types - Connection and Environment Errors - Transactions and Connections - Authorization and Authentication - Executing SQL Statements With OCI8 - Fetch Functions - Insert, Update, Delete, Create and Drop in PHP OCI8 - PHP Error Handling - Using Bind Variables in Prepared Statements Improving Performance by Prefetching and Caching - Monitoring OCI8 SQL Statements - LIMIT, Auto-Increment, Last Insert ID and Multiple Inserts B. PHP Data Objects (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using PDO - Executing SQL Statements - Using Bind Variables in Prepared Statements - Transactions - PL/SQL-Integration in PDO 545 C. PL/SQL and PHP (0.5 Tage) PL/SQL Overview - Blocks, Procedures, Packages and Triggers - Using PL/SQL With OCI8: Calling PL/ SQL Code, Array Binding and PL/SQL Bulk Processing, Using REF CURSORS for Result Sets, Oracle Collections in PHP, Using PL/SQL and Oracle Object Types in PHP, Getting Output With DBMS_OUTPUT, PL/SQL Backtraces in a PL/SQL Exception Handler D. Using Large Objects in OCI8 (0.25 Tage) Working With LOBs in Oracle and PL/SQL - Inserting and Updating LOBs - Fetching LOBs - Temporary LOBs - Uploading and Displaying an Image - Working With BFILEs E. Using XML With Oracle and PHP (0.25 Tage) Fetching Relational Rows as XML - Fetching Rows as Fully Formed XML - Using the SimpleXML Extension in PHP - Fetching XMLType Columns - Inserting Into XMLType Columns - Fetching an XMLType from a PL/SQL Function - XQuery XML Query Language 546 (vii) PHP Termine Übersicht Kursnr. 2022974 Sprache en Dauer 1 Tag Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, Web developers Vorkenntnisse PHP Basics Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 900,00 EUR 14-14 Aug 09-09 Okt 04-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung This PHP Oracle training is for PHP programmers developing applications for Oracle Database. It bridges the gap between the world of PHP and the universe of Oracle and shows how to use the PHP scripting language with Oracle Database. This training gives you the fundamental building blocks needed to create high-performance PHP Oracle Web applications. Kursinhalte A. PHP OCI8 Extension (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using OCI8 - Connection Types - Connection and Environment Errors - Transactions and Connections - Authorization and Authentication - Executing SQL Statements With OCI8 - Fetch Functions - Insert, Update, Delete, Create and Drop in PHP OCI8 - PHP Error Handling - Using Bind Variables in Prepared Statements Improving Performance by Prefetching and Caching - Monitoring OCI8 SQL Statements - LIMIT, Auto-Increment, Last Insert ID and Multiple Inserts B. PHP Data Objects (0.5 Tage) Connecting to Oracle Using PDO - Executing SQL Statements - Using Bind Variables in Prepared Statements - Transactions - PL/SQL-Integration in PDO 547 C. PL/SQL and PHP (0.5 Tage) PL/SQL Overview - Blocks, Procedures, Packages and Triggers - Using PL/SQL With OCI8: Calling PL/ SQL Code, Array Binding and PL/SQL Bulk Processing, Using REF CURSORS for Result Sets, Oracle Collections in PHP, Using PL/SQL and Oracle Object Types in PHP, Getting Output With DBMS_OUTPUT, PL/SQL Backtraces in a PL/SQL Exception Handler D. Using Large Objects in OCI8 (0.25 Tage) Working With LOBs in Oracle and PL/SQL - Inserting and Updating LOBs - Fetching LOBs - Temporary LOBs - Uploading and Displaying an Image - Working With BFILEs E. Using XML With Oracle and PHP (0.25 Tage) Fetching Relational Rows as XML - Fetching Rows as Fully Formed XML - Using the SimpleXML Extension in PHP - Fetching XMLType Columns - Inserting Into XMLType Columns - Fetching an XMLType from a PL/SQL Function - XQuery XML Query Language 548 (viii) PL/SQL 1 Termine Übersicht Kursnr. 2020505 Sprache en Dauer 4 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.850,00 EUR 2.050,00 EUR 2.050,00 EUR 14-17 Sep 09-12 Nov 27-30 Jul 21-24 Sep 16-19 Nov 07-10 Sep 02-05 Nov 28-31 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung PL/SQL is an SQL-based procedual programming language that was designed specifically for the seamless processing of SQL commands. It provides specific syntax for this purpose and supports exactly the same datatypes as SQL. Server-side PL/SQL is stored and compiled in Oracle Database and runs within the Oracle executable. It automatically inherits the robustness, security, and portability of Oracle Database. PL/SQL is tightly integrated with SQL. With PL/ SQL, you can use all SQL data manipulation, cursor control, and transaction control statements, and all SQL functions, operators, and pseudocolumns. Oracle provides product-specific packages that define APIs you can invoke from PL/ SQL to perform many useful tasks. You can create standalone subprograms (procedures and functions) at schema level. They are compiled and stored in the database, where they can be used by any number of applications connected to the database. This training introduces you to the basic syntax of PL/SQL and shows you then how to develop scripts, procedures, functions or triggers. Kursinhalte A. PL/SQL Syntax (1 Tag) Basics of PL/SQL: programming concept of Oracle applications, PL/SQL blocks, variables, data types - control structures: conditional statements, loops - transaction management - data record types and records - working with files B. Cursor for SQL Queries in PL/SQL (0.5 Tage) Declaration of Cursors in PL/SQL - cursor handling - data processing with cursors - attributes and parameters - cursor variables - cursor expressions in SQL 549 C. Exceptions and Error Handling (0.25 Tage) Key topics of error handling - exception block - triggering and handling exceptions - exception types and complex exception handling in nested PL/SQL routines D. Collections (0.5 Tage) PL/SQL collections and collection types - bulk load and bulk inserts - combination of collections and SQL - collection methods – collections and records E. Native Dynamic SQL (0.5 Tage) Dynamic SQL and its execution at run-time in PL/SQL - parameters - bulk inserts and bulk binding / mass data processing - using native dynamic SQL with cursors, collections and record types F. PL/SQL Modules in Oracle (0.75 Tage) PL/SQL procedures - functions - parameters - local modules - overloading - use PL/SQL packages - triggers (DML, Instead-of-trigger, system triggers) G. Overview of PL/SQL Extensions (0.25 Tage) Object-relational data structures and their usage in PL/SQL - XML integration with Oracle and XML processing in PL/SQL 550 (ix) PL/SQL 1 Termine Übersicht Kursnr. 2023168 Sprache en Dauer 4 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DBAs, database developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.750,00 EUR 07-10 Sep 02-05 Nov 28-31 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung PL/SQL is an SQL-based procedual programming language that was designed specifically for the seamless processing of SQL commands. It provides specific syntax for this purpose and supports exactly the same datatypes as SQL. Server-side PL/SQL is stored and compiled in Oracle Database and runs within the Oracle executable. It automatically inherits the robustness, security, and portability of Oracle Database. PL/SQL is tightly integrated with SQL. With PL/ SQL, you can use all SQL data manipulation, cursor control, and transaction control statements, and all SQL functions, operators, and pseudocolumns. Oracle provides product-specific packages that define APIs you can invoke from PL/ SQL to perform many useful tasks. You can create standalone subprograms (procedures and functions) at schema level. They are compiled and stored in the database, where they can be used by any number of applications connected to the database. This training introduces you to the basic syntax of PL/SQL and shows you then how to develop scripts, procedures, functions or triggers. Kursinhalte A. PL/SQL Syntax (1 Tag) Basics of PL/SQL: programming concept of Oracle applications, PL/SQL blocks, variables, data types - control structures: conditional statements, loops - transaction management - data record types and records - working with files B. Cursor for SQL Queries in PL/SQL (0.5 Tage) Declaration of Cursors in PL/SQL - cursor handling - data processing with cursors - attributes and parameters - cursor variables - cursor expressions in SQL 551 C. Exceptions and Error Handling (0.25 Tage) Key topics of error handling - exception block - triggering and handling exceptions - exception types and complex exception handling in nested PL/SQL routines D. Collections (0.5 Tage) PL/SQL collections and collection types - bulk load and bulk inserts - combination of collections and SQL - collection methods – collections and records E. Native Dynamic SQL (0.5 Tage) Dynamic SQL and its execution at run-time in PL/SQL - parameters - bulk inserts and bulk binding / mass data processing - using native dynamic SQL with cursors, collections and record types F. PL/SQL Modules in Oracle (0.75 Tage) PL/SQL procedures - functions - parameters - local modules - overloading - use PL/SQL packages - triggers (DML, Instead-of-trigger, system triggers) G. Overview of PL/SQL Extensions (0.25 Tage) Object-relational data structures and their usage in PL/SQL - XML integration with Oracle and XML processing in PL/SQL 552 (x) PL/SQL 2 - Object-Relational Features Termine Übersicht Kursnr. 2020498 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle´s Object-Relational Features are intended for programmers developing new applications or converting existing applications to run in the Oracle environment. The object-relational features are often used in content management, data warehousing, data/information integration, and similar applications that deal with complex structured data. The object views feature can be valuable when writing new C++, Java, or XML applications on top of an existing relational schema. This training assumes that you have a working knowledge of application programming and that you are familiar with the use of Structured Query Language (SQL) to access information in relational database systems. The various parts of this training a) introduce the key features and explain the advantages of the object-relational model, b) explain the basic concepts and terminology that you need to work with Oracle Objects, c) discuss collection datatypes and operations on collection datatypes, d) explain object views, which allow you to develop object-oriented applications without changing the underlying relational schema, and e) explains how to perform essential operations with objects and object types. Kursinhalte A. General Concepts of PL/SQL and Oracle Objects (0.25 Tage) Overview of Object Orientation - Relational Mapping with PL/SQL - Object-Relational Structures B. Object Types in PL/SQL and SQL (0.25 Tage) Introduction: basic principles of object types and objects, defining object types - PL/SQL objects in the Oracle database: create an object type, objects and SQL statements, objects in PL/SQL, object methods 553 C. Inheritance in PL/SQL (0.5 Tage) Inheritance and hierarchies in PL/SQL object types: Simple inheritance, overriding methods, substitution principle and dynamic binding, overloading, inheritance prevention - Abstraction: The principle of abstraction, substitution principle for abstraction, tables and inheritance, substitution principle for tables substitutability important SQL functions D. PL/SQL Objects and PL/SQL Collections (0.5 Tage) Create collections using object types: use of VARRAYs, use of nested tables - Use of collections in tables: collection types, collections of primitive data type, DML operations - collections and objects in PL/SQL: use of collections and cursors, nested tables, collections, nested structures E. Managment of Objects (0.25 Tage) Permissions and security: system privileges for PL/SQL object types, schema rights for PL/SQL object types - administration of objects: dependencies, synonyms, system views for objects F. Object Views and OR-Mapping (0.25 Tage) Object Views and their use: general approach, nested structures - hierarchies and relationships, single-level hierarchies with collections, multilevel hierarchy with and without collections, relationships - working with Object Views: primary keys in views, NULL values??, references, inheritance, manipulation of data in views using SQL statements 554 (xi) PL/SQL 2 - Object-Relational Features Termine Übersicht Kursnr. 2023161 Sprache en Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.000,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle´s Object-Relational Features are intended for programmers developing new applications or converting existing applications to run in the Oracle environment. The object-relational features are often used in content management, data warehousing, data/information integration, and similar applications that deal with complex structured data. The object views feature can be valuable when writing new C++, Java, or XML applications on top of an existing relational schema. This training assumes that you have a working knowledge of application programming and that you are familiar with the use of Structured Query Language (SQL) to access information in relational database systems. The various parts of this training a) introduce the key features and explain the advantages of the object-relational model, b) explain the basic concepts and terminology that you need to work with Oracle Objects, c) discuss collection datatypes and operations on collection datatypes, d) explain object views, which allow you to develop object-oriented applications without changing the underlying relational schema, and e) explains how to perform essential operations with objects and object types. Kursinhalte A. General Concepts of PL/SQL and Oracle Objects (0.25 Tage) Overview of Object Orientation - Relational Mapping with PL/SQL - Object-Relational Structures B. Object Types in PL/SQL and SQL (0.25 Tage) Introduction: basic principles of object types and objects, defining object types - PL/SQL objects in the Oracle database: create an object type, objects and SQL statements, objects in PL/SQL, object methods 555 C. Inheritance in PL/SQL (0.5 Tage) Inheritance and hierarchies in PL/SQL object types: Simple inheritance, overriding methods, substitution principle and dynamic binding, overloading, inheritance prevention - Abstraction: The principle of abstraction, substitution principle for abstraction, tables and inheritance, substitution principle for tables substitutability important SQL functions D. PL/SQL Objects and PL/SQL Collections (0.5 Tage) Create collections using object types: use of VARRAYs, use of nested tables - Use of collections in tables: collection types, collections of primitive data type, DML operations - collections and objects in PL/SQL: use of collections and cursors, nested tables, collections, nested structures E. Managment of Objects (0.25 Tage) Permissions and security: system privileges for PL/SQL object types, schema rights for PL/SQL object types - administration of objects: dependencies, synonyms, system views for objects F. Object Views and OR-Mapping (0.25 Tage) Object Views and their use: general approach, nested structures - hierarchies and relationships, single-level hierarchies with collections, multilevel hierarchy with and without collections, relationships - working with Object Views: primary keys in views, NULL values??, references, inheritance, manipulation of data in views using SQL statements 556 (xii) PL/SQL 3 - XML Integration Termine Übersicht Kursnr. 2020292 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle XML DB is the name for a set of Oracle Database technologies related to high-performance XML storage and retrieval. It provides native XML support by encompassing both SQL and XML data models in an interoperable manner. Oracle XML DB includes the following features: a) Support for the World Wide Web Consortium (W3C) XML and XML Schema data models and standard access methods for navigating and querying XML. The data models are incorporated into Oracle Database. b) Ways to store, query, update, and transform XML data while accessing it using SQL. c) Ways to perform XML operations on SQL data. d) A simple, lightweight XML repository where you can organize and manage database content, including XML, using a file/folder/URL metaphor. This training provides an overview incl. presentations and hands-on labs of how to use Oracle XML DB. Kursinhalte A. Relational Query Results in XML (0.5 Tage) ISO Standard SQL/XML and its functions: Simple queries, XML document features, complex queries, SQL/ XML query processing - queries with DBMS_XMLGEN: Package structure, query processing, complex queries - Oraclespecific SQL functions: generation of simple elements, use of object and table types, creation of aggregates, XML document specification 557 B. XML Processing using PL/SQL and DOM (0.5 Tage) Overview of DOM and the PL/SQL package DBMS_XMLDOM - produce, process and manipulate XML documents - use of XPath C. XML Processing using PL/SQL and XSLT (0.5 Tage) Processing XML with XSLT, use parameters - overview of XSLT and the PL/SQL package DBMS_XSLPROCESSOR D. Storing XML in Oracle (0.25 Tage) Usage scenarios: Realization of Import and Export - Storage models: use of the file system, relational storage, object-relational storage, use of XMLType, De-/Serialization of objects E. XML Schema - based XML (0.5 Tage) DBMS_XMLSCHEMA: register XML schema, generate storage structures and XML Schema, XML Schema evolution, catalog views - Schema-based storage: XML Schema and XML storage, advanced storage options F. XML datatype XMLType (0.75 Tage) Using the PL/SQL package DBMS_XMLSTORE - XML Schema, XSLT, PL/SQL Transformation of XMLType, validation of XMLType - XMLType views: Generation of views with and without XML Schema 558 (xiii) PL/SQL 3 - XML Integration Termine Übersicht Kursnr. 2022955 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin 1.350,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle XML DB is the name for a set of Oracle Database technologies related to high-performance XML storage and retrieval. It provides native XML support by encompassing both SQL and XML data models in an interoperable manner. Oracle XML DB includes the following features: a) Support for the World Wide Web Consortium (W3C) XML and XML Schema data models and standard access methods for navigating and querying XML. The data models are incorporated into Oracle Database. b) Ways to store, query, update, and transform XML data while accessing it using SQL. c) Ways to perform XML operations on SQL data. d) A simple, lightweight XML repository where you can organize and manage database content, including XML, using a file/folder/URL metaphor. This training provides an overview incl. presentations and hands-on labs of how to use Oracle XML DB. Kursinhalte A. Relational Query Results in XML (0.5 Tage) ISO Standard SQL/XML and its functions: Simple queries, XML document features, complex queries, SQL/ XML query processing - queries with DBMS_XMLGEN: Package structure, query processing, complex queries - Oraclespecific SQL functions: generation of simple elements, use of object and table types, creation of aggregates, XML document specification 559 B. XML Processing using PL/SQL and DOM (0.5 Tage) Overview of DOM and the PL/SQL package DBMS_XMLDOM - produce, process and manipulate XML documents - use of XPath C. XML Processing using PL/SQL and XSLT (0.5 Tage) Processing XML with XSLT, use parameters - overview of XSLT and the PL/SQL package DBMS_XSLPROCESSOR D. Storing XML in Oracle (0.25 Tage) Usage scenarios: Realization of Import and Export - Storage models: use of the file system, relational storage, object-relational storage, use of XMLType, De-/Serialization of objects E. XML Schema - based XML (0.5 Tage) DBMS_XMLSCHEMA: register XML schema, generate storage structures and XML Schema, XML Schema evolution, catalog views - Schema-based storage: XML Schema and XML storage, advanced storage options F. XML datatype XMLType (0.75 Tage) Using the PL/SQL package DBMS_XMLSTORE - XML Schema, XSLT, PL/SQL Transformation of XMLType, validation of XMLType - XMLType views: Generation of views with and without XML Schema 560 (xiv) SQL Termine Übersicht Kursnr. 2020122 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers, DB developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Structured Query Language (SQL) is the set of statements with which all programs and users access data in an Oracle database. Application programs and Oracle tools often allow users access to the database without using SQL directly, but these applications in turn must use SQL when executing the user's request. The strengths of SQL provide benefits for all types of users, including application programmers, database administrators, managers, and end users. The purpose of SQL is to provide an interface to a relational database such as Oracle Database, and all SQL statements are instructions to the database. This training covers all key concepts of using SQL like a) querying data, b) inserting, updating, and deleting rows in a table, c) creating, replacing, altering, and dropping objects, d) controlling access to the database and its objects, and e) guaranteeing database consistency and integrity. Kursinhalte A. SQL and Relationa Databases (0.25 Tage) The Relational Database System: Key Concepts, Requirements for a DBMS, Architecture Patterns, System Components - The Relational Model: Basic Concepts, Semantic Model, Characteristics of Data and Data Types, Relationships, Entity-Relationship Model (ERM), Normalization 561 B. SQL DML: Simple Queries (0.5 Tage) Fundamental Structures of Queries - Filters and Operators - Sorting: Single and Multiple Sorting - Grouping: Standard Aggregate Functions, Grouping, Groups with Multiple Columns, Groups with Different Aggregate Functions C. SQL DML: Advanced Queries (0.5 Tage) Queries with Multiple Tables: Principle of Queries using Multiple Tables, Manual and ANSI SQL Joins Subqueries: Replacement of Values, Subqueries in the Column List, Correlated Subqueries, Derived Tables, Predicates with Subqueries - Advanced Techniques in SQL: Case Distinctions, Access to Pseudo Columns - Hierarchical Queries D. SQL Functions (0.25 Tage) Strings - Mathematics - Date and Time - Aggregates E. SQL DML: Queries and Analyses (0.5 Tage) Advanced Grouping: Purpose of Extensions to GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, GROUPING Functions - Creating Rankings: Rankings, Charts, Ranking with Distributions, Quantiles, Histograms, Individual Row Numbers for Records - Statistical Analysis in SQL: Window Functions, Centered Moving Average, Cumulation, First and Last Values ??of a Subset, Linear Regression - Advanced Query Techniques: Common Table Expressions (CTE), Pivoting and Unpivotierung - Simple Reports with SQL*Plus: Simple Reports, Grouping and Aggregates, Output Options and Report Formats F. SQL DDL: Schema Objects (0.5 Tage) Creating and Managing Tables - Constraints and Keys - Views - Other Database Objects: Sequences, Indexes, Synonyms G. SQL DML: Data Manipulation (0.5 Tage) Inserting Data: The Standard Case, Inserting Data from Query, Inserting into Multiple Tables - Updating Data: The Standard Case, Updating Based on Other Table Data using Subqueries - Deleting Data: The Standard Case, The Use of Subqueries - Transactions in DML Operations: Basics, Instructions for Transaction Control, Savepoints 562 (xv) SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022785 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Berlin 1.350,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kurstyp Zielgruppe Programmers, developers, DB developers Vorkenntnisse General database knowledge Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Beginning Kursbeschreibung Structured Query Language (SQL) is the set of statements with which all programs and users access data in an Oracle database. Application programs and Oracle tools often allow users access to the database without using SQL directly, but these applications in turn must use SQL when executing the user's request. The strengths of SQL provide benefits for all types of users, including application programmers, database administrators, managers, and end users. The purpose of SQL is to provide an interface to a relational database such as Oracle Database, and all SQL statements are instructions to the database. This training covers all key concepts of using SQL like a) querying data, b) inserting, updating, and deleting rows in a table, c) creating, replacing, altering, and dropping objects, d) controlling access to the database and its objects, and e) guaranteeing database consistency and integrity. Kursinhalte A. SQL and Relationa Databases (0.25 Tage) The Relational Database System: Key Concepts, Requirements for a DBMS, Architecture Patterns, System Components - The Relational Model: Basic Concepts, Semantic Model, Characteristics of Data and Data Types, Relationships, Entity-Relationship Model (ERM), Normalization 563 B. SQL DML: Simple Queries (0.5 Tage) Fundamental Structures of Queries - Filters and Operators - Sorting: Single and Multiple Sorting - Grouping: Standard Aggregate Functions, Grouping, Groups with Multiple Columns, Groups with Different Aggregate Functions C. SQL DML: Advanced Queries (0.5 Tage) Queries with Multiple Tables: Principle of Queries using Multiple Tables, Manual and ANSI SQL Joins Subqueries: Replacement of Values, Subqueries in the Column List, Correlated Subqueries, Derived Tables, Predicates with Subqueries - Advanced Techniques in SQL: Case Distinctions, Access to Pseudo Columns - Hierarchical Queries D. SQL Functions (0.25 Tage) Strings - Mathematics - Date and Time - Aggregates E. SQL DML: Queries and Analyses (0.5 Tage) Advanced Grouping: Purpose of Extensions to GROUP BY, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, GROUPING Functions - Creating Rankings: Rankings, Charts, Ranking with Distributions, Quantiles, Histograms, Individual Row Numbers for Records - Statistical Analysis in SQL: Window Functions, Centered Moving Average, Cumulation, First and Last Values ??of a Subset, Linear Regression - Advanced Query Techniques: Common Table Expressions (CTE), Pivoting and Unpivotierung - Simple Reports with SQL*Plus: Simple Reports, Grouping and Aggregates, Output Options and Report Formats F. SQL DDL: Schema Objects (0.5 Tage) Creating and Managing Tables - Constraints and Keys - Views - Other Database Objects: Sequences, Indexes, Synonyms G. SQL DML: Data Manipulation (0.5 Tage) Inserting Data: The Standard Case, Inserting Data from Query, Inserting into Multiple Tables - Updating Data: The Standard Case, Updating Based on Other Table Data using Subqueries - Deleting Data: The Standard Case, The Use of Subqueries - Transactions in DML Operations: Basics, Instructions for Transaction Control, Savepoints 564 (xvi) Statistics using SQL Termine Übersicht Kursnr. 2020531 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Frankfurt Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced 1.600,00 EUR 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 565 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 566 (xvii) Statistics using SQL Termine Übersicht Kursnr. 2023194 Sprache en Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Business Intelligence Developer Vorkenntnisse Oracle SQL, PL / SQL Methode Lecture with examples and exercises. Kurslevel Advanced Berlin 1.450,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle developers, and marketing/controlling professionals who have direct access to the Oracle database using SQL or PL/SQL can perform statistical analysis for descriptive statistics and inferential statistics using SQL queries and PL/SQL procedures and PL/SQL functions. This course presents you the numerous functions that are available directly in the Oracle database by making heavy use of scripting examples. The statistical concepts of central tendency, dispersion, correlation and regression, and statistical testing for distribution tests, contingency analysis and the analysis of variance (ANOVA) are also a part of this training. Kursinhalte A. Data analysis using Descriptive Statistics (0.5 Tage) Central tendency: Frequencies using COUNT, mode using STATS_MODE, mean values ??using AVG, MEDIAN - quantiles using PERCENTILE_CONT and PERCENTILE_DISC - Measures of dispersion: range using MIN and MAX, standard deviation using STDDEV, STDDEV_POP and STDDEV_SAMP, variance using VAR_POP, VAR_SAMP and VARIANCE - Rank and distribution using CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK, and PERCENT_RANK B. Correlation analysis (0.25 Tage) Covariance using COVAR_POP and COVAR_SAMP - correlation using CORR (Bravais-Pearson) - rank correlation using CORR_S (Spearman's rho) and CORR_K (Kendall's tau) 567 C. Regression analysis (0.25 Tage) Linear regression and the least squares method - linear equation derived using REGR_SLOPE and REGR_INTERCEPT - coefficient of determination using REGR_R2 - averages using REGR_AVGX and REGR_AVGY - model check using REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY and REGR_SXY - prediction and residual analysis D. Contingency (0.25 Tage) contingency and categorical variables - Chi-Square test using CHISQ_OBS and CHISQ_DF - significance using CHISQ_SIG - Contingency: Phi Coefficient using PHI_COEFFICIENT, Cramer's V using CRAMERS_V, Contingency Coefficient using CONT_COEFFICIENT and Cohen's Kappa using COHENS_K E. Statistical Tests (0.75 Tage) Overview of probability theory - introduction to test theory - t-test using STATS_T_TEST_ONE (one sample), STATS_T_TEST_PAIRED (two samples), STATS_T_TEST_INDEP (two independent samples) and STATS_T_TEST_INDEPU (two independent samples with unequal variance) - variance comparison using STATS_F_TEST - distribution tests using STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney test using STATS_MW_TEST Kolmogorov-Smirnov function using STATS_KS_TEST - Wilcoxon signed ranks using STATS_WSR_TEST F. Analysis of Variance (ANOVA) (0.5 Tage) Analysis of Variance - ANOVA performed using STATS_ONE_WAY_ANOVA: Sum of Squares using SUM_SQUARES_BETEEN and SUM_SQUARES_WITHIN, mean squares using MEAN_SQUARES_BETWEEN and MEAN_SQUARES_WITHIN, F-value using F_RATIO and significance using SIG G. Time series analysis and trend (0.5 Tage) Fundamentals of time series analysis: Components, stationarity, autocorrelation, autocovariance, periodicity - Smoothing: moving average, exponential smoothing - Trend calculations using linear regression - seasonal decomposition and residual analysis 568 11. Datenanalyse A. Data Mining (i) Einsatzbereiche und Nutzen Termine Übersicht Kursnr. 2022771 Sprache de Dauer 1 Tag Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Projektleiter, Teamleiter Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 900,00 EUR 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 14-14 Aug 02-02 Okt 20-20 Nov 21-21 Aug 09-09 Okt 27-27 Nov 11-11 Sep 30-30 Okt 18-18 Dez Frankfurt Hamburg München 1.000,00 EUR 1.000,00 EUR 950,00 EUR 31-31 Jul 18-18 Sep 06-06 Nov 25-25 Dez 07-07 Aug 25-25 Sep 13-13 Nov 28-28 Aug 16-16 Okt 04-04 Dez Stuttgart 950,00 EUR 04-04 Sep 23-23 Okt 11-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der Einsatz von Data Mining übertrifft das, was ein traditionelles Berichtssystem leisten kann - und das sogar dann, wenn in den Berichten bereits mit statistischen Verfahren gearbeitet wird. Der Fokus bei Data Mining liegt auf der Musterentdeckung und damit der Ableitung neuen Wissens. Dieses kann dann für die Erklärung und die Prognose bspw. von Kundenverhalten sowie für die Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Diese eintägige Veranstaltung zeigt EntscheiderInnen, welche Möglichkeiten sich mit den gängigen Data Mining-Verfahren bieten und wie sie im Unternehmen eingeführt werden können. Kursinhalte A. Data Mining-Überblick Statistik - Multivariate Verfahren - Data Mining für Struktur- und Musterentdeckung - Prognose 569 B. Data Mining-Verfahren 1 Assoziationsanalyse für Warenkorbanalyse, Klickpfade oder Merkmalshäufungen C. Data Mining-Verfahren 2 Clustering für Kundensegmentierung und automatische Klassifizierung D. Data Mining-Verfahren 3 Künstlichen Neuronale Netze: Metrische und Kategoriale Vorhersage und Prognose E. Software-Lösungen für Data Mining "Alles aus einer Hand" mit Microsoft und Oracle, Spezielle Anbieter, Open Source-Produkte F. Einführung von Data Mining im Unternehmen Typische Projekte und ihre Voraussetzungen - Zeitbedarf und Kosten - Vorteile und Amortisation 570 (ii) Konzepte und Techniken Termine Übersicht Kursnr. 1025150 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den Teilnehmern aufgrund von Theorie und Beispielen, die sowohl selbst nachgerechnet wie auch mit Hilfe eines Data Mining-Werkzeugs nachvollzogen werden können, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Übungen ergänzt. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining 571 B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 572 (iii) Mit IBM SPSS Modeler Termine Übersicht Kursnr. 2025754 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 24-28 Aug 19-23 Okt 21-25 Dez 17-21 Aug 12-16 Okt 14-18 Dez Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 07-11 Sep 09-13 Nov 14-18 Sep 16-20 Nov Stuttgart 2.500,00 EUR 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS Modeler bietet eine große Anzahl an Data Mining-Methoden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie für Klassifikation, Mustererkennung und Prognose Data Mining-Modelle mit IBM SPSS Modeler aufbauen, jeweils auf ihre Güte prüfen und einsetzen. Dabei lernen Sie zunächst den jeweiligen Algorithmus kennen und dann die tatsächliche Implementierung am System. Zu den behandelten Verfahren gehören Klassiker wie Clusteranalyse, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse oder Künstliche Neuronale Netze sowie spezielle Verfahren wie Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse oder Zeitreihen mit ARIMA. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Assoziations- und Warenkorbanalyse (0.25 Tage) Einführung in die Assoziationsanalyse und den Apriori Algorithmus - Frequent Itemsets - Regelableitung B. Regression (0.25 Tage) Linear multiple Regression - Modellerstellung und Parameterschätzung - Gütemaße - Vorhersage 573 C. Bayes Netze, Naive Bayes und SLRM (0.75 Tage) Einführung in den Bayes Netzwerk-Algorithmus - Naive Bayes - Attributauswahl und Attributbewertung Markov Blanket Algorithmus - Self-Learning Response Models (SLRMs) - Gütemaße - Vorhersage D. Diskriminanzanalyse (0.5 Tage) Statistische Grundlagen: Mittelwert und Varianz, Quadratesummen innerhalb und zwischen Gruppen, Korrelationen - Regeln für Variablenauswahl - Berechnungen während der Variablenauswahl (F-to-Remove / Enter, Wilk´s Lambda, Rao´s V, Distanzen, F-Tests) - Klassifikationsfunktionen - Kanonische Diskriminanzfunktionen: Kanonische Korrelation, Wilk´s Lambda, Koeffizienten, Tests für gleiche Varianzen - Gütemaße - Vorhersage E. Logistische Regression (0.5 Tage) Logistische Funktion und Einführung in die logistische Regression - Binomiale logistische Regression Multinomiale logistische Regression - Maximum Likelihood Schätzer - Variablenauswahl - Gütemaße - Vorhersage F. Faktorenanalyse und PCA (0.25 Tage) Einführung in Faktorenanalyse und Hauptkomponentenananlyse (Principal Component Analysis, PCA) Faktorextraktion - Faktorrotation - Faktorwerte G. Entscheidungsbäume (0.75 Tage) Einführung in Entscheidungsbäume - C&RT (Classification and Regression Trees) Algorithmen - CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detectors) Algorithmus - QUEST (Quick, Unbiased, EfficientStatistical Tree) Algorithms - Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Einführung in die Clusteranalyse - Distanzen und Ähnlichkeit - k-Means Algorithmus - TwoStep Cluster Algorithms - Cluster-Anzahl - Vorhersage und Cluster-Zugehörigkeit I. Künstliche Neuronale Netze (0.75 Tage) Einführung in Künstliche Neuronale Netze - Modelle: Multilayer Perceptron mit Feed-forward und BackPropagation, Radial Basis Function Network (RBFN), Kohonen Algorithmus - Gütemaße - Vorhersage J. Zeitreihen mit ARIMA (0.25 Tage) Einführung in Zeitreihenanalyse und AR, MA, ARMA und ARIMA - Eigenschaften von Zeitreihen Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage K. Sequenz-Algorithmus (0.25 Tage) Itemsets - Transaktionen - Sequenzen - Suche nach häufigen Sequenzen - Vorhersage 574 (iv) Mit MS Excel 2010 Termine Übersicht Kursnr. 1010463 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Information Worker, IT Professional Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die SQL Server 2012 Data Mining-Add-Ins für Office 2010 bieten Assistenten und Tools, die die Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus Daten erleichtern. Sie helfen Ihnen dabei, in komplexen Daten verborgene Muster und Trends zu erkennen, diese Muster in Diagrammen und interaktiven Viewern darzustellen und aus den so gewonnenen Daten aussagekräftige, farbige Zusammenfassungen zu erstellen, die für Präsentationen und Geschäftsanalysen verwendet werden können. Sie können Korrelationen analysieren und Vorhersagen für Daten ausführen, die in Microsoft Office Excel-Tabellen gespeichert sind. Sie können aber auch Data Mining-Modelle erstellen und vorhandene Modelle ändern, die in einer Instanz von SQL Server Analysis Services (SSAS) gespeichert sind, und die Ergebnisse in Microsoft Office Visio grafisch darstellen. Dieses Seminar führt Verwender von MS Excel in die Verwendung des Data Mining-Add Ins und die Kombination mit MS SQL Server Analysis Services ein und klärt Grundbegriffe der verwendbaren Data Mining-Verfahren. Kursinhalte A. Data Mining und die Architektur von MS SQL Server und MS Excel (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio 575 B. Tabellenanalysetools in MS Excel (0.5 Tage) Wichtige Einflussfaktoren analysieren - Kategorien erkennen - Aus Beispiel füllen - Planung - Ausnahmen hervorheben - Szenarienanalyse - Vorhersagerechner - Warenkorbanalyse C. Data Mining-Modelle aus MS Excel erstellen und verwalten (0.5 Tage) Datenvorbereitung: Durchsuchen von Daten, Bereinigen von Daten, Beispieldaten - Datenmodellierung: Modell erstellen und Data Mining-Verfahren anwenden - Genauigkeit und Überprüfung: Genauigkeitsdiagramm, Klassifikationsmatrix, Gewinndiagramm, Kreuzvalidierung - Modellverwendung und -verwaltung: Durchsuchen, Dokumentmodell, Abfrage D. Data Mining-Verfahren in MS Excel und MS SQL Server (0.75 Tage) Klassifizieren mit Entscheidungsbäumen - Cluster Analyse – Assoziationsanalyse – Zeitreihenanalyse – Naive Bayes – Künstliche neuronale Netze – Lineare und logistische Regression E. Abfragen von Data Mining-Modellen und Ergebnissen (0.5 Tage) Excel-Funktionen für Data Mining: DMPREDICT, DMPREDICTTABLEROW, DMCONTENTQUERY – DMX (Data Mining Extensions) für Abfrage und Vorhersage in MS Excel und dem MS SQL Server Management Studio F. Data Mining-Vorlagen für MS Visio (0.25 Tage) Abhängigkeitsnetzwerk - Clusterdiagramm - Entscheidungsstruktur - Regressionsstruktur 576 (v) Mit MS SQL Server 2014 Termine Übersicht Kursnr. 1010229 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez Einsteiger Stuttgart 1.550,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 577 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 578 (vi) Mit Oracle 11g Termine Übersicht Kursnr. 2022767 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 14-16 Sep 09-11 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Kursinhalte A. Data Mining und Oracle (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In 579 B. Strukturentdeckende Verfahren (0.5 Tage) Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse C. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse D. Data Mining für Klassifikation (0.75 Tage) Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung E. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.5 Tage) Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve BayesAlgorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren 580 (vii) Mit R Termine Übersicht Kursnr. 2025755 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 31 Dez - 01 Jan 27-28 Aug 22-23 Okt Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 06-07 Aug 24-25 Sep 19-20 Nov 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 01-02 Okt 26-27 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 13-14 Aug 12-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den Teilnehmern aufgrund von Theorie und Beispielen, die sowohl selbst nachgerechnet wie auch mit Hilfe eines Data Mining-Werkzeugs nachvollzogen werden können, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Übungen ergänzt. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining 581 B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 582 A. MS SQL Server 2012 (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 1010474 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 583 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 584 A. MS SQL Server 2014 (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 1030048 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Grundlagen MS SQL Server Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR Dresden Düsseldorf 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der MS SQL Server bietet zusätzlich zu den Berichts- und Integrationskomponenten auch Werkzeuge für den Bereiche Data Warehousing und OLAP mit den Analysis Services. Diese werden abgerundet durch die Data MiningTechnologien und Data Mining-Algorithmen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie auf Basis eines bestehenden Data Warehouses oder einfach mit Daten aus einfachen DB-Strukturen Data Mining-Modelle verwenden, um Zusammenhänge/Korrelationen oder Cluster in Ihren Daten zu finden sowie ein Data Mining-Modell für die Vorhersage/ Prognose von kategorialen und numerischen Werten und Zeitreihen zu nutzen. Anhand von Theorie und Beispielen lernen Sie, die verschiedenen Data Mining-Modelle im MS SQL Server einzurichten, zu testen und Auswertungen im Server, mit MS Excel oder über Abfragen durchzuführen. Kursinhalte A. Data Mining und MS SQL Server - Einführung (0.5 Tage) Business Intelligence und Data Mining - Einsatzbereiche von Data Mining – Data Mining-Verfahren in Microsoft SQL Server und MS Excel – Server- und Client-Komponenten: MS SQL Server Analysis Services und Data Mining Add Ins für MS Excel und MS Visio - Aufgaben im Bereich Data Mining - Data Mining-Techniken im MS SQL Server - Projektzyklus (Datensammlung, Aufbereitung und Reinigung von Daten, Modellbildung, Modellbewertung, Reporting, Vorhersage, Integration in Anwendungen, Modellverwaltung) 585 B. Klassifikation mit Microsoft Decision Trees - Entscheidungsbäume (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Klassifikationsmodell, Regressionsmodell, Beziehungsmodell C. Klassifikation mit Microsoft Naive Bayes (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung - DMX-Abfragen: Abhängigkeitsnetz, Attributprofile, Attributcharakteristika, Attributdiskrimierung D. Microsoft Time Series - Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Autoregression, Mehrere Zeitreihen, Saisonalität, Historische Vorhersagen, Vorhersagen cachen - DMX-Abfragen E. Microsoft Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Harte/weiche Clusterung, Skalierbare Clusterung, Geclusterte Vorhersagen - DMX-Abfragen: Cluster, Cluster-Wahrscheinlichkeit, VorhersageHistogramm, CaseLikelihood F. Microsoft Sequence Clustering – Cluster Analyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Markov-Kette, Übergangsmatrix, Clusterung einer Markov-Kette, Dekomposition clustern - DMX-Abfragen G. Microsoft Association Rules - Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Itemset, Unterstützung, Wahrscheinlichkeit/Konfidenz, Wichtigkeit/Wesentlichkeit - DMX-Abfragen H. Microsoft Neural Network – Künstliche neuronale Netze (0.25 Tage) Vorstellung des Algorithmus - Parameter - Modellaufbau und Modellverwendung: Kombination und Aktivierung, Normalisierung und Zuordnung, Topologie eines neuronalen Netzes, Modelltraining - DMX-Abfragen I. Skripte für Data Mining (0.5 Tage) XML/A (XML for Analysis): Skripte generieren und verwenden, Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren - DMX (Data Mining Extensions): Data Mining-Modelle aufbauen, verwalten und trainieren, Data MiningModelle abfragen J. Integration und Reporting Services (0.25 Tage) Data Mining-Modelle in Integration Services verwenden – Data Mining-Ergebnisse in Reporting Services aufrufen 586 A. Minitab (i) Deskriptive und Induktive Statistik mit Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024689 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 10-14 Aug 28 Sep - 02 Okt 16-20 Nov 17-21 Aug 12-16 Okt 14-18 Dez 07-11 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 19-23 Okt 07-11 Dez 24-28 Aug 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 14-18 Sep 09-13 Nov Stuttgart 2.500,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 23-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die deskriptive Statistik ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die TeilnehmerInnen dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die induktive Statistik hingegen leitet aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren. Sie gibt der deskriptiven Statistik die Werkzeuge an die Hand, mit deren Hilfe diese aufgrund der beobachteten Daten begründete Rückschlüsse auf deren zu Grunde liegendes Verhalten ziehen kann. Im dritten Teil dieses Seminars lernen die TeilnehmerInnen zunächst die Wahrscheinlichkeitstheorie kennen und leiten dann aus Stichproben mit statistischen Testverfahren Informationen über die Grundgesamtheit ab. 587 Kursinhalte A. Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (1 Tag) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße B. Deskriptive Statistik: Korrelationsanalyse (0.75 Tage) Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson C. Deskriptive Statistik: Regressionsanalyse (0.5 Tage) Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression: Berechnung der Regressionsgeraden und des Determinationskoeffizienten - Vorhersagen und Residualanalyse D. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie (0.75 Tage) Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem - Kombinatorik: Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell E. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen (1 Tag) Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz F. Induktive Statistik: Statistisches Testen (1 Tag) Intervallschätzungen: Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung sowie für den Anteilswert - Parametertests: Test für Mittelwert einer Normalverteilung, Test für Anteilswert, Fehler beim Testen, Test für Varianz, Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert, Quotiententest für die Varianz - Verteilungstests: Chi-Quadrat-Anpassungstest, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest) 588 (ii) Multivariate Verfahren mit Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024693 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 03-05 Aug 02-04 Nov 28-30 Dez 14-16 Sep 09-11 Nov Stuttgart 1.550,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 8 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Teilnehmer/innen sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse einzusetzen. Kursinhalte A. Multiple Regressionsanalyse (0.5 Tage) Wie stark ist der als linear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen? – Modellformulierung – Schätzung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionskoeffizienten – Prüfung der Modellprämissen 589 B. Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrischskalierten Zeitreihendaten? – Visualisierung der Zeitreihe – Formulierung des Modells – Schätzung des Modells – Erstellung von Prognosen – Prüfung der Prognosegüte C. Varianzanalyse (ANOVA) (0.25 Tage) Wie gut kann eine metrisch-skalierte abhängige Variable durch eine nominal skalierte unabhängige Variable erklärt werden? – Problemformulierung – Analyse der Abweichungsquadrate – Prüfung der statistischen Unabhängigkeit D. Diskriminanzanalyse (0.25 Tage) Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Formulierung, Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente E. Logistische Regression (0.5 Tage) Mit welcher Wahrscheinlichkeit können Objekte einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden? – Modellformulierung – Schätzung der logistischen Regressionsfunktion – Interpretation der Regressionskoeffizienten – Prüfung des Gesamtmodells – Prüfung der Merkmalsvariablen F. Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung) (0.25 Tage) Besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen zwei nominal-skalierten Variablen? – Erstellung der Kreuztabelle – Ergebnisinterpretation – Prüfung der Zusammenhänge G. Explorative Faktorenanalyse (0.5 Tage) Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl 590 (iii) Statistik für Ingenieure mit Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024699 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 12-16 Okt 23-27 Nov 17-21 Aug 28 Sep - 02 Okt 09-13 Nov 21-25 Dez 24-28 Aug 05-09 Okt 16-20 Nov 28 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 27-31 Jul 07-11 Sep 02-06 Nov 14-18 Sep 26-30 Okt 07-11 Dez 03-07 Aug 21-25 Sep 14-18 Dez Einsteiger Stuttgart 2.500,00 EUR 19-23 Okt 30 Nov - 04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Deskriptive und induktive Statistik sind in den Ingenieurswissenschaften bei der Planung und Kontrolle von (Produktions-)Prozessen überaus wichtig. Zentral ist hierbei die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktionsund Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess-/Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Kursinhalte A. Die Rolle der Statistik in den Ingenieurswissenschaften (0.25 Tage) Die Ingenieur-Tätigkeit und statistisches Denken - Sammeln von Daten aus Prozessen - Retrospektive Studie - Beobachtungsstudien - Experimente - Zufallsstichproben - Deterministische und empirische Modelle Prozessbeobachtung im Zeitverlauf 591 B. Datenzusammenfassung und Präsentation (0.25 Tage) Datenzusammenfassung und Darstellung - Stamm-und-Blatt-Diagramm - Histogramme - Box-Plot Zeitreihen - Multivariate Daten C. Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen (1 Tag) Einführung Zufallsvariablen Wahrscheinlichkeit Kontinuierliche Zufallsvariablen: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Verteilungsfunktion, Mittelwert und Varianz - Wichtige Verteilungen: Normalverteilung, Lognormalverteilung, Gamma-Verteilung, Weibull-Verteilung, Beta Distribution Wahrscheinlichkeitsdiagramme - Diskrete Zufallsvariablen: Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion, Verteilungsfunktion, Mittelwert und Varianz - Binomialverteilung - Poisson-Prozess: Poisson-Verteilung, Exponentialverteilung Annäherung der Normalverteilung an die Binomial-und Poisson-Verteilungen - Mehr als eine Zufallsvariable und Unabhängigkeit: Gemeinsame Verteilung, Unabhängigkeit - Funktionen von Zufallsvariablen: Lineare Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen, Lineare und nichtlineare Funktionen von Zufallsvariablen - Zufallsstichproben, Zentraler Grenzwertsatz D. Entscheidungsfindung bei einer einzelnen Stichprobe (0.5 Tage) Statistische Inferenz - Punktschätzung - Testen von Hypothesen: Statistische Hypothesen, Test von statistischen Hypothesen, P-Werte in Hypothesentests, einseitige und zweiseitige Hypothesen, allgemeines Verfahren zum Testen von Hypothesen - Inferenz für den Mittelwert einer Grundgesamtheit bei bekannter Varianz - Inferenz für den Mittelwert einer Grundgesamtheit bei unbekannter Varianz - Inferenz für die Varianz einer Normalverteilung Inferenz für einen Anteil - Intervallschätzungen für eine einzige Probe - Test für Anpassungsgüte E. Entscheidungsfindung bei zwei Stichproben (0.5 Tage) Einführung - Inferenz für den Mittelwert zweier Grundgesamtheiten bei (un)bekannten Varianzen - Der t-Test - Inferenz für das Verhältnis der Abweichungen von zwei Normalenverteilungen - Inferenz für zwei Anteile - Vollständig randomisierte Experimente und die Varianzanalyse (ANOVA) - Blockbildung F. Empirische Modelle ableiten (0.5 Tage) Einführung in empirische Modelle - Einfache lineare Regression: Kleinste-Quadrate-Schätzung, Überprüfung von Hypothesen bei einfacher linearer Regression, Konfidenzintervalle bei der einfachen linearen Regression, Vorhersage von Beobachtungen, Modellüberprüfung, Korrelation und Regression - Multiple Regression: Schätzung der Parameter bei multipler Regression, Rückschlüsse bei multipler Regression, Modellüberprüfung - Polynome in der Modellbildung - Kategoriale Regressoren - Techniken der Variablenselektion G. Experimente und ihre Analyse (DOE) (1 Tag) Die Strategie des Experimentierens - Faktorielle Experimente - 2k faktorielle Experiemente: 2² Design und seine statistische Analyse, Fehleranalyse und Modellprüfung, 2k-Design für k3 Faktoren, Einmal-Replikat eines 2k-Designs - Mittelpunkte und Blockbildung in 2k-Designs: Zentralpunkte, Blockbildung und Confounding - Fraktionelle Replikation von einem 2k-Design: Halbes 2k-Design, 2kp teilfaktorielle Modelle - Wirkungsflächenanalyse: Methode des steilsten Anfstiegs, Analyse eines Second-Order Response Surface - Faktorielle Experimente mit mehr als zwei Stufen H. Statistische Prozesskontrolle (1 Tag) Qualitätsverbesserung und Statistische Prozesskontrolle - Einführung in Regelkarten: Grundlagen, Entwurf einer Regelkarte, Untergruppen, Analyse der Muster auf Regelkarten - R-Regelkarte - Regelkarten für Einzelmessungen - Prozessfähigkeit - Attributregelkarten: P- und nP-Diagramm, U-Diagramm und C-Diagramm Messsysteme analysieren 592 (iv) Statistische Qualitätskontrolle mit Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024690 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 22-23 Okt Stuttgart 1.200,00 EUR 30-31 Jul 10-11 Sep 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unter dem Begriff "Statistische Qualitätskontrolle" versteht man die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktionsund Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess- und Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Praktische Beispiele, um die Techniken zu veranschaulichen, werden je nach Seminar entweder in R oder mit Minitab durchgeführt. Kursinhalte A. Einführung in Qualitätskontrolle (0.25 Tage) Qualität und ihre Verbesserung - Management-Aspekte bei der Qualitätsverbesserung - DMAIC-Prozess (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) - Übersicht über wichtige Verteilungen von Wahrscheinlichkeit - Übersicht über wichige Diagramme in der Qualitätskontrolle 593 B. Statistische Methoden in der Qualitätskontrolle (0.5 Tage) Beschreibung von Daten: Variation, Diskrete und stetige Verteilungen - Wahrscheinlichkeit - Besondere Datenverteilungen - Stichproben und ihre statistische Analysen - Lineare Regression C. Statistische Prozesskontrolle und Fähigkeitsanalyse (0.5 Tage) Methoden und Philosophie der statistischen Prozesskontrolle - Regelkarten für statistische Maßzahlen und Prozessattribute: Variablen (Gruppen und Einzelwerte), attributive Daten, zeitlich gewichtete Daten - Fähigkeitsanalyse von Prozess und System D. Weitere Techniken der Prozesskontrolle und des Monitorings (0.25 Tage) Regelkarten für Durchschnittsanalyse, gewichteter Durchschnitt und kumulierte Summen Analysetechniken für verschiedene Produktionsbedingungen - Multivariate Analysen: Übersicht über multivariate Verteilungen, multivariate Spezifikationen und Regelkarten E. Prozessverbesserung und Experimente (0.5 Tage) Design und Analyse von Experimenten: Übersicht über Design of Experiments (DOE), ANOVA (Varianzanalyse), Faktorielle und Teil-faktorielle Experimente, Blockbildung - Analyse über Wirkungsflächen (Response Surface Method, RSM) - Analyse von Zuverlässigkeit und Überleben 594 (v) Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) - Intensiv Termine Übersicht Kursnr. 2025756 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 28 Dez - 01 Jan 07-11 Sep 02-06 Nov Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 17-21 Aug 12-16 Okt 24-28 Aug 19-23 Okt 21-25 Dez 21-25 Sep 16-20 Nov Stuttgart 2.500,00 EUR 27-31 Jul 09-13 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Einsteiger Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein. In diesem Seminar aus der Intensiv-Reihe haben die TeilnehmerInnen die Möglichkeit, konkrete Übungen und Beispiele zu bearbeiten. Die Inhalte werden Ihnen sehr ausführlich vermittelt, und dann sollen Sie alleine oder im Team konkrete Rechenbeispiele auf Papier, in MS Excel oder in Minitab durchführen. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.75 Tage) Einführung in DOE - Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests 595 B. Varianzanalyse (0.75 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse – Stichprobengröße C. Experimente und Blockbildung (0.5 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (1 Tag) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs F. Regressionsmodelle (0.25 Tage) Lineare Regressionsmodelle - Parameterschätzung - Hypothesentests bei Multipler Regression Konfidenzintervalle bei Multipler Regression - Gütemaße G. Wirkungsflächenanalyse / Response Surface Methodology (RSM) (0.75 Tage) Einführung in die Wirkungsflächenanalyse - Wirkungsflächenanalyse 1. Ordnung - Methode des steilsten Anstiegs - Analyse von Wirkungsflächen 2. Ordnung - Experimente zur Anpassung an Wirkungsflächen H. Robustes Design (0.25 Tage) Einführung in das Robuste Design - Analyse von Crossed Array Design - Prinzipien für die Design-Auswahl I. Modelle mit Zufallseffekten (0.25 Tage) Einführung in das Modell mit Zufallseffekten - Faktorielle Designs mit 2 Faktoren und Zufallseffekten Gemischtes 2-Faktor-Modell - Stichprobengröße 596 (vi) Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten (DOE) mit Minitab Termine Übersicht Kursnr. 2024691 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 24-25 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.25 Tage) Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests B. Varianzanalyse (0.5 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse 597 C. Experimente und Blockbildung (0.25 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (0.5 Tage) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs 598 A. Oracle 11g (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2022766 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Kursinhalte A. Data Mining und Oracle (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In 599 B. Strukturentdeckende Verfahren (0.5 Tage) Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse C. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse D. Data Mining für Klassifikation (0.75 Tage) Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung E. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.5 Tage) Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve BayesAlgorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren 600 (ii) Statistik mit SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022762 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 14-16 Sep 09-11 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Stuttgart 1.550,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle-Programmierer, Marketing- und Controlling-Fachkräfte, welche direkt mit SQL oder PL/SQL auf die OracleDatenbank zugreifen, können in SQL-Abfragen und PL/SQL-Prozeduren und PL/SQL-Funktionen statistische Analysen für deskriptive Statistik und induktive Statistik durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen anhand von Beispielen die verschiedenen Funktionen, die direkt in der Oracle-Datenbank vorhanden sind. Die statistischen Konzepte von Lageund Streuungsmaßen, Korrelation und Regression sowie statistisches Testen für Verteilungstests, Kontingenzanalyse und auch Varianzanalyse werden Ihnen ebenfalls bei jedem Beispiel vermittelt. Kursinhalte A. Statische Maßzahlen der deskriptiven Statistik (0.5 Tage) Lagemaße: Häufigkeiten mit COUNT, Modus mit STATS_MODE, Mittelwerte mit AVG, MEDIAN Quantile mit - PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC - Streuungsmaße: Spannweite mit MIN und MAX, Standardabweichung mit STDDEV, STDDEV_POP und STDDEV_SAMP, Varianz mit VAR_POP, VAR_SAMP und VARIANCE - Rang und Verteilung mit CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK und PERCENT_RANK B. Korrelationsanalyse (0.25 Tage) Kovarianz mit COVAR_POP und COVAR_SAMP - Korrelation mit CORR (Bravais-Pearson) Rangkorrelation mit CORR_S (Spearmans Rho) und CORR_K (Kendalls Tau) 601 C. Regressionssanalyse (0.25 Tage) Lineare Regression und Methode der kleinsten Quadrate - Geradengleichung ableiten mit REGR_SLOPE und REGR_INTERCEPT - Determinationskoeffizient mit REGR_R2 - Gemeinsamer Schwerpunkt mit REGR_AVGX und REGR_AVGY - Güteanalyse mit REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY und REGR_SXY - Prognose und Residualanalyse D. Kontingenzanalyse (0.25 Tage) Kontingenzanalyse und Zusammenhang bei kategorialen Variablen - Chi-Quadrat-Test mit CHISQ_OBS und CHISQ_DF - Signifikanz mit CHISQ_SIG - Kontingenzmaße: Phi-Koeffizient mit PHI_COEFFICIENT, Cramers V mit CRAMERS_V, Kontigenzkoeffizient mit CONT_COEFFICIENT und Cohens Kappa mit COHENS_K E. Statistisches Testen (0.75 Tage) Überblick Wahrscheinlichkeitstheorie - Einführung in die Testtheorie - t-Test mit STATS_T_TEST_ONE (eine Stichprobe), STATS_T_TEST_PAIRED (zwei Stichproben), STATS_T_TEST_INDEP (zwei unabhängige Stichproben) und STATS_T_TEST_INDEPU (zwei unabhängige Stichproben mit ungleicher Varianz) Varianzenvergleich mit STATS_F_TEST - Verteilungstests mit STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney-Test mit STATS_MW_TEST - Kolmogorov-Smirnov-Funktion mit STATS_KS_TEST - Wilcoxon Signed Ranks mit STATS_WSR_TEST F. Varianzanalyse (ANOVA) (0.5 Tage) Varianzanalyse - ANOVA durchführen mit STATS_ONE_WAY_ANOVA: Quadratesumme mit SUM_SQUARES_BETEEN und SUM_SQUARES_WITHIN, mittlere Quadratesummen mit MEAN_SQUARES_BETWEEN und MEAN_SQUARES_WITHIN, F-Wert mit F_RATIO und Signifikanz mit SIG G. Zeitreihenanalyse und Trend (0.5 Tage) Grundlagen Zeitreihenanalyse: Komponenten, Stationarität, Autokorrelation, Autokovarianz, Periodizität Glättung: Gleitender Durchschnitt, exponentielles Glätten - Trendberechnungen durchführen mit linearer Regression - Saisonfigur und Residualanalyse 602 A. Oracle 12c (i) Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2023686 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 07-09 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 14-16 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 24-26 Aug 19-21 Okt 21-23 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining in Oracle vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den TeilnehmerInnen aufgrund von Theorie und Beispielen mit den Oracle-Data Mining-Werkzeugen, welche Analyseverfahren in Oracle zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Kursinhalte A. Data Mining und Oracle (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining - Oracle-Architektur für Data Mining: Datenbank, Data Mining-Modul und MS Excel-Add-In 603 B. Strukturentdeckende Verfahren (0.5 Tage) Faktoranalyse und Hauptkomponentenanalyse - Ausreißeranalyse C. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse D. Data Mining für Klassifikation (0.75 Tage) Entscheidungsbäume: Auswahl von Attributen, Beschneidung von Bäumen, Ableitung von Regeln, Gütemaße und Vergleich von Modellen, Ableitung von Regeln - Support Vector Machines: Vorstellung des Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung E. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.5 Tage) Klassifikation über Logistische Regression - Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve BayesAlgorithmus: Algorithmus, Modellaufbau und Modellverwendung F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren 604 A. R (i) Biostatistik mit R Termine Übersicht Kursnr. 2025745 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Forscher/innen und Datenanalysten der Biowissenschaften Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 24-28 Aug 26-30 Okt 28 Dez - 01 Jan 28 Sep - 02 Okt 31 Aug - 04 Sep 30 Nov - 04 Dez Frankfurt Hamburg München 2.200,00 EUR 2.200,00 EUR 2.100,00 EUR 07-11 Sep 16-20 Nov 03-07 Aug 05-09 Okt 07-11 Dez 10-14 Aug 12-16 Okt 14-18 Dez Stuttgart 2.100,00 EUR 17-21 Aug 19-23 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar in die Biostatistik vermittelt kompakt und verständlich alle benötigten Grundlagen für die statistische Analyse in den Biowissenschaften. Viele konkrete Beispiele stellen den Bezug zur Praxis der biologischen Forschungsarbeit her. Mathematische oder statistische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, sondern werden im Seminar erarbeitet. Alle Methoden und Verfahren werden an Beispieldaten illustriert. Die praktische Umsetzung biostatistischer Methoden wird über R und auch MS Excel dargestellt. Die Teilnehmer/innen lernen an Beispieldatensätzen die Themen a) Beschreibende Statistik, b) Wahrscheinlichkeitstheorie, c) Schätzung unbekannter Parameter, d) Formulieren und Prüfen von Hypothesen, e) Statistische Tests, f) Korrelations- und Regressionsanalyse, g) Varianzanalyse und f) Biostatistische Versuchsplanung. Auf diese Weise können die Teilnehmer/innen sich leicht die Grundlagen der Biostatistik erarbeiten und diese gezielt in ihren eigenen Projekten anwenden. Kursinhalte A. Einführung (0.25 Tage) Biostatistik als Bestandteil biowissenschaftlicher Forschung - Population und Stichprobe - Merkmale und Skalenarten 605 B. Beschreibende Statistik eines Merkmals (0.75 Tage) Darstellung der Daten in Tabellen - Grafische Darstellung der Daten: Balkendiagramm - Kreisdiagramm Histogramm - Polygon - Summenhistogramm - Summenpolygon C. Wahrscheinlichkeitstheorie (0.75 Tage) Grundmodell der Wahrscheinlichkeitstheorie: Zufällige Ereignisse und deren Verknüpfung, Klassische Definition der Wahrscheinlichkeit, Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit, Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Zufallsvariablen und ihre Verteilung: Grundbegriffe, Diskrete Zufallsvariablen, Stetige Zufallsvariablen, Verteilungsparameter - Spezielle Verteilungen: Diskrete Verteilungen, Stetige Verteilungen D. Schätzung unbekannter Parameter (0.25 Tage) Punktschätzungen - Bereichsschätzungen: Verteilung von Punktschätzungen, Konfidenzintervalle E. Formulieren und Prüfen von Hypothesen (0.5 Tage) Inhaltliche und statistische Hypothesen: Klassifikation inhaltlicher Hypothesen, Statistische Alternativhypothesen, Statistische Nullhypothesen - Fehlerarten bei statistischen Entscheidungen - Prüfung statistischer Hypothesen: Der p-Wert, Einseitige und zweiseitige Fragestellungen, Statistische Signifikanz - Ablauf statistischer Tests - Monte-Carlo-Studien und die Bootstrap-Technik F. Ausgewählte statistische Tests (0.5 Tage) Parametrische Tests für normalverteilte Merkmale: Vergleich eines Mittelwerts mit einem bekannten Wert, Vergleich zweier Mittelwerte bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Mittelwerte bei verbundenen Stichproben, Äquivalenztests, Überprüfung der Voraussetzungen - Tests für ordinalskalierte Merkmale: Vergleich zweier Verteilungen bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Verteilungen für verbundene Stichproben - Tests für nominalskalierte (dichotome) Merkmale: Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei verbundenen Stichproben G. Korrelations- und Regressionsanalyse (0.5 Tage) Korrelationsanalyse metrischer Merkmale: Grafische Veranschaulichung bivariater Zusammenhänge, Produkt-Moment-Korrelation, Interpretation von Korrelationen - Korrelationsanalyse ordinalskalierter Merkmale Korrelationsanalyse nominalskalierter Merkmale - Einfache lineare Regression: Modell und Voraussetzungen, Schätzung der linearen Regressionsfunktion, Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß, Konfidenzintervalle und Tests - Partielle Korrelationsanalyse - Multiple lineare Regression: Modell und Voraussetzungen, Schätzung der multiplen linearen Regressionsfunktion, Multiples Bestimmtheitsmaß und Tests, Multikollinearität und optimale Merkmalsmengen H. Varianzanalyse (0.5 Tage) Einfaktorielle Varianzanalyse (Modell I): Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen, Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung, Multiple Vergleiche - Zweifaktorielle Varianzanalyse (Modell I): Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen, Quadratsummenzerlegung und Signifikanzprüfung Varianzanalyse mit zufälligen Effekten (Modell II): Modell, Voraussetzungen und statistische Hypothesen, Schätzung der Varianzkomponenten und Signifikanz prüfung - Rangvarianzanalyse für ordinalskalierte Merkmale: Globalvergleich der Rangvarianzanalyse, Multiple Vergleiche 606 I. Biostatistische Versuchsplanung (0.5 Tage) Bedeutung der Versuchsplanung in der biowissenschaftlichen Forschung - Grundlegende Aspekte der Versuchsplanung: Varianzquellen in biowissenschaftlichen Untersuchungen, Allgemeine Prinzipien der Versuchsplanung, Typen von Stichproben, Versuchspläne - Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge 607 (ii) Data Mining mit R Termine Übersicht Kursnr. 2024719 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Manager Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 24-25 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan 03-04 Sep 12-13 Nov 06-07 Aug 24-25 Sep 19-20 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Data Mining übertrifft einfache Analysetechniken an Wirkungsweise und Ergebnissen und bietet eine Methodik, die auf erweiterten statistischen und algorithmischen Konzepten des maschinellen Lernens beruht. Es unterstützt die Entwicklung und Gewinnung von wertvollem Unternehmenswissen anhand komplexer Analyseverfahren. Dieses Seminar macht Sie mit den Konzepten von Data Mining vertraut und hilft Ihnen bei der Entscheidung und Bewertung in Projekten, die Data Mining einführen helfen. Das Seminar zeigt den Teilnehmern aufgrund von Theorie und Beispielen, die sowohl selbst nachgerechnet wie auch mit Hilfe eines Data Mining-Werkzeugs nachvollzogen werden können, welche typischen Analyseverfahren zur Verfügung stehen und wie gängige Algorithmen in diesen Verfahren funktionieren. Es sind grundlegende Kenntnisse der Mathematik und Statistik notwendig, die bei Bedarf allerdings auch an den entsprechenden Stellen im Seminar noch einmal wiederholt werden können. Die Theorie wird anhand von Vorträgen und Diskussionen vermittelt und durch praktische Übungen ergänzt. Kursinhalte A. Data Mining-Grundlagen (0.5 Tage) Statistik, multivariate Statistik und Data Mining – Data Mining-Kreislauf - Daten-Vorverarbeitung: Beschreibende Datenaggregation, Datenbereinigung, Datenintegration und –transformation – Datenreduktion – Diskretisierung und Konzept-Hierarchien – Data Mining und Business Intelligence: Datenbanken, Data Warehouses und OLAP als Basis für Data Mining 608 B. Data Mining mit der Assoziationsanalyse (0.25 Tage) Suchen von häufigen Kombinationen (Frequent Itemset Mining) – Apriori-Algorithmus - Assoziationsregeln und Assoziationsanalyse - Warenkorbanalyse C. Data Mining mit Entscheidungsbäumen (0.25 Tage) Ableitung von Entscheidungsbäumen – Auswahl von Attributen – Beschneidung von Bäumen – Ableitung von Regeln - Gütemaße und Vergleich von Modellen D. Data Mining mit Wahrscheinlichkeitstheorie (0.25 Tage) Wahrscheinlichkeitstheorie und Bayes Theorem –Naïve Bayes-Algorithmus – Bayes Netze E. Fortgeschrittene Data Mining-Verfahren für Klassifikation (0.25 Tage) Künstliche neuronale Netze und der Backpropagation-Algorithmus - Support Vector Machines für linear und nicht-linear trennbare Daten – Klassifikation mit Assoziationsanalyse – Lazy und Eager Learners F. Cluster-Analyse (0.5 Tage) Einführung in die Cluster Analyse – Ähnlichkeits- und Distanzmessung - Varianten und grundlegende Techniken – Partitionierende Methoden: k-Means-Verfahren - Hierarchische Methoden: agglomerative und divisive Verfahren – Weitere Verfahren: Dichte- und Grid-basierte Methoden 609 (iii) Deskriptive und induktive Statistik mit R Termine Übersicht Kursnr. 2022774 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 14-16 Sep 09-11 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung R ist eine freie und damit kostenlose Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R gilt zunehmend als die statistische Standardsprache sowohl im kommerziellen als auch im wissenschaftlichen Bereich. Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen angepasst werden. Dieses Seminar zeigt Ihnen zunächst, wie sie mit R grundsätzlich arbeiten können und Daten lesen und schreiben sowie Grafiken erzeugen können. Im zweiten Teil beschäftigen Sie sich mit deskriptiver Statistik, d.h. statistischen Lage- und Streuungsmaßen für metrische Daten und Korrelation sowie Kennzahlen für kategoriale Daten. Im dritten Teil lernen Sie die Theorie der Wahrscheinlichkeit sowie die gängigen statistischen Standard-Verteilungen kennen. Danach lernen Sie, typische Fragestellungen für kategoriale und metrische Daten mit Hilfe der induktiven Statistik zu beantworten und so von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit zu schließen. Im letzten Teil erstellen Sie statistische Modelle und komplexe Analysen mit Hilfe der Regressionsanalyse, der Varianzanalyse und auch der Clusteranalyse. Kursinhalte A. Einführung in R (0.5 Tage) Aufrufen und Beenden von R - Fragebogen und Kodierung - Variablen, Vektoren, Matrizen und Tabellen Data Frames: Ansprechen einzelner Variablen, Filtern von Fällen, Transformation von Daten - Arbeiten mit MS Excel und Text-Dateien für Import/Export - Grafiken und Diagramme erstellen 610 B. Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (0.5 Tage) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße C. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie (0.5 Tage) Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem D. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen (0.25 Tage) Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung - Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz E. Analysen für kategoriale Daten (0.5 Tage) Fragestellungen und Analysen sowie statistische Tests - Kommen alle Kategorien gleich häufig vor? Entsprechen Häufigkeiten bestimmten Vorgaben? - Hat ein Anteil einen bestimmten Wert? - Unterscheiden sich Anteile in zwei oder mehr Gruppen? - Sind zwei kategoriale Variablen unabhängig? - Unterscheidet sich das Risiko in zwei Gruppen? F. Analysen für metrische Daten (0.75 Tage) Fragestellungen und Analysen sowie statistische Tests - Wie kann man die Verteilung von metrischen Daten beschreiben? - Ist der Mittelwert der Grundgesamtheit anders als eine bestimmte Vorgabe? - Folgt eine metrische Variable einer bestimmten Verteilung? - Wie stark ist der Zusammenhang? - Welche Form hat der Zusammenhang? Unterscheiden sich Mittelwerte? - Wie kann man den zeitlichen Verlauf beschreiben? 611 (iv) Explorative Analysen mit R Termine Übersicht Kursnr. 1010177 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 21-23 Sep 09-11 Nov 28-30 Dez 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 16-18 Nov 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 10-12 Aug 28-30 Sep 07-09 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die explorative Datenanalyse ist ein Teilgebiet der Statistik. Sie untersucht und begutachtet Daten, von denen nur ein geringes Wissen über deren Zusammenhänge vorliegt. Dieses Seminar stellt zunächst vier wesentliche Methoden der multivariaten explorativen Analyse vor: die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) für quantitative Variablen, die Korrespondenzanalyse (Correspondence Analysis, CA) und die multiple Korrespondenzanalyse (Multiple Correspondence Analysis, MCA) für kategoriale Variablen und schließlich die (hierarchische) Cluster-Analyse. Als übergeordnete Methode für PCA und M/CA lernen die Teilnehmer dann die Multiple Faktorenanalyse (Multiple Factor Analysis, MFA) kennen. Ausgehend von der geometrischen Betrachtung der Daten zeigt dieses Seminar die verschiedenen Analysetechniken in ihren Grundzügen, weist auf Möglichkeiten hin, Daten bzw. Objekte zu visualisieren und Zusammenhänge in den Daten aufzuzeigen. Die praktischen Beispiele erfolgen mit R und dem FactoMineR, einem speziellen R-Paket für die explorative Datenanalyse. Kursinhalte A. Hauptkomponentenanalyse (0.75 Tage) Einführung in die Hauptkomponentenalyse / Principal Component Analysis (PCA) - Analysefragen: Individuen, Variablen und Beziehungen - Ableitung der Komponenten und Test auf Signifikanz - Erweiterte Analyse mit zusätzlichen quantitativen und kategorialen Variablen - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR 612 B. Korrespondenzanalyse (0.25 Tage) Einführung in die Korrespondenzanalyse / Correspondence Analysis (CA) - Zielsetzungen der Analyse - Abhängigkeit und Unabhängigkeit - Daten (Reihen und Spalten) und ihre Profile analysieren und Ergebnisse interpretieren - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR C. Multiple Korrespondenzanalyse (0.25 Tage) Einführung in die Multiple Korrespondenzanalyse / Multiple Correspondence Analysis (MCA) Zielsetzungen der Analyse - Distanzmaße für Individuen und Kategorien und ihre Interpretation - Interpretation der Ergebnisse - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR D. Clustering (0.75 Tage) Einführung in die Clusteranalyse - Messen der Ähnlichkeit von Individuen und Gruppen - Techniken der Clusteranalyse: Der k-Means Algorithmus und die Ward Methode - Partitionierende und hierarchische Verfahren - Clustering und Hauptkomponentenalyse - Interpretation der Ergebnisse - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR E. Multiple Faktorenanalyse (0.75 Tage) Einführung in die Multiple Faktorenanalyse / Multiple Factor Analysis (MFA)- Techniken der MFA: Gewichtungen von Variablen(gruppen), Faktoren und ihre Bedeutung für alle oder einzelne Variablengruppen, Vergleiche von Variablengruppen, Hierarchische Strukturen - Durchführung der Analyse mit R und FactorMineR 613 (v) Finanzwissenschaftliche Analyse mit R Termine Übersicht Kursnr. 1010013 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 10-11 Sep 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov Stuttgart 1.300,00 EUR 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Finanzmathematische und finanzwissenschaftliche Fragestellungen lassen sich statistisch mit R formulieren und lösen. Dieses Seminar stellt geeignete statistische Methoden und dere Implementierung in R vor, um Fragestellungen aus dem Bereich der Zeitreihenanalyse (Prognose und Ermittlung von Abhängigkeiten sowie Volatilität) und der Regression (lilnear und nicht-linear, uni- und multivariat) zu behandeln. Das Seminar deckt dabei finanzwissenschaftliche Themen wie die Portfolioptomierung, das Kapitalgutpreismodell (Capital-Asset-Pricing-Model, CAPM) und das Arbitragepreismodell (Arbitrage Pricing Model, APM) sowie die Behandlung von Risiko (Kreditrisiko, Extremwerte, Behandlung von Risikomaßen wie Value-at-Risk und Expected Shortfall) ab. Kursinhalte A. Zeitreihenanalyse (0.5 Tage) Übersicht über Eigenschaften von Zeitreihen - Lineare und nicht-lineare Zeitreihen - Ko-Integration von Zeitreihen - Modelle: (nicht)lineare Regression, ARIMA und GARCH 614 B. Preismodelle (0.5 Tage) Übersicht über das Capital Asset Pricing Model (CAPM), das Arbitrage Pricing Model (APM) und die Security Market Line (SML) - Regression für Security Characteristic Line(SCL) für die Market Risk Premium (MRP) Festverzinsliche Wertpapiere - Modellermittlung, Test und Validierung C. Risiko und Portfolio-Optimierung (0.75 Tage) Robuste Portfolio-Optimierung - Analyse von Diversifizierung - Geeignete statistische Verteilungen für Auszahlungen - Extremwert-Theorie und Extremwert-Modelle - Volatilität - Abhängigkeiten, Korrelation - Copulas Risiko-optimale Portfolio: Varianzminimales Portfolios, VaR und CVaR D. Derivate (0.25 Tage) Cox-Ross-Rubinstein(CRR) Modell - Die 5 Griechen - Implizite Volatilität 615 (vi) Kategoriale Datenanalyse mit R Termine Übersicht Kursnr. 1015882 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Dresden Düsseldorf 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Kontingenztabellen oder Kreuztabellen sind Tabellen, die die absoluten oder relativen Häufigkeiten von Kombinationen bestimmter Merkmalsausprägungen enthalten. Kontingenz hat dabei die Bedeutung des gemeinsamen Auftretens von zwei Merkmalen. Diese Häufigkeiten werden ergänzt durch deren Randsummen, die die sogenannten Randhäufigkeiten bilden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie mit R kategoriale Daten in solchen Kontingenztabellen analysieren können. Dabei lernen Sie zunächst die wesentlichen Konzepte von kategorialen Daten und ihren diskreten Verteilungen kennen. Danach sehen Sie, wie Sie Tabellen des Aufbaus 2x2 und IxJ visualisieren und analysieren können. Ein weiterer Teil des Seminars beschäftigt sich damit, Modelle für kategoriale Variablen abzuleiten. Dazu zählen das Log-Lineare Modell und das Allgemeine Lineare Modell sowie verschiedene Varianten des Assoziationsmodells. Das letzte Themengebiet ist dann die Analyse von Antwortvariablen mit Hilfe der Logistischen Regression. Die Beispiele werden in R und mit geeigneten R-Paketen vorgeführt und praktisch getestet. Kursinhalte A. Kategoriale Daten (0.25 Tage) Definition von kategorialen Daten - Verteilungen für kategoriale Variablen: die Binomial- und MultinomialVerteilungen, die Poisson-Verteilung und die Hypergeometrische Verteilung - Typische Fragestellungen der induktiven Statistik - Statistische Modellierung für kategoriale Daten 616 B. Analyse von 2 Variablen (0.5 Tage) 2x2- und IxJ-Tabellen - Abhängigkeit und Unabhängigkeit - Vergleich der Verteilungen - Odds Ratio - FisherTest - Residualanalyse - Grafiken für 2 Variablen C. Analyse von n Variablen (0.5 Tage) Verbundene, bedingte und Randwahrscheinlichkeiten - Odds Ratio für 2x2 K Tabellen und höherdimensionale Tabellen - Analyse von 2x2 K Tabellen - Unabhängigkeit bei 3 Variablen - Grafiken für n Variablen D. Log-Lineare Modelle und das Allgemeine Lineare Modell (0.75 Tage) LL Modell für 2 und 3 Variablen sowie im n-dimensionalen Fall - Modellanpassung und Modellauswahl Graphen-Modelle - ALM und ihre Schätzung für verbundene Verteilung und die Randverteilungen E. Logit Modell und die logistische Regression (0.25 Tage) Logit-Modell für binäre Antwortvariable - Nominale und ordinale Skala - Mehrstufige Antwortvariable F. Assoziationsmodelle (0.75 Tage) Einführung in die Assoziationsmodelle - Reihen- und Spalten-Effekte - Modellanpassung und Modellauswahl - Assoziationsmodelle für n Variablen 617 (vii) Medizinische Statistik mit R Termine Übersicht Kursnr. 2025746 Sprache de Dauer 4 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Forscher/innen und Datenanalysten im Bereich Medizin Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.650,00 EUR 1.850,00 EUR 1.850,00 EUR 31 Aug - 03 Sep 02-05 Nov 09-12 Nov 07-10 Sep 30 Nov - 03 Dez Frankfurt Hamburg München 1.850,00 EUR 1.850,00 EUR 1.750,00 EUR 14-17 Sep 16-19 Nov 17-20 Aug 19-22 Okt 21-24 Dez 03-06 Aug 05-08 Okt 07-10 Dez Stuttgart 1.750,00 EUR 10-13 Aug 12-15 Okt 14-17 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar bietet eine Einführung in die medizinische Statistik und richtet sich speziell an die Bedürfnisse der medizinischen Forschung. Es bietet den Teilnehmer/innen anwendungsorientiert Hilfestellung in der Auswahl und Interpretation von Daten und Ergebnissen. Sie lernen die deskriptive und induktive Statistik kennen, beschäftigen sich mit Schätzer, Standardfehler und Konfidenzintervallen oder Testen von Hypothesen und betrachten die Analysetechniken von quantitativen und qualitativen Zielgrößen sowie Zähldaten. Speziell für die Analyse im MedizinBereich vermittelt das Seminar Ihnen die Analyse von Überlebenszeiten und Risiken sowie die Themen Klassifikation und Prognose. Das Seminar schließt ab mit der Beurteilung der Zuverlässigkeit von Messungen und speziellen Fragestellungen wie klinischen Studien, epidemiologischen Studien und der Meta-Analyse. Kursinhalte A. Einführung (0.25 Tage) Medizinische Statistik als Bestandteil medizinischer Forschung - Population und Stichprobe - Merkmale und Skalenarten B. Beschreibende Statistik eines Merkmals (0.5 Tage) Darstellung der Daten in Tabellen - Grafische Darstellung der Daten: Balkendiagramm, Kreisdiagramm, Histogramm, Polygon, Summenhistogramm, Summenpolygon 618 C. Wahrscheinlichkeitstheorie (0.75 Tage) Grundmodell der Wahrscheinlichkeitstheorie: Zufällige Ereignisse und deren Verknüpfung, Klassische Definition der Wahrscheinlichkeit, Axiomatische Definition der Wahrscheinlichkeit, Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten - Zufallsvariablen und ihre Verteilung: Grundbegriffe, Diskrete Zufallsvariablen, Stetige Zufallsvariablen, Verteilungsparameter - Spezielle Verteilungen: Diskrete Verteilungen, Stetige Verteilungen D. Schätzung unbekannter Parameter (0.25 Tage) Punktschätzungen - Bereichsschätzungen: Verteilung von Punktschätzungen, Konfidenzintervalle E. Formulieren und Prüfen von Hypothesen (0.25 Tage) Inhaltliche und statistische Hypothesen: Klassifikation inhaltlicher Hypothesen, Statistische Alternativhypothesen, Statistische Nullhypothesen - Fehlerarten bei statistischen Entscheidungen - Prüfung statistischer Hypothesen: Der p-Wert, Einseitige und zweiseitige Fragestellungen, Statistische Signifikanz - Ablauf statistischer Tests F. Ausgewählte statistische Tests (0.5 Tage) Parametrische Tests für normalverteilte Merkmale: Vergleich eines Mittelwerts mit einem bekannten Wert, Vergleich zweier Mittelwerte bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Mittelwerte bei verbundenen Stichproben, Äquivalenztests, Überprüfung der Voraussetzungen - Tests für ordinalskalierte Merkmale: Vergleich zweier Verteilungen bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Verteilungen für verbundene Stichproben - Tests für nominalskalierte (dichotome) Merkmale: Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei unabhängigen Stichproben, Vergleich zweier Wahrscheinlichkeiten bei verbundenen Stichproben G. Analyse-Techniken für verschiedene Skalen (0.5 Tage) Analyse von quantitativen Zielgrößen: Korrelationsanalyse, Grafische Veranschaulichung bivariater Zusammenhänge, Produkt-Moment-Korrelation, Interpretation von Korrelationen - Einfache lineare Regression: Modell und Voraussetzungen, Schätzung der linearen Regressionsfunktion, Varianzzerlegung und Bestimmtheitsmaß, Konfidenzintervalle und Tests - Analyse von qualitativen Zielgrößen: Korrelationsanalyse ordinalskalierter und nominalskalierter Merkmale - Analyse von Zähldaten H. Spezielle medizinische Analysen (0.5 Tage) Analyse von Überlebenszeiten: Links- und doppelt-zensiertes sowie Intervall-zensierte Beobachtungen, Überlebensfunktion, Hazard-Rate und Hazard-Funktion, Event-Time-Ratio, Weibull-Verteilung, Cox- und WeibullRegression - Konkurrierende Risiken: Aalen-Johansen-Schätzer, Inzidenzfunktionen, Mehrstadienmodelle I. Klassifikation und Prognose (0.25 Tage) Prävalenz - Fagan-Nomogramm - ROC-Kurven und Binormale ROC-Kurven - Prognostischer und prädiktiver Faktor J. Spezielle Fragestellungen (0.25 Tage) Beurteilung der Zuverlässigkeit von Messungen: Intra-Raster, Inter-Raster, Test-Retest - Klinische Studien: Dosis-Wirkungs-Experiment, Einfluss von Gruppengrößen, Interaktionstest - Epidemiologische Studien: Confounding, Kohortenstudien, Fall-Kontroll-Studien - Meta-Analyse: Forest-Plot, Meta-Regressionsplot, Funnel-Plot 619 (viii) Multivariate Verfahren mit R Termine Übersicht Kursnr. 2024692 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 17-19 Aug 12-14 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 05-07 Okt 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez 24-26 Aug 02-04 Nov Stuttgart 1.550,00 EUR 07-09 Sep 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 8 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Teilnehmer/innen sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse einzusetzen. Kursinhalte A. Multiple Regressionsanalyse (0.5 Tage) Wie stark ist der als linear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen? – Modellformulierung – Schätzung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionskoeffizienten – Prüfung der Modellprämissen 620 B. Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrischskalierten Zeitreihendaten? – Visualisierung der Zeitreihe – Formulierung des Modells – Schätzung des Modells – Erstellung von Prognosen – Prüfung der Prognosegüte C. Varianzanalyse (ANOVA) (0.25 Tage) Wie gut kann eine metrisch-skalierte abhängige Variable durch eine nominal skalierte unabhängige Variable erklärt werden? – Problemformulierung – Analyse der Abweichungsquadrate – Prüfung der statistischen Unabhängigkeit D. Diskriminanzanalyse (0.25 Tage) Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Formulierung, Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente E. Logistische Regression (0.5 Tage) Mit welcher Wahrscheinlichkeit können Objekte einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden? – Modellformulierung – Schätzung der logistischen Regressionsfunktion – Interpretation der Regressionskoeffizienten – Prüfung des Gesamtmodells – Prüfung der Merkmalsvariablen F. Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung) (0.25 Tage) Besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen zwei nominal-skalierten Variablen? – Erstellung der Kreuztabelle – Ergebnisinterpretation – Prüfung der Zusammenhänge G. Explorative Faktorenanalyse (0.5 Tage) Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl 621 (ix) Regressionsanalyse mit R Termine Übersicht Kursnr. 2022776 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 14-16 Sep 09-11 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Regressionsanalysen sind statistische Analyseverfahren mit dem Ziel, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen festzustellen. Sie wird insbesondere verwendet, wenn Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben oder Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren sind. Mit R stehen eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten bereit. Dieses Seminar zeigt Ihnen ausgehend von der einfachen linearen Regression, wie Sie lineare und nichtlineare Regressionsmodelle mit mehreren Variablen ableiten und für Prognosen nutzen können. Dabei werden auch die Themen robuste Regression und die Regression mit vielen Regressoren behandelt. Neben metrischen Zielvariablen sehen Sie auch, wie Sie mit logistischer Regression die Vorhersage von kategorialen Zielgrößen modellieren können. Das Seminar geht dann zusätzlich auch auf fortgeschrittene Themen wie semi- und nichtparametrische Regression oder Quantilsregression ein. Kursinhalte A. Einfache lineare Regression (0.25 Tage) Regression als Deskription - Regressionsgerade - Bestimmtheitsmaß - Schätzen und Testen im einfachen lineare Regressionsmodell: Konfidenzintervalle, Prognoseintervalle, Tests - Residualanalyse 622 B. Multiple lineare Regression (0.75 Tage) Das klassische lineare Regressionsmodell: Parameterschätzung, Tests, Konfidenz- und Prognoseintervalle, Variablenselektion, Modell-Check - Das allgemeine lineare Regressionsmodell: KQ- und GKQSchätzung, Heteroskedastische Störungen, Clusterweise Regression - Multivariate multiple Regression: Das multivariate lineare Modell, Parameterschätzung C. Lineare Regression mit vielen Regressoren (0.5 Tage) Hauptkomponentenregression - Partial Least Squares-Regression - Reduzierte Rang-Regression D. Nichtlineare Regression (0.25 Tage) Formen nichtlinearer Abhängigkeiten Regressionsmodelle - Inferenzmethoden - Linearisierbare Zusammenhänge - Polynomiale E. Nichtparametrische Regression (0.5 Tage) Kernregression und Nächste-Nachbarn - Lokale polynomiale Glättung - Spline-Regression - Additive Modelle - Regressionsbäume F. Quantilsregression (0.25 Tage) Quantilsfunktion - Regressionsquantile - Parameterschätzung G. Logistische Regression (0.5 Tage) Binomialverteilte Zielgrößen und ihre Modellschätzung - Logitmodelle für mehrkategoriale Zielgrößen Schätzen und Testen für mehrkategoriale Modelle 623 (x) Statistische Qualitätskontrolle mit R Termine Übersicht Kursnr. 1010010 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unter dem Begriff "Statistische Qualitätskontrolle" versteht man die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktionsund Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess- und Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Praktische Beispiele, um die Techniken zu veranschaulichen, werden je nach Seminar entweder in R oder mit Minitab durchgeführt. Kursinhalte A. Einführung in Qualitätskontrolle (0.25 Tage) Qualität und ihre Verbesserung - Management-Aspekte bei der Qualitätsverbesserung - DMAIC-Prozess (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) - Übersicht über wichtige Verteilungen von Wahrscheinlichkeit - Übersicht über wichige Diagramme in der Qualitätskontrolle 624 B. Statistische Methoden in der Qualitätskontrolle (0.5 Tage) Beschreibung von Daten: Variation, Diskrete und stetige Verteilungen - Wahrscheinlichkeit - Besondere Datenverteilungen - Stichproben und ihre statistische Analysen - Lineare Regression C. Statistische Prozesskontrolle und Fähigkeitsanalyse (0.5 Tage) Methoden und Philosophie der statistischen Prozesskontrolle - Regelkarten für statistische Maßzahlen und Prozessattribute: Variablen (Gruppen und Einzelwerte), attributive Daten, zeitlich gewichtete Daten - Fähigkeitsanalyse von Prozess und System D. Weitere Techniken der Prozesskontrolle und des Monitorings (0.25 Tage) Regelkarten für Durchschnittsanalyse, gewichteter Durchschnitt und kumulierte Summen Analysetechniken für verschiedene Produktionsbedingungen - Multivariate Analysen: Übersicht über multivariate Verteilungen, multivariate Spezifikationen und Regelkarten E. Prozessverbesserung und Experimente (0.5 Tage) Design und Analyse von Experimenten: Übersicht über Design of Experiments (DOE), ANOVA (Varianzanalyse), Faktorielle und Teil-faktorielle Experimente, Blockbildung - Analyse über Wirkungsflächen (Response Surface Method, RSM) - Analyse von Zuverlässigkeit und Überleben 625 (xi) Statistische Versuchsplanung und Auswertung mit R Termine Übersicht Kursnr. 1010115 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 12-13 Nov 10-11 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 26-27 Nov Stuttgart 1.300,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen. Für die praktischen Übungen wird die statistische Programmiersprache R eingesetzt. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.25 Tage) Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests B. Varianzanalyse (0.5 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse 626 C. Experimente und Blockbildung (0.25 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (0.5 Tage) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs 627 (xii) Zeitreihenanalyse mit R Termine Übersicht Kursnr. 2022775 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Düsseldorf Frankfurt 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 03-05 Aug 28-30 Sep 30 Nov - 02 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 28-30 Dez 10-12 Aug 05-07 Okt 14-16 Dez Hamburg München Stuttgart 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 09-11 Nov 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen angepasst werden. Speziell für die Analyse von Zeitreihen gibt es auch eine Vielzahl von Paketen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie Zeitreihen beschreiben (Autokorrelation, Perioden, Komponentenzerlegung und Trendanalyse) und für Zeitreihen Modelle entwickeln können. Dabei lernen Sie, wie Sie AR-/MA- und ARMA-/ARIMAModelle für univariate Zeitreihen und VARMA-Modelle für multivariate Zeitreihen ableiten. Darüber hinaus sehen Sie, wie Sie lineare und nichtlineare Modelle (ARCH-Modelle) entwickeln. Mit Hilfe dieser Modelle und weiterer Techniken kann man dann Prognosen in der Zeit durchführen. Kursinhalte A. Grundlagen und einfache Methoden (0.5 Tage) Stationäre Zeitreihen: Darstellung von Zeitreihen, Autokovarianz und Autokorrelation, Stationarität, Kennfunktionen - Komponentenmodell - Deterministische Trends: Trendbestimmung mittels Regression, Bestimmung der glatten Komponente - Saisonbereinigung - Transformationen - Einfache Extrapolationsverfahren B. Lineare Zeitreihenmodelle (0.5 Tage) Autoregressive Modelle: Definition und grundlegende Eigenschaften, Schätzen von AR-Parametern, Spezfikation von AR-Modellen - MA-Modelle: Definition und grundlegende Eigenschaften, Schätzen und Anpassen von MA-Modellen - ARMA-Modelle - ARIMA-Modelle 628 C. Differenzen- und Trendinstationarität (0.25 Tage) Instationaritäten - Einheitswurzeltests D. Prognosen (0.25 Tage) Exponentielle Glättung - Prognose mit ARIMA-Modellen - Trendextrapolation mit ARIMA-Störungen E. Periodizitäten in Zeitreihen (0.5 Tage) Periodizitäten und periodische Trends - Periodogramm: Definition, Interpretation, Statistische Tests Spektren: Definition und Eigenschaften, Lineare Filter im Frequenzbereich - Spektralschätzung F. Mehrdimensionale Zeitreihen (0.5 Tage) Kenngrößen mehrdimensionaler Zeitreihen - Mehrdimensionale Zeitreihen und ihre Modelle: VARMAProzesse, Ko-Integration G. Nichtlineare Modelle für Zeitreihen (0.5 Tage) Nichtlinearität in Zeitreihen - Markov-switching Modelle: Markov-Ketten, Markov-switching autoregressive Prozesse, Inferenz - Bedingt heteroskedastische Modelle: ARCH-Modelle, Modellanpassung und Parameterschätzung 629 A. SPSS (i) SPSS Amos und Strukturgleichungsmodellierung Termine Übersicht Kursnr. 2024740 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.950,00 EUR 2.100,00 EUR 2.100,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Frankfurt Hamburg München 2.100,00 EUR 2.100,00 EUR 2.050,00 EUR 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov 14-16 Sep 09-11 Nov Stuttgart 2.050,00 EUR 12-14 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die Analyse mit Strukturgleichungsmodellen ist ein statistisches Verfahren zum Testen und Schätzen kausaler Zusammenhänge. Dabei kann überprüft werden, ob die vor der Anwendung des Verfahrens angenommenen Hypothesen mit den gegebenen Variablen übereinstimmen. Mit IBM SPSS Amos können Sie Modelle spezifizieren, schätzen, bewerten und präsentieren, um hypothetische Beziehungen zwischen Variablen zu zeigen. Diese Software ermöglicht eine akkuratere Modellerstellung als mit Methoden der multivariaten Statistik. SPSS Amos gibt Ihnen die Möglichkeit, Einstellungs- und Verhaltensmodelle zu erstellen, die komplexe Beziehungen abbilden. Eine Besonderheit von Strukturgleichungsmodellen ist das Überprüfen latenter (nicht direkt beobachtbarer) Variablen. Pfadanalyse, Faktorenanalyse und Regressionsanalyse können als Spezialfälle von Strukturgleichungsmodellen angesehen werden. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Modell und Wirklichkeit (0.25 Tage) Charakteristika wissenschaftlicher Hypothesen - Allgemeine Vorgehensweise zur empirischen Prüfung - Kausalhypothesen und der Begriff der Kausalität - Messung von Kausalität - Latente und manifeste Variablen Indikatoren 630 B. Kovarianzanalyse (Analysis of Covariance - ANCOVA) (0.25 Tage) Wiederholung Varianzanalyse (ANOVA) - Auswirkung von nicht relevanten unabhängigen Faktoren auf die abhängige Variable ausblenden - Voraussetzungen - Durchführung und Ergebnisbewertung C. Pfadanalyse mit SPSS Amos (0.25 Tage) Pfadmodelle als Form einer multiplen, auf Kausalzusammenhänge orientierte Regressionsanalyse Pfadmodell erstellen - Daten laden und analysieren - Ergebnisbewertung D. Faktorenanalyse mit SPSS Amos (0.25 Tage) Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse - Extraktion der Faktoren - Rotation der Faktoren - Güteprüfung - Faktorwerte - Gleichzeitige Faktorenanalyse für mehrere Gruppen E. Theorie der Strukturgleichungsmodellierung (0.25 Tage) Pfadanalyse (SGM mit manifesten Variablen), Kausalanalyse (SGM mit latenten Variablen) in Form des kovarianzanalytischen Ansatzes sowie des varianzanalytischen Ansatzes, Vergleich der kausalanalytischen Ansätze F. Kausalanalyse mit SPSS Amos (0.75 Tage) Analyse von SGM mit latenten Variablen (Kausalanalyse) - Allgemeiner Modellbildungs- und Prüfungsprozess - Konstrukt-Operationalisierung - Konfirmatorische Faktorenanalyse zur Prüfung reflektiver Messmodelle von latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten) - Prüfung von Hypothesensystemen mit Hilfe des kovarianzanalytischen Ansatzes G. Verfahrensvarianten und Erweiterungen der Strukturgleichungsanalyse (0.5 Tage) Besonderheiten formativer Messmodelle - MIMIC-Modelle (Multiple Indicators Multiple Causes) in SPSS Amos - Second-Order-Faktorenanalyse (SFA) in SPSS Amos H. Analyse mehrerer Gruppen in SPSS Amos (0.5 Tage) Mehrgruppen-Faktoranalayse - Mehrgruppen-Kausalanalyse (MGKA) und die vergleichende Analyse von Kausalmodellen in mehreren Gruppen (Stichproben) 631 (ii) SPSS Modeler und Data Mining Termine Übersicht Kursnr. 2022781 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 16-20 Nov 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Stuttgart 2.500,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS Modeler bietet eine große Anzahl an Data Mining-Methoden. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie für Klassifikation, Mustererkennung und Prognose Data Mining-Modelle mit IBM SPSS Modeler aufbauen, jeweils auf ihre Güte prüfen und einsetzen. Dabei lernen Sie zunächst den jeweiligen Algorithmus kennen und dann die tatsächliche Implementierung am System. Zu den behandelten Verfahren gehören Klassiker wie Clusteranalyse, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse oder Künstliche Neuronale Netze sowie spezielle Verfahren wie Diskriminanzanalyse, Faktorenanalyse oder Zeitreihen mit ARIMA. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Assoziations- und Warenkorbanalyse (0.25 Tage) Einführung in die Assoziationsanalyse und den Apriori Algorithmus - Frequent Itemsets - Regelableitung B. Regression (0.25 Tage) Linear multiple Regression - Modellerstellung und Parameterschätzung - Gütemaße - Vorhersage 632 C. Bayes Netze, Naive Bayes und SLRM (0.75 Tage) Einführung in den Bayes Netzwerk-Algorithmus - Naive Bayes - Attributauswahl und Attributbewertung Markov Blanket Algorithmus - Self-Learning Response Models (SLRMs) - Gütemaße - Vorhersage D. Diskriminanzanalyse (0.5 Tage) Statistische Grundlagen: Mittelwert und Varianz, Quadratesummen innerhalb und zwischen Gruppen, Korrelationen - Regeln für Variablenauswahl - Berechnungen während der Variablenauswahl (F-to-Remove / Enter, Wilk´s Lambda, Rao´s V, Distanzen, F-Tests) - Klassifikationsfunktionen - Kanonische Diskriminanzfunktionen: Kanonische Korrelation, Wilk´s Lambda, Koeffizienten, Tests für gleiche Varianzen - Gütemaße - Vorhersage E. Logistische Regression (0.5 Tage) Logistische Funktion und Einführung in die logistische Regression - Binomiale logistische Regression Multinomiale logistische Regression - Maximum Likelihood Schätzer - Variablenauswahl - Gütemaße - Vorhersage F. Faktorenanalyse und PCA (0.25 Tage) Einführung in Faktorenanalyse und Hauptkomponentenananlyse (Principal Component Analysis, PCA) Faktorextraktion - Faktorrotation - Faktorwerte G. Entscheidungsbäume (0.75 Tage) Einführung in Entscheidungsbäume - C&RT (Classification and Regression Trees) Algorithmen - CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detectors) Algorithmus - QUEST (Quick, Unbiased, EfficientStatistical Tree) Algorithms - Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Einführung in die Clusteranalyse - Distanzen und Ähnlichkeit - k-Means Algorithmus - TwoStep Cluster Algorithms - Cluster-Anzahl - Vorhersage und Cluster-Zugehörigkeit I. Künstliche Neuronale Netze (0.75 Tage) Einführung in Künstliche Neuronale Netze - Modelle: Multilayer Perceptron mit Feed-forward und BackPropagation, Radial Basis Function Network (RBFN), Kohonen Algorithmus - Gütemaße - Vorhersage J. Zeitreihen mit ARIMA (0.25 Tage) Einführung in Zeitreihenanalyse und AR, MA, ARMA und ARIMA - Eigenschaften von Zeitreihen Modellerstellung - Gütemaße - Vorhersage K. Sequenz-Algorithmus (0.25 Tage) Itemsets - Transaktionen - Sequenzen - Suche nach häufigen Sequenzen - Vorhersage 633 (iii) SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 1 Termine Übersicht Kursnr. 2022777 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.650,00 EUR 1.750,00 EUR 1.750,00 EUR 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov Frankfurt Hamburg München 1.750,00 EUR 1.750,00 EUR 1.700,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.700,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS Statistics ist ein umfassendes System zum Analysieren von Daten. Mit SPSS Statistics können Sie Daten aus nahezu allen Dateitypen entnehmen und aus ihnen Berichte in Tabellenform, Diagramme sowie grafische Darstellungen von Verteilungen und Trends, deskriptive Statistiken und komplexe statistische Analysen erstellen. Dieses Seminar zeigt Ihnen die grafische Benutzeroberfläche von SPSS Statistics und dient als Vorbereitung für die statistische Analyse mit SPSS. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Datendateien Öffnen von Datendateien - Dateiinformationen - Speichern von Datendateien - Datenansicht - Variablenansicht Eingeben von Daten - Bearbeiten von Daten - Suchen nach Fällen, Variablen und Imputationen - Suchen und Ersetzen von Daten- und Attributwerten - Umgang mit mehreren Datenquellen 634 B. Vorbereitung und Transformation von Daten Variableneigenschaften - Definieren von Variableneigenschaften - Festlegen des Messniveaus für Variablen mit unbekanntem Messniveau - Mehrfachantworten-Sets - Ermitteln doppelter Fälle - Visuelles Klassieren - Berechnen von Variablen - Häufigkeiten von Werten in Fällen zählen - Werte verschieben - Umkodieren von Werten - Rangfolge bilden - Datentransformationen für Zeitreihen C. Ausgaben Viewer - Ausgabe exportieren - Ausdrucken von Viewer-Dokumenten D. Pivot-Tabellen Bearbeiten von Pivot-Tabellen - Arbeiten mit Schichten - Ein- und Ausblenden von Elementen - Tabellenvorlagen Tabelleneigenschaften - Zelleneigenschaften - Erstellen eines Diagramms aus einer Pivot-Tabelle E. Arbeiten mit der Befehlssyntax Regeln für die Syntax - Übernehmen der Befehlssyntax aus Dialogfeldern - Verwenden des Syntax-Editors 635 (iv) SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 2 (Multivariate Verfahren) Termine Übersicht Kursnr. 2022778 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan 03-07 Aug 28 Sep - 02 Okt 23-27 Nov 14-18 Sep 16-20 Nov Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 27-31 Jul 21-25 Sep 30 Nov - 04 Dez 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez Stuttgart 2.500,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM SPSS stellt Analysten die statistischen Kernfunktionen bereit, die diese zur Beantwortungen grundlegender Fragen in Business und Forschung benötigen. Mit den Tools dieser Software können die Benutzer Daten in kürzester Zeit anzeigen, Hypothesen im Hinblick auf weitere Tests formulieren und Verfahren zur Klärung der Beziehungen zwischen Variablen, zur Erstellung von Clustern, zur Ermittlung von Trends und zum Treffen von Prognosen durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen den Einsatz von IBM SPSS anhand von verschiedenen gängigen Analysetechniken. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Regression (0.75 Tage) Wie lässt sich der (nicht-)lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? - GLM-Univariat Lineare Regression - Ordinale Regression - Kurvenanpassung - Regression mit partiellen kleinsten Quadraten B. Diskriminanzanalyse (0.25 Tage) Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Definition der Gruppen – Formulierung , Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente 636 C. Explorative Faktorenanalyse (0.5 Tage) Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte D. Entscheidungsbäume (0.5 Tage) Erstellen von Entscheidungsbäumen: Auswählen von Kategorien, Validierung, Kriterien für den Aufbau des Baums, Ausgabe - Baumeditor: Arbeiten mit umfangreichen Bäumen, Steuern der im Baum angezeigten Daten Datenannahmen und -anforderungen - Konstruieren eines Bewertungsmodells - Fehlende Werte in Baummodellen E. Clusteranalyse (0.5 Tage) Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? - Distanzberechnungen - Analyse Nächstgelegener Nachbar - Two-Step-Clusteranalyse Hierarchische Clusteranalyse - Clusterzentrenanalyse F. Neuronale Netzwerke (0.5 Tage) Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? - Struktur neuronaler Netzwerke Mehrschichtiges Perzeptron: Partitionen, Architektur, Training, Ausgabe - Radiale Basisfunktion: Architektur, Training G. Zeitreihen (1 Tag) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrisch-skalierten Zeitreihendaten? - Transformieren von Daten - Zeitreihenmodellierung: Exponentielles Glätten, Benutzerdefinierte ARIMA-Modelle, Ausgabe - Saisonale Zerlegung - Spektraldiagramme - Prognosen - Ermitteln von signifikanten Einflussvariablen H. Analyse kategorialer Daten (1 Tag) Kategoriale Regression - Korrespondenzanalyse - Multdimensionale Skalierung 637 (v) SPSS Statistics - Statistische Datenanalyse 3 (Fragebogen und Marketing) Termine Übersicht Kursnr. 2022779 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.550,00 EUR 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 26-28 Okt 21-23 Dez Frankfurt Hamburg München 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 1.650,00 EUR 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Stuttgart 1.650,00 EUR 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die IBM SPSS Statistics Premium Edition hilft u. a. Datenanalysten, Planern, Prognostikern, Umfrageexperten, Programmauswertern und Fachkräften im Datenbankmarketing, ihre Aufgaben in jeder Phase des Analyseprozesses mühelos zu erledigen. Eingeschlossen ist ein breites Spektrum von vollständig integrierten Statistikfunktionen und verwandten Produkten für spezielle Analyseaufgaben im gesamten Unternehmen. Dieses Seminar fokussiert den Einsatz von IBM SPSS im Bereich Marketing und der Auswertung von Fragebogen-Daten. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Explorative Datenanalyse (0.5 Tage) Kreuztabellen - Zusammenfassen von Werten - OLAP-Würfel - Stichproben und T-Tests Varianzkomponenten - Einfaktorielle ANOVA - Custom Tables: Einfache Tabellen für kategoriale Variablen, Stapeln, Verschachteln und Schichten von kategorialen Variablen, Gesamtsummen und Zwischenergebnisse, Berechnete Kategorien 638 B. Generalized Linear Models (GLM) (0.5 Tage) Verallgemeinerte lineare Modelle - Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle - Modell für loglineare Analyse - Allgemeine loglineare Analyse - Logit-loglineare Analyse C. Analyse kategorialer Daten (0.5 Tage) Kategoriale Regression: Definieren der Skala in der kategorialen Regression, Diskretisierung, Fehlende Werte, Ausgabe - Kategoriale Hauptkomponentenanalyse: Skala und Gewicht definieren, Diskretisierung, Fehlende Werte, Ausgabe D. Conjoint-Analyse (0.25 Tage) Profilmethode: Orthogonales Feld, Die experimentellen Stimuli, Datenerfassung und -analyse - Erzeugen eines orthogonalen Designs - Anzeige E. Multidimensionale Skalierung (0.25 Tage) Multidimensionale Skalierung: Ähnlichkeiten analysieren, Distanzen aus Daten erstellen, Definieren eines Modells für die multidimensionale Skalierung, Ausgabe - Multidimensionale Entfaltung: Definieren eines Modells, Ausgabe F. Korrespondenzanalyse (0.25 Tage) Definieren des Zeilen- und Spaltenbereichs bei der Korrespondenzanalyse - Modell - Statistiken - Diagramme - Mehrfachkorrespondenzanalyse: Definition des Variablengewichts bei der Mehrfachkorrespondenzanalyse, Diskretisierung, Fehlende Werte, Ausgabe, Diagramme G. Analyse von komplexen Stichproben (0.5 Tage) Stichprobenziehung mithilfe eines komplexen Plans - Vorbereiten einer komplexen Stichprobe für die Analyse - Häufigkeiten, Kreuztabellen und Deskriptive Statistiken - Regression für komplexe Stichproben: Logistische Regression, Ordinale Regression, Cox-Regression H. Direktmarketing (0.25 Tage) RFM-Analyse - Clusteranalyse - Profile über potenzielle Kunden - Responseraten nach Postleitzahlen Kaufneigung - Kontrollpakettest 639 (vi) SPSS Statistics - Zeitreihenanalyse Termine Übersicht Kursnr. 2024741 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.650,00 EUR 1.750,00 EUR 1.750,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 26-27 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.750,00 EUR 1.750,00 EUR 1.700,00 EUR 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 10-11 Sep 05-06 Nov 31 Dez - 01 Jan 17-18 Sep 12-13 Nov Stuttgart 1.700,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten. Die Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse. Das Zeitreihenanalyse-Seminar zeigt eine Auswahl an Methoden, Zeitreihenanalysen mit Hilfe von IBM SPSS Forecasting durchzuführen. Im ersten Teil lernen Sie, wie sie eine Zeitreihe beschreiben und in zentralen Kenngrößen zusammenfassen können. Der zweite Teil stellt die univariate Zeitreihenanalyse vor. Sie beinhaltet die Zerlegung einer Zeitreihe sowie die Ableitung von (autoregressiven) Regressionsmodellen mit AR, MA und AR(I)MA-Modellen. Aus lizenzrechtlichen Gründen kann dieses Seminar nur auf Ihrer Hardware und mit Ihrer (Test-)Lizenz durchgeführt werden. Bitte kontaktieren Sie uns für Termine und Organisation vor der Buchung. Kursinhalte A. Univariate Beschreibung von Zeitreihen (0.25 Tage) Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung 640 B. Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle (0.5 Tage) Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Niveau-Veränderung - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße C. Periodizitäten bei Zeitreihen (0.25 Tage) Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen D. Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA (0.75 Tage) Stationarität bei Zeitreihen – White Noise-Prozesse - AR (Autoregressive)- Modelle - MA (Moving Average)-Modelle - ARMA und ARIMA-Modelle – Prognose - Residualanalyse – Statistische Tests bei linearen Zeitreihenmodellen – Gütemaße und Modellauswahl E. Prognose mit Zeitreihenmodellen (0.25 Tage) Zeitreihenmodelle für Prognose nutzen - Prognosen variieren 641 A. Statistik (i) Clusteranalyse Termine Übersicht Kursnr. 2022782 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 27-28 Aug 22-23 Okt 24-25 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 03-04 Sep 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan Stuttgart 1.500,00 EUR 10-11 Sep 05-06 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unter Clusteranalyse versteht man Verfahren zur Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen in Datenbeständen. Die gefundenen Ähnlichkeitsgruppen können hierarchisch oder agglomerativ sein, also Untergruppen oder Teilgruppen in Gruppen kennzeichnen. Die Clusteranalyse ist eine wichtige Disziplin des Data-Mining, dem Analyseschritt des Knowledge Discovery in Databases Prozesses. Die zahlreichen Algorithmen unterscheiden sich vor allem in ihrem Ähnlichkeits- und Gruppenbegriff, ihrem Cluster-Modell, ihrem algorithmischen Vorgehen und der Toleranz gegenüber Störungen in den Daten. Dieses Seminar stellt gängige Cluster-Techniken theoretisch und mit Hilfe von praktischen Übungen ausführlich dar. Sie werden dadurch in die Lage versetzt, die Eigenschaften und damit auch Vor- und Nachteile verschiedener Verfahren zu kennen und selbstständig eine Cluster-Analyse durchzuführen. Kursinhalte A. Unvollständige Clusteranalyse (0.5 Tage) Modell der multiplen Korrespondenzanalyse: Zusammenhangsmatrix, Berechnung von Eigenwerten, Faktorladungen und Koordinatenwerten, Modellprüfgrößen - Nichtmetrische und mehrdimensionale Skalierung: Aufgabenstellung und Ähnlichkeitsmessung, Schätzalgorithmus, Dimensionszahl - Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse B. Ähnlichkeit und Unähnlichkeit (0.25 Tage) Dichotome Variablen - Nominale Variablen - Ordinale Variablen - Metrische Variablen 642 C. Nächste-Nachbarn- und Mittelwertverfahren (0.5 Tage) Complete Linkage: Der hierarchisch-agglomerative Algorithmus, Hierarchische Darstellung von Ähnlichkeitsbeziehungen, Clusterzahl, Beurteilung und Güteprüfung - Single-Linkage - Verallgemeinerung D. K-Means-Verfahren (0.25 Tage) Modellansatz - Clusteranzahl - Ausreißer - Validitätsprüfung - Alternative Startwerte - Gemischtes Missniveau E. Latente Profilanalyse (0.25 Tage) Modellansatz - Prüfgrößen - Klassenzahl - Überlappung - Latente Klassen für unterschiedliche Skalen F. Latent-Gold-Ansatz (0.25 Tage) Modellansatz der Latent-Cluster-Analyse - Erweiterung mit Kovariaten - Parameterschätzungen Statistiken und Tests zur Modellanpassung 643 (ii) Deskriptive Statistik Termine Übersicht Kursnr. 1015705 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.350,00 EUR 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.500,00 EUR 1.500,00 EUR 1.450,00 EUR 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 07-09 Dez 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik) ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Dieses Statistik-Seminar zeigt Anfängern oder WiederEinsteigern auf diesem Gebiet die wichtigen Teilbereiche und Verfahren dieser Methodik wie die Beschreibung von einund zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen und die Ableitung von Zusammenhängen zwischen zwei Merkmalen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die Themen werden anhand eines Fachbuchs erörtert und an Beispielen geübt. Die Teilnehmer arbeiten mit Taschenrechner und MS Excel, um die Formeln und Verfahren direkter zu verstehen und zu üben. Kursinhalte A. Einführung in die Statistik (0.25 Tage) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung – Skalen und ihre Eigenschaften: Nominale, ordinale und metrische Skala – Gebiete der Statistik 644 B. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Lagemaße (0.5 Tage) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel) C. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Streuungsmaße (0.5 Tage) Schiefemaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefe, Wölbung Abweichung, empirische D. Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen und Korrelationsanalyse (1 Tag) Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, Kendall und Goodman-Kruskal - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson E. Regressionsanalyse für metrische Daten (0.75 Tage) Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression bei ungruppierten Daten: Berechnung der Regressionsgeraden, Determinationskoeffizient - Lineare Einfachregression bei gruppierten Daten – Nicht-lineare Regressionsmodelle auf Basis der logistischen, exponentiellen oder Wurzel-Funktion F. Konzentrationsmaße (0.25 Tage) Absolute Konzentration: Konzentrationsrate, Konzentrationskurve, Herfindahl-/Rosenbluth-Index - Relative Konzentration: Lorenzkurve, Gini-Koeffizient 645 (iii) Deskriptive Statistik Termine Übersicht Kursnr. 2021324 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die deskriptive Statistik (auch beschreibende Statistik oder empirische Statistik) ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Dieses Statistik-Seminar zeigt Anfängern oder WiederEinsteigern auf diesem Gebiet die wichtigen Teilbereiche und Verfahren dieser Methodik wie die Beschreibung von einund zweidimensionalen Häufigkeitsverteilungen und die Ableitung von Zusammenhängen zwischen zwei Merkmalen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die Themen werden anhand eines Fachbuchs erörtert und an Beispielen geübt. Die Teilnehmer arbeiten mit Taschenrechner und MS Excel, um die Formeln und Verfahren direkter zu verstehen und zu üben. Kursinhalte A. Einführung in die Statistik (0.25 Tage) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung – Skalen und ihre Eigenschaften: Nominale, ordinale und metrische Skala – Gebiete der Statistik 646 B. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Lagemaße (0.5 Tage) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel) C. Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen und Streuungsmaße (0.5 Tage) Schiefemaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Standardabweichung, Variationskoeffizient - Formparameter: Schiefe, Wölbung Abweichung, empirische D. Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen und Korrelationsanalyse (1 Tag) Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, Kendall und Goodman-Kruskal - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson E. Regressionsanalyse für metrische Daten (0.75 Tage) Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression bei ungruppierten Daten: Berechnung der Regressionsgeraden, Determinationskoeffizient - Lineare Einfachregression bei gruppierten Daten – Nicht-lineare Regressionsmodelle auf Basis der logistischen, exponentiellen oder Wurzel-Funktion F. Konzentrationsmaße (0.25 Tage) Absolute Konzentration: Konzentrationsrate, Konzentrationskurve, Herfindahl-/Rosenbluth-Index - Relative Konzentration: Lorenzkurve, Gini-Koeffizient 647 (iv) Deskriptive und Induktive Statistik Termine Übersicht Kursnr. 1010238 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 24-28 Aug 12-16 Okt 30 Nov - 04 Dez 31 Aug - 04 Sep 19-23 Okt 07-11 Dez 17-21 Aug 05-09 Okt 23-27 Nov Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 10-14 Aug 28 Sep - 02 Okt 16-20 Nov 27-31 Jul 14-18 Sep 02-06 Nov 21-25 Dez 03-07 21-25 09-13 28 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Stuttgart 2.500,00 EUR 07-11 Sep 26-30 Okt 14-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die deskriptive Statistik ermöglicht es, vorliegende Daten in geeigneter Weise zu beschreiben und zusammenzufassen. Mit ihren Methoden verdichtet man quantitative Daten zu Tabellen, graphischen Darstellungen und Kennzahlen. Man lernt in einem ersten Teil Lagemaße (zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung, Mittelwert, Median, Modus oder Modalwert, Quantile (Quartile, Dezile), Schiefe und Exzess einer Verteilung) und die Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Variationsbreite/Spannweite, Interquartilbereiche, Mittlere absolute Abweichung) und Zusammenhangsmaße sowie Konzentrationsmaße kennen. In einem zweiten Teil lernen die TeilnehmerInnen dann die lineare und nicht-lineare Regressionsanalyse für metrische Daten kennen. Die induktive Statistik hingegen leitet aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren. Sie gibt der deskriptiven Statistik die Werkzeuge an die Hand, mit deren Hilfe diese aufgrund der beobachteten Daten begründete Rückschlüsse auf deren zu Grunde liegendes Verhalten ziehen kann. Im dritten Teil dieses Seminars lernen die TeilnehmerInnen zunächst die Wahrscheinlichkeitstheorie kennen und leiten dann aus Stichproben mit statistischen Testverfahren Informationen über die Grundgesamtheit ab. 648 Kursinhalte A. Deskriptive Statistik: Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (1 Tag) Häufigkeitsverteilungen und grafische Darstellung bei verschiedenen Skalen - Maßzahlen der Häufigkeit: Mittelwerte (Modus, Zentralwert, Quantile, Arithmetisches / geometrisches / harmonisches Mittel - Streuungsmaße: Spannweite, Quartilsabstand, Mittlere absolute Abweichung, empirische Standardabweichung, Variationskoeffizient Formparameter: Schiefemaße, Wölbungsmaße B. Deskriptive Statistik: Korrelationsanalyse (0.75 Tage) Koeffizienten bei nominal skalierten Merkmalen: Quadratische Kontingenz, Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient - Koeffizienten bei ordinal skalierten Merkmalen: Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman - Koeffizienten bei metrisch skalierten Merkmalen: Empirische Kovarianz, Empirischer Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson C. Deskriptive Statistik: Regressionsanalyse (0.5 Tage) Lineare und nicht-lineare Regression - Lineare Einfach-Regression: Berechnung der Regressionsgeraden und des Determinationskoeffizienten - Vorhersagen und Residualanalyse D. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitstheorie (0.75 Tage) Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem - Kombinatorik: Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell E. Induktive Statistik: Wahrscheinlichkeitsverteilungen (1 Tag) Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen: Binomialverteilung, Poissonverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Geometrische Verteilung - Stetige Verteilungen: Gleichverteilung, Exponentialverteilung, Normalverteilung Maßzahlen: Erwartungswert, Mathematische Erwartung, Varianz F. Induktive Statistik: Statistisches Testen (1 Tag) Intervallschätzungen: Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung sowie für den Anteilswert - Parametertests: Test für Mittelwert einer Normalverteilung, Test für Anteilswert, Fehler beim Testen, Test für Varianz, Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert, Quotiententest für die Varianz - Verteilungstests: Chi-Quadrat-Anpassungstest, Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest) 649 (v) Induktive Statistik für Wahrscheinlichkeit und Tests Termine Übersicht Kursnr. 1015708 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Stuttgart 1.200,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die induktive Statistik (auch mathematische Statistik, schließende Statistik oder Inferenzstatistik) leitet aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren. Sie gibt der deskriptiven Statistik die Werkzeuge an die Hand, mit deren Hilfe diese aufgrund der beobachteten Daten begründete Rückschlüsse auf deren zu Grunde liegendes Verhalten ziehen kann. Dieses Verfahren zeigt Anfängern und Wiedereinsteigern auf diesem Gebiet die grundlegenden Verfahren und Vorgehensweisen der induktiven Statistik. Es wird kein spezielles Programm eingesetzt, sondern es kommen vielmehr Taschenrechner und Papier sowie MS Excel zum Einsatz, um die anhand eines Lehrbuchs und Beispielen vorgestellten Techniken direkter nachzuvollziehen und zu üben. Mathematische Grundlagen im Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kombinatorik werden zu Anfang vermittelt. Grundlagen der deskriptiven Statistik sind von Vorteil. Kursinhalte A. Wahrscheinlichkeitsrechnung (0.5 Tage) Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem 650 B. Kombinatorik (0.125 Tage) Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell C. Wahrscheinlichkeitsverteilungen (0.25 Tage) Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen - Stetige Verteilungen D. Maßzahlen (0.125 Tage) Erwartungswert - Mathematische Erwartung - Varianz - Momente - Momenterzeugende Funktion Charakteristische Funktion E. Spezielle diskrete Verteilungen (0.125 Tage) Binomialverteilung - Poissonverteilung - Hypergeometrische Verteilung - Geometrische Verteilung F. Spezielle stetige Verteilungen (0.125 Tage) Gleichverteilung - Exponentialverteilung - Normalverteilung G. Schätzverfahren (Intervallschätzung) (0.25 Tage) Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung - Konfidenzintervall für den Anteilswert H. Testverfahren: Parametertests (0.25 Tage) Test für Mittelwert einer Normalverteilung - Test für Anteilswert - Fehler beim Testen - Test für Varianz Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert - Quotiententest für die Varianz I. Testverfahren: Verteilungstests (0.25 Tage) Chi-Quadrat-Anpassungstest Varianzanalyse - Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest) - Einfache 651 (vi) Induktive Statistik für Wahrscheinlichkeit und Tests Termine Übersicht Kursnr. 2021327 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.150,00 EUR 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die induktive Statistik (auch mathematische Statistik, schließende Statistik oder Inferenzstatistik) leitet aus den Daten einer Stichprobe Eigenschaften einer Grundgesamtheit ab. Die Wahrscheinlichkeitstheorie liefert die Grundlagen für die erforderlichen Schätz- und Testverfahren. Sie gibt der deskriptiven Statistik die Werkzeuge an die Hand, mit deren Hilfe diese aufgrund der beobachteten Daten begründete Rückschlüsse auf deren zu Grunde liegendes Verhalten ziehen kann. Dieses Verfahren zeigt Anfängern und Wiedereinsteigern auf diesem Gebiet die grundlegenden Verfahren und Vorgehensweisen der induktiven Statistik. Es wird kein spezielles Programm eingesetzt, sondern es kommen vielmehr Taschenrechner und Papier sowie MS Excel zum Einsatz, um die anhand eines Lehrbuchs und Beispielen vorgestellten Techniken direkter nachzuvollziehen und zu üben. Mathematische Grundlagen im Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kombinatorik werden zu Anfang vermittelt. Grundlagen der deskriptiven Statistik sind von Vorteil. Kursinhalte A. Wahrscheinlichkeitsrechnung (0.5 Tage) Grundlagen: Zufallsexperiment, Ergebnismenge und Ereignis, Zusammengesetzte Ereignisse, Absolute und relative Häufigkeiten - Wahrscheinlichkeitsbegriffe: Klassischer, statistischer und subjektiver Wahrscheinlichkeitsbegriff - Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten: Axiome und ihre Folgerungen, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Multiplikationssatz, Stochastische Unabhängigkeit, Satz der totalen Wahrscheinlichkeit, Bayessches Theorem 652 B. Kombinatorik (0.125 Tage) Permutationen, Kombinationen mit und ohne Wiederholung, Eigenschaften des Binomialkoeffizienten, Urnenmodell C. Wahrscheinlichkeitsverteilungen (0.25 Tage) Zufallsvariablen - Diskrete Verteilungen - Stetige Verteilungen D. Maßzahlen (0.125 Tage) Erwartungswert - Mathematische Erwartung - Varianz - Momente - Momenterzeugende Funktion Charakteristische Funktion E. Spezielle diskrete Verteilungen (0.125 Tage) Binomialverteilung - Poissonverteilung - Hypergeometrische Verteilung - Geometrische Verteilung F. Spezielle stetige Verteilungen (0.125 Tage) Gleichverteilung - Exponentialverteilung - Normalverteilung G. Schätzverfahren (Intervallschätzung) (0.25 Tage) Konfidenzintervall für den Mittelwert und für die Varianz einer Normalverteilung - Konfidenzintervall für den Anteilswert H. Testverfahren: Parametertests (0.25 Tage) Test für Mittelwert einer Normalverteilung - Test für Anteilswert - Fehler beim Testen - Test für Varianz Differenztests für den Mittelwert und Anteilswert - Quotiententest für die Varianz I. Testverfahren: Verteilungstests (0.25 Tage) Chi-Quadrat-Anpassungstest Varianzanalyse - Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (Kontingenztest) - Einfache 653 (vii) Kategoriale Daten und Logistische Regression Termine Übersicht Kursnr. 1015704 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez Stuttgart 1.500,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die Seminarteilnehmer erhalten eine anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression. Das Seminar behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man dann Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen. Damit lassen sich Gruppenzugehörigen und Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse bestimmen. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. In diesem Seminar lernen Sie die Logit-Regression und darauf aufbauende Alternativmodelle kennen. Zusätzlich lernen Sie, Kontingenz-/Kreuztabellen zu untersuchen, um Abhängigkeiten zwischen kategorialen Variablen zu untersuchen. Kursinhalte A. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen Logit-Modelle für eine metrische Einflussgröße - Modelle für linear spezifizierte Einflussgrößen - Logit-Modelle bei kategorialen Einflussgrößen - Das lineare Logit-Modell ohne Interaktion - Logit-Modell und Alternativen 654 B. Schätzung, Modellanpassung und Einflussgrößen Parameterschätzung für Regressionsmodelle - Anpassungsgüte von Modellen - Residualanalyse - Überprüfung der Relevanz von Einflussgrößen - Devianz-Analyse - Erklärungswert von Modellen C. Alternative Modellierung von Response und Einflussgrößen Konzeptioneller Hintergrund binärer Regressionsmodelle - Modelltypen - Modellierung von Interaktionswirkungen Abweichung von der Binomialverteilung D. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien Modellbildung bei mehrkategorialer abhängiger Variable - Das multinominale Logit-Modell Verzweigungsmodelle - Modellierung als Wahlmodell der Nutzenmaximierung - Schätzen und Testen - Einfache E. Regression mit ordinaler abhängiger Variable Das Schwellenwert- oder kumulative Modell - Das sequenzielle Modell - Schätzen und Testen F. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell Die Poisson-Verteilung - Poisson-Regression - Poisson-Regression mit Dispersion - Analyse von Kontingenztafeln G. Nonparametrische Regression Glättungsverfahren: Lokale Regression für binäre abhängige Variable, Ansätze mit Penalisierung, Semiparametrische Erweiterung durch das partiell lineare Modell, Generalisierte additive Modell, Schätzalgorithmen - Klassifikations- und Regressionsbäume: Verzweigungen und Verzweigungskriterien, Baumgröße H. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse Bayes-Zuordnung als diskriminanzanalytisches Verfahren: Bayes-Zuordnung und Fehlerraten, Fehlklassifikationswahrscheinlichkeiten, Bayes-Regel und Diskriminanzfunktionen, Logit-Modell und normalverteilte Merkmale, Logit-Modell und binäre Merkmale, Kostenoptimale Bayes-Zuordnung - Geschätze Zuordnungsregeln: Stichproben und geschätzte Zuordnungsregeln, Prognosefehler 655 (viii) Kategoriale Daten und Logistische Regression Termine Übersicht Kursnr. 2021323 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.450,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die Seminarteilnehmer erhalten eine anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression. Das Seminar behandelt Modelle zur Analyse kategorialer Daten. Kategoriale Daten sind Variablen, die eine begrenzte Anzahl von Ausprägungen (Kategorien) haben. Unter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man dann Regressionsanalysen zur (meist multivariaten) Modellierung der Verteilung diskreter abhängiger Variablen. Damit lassen sich Gruppenzugehörigen und Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse bestimmen. Bei vielen der in Umfrageforschung und amtlicher Statistik erhobenen Merkmale handelt es sich um kategoriale Daten. In diesem Seminar lernen Sie die Logit-Regression und darauf aufbauende Alternativmodelle kennen. Zusätzlich lernen Sie, Kontingenz-/Kreuztabellen zu untersuchen, um Abhängigkeiten zwischen kategorialen Variablen zu untersuchen. Kursinhalte A. Logistische Regression und Logit-Modell für binäre abhängige Größen Logit-Modelle für eine metrische Einflussgröße - Modelle für linear spezifizierte Einflussgrößen - Logit-Modelle bei kategorialen Einflussgrößen - Das lineare Logit-Modell ohne Interaktion - Logit-Modell und Alternativen B. Schätzung, Modellanpassung und Einflussgrößen Parameterschätzung für Regressionsmodelle - Anpassungsgüte von Modellen - Residualanalyse - Überprüfung der Relevanz von Einflussgrößen - Devianz-Analyse - Erklärungswert von Modellen 656 C. Alternative Modellierung von Response und Einflussgrößen Konzeptioneller Hintergrund binärer Regressionsmodelle - Modelltypen - Modellierung von Interaktionswirkungen Abweichung von der Binomialverteilung D. Multinominale Modelle für ungeordnete Kategorien Modellbildung bei mehrkategorialer abhängiger Variable - Das multinominale Logit-Modell Verzweigungsmodelle - Modellierung als Wahlmodell der Nutzenmaximierung - Schätzen und Testen - Einfache E. Regression mit ordinaler abhängiger Variable Das Schwellenwert- oder kumulative Modell - Das sequenzielle Modell - Schätzen und Testen F. Zähldaten und die Analyse von Kontingenztafeln: das loglineare Modell Die Poisson-Verteilung - Poisson-Regression - Poisson-Regression mit Dispersion - Analyse von Kontingenztafeln G. Nonparametrische Regression Glättungsverfahren: Lokale Regression für binäre abhängige Variable, Ansätze mit Penalisierung, Semiparametrische Erweiterung durch das partiell lineare Modell, Generalisierte additive Modell, Schätzalgorithmen - Klassifikations- und Regressionsbäume: Verzweigungen und Verzweigungskriterien, Baumgröße H. Kategoriale Prognose und Diskriminanzanalyse Bayes-Zuordnung als diskriminanzanalytisches Verfahren: Bayes-Zuordnung und Fehlerraten, Fehlklassifikationswahrscheinlichkeiten, Bayes-Regel und Diskriminanzfunktionen, Logit-Modell und normalverteilte Merkmale, Logit-Modell und binäre Merkmale, Kostenoptimale Bayes-Zuordnung - Geschätze Zuordnungsregeln: Stichproben und geschätzte Zuordnungsregeln, Prognosefehler 657 (ix) Mit MS Excel Termine Übersicht Kursnr. 1010303 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Excel-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 17-18 Sep 12-13 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 17-18 Dez 20-21 Aug 15-16 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.550,00 EUR 1.550,00 EUR 1.500,00 EUR 30-31 Jul 24-25 Sep 19-20 Nov 06-07 Aug 01-02 Okt 26-27 Nov 13-14 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.500,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Excel-Anwender, welche Erfahrung mit der Datenerfassung haben, lernen nun, die Datenanalyse auf statistische Methoden auszuweiten. Dies beinhaltet eine kurze Einführung in die statistische Methodik und eine intensive Erarbeitung der vielfältigen Techniken, welche mit Excel für die anspruchsvolle Datenanalyse möglich sind. Die Themen umfassen dabei einen großen Ausschnitt aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik und einen kurzen Überblick über die Möglichkeiten der Induktiven Statistik. MS Excel bietet für viele statistiche Fragestellungen geeignete Funktionen. Die Add-In Analyse-Funktion stellt darüber hinaus Funktionen bereit, mit denen Sie komplexere Datenanalysen durchführen können. Im Seminar lernen Sie, eindimensionales Datenmaterial mit Lage- und Streuungsmaßen zu beschreiben und dann für zweidimensionale Situationen Korrelationen (Beziehungen und Abhängigkeiten) in den Daten zu erkennen sowie für lineare und nicht-lineare Zusammenhänge Gleichungen abzuleiten. Einen Spezialfall stellen dabei Zeitreihendaten dar, für die Sie im Seminar sehen, wie man den Trend erkennt und Prognosen ableitet. Kursinhalte A. Grundlagen Einführung in die Statistik - Daten zusammenstellen - Daten konsolidieren - Die Analyse-Funktion installieren 658 B. Statische Maßzahlen Häufigkeit und Klassenbildung - Häufigkeiten berechnen - Mittelwerte, Maximum und Minimum ermitteln - Das arithmetische Mittel berechnen - Das geometrische Mittel berechnen - Quantile berechnen - Streuungsparameter in der Statistik - Streuungsmaße berechnen - Streuungsmaße grafisch darstellen - Spannweiten berechnen C. Zeitreihenanalyse und Trend Zeitreihen analysieren - Komponenten einer Zeitreihe - Trendberechnungen durchführen - Linearen Trend berechnen - Exponentiellen Trend berechnen - Trendanalyse und Trendkontrolle - Den gleitenden Durchschnitt berechnen Exponentielles Glätten D. Regressionsanalyse Die Regression in der Statistik - Lineare Regression - Regressionskoeffizeinten berechnen - Die Regressionsgerade grafisch darstellen - Maße zur Überprüfung der Regression festlegen - Das Bestimmtheitsmaß berechnen Konfidenzintervalle darstellen E. Korrelationsanalyse Grundlagen der Korrelationsanalyse - Die Kovarianz von Daten - Kovarianz berechnen - Den Korrelationskofeffizienten von Pearson nutzen - Einen Korrelationskoeffizienten berechnen - Den Rangkorrelationskoeffizeinten von Spearman berechnen - Den Rangkorrelationskoeffizienten von Spearman berechnen F. Statistisches Testen Einführung in die Testtheorie - Spezielle Hypothesentests - Den t-Test durchführen - Varianzanalyse - Varianzanalysen berechnen 659 (x) Multivariate Verfahren I Termine Übersicht Kursnr. 1010237 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 03-05 21-23 21-23 09-11 Aug Sep Sep Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Stuttgart 1.550,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 8 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Teilnehmer/innen sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse einzusetzen. Kursinhalte A. Multiple Regressionsanalyse (0.5 Tage) Wie stark ist der als linear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen? – Modellformulierung – Schätzung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionskoeffizienten – Prüfung der Modellprämissen 660 B. Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrischskalierten Zeitreihendaten? – Visualisierung der Zeitreihe – Formulierung des Modells – Schätzung des Modells – Erstellung von Prognosen – Prüfung der Prognosegüte C. Varianzanalyse (ANOVA) (0.25 Tage) Wie gut kann eine metrisch-skalierte abhängige Variable durch eine nominal skalierte unabhängige Variable erklärt werden? – Problemformulierung – Analyse der Abweichungsquadrate – Prüfung der statistischen Unabhängigkeit D. Diskriminanzanalyse (0.25 Tage) Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Formulierung, Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente E. Logistische Regression (0.5 Tage) Mit welcher Wahrscheinlichkeit können Objekte einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden? – Modellformulierung – Schätzung der logistischen Regressionsfunktion – Interpretation der Regressionskoeffizienten – Prüfung des Gesamtmodells – Prüfung der Merkmalsvariablen F. Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung) (0.25 Tage) Besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen zwei nominal-skalierten Variablen? – Erstellung der Kreuztabelle – Ergebnisinterpretation – Prüfung der Zusammenhänge G. Explorative Faktorenanalyse (0.5 Tage) Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl 661 (xi) Multivariate Verfahren I Termine Übersicht Kursnr. 2021621 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.450,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich und damit ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 8 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Cluster-, Diskriminanz- und Explorative Faktorenanalyse, Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Teilnehmer/innen sollen nach dem Seminar in der Lage sein, die genannten Verfahren zu verstehen und bewerten zu können, um sie dann mit Erfolg auch für die konkrete Datenanalyse einzusetzen. Kursinhalte A. Multiple Regressionsanalyse (0.5 Tage) Wie stark ist der als linear unterstellte Zusammenhang zwischen metrisch-skalierten Variablen? – Modellformulierung – Schätzung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionsfunktion – Prüfung der Regressionskoeffizienten – Prüfung der Modellprämissen 662 B. Zeitreihenanalyse (0.25 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen einer metrisch-skalierten abhängigen Variablen und metrischskalierten Zeitreihendaten? – Visualisierung der Zeitreihe – Formulierung des Modells – Schätzung des Modells – Erstellung von Prognosen – Prüfung der Prognosegüte C. Varianzanalyse (ANOVA) (0.25 Tage) Wie gut kann eine metrisch-skalierte abhängige Variable durch eine nominal skalierte unabhängige Variable erklärt werden? – Problemformulierung – Analyse der Abweichungsquadrate – Prüfung der statistischen Unabhängigkeit D. Diskriminanzanalyse (0.25 Tage) Welche Variablen können gegebene Objektgruppen signifikant voneinander unterscheiden? – Definition der Gruppen – Formulierung, Schätzung und Prüfung der Diskriminanzfunktion – Prüfung der Merkmalsvariablen – Klassifikation neuer Elemente E. Logistische Regression (0.5 Tage) Mit welcher Wahrscheinlichkeit können Objekte einer bestimmten Gruppe zugeordnet werden? – Modellformulierung – Schätzung der logistischen Regressionsfunktion – Interpretation der Regressionskoeffizienten – Prüfung des Gesamtmodells – Prüfung der Merkmalsvariablen F. Kontingenzanalyse (Kreuztabellierung) (0.25 Tage) Besteht ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen zwei nominal-skalierten Variablen? – Erstellung der Kreuztabelle – Ergebnisinterpretation – Prüfung der Zusammenhänge G. Explorative Faktorenanalyse (0.5 Tage) Wie können metrisch-skalierte Variablen zu hypothetischen Größen (Faktoren) zusammengefasst werden? – Variablenauswahl und Korrelationsmatrix – Extraktion der Faktoren – Bestimmung der Kommunalitäten – Zahl der Faktoren – Faktorinterpretation – Bestimmung der Faktorenwerte H. Clusteranalyse (0.5 Tage) Wie können Objekte, die durch verschiedene Merkmale beschrieben sind, zu homogenen Gruppen zusammenfasst werden? – Bestimmung der Ähnlichkeiten – Auswahl des Fusionsalgorithmus – Bestimmung der Clusteranzahl 663 (xii) Multivariate Verfahren II Termine Übersicht Kursnr. 1010316 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 27-29 Jul 07-09 Sep 19-21 Okt 30 Nov - 02 Dez 24-26 Aug 05-07 Okt 16-18 Nov 28-30 Dez 03-05 Aug 14-16 Sep 26-28 Okt 26-28 Okt Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 10-12 21-23 02-04 14-16 Aug Sep Nov Dez 17-19 28-30 09-11 21-23 Aug Sep Nov Dez 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov Stuttgart 1.550,00 EUR 05-07 Aug 16-18 Sep 28-30 Okt 09-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten anwenden zu können. Kursinhalte A. Nicht-lineare Regression (0.25 Tage) Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse 664 B. Konfirmatorische Faktorenanalyse (0.25 Tage) Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden? – Modellformulierung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse C. Strukturgleichungsmodelle (0.75 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? – Hypothesenbildung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse D. Traditionelle Conjoint-Analyse (0.25 Tage) Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten? E. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse (0.5 Tage) Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden? F. Neuronale Netze (0.5 Tage) Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes G. Korrespondenzanalyse (0.5 Tage) Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation 665 (xiii) Multivariate Verfahren II Termine Übersicht Kursnr. 2021638 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.450,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 12-14 Okt 23-25 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit Multivariaten Verfahren (Multivariate Analyse(methoden), Abk.: MVA) werden multivariat verteilte statistische Variablen untersucht. Man betrachtet hier nicht eine Variable isoliert (univariat verteilt), sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Multivariate Verfahren lassen sich gliedern in "Strukturprüfende Verfahren" und "Strukturentdeckende Verfahren". Das Seminar behandelt 7 wichtige Verfahren der multivariaten Analysemethoden. Dies sind Auswahlbasierte Conjoint-Analyse, Konfirmatorische Faktorenanalyse, Korrespondenzanalyse, Multidimensionale Skalierung, Neuronale Netze, Nichtlineare Regression und Strukturgleichungsmodelle. Die Themen werden anhand von Vorträgen eingeführt und dann anhand von praktischen Übungen durchgeführt. Als Software werden MS Excel und SPSS, Clementine und AMOS vorgestellt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, die Verfahren und ihre Ergebnisse zu verstehen und für eigene Daten anwenden zu können. Kursinhalte A. Nicht-lineare Regression (0.25 Tage) Wie lässt sich der nicht-lineare Zusammenhang zwischen Variablen formalisieren? – Funktionsauswahl und Modellspezifikation – Parameterschätzung – Prüfung des Modells - Beurteilung der Schätzergebnisse 666 B. Konfirmatorische Faktorenanalyse (0.25 Tage) Kann ein vermuteter Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten und beobachteten Indikatorvariablen) empirisch bestätigt werden? – Modellformulierung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse C. Strukturgleichungsmodelle (0.75 Tage) Wie stark ist der Zusammenhang zwischen latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten), die sich einer direkten Messbarkeit entziehen? – Hypothesenbildung – Pfaddiagramm und Modellspezifikation – Identifikation der Modellstruktur – Parameterschätzung – Beurteilung der Schätzergebnisse D. Traditionelle Conjoint-Analyse (0.25 Tage) Welchen Nutzenbeitrag liefern die verschiedenen Beschreibungsmerkmale eines Objektes zu dessen Präferenzstellung im Vergleich zu anderen Objekten? E. Auswahlbasierte Conjoint-Analyse (0.5 Tage) Wie kann für eine Person die Auswahlentscheidung unter verschiedenen Objekten abgebildet werden? F. Neuronale Netze (0.5 Tage) Wie können aufgrund von Erfahrungsdaten (Lerndaten) Gruppen gebildet oder unterschieden werden sowie nicht-lineare Zusammenhänge zwischen Variablen entdeckt werden? – Problemstrukturierung und Netztypauswahl – Festlegung der Netztopologie – Informationsverarbeitung in den Neuronen – Trainieren des Netzes – Anwendung des trainierten Netzes G. Korrespondenzanalyse (0.5 Tage) Wie können Kreuztabellen visualisiert werden? – Standardisierung der Daten – Extraktion der Dimensionen – Normalisierung der Koordinaten - Interpretation 667 (xiv) Oracle 12c - Statistik mit SQL Termine Übersicht Kursnr. 2022763 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Berlin Dresden Düsseldorf 1.450,00 EUR 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 24-26 Aug 19-21 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 21-23 Sep 16-18 Nov 03-05 Aug 28-30 Sep 23-25 Nov Frankfurt Hamburg München 1.600,00 EUR 1.600,00 EUR 1.550,00 EUR 14-16 Sep 09-11 Nov 10-12 Aug 05-07 Okt 30 Nov - 02 Dez 17-19 Aug 12-14 Okt 07-09 Dez Kurstyp Zielgruppe Business IntelligenceEntwickler Vorkenntnisse Oracle SQL, PL/SQL Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Stuttgart 1.550,00 EUR 07-09 Sep 02-04 Nov 28-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Oracle-Programmierer, Marketing- und Controlling-Fachkräfte, welche direkt mit SQL oder PL/SQL auf die OracleDatenbank zugreifen, können in SQL-Abfragen und PL/SQL-Prozeduren und PL/SQL-Funktionen statistische Analysen für deskriptive Statistik und induktive Statistik durchführen. Dieses Seminar zeigt Ihnen anhand von Beispielen die verschiedenen Funktionen, die direkt in der Oracle-Datenbank vorhanden sind. Die statistischen Konzepte von Lageund Streuungsmaßen, Korrelation und Regression sowie statistisches Testen für Verteilungstests, Kontingenzanalyse und auch Varianzanalyse werden Ihnen ebenfalls bei jedem Beispiel vermittelt. Kursinhalte A. Statische Maßzahlen der deskriptiven Statistik (0.5 Tage) Lagemaße: Häufigkeiten mit COUNT, Modus mit STATS_MODE, Mittelwerte mit AVG, MEDIAN Quantile mit - PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC - Streuungsmaße: Spannweite mit MIN und MAX, Standardabweichung mit STDDEV, STDDEV_POP und STDDEV_SAMP, Varianz mit VAR_POP, VAR_SAMP und VARIANCE - Rang und Verteilung mit CUME_DIST, DENSE_RANK, RANK und PERCENT_RANK B. Korrelationsanalyse (0.25 Tage) Kovarianz mit COVAR_POP und COVAR_SAMP - Korrelation mit CORR (Bravais-Pearson) Rangkorrelation mit CORR_S (Spearmans Rho) und CORR_K (Kendalls Tau) 668 C. Regressionssanalyse (0.25 Tage) Lineare Regression und Methode der kleinsten Quadrate - Geradengleichung ableiten mit REGR_SLOPE und REGR_INTERCEPT - Determinationskoeffizient mit REGR_R2 - Gemeinsamer Schwerpunkt mit REGR_AVGX und REGR_AVGY - Güteanalyse mit REGR_COUNT, REGR_SXX, REGR_SYY und REGR_SXY - Prognose und Residualanalyse D. Kontingenzanalyse (0.25 Tage) Kontingenzanalyse und Zusammenhang bei kategorialen Variablen - Chi-Quadrat-Test mit CHISQ_OBS und CHISQ_DF - Signifikanz mit CHISQ_SIG - Kontingenzmaße: Phi-Koeffizient mit PHI_COEFFICIENT, Cramers V mit CRAMERS_V, Kontigenzkoeffizient mit CONT_COEFFICIENT und Cohens Kappa mit COHENS_K E. Statistisches Testen (0.75 Tage) Überblick Wahrscheinlichkeitstheorie - Einführung in die Testtheorie - t-Test mit STATS_T_TEST_ONE (eine Stichprobe), STATS_T_TEST_PAIRED (zwei Stichproben), STATS_T_TEST_INDEP (zwei unabhängige Stichproben) und STATS_T_TEST_INDEPU (zwei unabhängige Stichproben mit ungleicher Varianz) Varianzenvergleich mit STATS_F_TEST - Verteilungstests mit STATS_BINOMIAL_TEST - Mann-Whitney-Test mit STATS_MW_TEST - Kolmogorov-Smirnov-Funktion mit STATS_KS_TEST - Wilcoxon Signed Ranks mit STATS_WSR_TEST F. Varianzanalyse (ANOVA) (0.5 Tage) Varianzanalyse - ANOVA durchführen mit STATS_ONE_WAY_ANOVA: Quadratesumme mit SUM_SQUARES_BETEEN und SUM_SQUARES_WITHIN, mittlere Quadratesummen mit MEAN_SQUARES_BETWEEN und MEAN_SQUARES_WITHIN, F-Wert mit F_RATIO und Signifikanz mit SIG G. Zeitreihenanalyse und Trend (0.5 Tage) Grundlagen Zeitreihenanalyse: Komponenten, Stationarität, Autokorrelation, Autokovarianz, Periodizität Glättung: Gleitender Durchschnitt, exponentielles Glätten - Trendberechnungen durchführen mit linearer Regression - Saisonfigur und Residualanalyse 669 (xv) Statistik für Ingenieure Termine Übersicht Kursnr. 2024698 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 24-28 Aug 05-09 Okt 16-20 Nov 10-14 21-25 02-06 14-18 Aug Sep Nov Dez Düsseldorf 2.600,00 EUR 31 Aug - 04 Sep 12-16 Okt 30 Nov - 04 Dez Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 17-21 Aug 28 Sep - 02 Okt 09-13 Nov 21-25 Dez 03-07 Aug 14-18 Sep 26-30 Okt 07-11 Dez 23-27 Nov Stuttgart 2.500,00 EUR 27-31 Jul 19-23 Okt 28 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Deskriptive und induktive Statistik sind in den Ingenieurswissenschaften bei der Planung und Kontrolle von (Produktions-)Prozessen überaus wichtig. Zentral ist hierbei die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktionsund Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess-/Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Kursinhalte A. Die Rolle der Statistik in den Ingenieurswissenschaften (0.25 Tage) Die Ingenieur-Tätigkeit und statistisches Denken - Sammeln von Daten aus Prozessen - Retrospektive Studie - Beobachtungsstudien - Experimente - Zufallsstichproben - Deterministische und empirische Modelle Prozessbeobachtung im Zeitverlauf 670 B. Datenzusammenfassung und Präsentation (0.25 Tage) Datenzusammenfassung und Darstellung - Stamm-und-Blatt-Diagramm - Histogramme - Box-Plot Zeitreihen - Multivariate Daten C. Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen (1 Tag) Einführung Zufallsvariablen Wahrscheinlichkeit Kontinuierliche Zufallsvariablen: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Verteilungsfunktion, Mittelwert und Varianz - Wichtige Verteilungen: Normalverteilung, Lognormalverteilung, Gamma-Verteilung, Weibull-Verteilung, Beta Distribution Wahrscheinlichkeitsdiagramme - Diskrete Zufallsvariablen: Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion, Verteilungsfunktion, Mittelwert und Varianz - Binomialverteilung - Poisson-Prozess: Poisson-Verteilung, Exponentialverteilung Annäherung der Normalverteilung an die Binomial-und Poisson-Verteilungen - Mehr als eine Zufallsvariable und Unabhängigkeit: Gemeinsame Verteilung, Unabhängigkeit - Funktionen von Zufallsvariablen: Lineare Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen, Lineare und nichtlineare Funktionen von Zufallsvariablen - Zufallsstichproben, Zentraler Grenzwertsatz D. Entscheidungsfindung bei einer einzelnen Stichprobe (0.5 Tage) Statistische Inferenz - Punktschätzung - Testen von Hypothesen: Statistische Hypothesen, Test von statistischen Hypothesen, P-Werte in Hypothesentests, einseitige und zweiseitige Hypothesen, allgemeines Verfahren zum Testen von Hypothesen - Inferenz für den Mittelwert einer Grundgesamtheit bei bekannter Varianz - Inferenz für den Mittelwert einer Grundgesamtheit bei unbekannter Varianz - Inferenz für die Varianz einer Normalverteilung Inferenz für einen Anteil - Intervallschätzungen für eine einzige Probe - Test für Anpassungsgüte E. Entscheidungsfindung bei zwei Stichproben (0.5 Tage) Einführung - Inferenz für den Mittelwert zweier Grundgesamtheiten bei (un)bekannten Varianzen - Der t-Test - Inferenz für das Verhältnis der Abweichungen von zwei Normalenverteilungen - Inferenz für zwei Anteile - Vollständig randomisierte Experimente und die Varianzanalyse (ANOVA) - Blockbildung F. Empirische Modelle ableiten (0.5 Tage) Einführung in empirische Modelle - Einfache lineare Regression: Kleinste-Quadrate-Schätzung, Überprüfung von Hypothesen bei einfacher linearer Regression, Konfidenzintervalle bei der einfachen linearen Regression, Vorhersage von Beobachtungen, Modellüberprüfung, Korrelation und Regression - Multiple Regression: Schätzung der Parameter bei multipler Regression, Rückschlüsse bei multipler Regression, Modellüberprüfung - Polynome in der Modellbildung - Kategoriale Regressoren - Techniken der Variablenselektion G. Experimente und ihre Analyse (DOE) (1 Tag) Die Strategie des Experimentierens - Faktorielle Experimente - 2k faktorielle Experiemente: 2² Design und seine statistische Analyse, Fehleranalyse und Modellprüfung, 2k-Design für k3 Faktoren, Einmal-Replikat eines 2k-Designs - Mittelpunkte und Blockbildung in 2k-Designs: Zentralpunkte, Blockbildung und Confounding - Fraktionelle Replikation von einem 2k-Design: Halbes 2k-Design, 2kp teilfaktorielle Modelle - Wirkungsflächenanalyse: Methode des steilsten Anfstiegs, Analyse eines Second-Order Response Surface - Faktorielle Experimente mit mehr als zwei Stufen H. Statistische Prozesskontrolle (1 Tag) Qualitätsverbesserung und Statistische Prozesskontrolle - Einführung in Regelkarten: Grundlagen, Entwurf einer Regelkarte, Untergruppen, Analyse der Muster auf Regelkarten - R-Regelkarte - Regelkarten für Einzelmessungen - Prozessfähigkeit - Attributregelkarten: P- und nP-Diagramm, U-Diagramm und C-Diagramm Messsysteme analysieren 671 (xvi) Statistische Qualitätskontrolle Termine Übersicht Kursnr. 1010162 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 25-26 Aug 06-07 Okt 17-18 Nov 29-30 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Unter dem Begriff "Statistische Qualitätskontrolle" versteht man die Qualitätsüberwachung durch Einsatz statistischer Methoden. Dieser Bereich stellt einen Teil der Einsatzmöglichkeiten statistischer Verfahren in Produktionsbetrieben dar. Die statistische Prozesslenkung (auch statistische Prozessregelung oder statistische Prozesssteuerung, englisch statistical process control, SPC genannt) wird üblicherweise als eine Vorgehensweise zur Optimierung von Produktionsund Serviceprozessen aufgrund statistischer Verfahren verstanden. Dieses einführende Seminar unterstützt Ingenieure und andere Beteiligte in der Verfahrensplanung und -durchführung bei der Analyse von Prozess- und Produktionsdaten sowie dem Aufbau einer statistisch fundierten Qualitätskontrolle. Praktische Beispiele, um die Techniken zu veranschaulichen, werden je nach Seminar entweder in R oder mit Minitab durchgeführt. Kursinhalte A. Einführung in Qualitätskontrolle (0.25 Tage) Qualität und ihre Verbesserung - Management-Aspekte bei der Qualitätsverbesserung - DMAIC-Prozess (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) - Übersicht über wichtige Verteilungen von Wahrscheinlichkeit - Übersicht über wichige Diagramme in der Qualitätskontrolle 672 B. Statistische Methoden in der Qualitätskontrolle (0.5 Tage) Beschreibung von Daten: Variation, Diskrete und stetige Verteilungen - Wahrscheinlichkeit - Besondere Datenverteilungen - Stichproben und ihre statistische Analysen - Lineare Regression C. Statistische Prozesskontrolle und Fähigkeitsanalyse (0.5 Tage) Methoden und Philosophie der statistischen Prozesskontrolle - Regelkarten für statistische Maßzahlen und Prozessattribute: Variablen (Gruppen und Einzelwerte), attributive Daten, zeitlich gewichtete Daten - Fähigkeitsanalyse von Prozess und System D. Weitere Techniken der Prozesskontrolle und des Monitorings (0.25 Tage) Regelkarten für Durchschnittsanalyse, gewichteter Durchschnitt und kumulierte Summen Analysetechniken für verschiedene Produktionsbedingungen - Multivariate Analysen: Übersicht über multivariate Verteilungen, multivariate Spezifikationen und Regelkarten E. Prozessverbesserung und Experimente (0.5 Tage) Design und Analyse von Experimenten: Übersicht über Design of Experiments (DOE), ANOVA (Varianzanalyse), Faktorielle und Teil-faktorielle Experimente, Blockbildung - Analyse über Wirkungsflächen (Response Surface Method, RSM) - Analyse von Zuverlässigkeit und Überleben 673 (xvii) Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten Termine Übersicht Kursnr. 1010482 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.25 Tage) Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests 674 B. Varianzanalyse (0.5 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse C. Experimente und Blockbildung (0.25 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (0.5 Tage) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs 675 (xviii) Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten Termine Übersicht Kursnr. 2021793 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Projektleiter, Qualitätssicherung, Koordinatoren Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.150,00 EUR 10-11 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein und zeigt die grundlegenden Themengebiete anhand der statistischen Methoden und geeigneten Beispielen. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.25 Tage) Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests B. Varianzanalyse (0.5 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse 676 C. Experimente und Blockbildung (0.25 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (0.5 Tage) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs 677 (xix) Statistische Versuchsplanung und Auswertung von Experimenten - Intensiv Termine Übersicht Kursnr. 2022780 Sprache de Dauer 5 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Ingenieure, MA der Qualitätssicherung Vorkenntnisse Grundlegende Statistikkenntnisse Methode Vortrag und Diskussion, Konkrete Einzel- und Gruppenarbeit mit Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 2.350,00 EUR 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 14-18 Sep 16-20 Nov 10-14 Aug 05-09 Okt 30 Nov - 04 Dez 17-21 Aug 12-16 Okt 07-11 Dez Frankfurt Hamburg München 2.600,00 EUR 2.600,00 EUR 2.500,00 EUR 24-28 Aug 19-23 Okt 14-18 Dez 31 Aug - 04 Sep 26-30 Okt 21-25 Dez 21-25 Sep 23-27 Nov Stuttgart 2.500,00 EUR 07-11 Sep 02-06 Nov 28 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) wird bei Entwicklung und Optimierung von Produkten oder Prozessen eingesetzt. Im Gegensatz zur "althergebrachten" Vorgehensweise, bei der in einer Versuchsreihe jeweils nur ein Faktor variiert wird, werden bei der statistischen Versuchsplanung mehrere Faktoren gleichzeitig verändert. Bei nominalen (kategorialen, qualitativen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Varianzanalyse. Bei quantitativen (metrischen) Faktoren erfolgt die Auswertung mit Hilfe der Regressionsanalyse. Dieses Seminar führt Teilnehmer in die Methodik der statistischen Versuchsplanung ein. In diesem Seminar aus der Intensiv-Reihe haben die TeilnehmerInnen die Möglichkeit, konkrete Übungen und Beispiele zu bearbeiten. Die Inhalte werden Ihnen sehr ausführlich vermittelt, und dann sollen Sie alleine oder im Team konkrete Rechenbeispiele auf Papier, in MS Excel oder in Minitab durchführen. Kursinhalte A. Wesentliche statistische Methoden für Design of Experiments (0.75 Tage) Einführung in DOE - Aussagen über Unterschiede im Mittelwert – Zufallsstichprobe und paarweise Vergleiche – Aussagen über die Varianz von Normalverteilungen – Konfidenzintervalle - Hypothesentests 678 B. Varianzanalyse (0.75 Tage) Varianzanalyse für einen und mehrere Parameter – Regressionsmodell und Varianzanalyse – Modelle und ihre Parameter – Residualanalyse – Stichprobengröße C. Experimente und Blockbildung (0.5 Tage) Prinzip von Experimenten mit Blockbildung - Statistische Analyse von RCBD (Randomized Complete Block Design) – Lateinische Quadrate und Graeco-Lateinische Quadrate D. Experimente und Faktorielles Design (1 Tag) Faktorielles Design mit zwei Faktoren – Modellgüte – Modellparameter und ihre Überprüfung – Zweistufiges faktorielles Design von Experimenten – Blockbildung bei zweistufigen faktoriellen Designs E. Versuchsplanung und Zweistufiges Teil-Faktorielles Design (0.5 Tage) Teil-Faktorielles Design und seine Prinzipien – One-Half/One-Quarter-Designs – Resolution III, IV und V Designs F. Regressionsmodelle (0.25 Tage) Lineare Regressionsmodelle - Parameterschätzung - Hypothesentests bei Multipler Regression Konfidenzintervalle bei Multipler Regression - Gütemaße G. Wirkungsflächenanalyse / Response Surface Methodology (RSM) (0.75 Tage) Einführung in die Wirkungsflächenanalyse - Wirkungsflächenanalyse 1. Ordnung - Methode des steilsten Anstiegs - Analyse von Wirkungsflächen 2. Ordnung - Experimente zur Anpassung an Wirkungsflächen H. Robustes Design (0.25 Tage) Einführung in das Robuste Design - Analyse von Crossed Array Design - Prinzipien für die Design-Auswahl I. Modelle mit Zufallseffekten (0.25 Tage) Einführung in das Modell mit Zufallseffekten - Faktorielle Designs mit 2 Faktoren und Zufallseffekten Gemischtes 2-Faktor-Modell - Stichprobengröße 679 (xx) Strukturgleichungsmodelle Termine Übersicht Kursnr. 2021326 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.350,00 EUR 27-28 Aug 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Die Analyse mit Strukturgleichungsmodellen ist ein statistisches Verfahren zum Testen und Schätzen kausaler Zusammenhänge. Dabei kann überprüft werden, ob die vor der Anwendung des Verfahrens angenommenen Hypothesen mit den gegebenen Variablen übereinstimmen. Es wird den strukturprüfenden multivariaten Verfahren zugerechnet und besitzt einen konfirmatorischen (bestätigenden) Charakter. Strukturgleichungsmodelle spielen unter anderem in der empirischen Sozialforschung eine wichtige Rolle. Eine Besonderheit von Strukturgleichungsmodellen ist das Überprüfen latenter (nicht direkt beobachtbarer) Variablen. Pfadanalyse, Faktorenanalyse und Regressionsanalyse können als Spezialfälle von Strukturgleichungsmodellen angesehen werden. Dieses Seminar führt in die Strukturgleichungsmodellierung ein und erklärt dabei die Verwendung der Pfadanalyse, der Kausalanalyse sowie den (ko)varianzanalytischen Ansatz. Kursinhalte A. Modell und Wirklichkeit (0.25 Tage) Charakteristika wissenschaftlicher Hypothesen - Allgemeine Vorgehensweise zur empirischen Prüfung - Kausalhypothesen und der Begriff der Kausalität - Messung von Kausalität - Latente und manifeste Variablen Indikatoren B. Explorative Faktorenanalyse (0.25 Tage) Fundamentaltheorem der Faktorenanalyse - Extraktion der Faktoren - Rotation der Faktoren - Güteprüfung - Faktorwerte 680 C. Grundlagen der Strukturgleichungsmodellierung (0.5 Tage) Pfadanalyse (SGM mit manifesten Variablen), Kausalanalyse (SGM mit latenten Variablen) in Form des kovarianzanalytischen Ansatzes D. Kausalanalyse mit AMOS (0.5 Tage) Analyse von SGM mit latenten Variablen (Kausalanalyse) - Allgemeiner Modellbildungs- und Prüfungsprozess - Konstrukt-Operationalisierung - Konfirmatorische Faktorenanalyse zur Prüfung reflektiver Messmodelle von latenten Variablen (hypothetischen Konstrukten) - Prüfung von Hypothesensystemen mit Hilfe des kovarianzanalytischen Ansatzes E. Verfahrensvarianten und Erweiterungen der Strukturgleichungsanalyse (0.5 Tage) Besonderheiten formativer Messmodelle - MIMIC-Modelle - Second-Order-Faktorenanalyse (SFA) Mehrgruppen-Kausalanalyse (MGKA) und die vergleichende Analyse von Kausalmodellen in mehreren Gruppen (Stichproben) - Universelle Strukturgleichungsmodelle (USM) 681 (xxi) Zeitreihenanalyse Termine Übersicht Kursnr. 1015703 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 27-28 Aug 08-09 Okt 19-20 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez 13-14 24-25 05-06 17-18 Aug Sep Nov Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 20-21 Aug 01-02 Okt 12-13 Nov 24-25 Dez 03-04 Sep 15-16 Okt 26-27 Nov 30-31 Jul 10-11 Sep 22-23 Okt 03-04 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 18-19 29-30 10-11 22-23 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten. Typische Beispiele für Zeitreihen sind makroökonomische Größen, marktbezogene Daten sowie auch technische Messdaten. Die Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse. Das Zeitreihenanalyse-Seminar zeigt eine Auswahl an Methoden, Zeitreihenanalysen durchzuführen. Im ersten Teil lernen Sie, wie Sie eine Zeitreihe beschreiben und in zentralen Kenngrößen zusammenfassen können. Der zweite Teil stellt die univariate Zeitreihenanalyse vor. Sie beinhaltet die Zerlegung einer Zeitreihe sowie die Ableitung von (autoregressiven) Regressionsmodellen mit AR, MA und AR(I)MA-Modellen. Im dritten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer die multivariate Zeitreihenanalyse und damit den Nachweis von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Zeitreihen und die Ableitung von geeigneten VAR-Regressionsmodellen kennen. Als Beispiele dienen ökonomische und technische Datenreihen. Zur Berechnung werden verschiedene Programme wie MS Excel, JMulti oder SPSS vorgestellt. 682 Kursinhalte A. Univariate Beschreibung von Zeitreihen (0.25 Tage) Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung B. Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle (0.25 Tage) Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Niveau-Veränderung - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße C. Periodizitäten bei Zeitreihen (0.25 Tage) Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen – Einführung zu Fouriertransformation bei Zeitreihen D. Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA (0.5 Tage) Stationarität bei Zeitreihen – White Noise-Prozesse - AR (Autoregressive)- Modelle - MA (Moving Average)-Modelle - ARMA und ARIMA-Modelle – Prognose - Residualanalyse – Statistische Tests bei linearen Zeitreihenmodellen – Gütemaße und Modellauswahl E. Beschreibung von mehrdimensionalen Zeitreihen (0.25 Tage) Kreuzkorrelation und Kreuzkovarianz – Stationarität und Kovarianzstationarität - Kointegration – Einführung in Kreuzspektren (Kospektrum, Quadraturspektrum, Phase und Kohärenz) F. Mehrdimensionale Zeitreihen mit VAR (0.25 Tage) VAR (Vektor-Autoregressive)-Prozesse: Modellerstellung, Prognose, Residualanalyse, Gütemaße, Tests G. Zeitreihen mit exogenen Einflüssen (0.25 Tage) Regression mit autokorrelierten Störungen – Interventionsanalysen - Transferfunktionsmodelle 683 (xxii) Zeitreihenanalyse Termine Übersicht Kursnr. 2021322 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Datenanalysten Vorkenntnisse Allgemeine Kenntnisse der Mathematik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.150,00 EUR 06-07 Aug 17-18 Sep 29-30 Okt 10-11 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten. Typische Beispiele für Zeitreihen sind makroökonomische Größen, marktbezogene Daten sowie auch technische Messdaten. Die Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse. Das Zeitreihenanalyse-Seminar zeigt eine Auswahl an Methoden, Zeitreihenanalysen durchzuführen. Im ersten Teil lernen Sie, wie Sie eine Zeitreihe beschreiben und in zentralen Kenngrößen zusammenfassen können. Der zweite Teil stellt die univariate Zeitreihenanalyse vor. Sie beinhaltet die Zerlegung einer Zeitreihe sowie die Ableitung von (autoregressiven) Regressionsmodellen mit AR, MA und AR(I)MA-Modellen. Im dritten Teil lernen die Seminar-Teilnehmer die multivariate Zeitreihenanalyse und damit den Nachweis von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Zeitreihen und die Ableitung von geeigneten VAR-Regressionsmodellen kennen. Als Beispiele dienen ökonomische und technische Datenreihen. Zur Berechnung werden verschiedene Programme wie MS Excel, JMulti oder SPSS vorgestellt. Kursinhalte A. Univariate Beschreibung von Zeitreihen (0.25 Tage) Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung 684 B. Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle (0.25 Tage) Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Niveau-Veränderung - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße C. Periodizitäten bei Zeitreihen (0.25 Tage) Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen – Einführung zu Fouriertransformation bei Zeitreihen D. Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA (0.5 Tage) Stationarität bei Zeitreihen – White Noise-Prozesse - AR (Autoregressive)- Modelle - MA (Moving Average)-Modelle - ARMA und ARIMA-Modelle – Prognose - Residualanalyse – Statistische Tests bei linearen Zeitreihenmodellen – Gütemaße und Modellauswahl E. Beschreibung von mehrdimensionalen Zeitreihen (0.25 Tage) Kreuzkorrelation und Kreuzkovarianz – Stationarität und Kovarianzstationarität - Kointegration – Einführung in Kreuzspektren (Kospektrum, Quadraturspektrum, Phase und Kohärenz) F. Mehrdimensionale Zeitreihen mit VAR (0.25 Tage) VAR (Vektor-Autoregressive)-Prozesse: Modellerstellung, Prognose, Residualanalyse, Gütemaße, Tests G. Zeitreihen mit exogenen Einflüssen (0.25 Tage) Regression mit autokorrelierten Störungen – Interventionsanalysen - Transferfunktionsmodelle 685 (xxiii) Ökonometrie (mit Gretl) Termine Übersicht Kursnr. 2025747 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Forscher/innen und Datenanalysten der Ökonomie und Sozialwissenschaften Vorkenntnisse Grundlagen der Statistik Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.650,00 EUR 1.800,00 EUR 1.800,00 EUR 10-12 Aug 12-14 Okt 14-16 Dez 07-09 Sep 09-11 Nov 05-07 Okt 21-23 Dez Frankfurt Hamburg München 1.800,00 EUR 1.800,00 EUR 1.750,00 EUR 27-29 Jul 28-30 Sep 30 Nov - 02 Dez 17-19 Aug 19-21 Okt 28-30 Dez 03-05 Aug 26-28 Okt Stuttgart 1.750,00 EUR 24-26 Aug 02-04 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Ausgehend von und fokussierend auf reale Fragestellungen werden die Teilnehmer Schritt für Schritt in die Ökonometrie und ihre Anwendungen eingeführt. Dabei stehen vor allem das Verständnis für die Methode, die Situation ihrer Anwendung und die entsprechende Interpretation der Ergebnisse im Vordergrund. Nach dem Besuch dieses Seminars wird der Leser in der Lage sein, alle wichtigen Verfahren, die in einer ökonometrischen Software wie Gretl zur Verfügung stehen, zur Analyse von Daten anzuwenden, die Ergebnisse zu verstehen und kritisch zu diskutieren. Das Seminar beginnt mit einer Betrachtung des klassischen Regressionsmodells und bewertet seine Annahme sowie Variablenauswahl und Missspezifikation, lineare Restriktionen und Prognose und Prognosequalität. In einem weiteren Teil behandelt es dann Zeitreihen und Zeitreihen-Modelle, die dann für ökonometrische Modelle genutzt werden. Schließlich lernen die Teilnehmer, wie Mehrgleichungs-Modelle geschätzt werden und wie VAR-Prozesse und VECModelle für die statistische Modellierung genutzt werden können. Kursinhalte A. Einführung (0.25 Tage) Definition von Ökonometrie - Ökonometrische Analyse - Modell-Typen - Lineare vs. nichtlineare Modelle - Area-Wide Model (AW-Modell) 686 B. Das klassische Regressionsmodell (0.5 Tage) Beispiel: Konsumfunktionen - Einfache, lineare Regression - Schätzen der Koeffizienten: OLS-Schätzer, MLSchätzer - Ableiten der Normalgleichungen - Kleinste-Quadrate-Methode - Multiple lineare Regression - Beurteilung der Regression - Annahmen des linearen Regressionsmodells - Statistische Bewertung von Regressionsbeziehungen: Residuen, Bestimmtheitsmaß, Bewertung und Inferenz der Parameter mit t-Test, F-Test und ANOVA C. Variablenauswahl und Missspezifikation (0.25 Tage) Vergleich der Schätzer für beta - Multiple Regression - Interpretation des Schätzers - Frisch-WaughTheorem - Statistische Tests: t-Test, F-Test, Ramsey‘s RESET-Test D. Lineare Restriktionen (0.25 Tage) Beispiele: Produktionsfunktion - Restringierte Schätzer - Lagrange-Methode - Wald-Test - Modellvergleiche - Asymptotische Tests - Lagrange-Multiplier-Test - Likelihood-Quotienten-Test E. Analyse der Modelle (0.25 Tage) Modellstrukturen: Rekursive OLS-Schätzung, Dummy-Variable für Saisons/Quartale und Strukturbrüche, Chow-Test, Tests zur Strukturstabilität - Prognose und Prognosequalität: Durchführung, Prognosefehler, Prognoseintervall, 1-/n-Schritt-Prognose, RMSE, MSE und MAE, Theil'scher Ungleichheitskoeffizient Multikollinearität: Korrelierte Regressoren, Identifizierte Parameter, Residuendarstellung von b, Schätzer für unkorrelierte Daten, Maß, Indikatoren und Maßnahmen für Multikollinearität - Residuen: Heteroskedastizität, Autokorrelation, Statistische Tests für Residualanalyse F. Zeitreihen (0.5 Tage) Beispiel: Import- und Konsumfunktionen - Autokorrelation: Definition, statistische Tests (Durbin-WatsonTest, Breusch-Godfrey-Test, Box-Pierce-Test) - Zeitreihen und Zeitreihen-Modelle: Komponenten einer Zeitreihe, Stationarität, AC- und PAC-Funktion, AR(p)-Prozess, MA(q)-Prozess, ARMA(p,q) - Trends und Unit-root-Tests: Random walk und AR-Prozess, Nicht-Stationarität, Spurious Regression, Modelle für Variable mit Trend, Unit-root-Test G. Ökonometrische Modelle (0.5 Tage) Beispiel: Konsum-/Nachfragefunktionen - Lüdeke-Modell für die BRD - Dynamische Modelle - Dynamik von Prozessen - Koyck-Transformation - Mehrgleichungs-Modelle - Dynamische Modelle: Konzepte, Das DL(s)-Modell, Multiplikatoren, Gleichgewichts-Effekt, Durchschnittliche Lag-Zeit, Lagstrukturen: Polynomiale Lagstruktur, Koyck‘sche Lagstruktur, Schätzverfahren für dynamische Modelle - Modelle in und für Erwartungen - Das ADL-Modell H. Erweiterte Zeitreihenmodelle (0.5 Tage) Kointegration: Integrierte Zeitreihen, Differenzen vs. Niveauwerte, Fehlerkorrektur-Modell - MehrgleichungsModelle: Konzepte, Schätzverfahren, Beispiele: Investitionsmodell, CAP-Modell und Marktmodell, SUR-Modell - VARProzesse und VEC-Modelle: Schätzen der Parameter, Beispiel: Einkommen und Konsum, Simultanes MehrgleichungsModell als VAR-Modell, Allgemeines VAR-Modell, Kointegration beim VAR(p)-Prozess, Das VEC(p)-Modell 687 12. Datenbanken A. Business Intelligence (i) Relationale Datenbanksysteme Termine Übersicht Kursnr. 1045130 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Administratoren, Projektleiter, Fortgeschrittene Anwender Vorkenntnisse Keine Methode Vortrag und Diskussion Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.000,00 EUR 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 20-21 Aug 08-09 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.100,00 EUR 1.100,00 EUR 1.050,00 EUR 10-11 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan 27-28 Aug 15-16 Okt 24-25 Sep 26-27 Nov Stuttgart 1.050,00 EUR 29-30 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar vermittelt eine systematische und umfassende Einführung in moderne Datenbanksysteme. Der Schwerpunkt der Themen liegt auf der relationalen Datenbanktechnologie. Folgende Aspekte werden ausführlich dargestellt: Datenmodellierung, Datenbankentwurf, SQL, Speichertechnologie, Anfrageoptimierung sowie die Transaktionsverwaltung mit Fehlerbehandlung und Mehrbenutzer-Synchronisation. Darauf aufbauend stellt das Seminar übersichtsartig das objektorientierte Datenmodell und die objektrelationalen Modellierungskonzept vor. Als Abschluss wird auch die Integration von XML in Datenbanken sowie die Verwendung in Zusammenhang mit dem System erläutert. Es ist für Teilnehmer geeignet, die als Fach-Experten an einem Datenbankprojekt teilnehmen und logische und technische Konzeption und Modellierung betreuen oder unterstützen sollen. Kursinhalte A. Datenbankentwurf Abstraktionsebenen des Datenbankentwurfs - Die Anforderungsanalyse - Grundlagen des Entity-Relationship-Modells - Schlüssel - Charakterisierung von Beziehungstypen - Existenzabhängige Entitytypen - Generalisierung - Aggregation - Kombination von Generalisierung und Aggregation - Konsolidierung, Sichtenintegration - Konzeptuelle Modellierung mit UML 688 B. Das relationale Modell Definition des relationalen Modells - Umsetzung eines konzeptuellen Schemas in ein relationales Schema Verfeinerung des relationalen Schemas - Die relationale Algebra - Der Relationenkalkül C. Relationale Anfragesprachen Geschichte - Datentypen - Schemadenition - Schemaveränderung - Elementare Datenmanipulation- Einfache SQLAnfragen - Anfragen über mehrere Relationen - Aggregatfunktionen und Gruppierung - Geschachtelte Anfragen D. Datenintegrität Referentielle Integrität - Gewährleistung referentieller Integrität - Überprüfung statischer Integritätsbedingungen Trigger E. Relationale Entwurfstheorie Funktionale Abhängigkeiten - Schlüssel - Bestimmung funktionaler Abhängigkeiten - Anomalien - Zerlegung (Dekomposition) von Relationen - Normalformen F. Transaktionsverwaltung Anforderungen an die Transaktionsverwaltung - Operationen auf Transaktions-Ebene - Abschluss einer Transaktion Eigenschaften von Transaktionen - Transaktionsverwaltung in SQL - Zustandsübergänge einer Transaktion G. Sicherheitsaspekte Discretionary Access Control - Zugriskontrolle in SQL - Verfeinerung des Autorisierungsmodells - Mandatory Access Control - Multilevel-Datenbanken - Kryptographie H. Objektorientierte Datenbanken Bestandsaufnahme relationaler Datenbanksysteme - Vorteile der objektorientierten Datenmodellierung - Eigenschaften von Objekten - Definition von Objekttypen - Modellierung des Verhaltens - Typhierarchie I. XML-Datenmodellierung, XML-Integration und Web-Services Bestandsaufnahme relationaler Datenbanksysteme - Vorteile der objektorientierten Datenmodellierung - Eigenschaften von Objekten - Definition von Objekttypen - Modellierung des Verhaltens - Typhierarchie 689 A. C# NET (i) Oracle und ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 1025609 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe Programmierer, WebEntwickler Vorkenntnisse .NET Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 26-27 Nov 27-28 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 03-04 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 10-11 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 19-20 Nov 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Stuttgart 1.300,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Kurs erlernen Sie, wie mit ODP.NET direkt auf Oracle mit einer Programmiersprache unter .NET zugreifen. Diese Lösung ist eleganter und schneller als ADO.NET Kursinhalte A. Neuheiten beim Oracle Data Provider für .NET (ODP.NET) B. Einführung in ODP.NET C. ODP.NET Assembly D. Installation und Konfiguration 690 E. Verbindung zu einer Datenbank F. Überblick über die Datentypen G. Datenformulare mit Hilfe von OracleDataReader H. OracleCommand Objekt I. Oracle DataAdapter J. XML Unterstüzung unter ODP.NET K. ODP.NET Types 691 (ii) Oracle und ODP.NET Termine Übersicht Kursnr. 2021219 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe Programmierer, WebEntwickler Vorkenntnisse .NET Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.250,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Kurs erlernen Sie, wie mit ODP.NET direkt auf Oracle mit einer Programmiersprache unter .NET zugreifen. Diese Lösung ist eleganter und schneller als ADO.NET Kursinhalte A. Neuheiten beim Oracle Data Provider für .NET (ODP.NET) B. Einführung in ODP.NET C. ODP.NET Assembly D. Installation und Konfiguration E. Verbindung zu einer Datenbank 692 F. Überblick über die Datentypen G. Datenformulare mit Hilfe von OracleDataReader H. OracleCommand Objekt I. Oracle DataAdapter J. XML Unterstüzung unter ODP.NET K. ODP.NET Types 693 A. DB2 (i) SQL - Einstieg Termine Übersicht Kursnr. 1010387 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, DBAdministratoren Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.550,00 EUR 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Frankfurt Hamburg München 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 1.650,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez Stuttgart 1.650,00 EUR 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Seminar zeigt angehenden Verwendern von IBM DB2, wie sie mit Hilfe von SQL Daten eintragen (INSERT, MERGE), aktualisieren (UPDATE) oder auch löschen (DELETE) können. Der besondere Schwerpunkt des Seminars liegt auf Abfragen (SELECT) und Analysen von Daten. Dabei werden sowohl die in IBM DB2 nutzbaren Techniken von Standard-SQL gezeigt, aber auch fortgeschrittene und erweiterte Anweisungen. Kursinhalte A. DB und DB-Objekte (0.25 Tage) Datenbank erstellen - Tabellen und Spalten erstellen, löschen und ändern B. Datenmanipulation (0.5 Tage) Daten erfassen (INSERT) - Daten löschen (DELETE) - Daten aktualisieren (UPDATE) - SELECT DML 694 C. Einfache Abfragen (0.25 Tage) Struktur der SELECT-Anweisung - Vergleichsoperatoren - Mathematische Operatoren - Logische Operatoren (AND, OR, NOT) - Mengenoperatoren (UNION, INTERSECT, EXCEPT) - Sortierung - Prädikate D. Komplexe Abfragen (0.5 Tage) Verknüpfungen: Innere und äußere Verknüpfung, Kreuzverknüpfung, Selbstverknüpfung - Unterabfragen: Einfache Unterabfragen, korrelierte Unterabfragen, Unterabfragen in FROM und in der Spaltenliste - Common Table Expressions (CTE) E. Aggregate und Gruppierungen (0.25 Tage) Standard-Aggregatfunktionen: MIN(), MAX(), SUM(), AVG(), COUNT() - Gruppierungen und Gruppenfilter - Fenster-/Bereichsaggregate: Extremwerte, Kumulierung, gleitende Durchschnitte F. Anwendungsbeispiele von Abfragen (0.5 Tage) Hierarchische und rekursive Abfragen - Zeit- und Zeitreihen - SQL generieren - Daten generieren Transponierung und Pivot G. Gespeicherte Abfragen (0.25 Tage) Sichten - Materialisierte Abfragetabellen - Temporäre Tabellen H. Funktionen verwenden (0.5 Tage) OLAP-Funktionen: Erweiterung der GROUP BY-Klausel um ROLLUP, GROUPING SETS und CUBE für Untersummen und Gesamtsummen - Ausgewählte wichtige Skalar - und Spaltenfunktionen 695 (ii) SQL - Einstieg Termine Übersicht Kursnr. 2021712 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, DBAdministratoren Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.550,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Das Seminar zeigt angehenden Verwendern von IBM DB2, wie sie mit Hilfe von SQL Daten eintragen (INSERT, MERGE), aktualisieren (UPDATE) oder auch löschen (DELETE) können. Der besondere Schwerpunkt des Seminars liegt auf Abfragen (SELECT) und Analysen von Daten. Dabei werden sowohl die in IBM DB2 nutzbaren Techniken von Standard-SQL gezeigt, aber auch fortgeschrittene und erweiterte Anweisungen. Kursinhalte A. DB und DB-Objekte (0.25 Tage) Datenbank erstellen - Tabellen und Spalten erstellen, löschen und ändern B. Datenmanipulation (0.5 Tage) Daten erfassen (INSERT) - Daten löschen (DELETE) - Daten aktualisieren (UPDATE) - SELECT DML C. Einfache Abfragen (0.25 Tage) Struktur der SELECT-Anweisung - Vergleichsoperatoren - Mathematische Operatoren - Logische Operatoren (AND, OR, NOT) - Mengenoperatoren (UNION, INTERSECT, EXCEPT) - Sortierung - Prädikate 696 D. Komplexe Abfragen (0.5 Tage) Verknüpfungen: Innere und äußere Verknüpfung, Kreuzverknüpfung, Selbstverknüpfung - Unterabfragen: Einfache Unterabfragen, korrelierte Unterabfragen, Unterabfragen in FROM und in der Spaltenliste - Common Table Expressions (CTE) E. Aggregate und Gruppierungen (0.25 Tage) Standard-Aggregatfunktionen: MIN(), MAX(), SUM(), AVG(), COUNT() - Gruppierungen und Gruppenfilter - Fenster-/Bereichsaggregate: Extremwerte, Kumulierung, gleitende Durchschnitte F. Anwendungsbeispiele von Abfragen (0.5 Tage) Hierarchische und rekursive Abfragen - Zeit- und Zeitreihen - SQL generieren - Daten generieren Transponierung und Pivot G. Gespeicherte Abfragen (0.25 Tage) Sichten - Materialisierte Abfragetabellen - Temporäre Tabellen H. Funktionen verwenden (0.5 Tage) OLAP-Funktionen: Erweiterung der GROUP BY-Klausel um ROLLUP, GROUPING SETS und CUBE für Untersummen und Gesamtsummen - Ausgewählte wichtige Skalar - und Spaltenfunktionen 697 (iii) SQL PL Programmierung Termine Übersicht Kursnr. 1010388 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Administratoren, DB-Entwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.650,00 EUR 1.800,00 EUR 1.800,00 EUR 24-26 Aug 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez Frankfurt Hamburg München 1.800,00 EUR 1.800,00 EUR 1.750,00 EUR 27-29 Jul 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez 05-07 Okt 23-25 Nov Stuttgart 1.750,00 EUR 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit SQL PL (Procedural Language) können Entwickler für IBM DB2 Anwendungslogik direkt in die Datenbank integrieren und neben Skripten auch programmierbare Objekte wie Prozeduren, Funktionen und Trigger erstellen. Dieses Seminar vermittelt Ihnen die notwendigen Kenntnisse, mit den Basis-Techniken Variablen, Kontrollanweisungen (Schleifen, Bedingungen), Cursorn, dynamisches SQL und Fehlerbehandlung umzugehen. Danach lernen Sie, wie Sie wiederverwendbaren programmierbare Objekte entwickeln und damit ihre Datenbank leistungsfähiger machen und Geschäftsanforderungen besser umsetzen können. Kursinhalte A. Grundlagen von SQL PL (0.25 Tage) Einführung - Einsatzbereiche - Variablen und Datentypen - SQL mit SQL PL mischen - Blöcke und Label B. Kontrollstrukturen (0.25 Tage) Schleifen (FOR, WHILE, REPEAT, LOOP) - Fallunterscheidungen (IF, CASE) - Steuerung mit GOTO, ITERATE, LEAVE, RETURN 698 C. Cursor (0.25 Tage) Definition - Verarbeitung - Cursor als einfache und mehrfache Ergebnismenge - Datenmanipulation und Cursor-Verarbeitung - Dynamische Cursor D. Fehler- und Ausnahmebehandlung (0.25 Tage) Analyse mit SQLCODE und SQLSTATE - Condition Handlers für komplexe Ausnahmebehandlung Benutzerdefinierte Fehlermeldungen mit SIGNAL und RESIGNAL - Analyse mit GET DIAGNOSTICS E. Dynamisches SQL (0.25 Tage) Einfaches dynamisches SQL mit EXECUTE IMMEDIATE - Vorbereitere Anweisungen mit PREPARE und EXECUTE - Dynamisches SQL in Cursorn - Aufruf und Verwendung F. Prozeduren (0.5 Tage) Definition - Parameter - Verschachtelte Prozeduren - Cursor-Rückgabe G. Funktionen (0.25 Tage) Definitionen - Parameter und Rückgabewert - Skalarfunktionen und Tabellenwertfunktionen - Funktionen in SQL verwenden H. Trigger (0.5 Tage) Definitionen - Before, After und Instead-Of Trigger - Datenintegrität über Trigger realisieren - Trigger auf Anweisungs- und Zeilenebene I. Techniken der Anwendungsentwicklung (0.5 Tage) Identität und Schlüssel: Identitätsspalten, Sequenzen - Versionierung von Daten - Temporäre Tabellen Materialisierte Abfragen - Transaktionen: ROLLBACK, COMMIT und Sicherungspunkte - 699 (iv) SQL PL Programmierung Termine Übersicht Kursnr. 2021713 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DB-Administratoren, DB-Entwickler Vorkenntnisse Allgemeine DatenbankKenntnisse Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin 1.650,00 EUR 17-19 Aug 05-07 Okt 07-09 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit SQL PL (Procedural Language) können Entwickler für IBM DB2 Anwendungslogik direkt in die Datenbank integrieren und neben Skripten auch programmierbare Objekte wie Prozeduren, Funktionen und Trigger erstellen. Dieses Seminar vermittelt Ihnen die notwendigen Kenntnisse, mit den Basis-Techniken Variablen, Kontrollanweisungen (Schleifen, Bedingungen), Cursorn, dynamisches SQL und Fehlerbehandlung umzugehen. Danach lernen Sie, wie Sie wiederverwendbaren programmierbare Objekte entwickeln und damit ihre Datenbank leistungsfähiger machen und Geschäftsanforderungen besser umsetzen können. Kursinhalte A. Grundlagen von SQL PL (0.25 Tage) Einführung - Einsatzbereiche - Variablen und Datentypen - SQL mit SQL PL mischen - Blöcke und Label B. Kontrollstrukturen (0.25 Tage) Schleifen (FOR, WHILE, REPEAT, LOOP) - Fallunterscheidungen (IF, CASE) - Steuerung mit GOTO, ITERATE, LEAVE, RETURN 700 C. Cursor (0.25 Tage) Definition - Verarbeitung - Cursor als einfache und mehrfache Ergebnismenge - Datenmanipulation und Cursor-Verarbeitung - Dynamische Cursor D. Fehler- und Ausnahmebehandlung (0.25 Tage) Analyse mit SQLCODE und SQLSTATE - Condition Handlers für komplexe Ausnahmebehandlung Benutzerdefinierte Fehlermeldungen mit SIGNAL und RESIGNAL - Analyse mit GET DIAGNOSTICS E. Dynamisches SQL (0.25 Tage) Einfaches dynamisches SQL mit EXECUTE IMMEDIATE - Vorbereitere Anweisungen mit PREPARE und EXECUTE - Dynamisches SQL in Cursorn - Aufruf und Verwendung F. Prozeduren (0.5 Tage) Definition - Parameter - Verschachtelte Prozeduren - Cursor-Rückgabe G. Funktionen (0.25 Tage) Definitionen - Parameter und Rückgabewert - Skalarfunktionen und Tabellenwertfunktionen - Funktionen in SQL verwenden H. Trigger (0.5 Tage) Definitionen - Before, After und Instead-Of Trigger - Datenintegrität über Trigger realisieren - Trigger auf Anweisungs- und Zeilenebene I. Techniken der Anwendungsentwicklung (0.5 Tage) Identität und Schlüssel: Identitätsspalten, Sequenzen - Versionierung von Daten - Temporäre Tabellen Materialisierte Abfragen - Transaktionen: ROLLBACK, COMMIT und Sicherungspunkte - 701 (v) XML - Einsatz Termine Übersicht Kursnr. 1010389 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, DBAdministratoren Vorkenntnisse XML-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.250,00 EUR 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez Frankfurt Hamburg München 1.350,00 EUR 1.350,00 EUR 1.300,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 03-04 Sep 22-23 Okt 10-11 Dez 06-07 24-25 12-13 31 Dez - Aug Sep Nov 01 Jan Stuttgart 1.300,00 EUR 08-09 Okt 26-27 Nov Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM bietet umfassende Möglichkeiten, XML direkt in der Datenbank zu speichern sowie XML und relationale Daten zu mischen oder gemeinsam zu verwenden. Dieser Kurs gibt einen beispielorientierten Überblick über die verschiedenen Technologien und Verfahren, die mit IBM DB2 im Bereich XML möglich sind: Für den Aufbau von Import-/ExportSchnittstellen lernen Sie die Generierung von XML aus relationalen Daten mit SQL sowie die Zerlegung von XML zu relationalen Daten kennen. Für die erweiterte Nutzung von XML mit SQL und SQL PL sehen Sie, wie Sie direkt in der Datenbank XML mit DTD und XML Schema validieren, mit XSLT umwandeln oder mit XPath und XQuery abfragen. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) SQL/XML-Standard - Einfache XML-Dokumente aus relationalen Daten erzeugen - Verschachtelte und komplexe XML-Strukturen erzeugen - Exportschnittstellen mit Sichten und Funktionen B. XML relational zerlegen (0.5 Tage) XML relational zerlegen - XML-Elemente mit XPath auf Spaltenstrukturen übertragen - Designprinzipien für Import-/Export-Schnittstellen - Importschnittstellen mit Prozeduren 702 C. XML speichern und definieren (0.75 Tage) Tabellen für XML-Speicherung - Speicherformen und Designprinzipien zur Übertragung von XMLStrukturen auf relationale Strukturen - XML-Daten komplett oder teilweise aktualisieren und löschen (XML DML) Document Access Definition (DAD) für XML-Eigenschaften zur Erstellung und Speicherung von XML Collections - XML und relationale Daten mischen D. XML mit SQL PL verarbeiten (0.25 Tage) XML in der Datenbank transformieren mit XSLT - XML in der Datenbank abfragen und filtern mit XPath und XQuery - XML validieren mit DTD und XML Schema 703 (vi) XML - Einsatz Termine Übersicht Kursnr. 2021714 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Online Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, DBAdministratoren Vorkenntnisse XML-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin 1.250,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 17-18 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung IBM bietet umfassende Möglichkeiten, XML direkt in der Datenbank zu speichern sowie XML und relationale Daten zu mischen oder gemeinsam zu verwenden. Dieser Kurs gibt einen beispielorientierten Überblick über die verschiedenen Technologien und Verfahren, die mit IBM DB2 im Bereich XML möglich sind: Für den Aufbau von Import-/ExportSchnittstellen lernen Sie die Generierung von XML aus relationalen Daten mit SQL sowie die Zerlegung von XML zu relationalen Daten kennen. Für die erweiterte Nutzung von XML mit SQL und SQL PL sehen Sie, wie Sie direkt in der Datenbank XML mit DTD und XML Schema validieren, mit XSLT umwandeln oder mit XPath und XQuery abfragen. Kursinhalte A. Relationale Daten in XML (0.5 Tage) SQL/XML-Standard - Einfache XML-Dokumente aus relationalen Daten erzeugen - Verschachtelte und komplexe XML-Strukturen erzeugen - Exportschnittstellen mit Sichten und Funktionen B. XML relational zerlegen (0.5 Tage) XML relational zerlegen - XML-Elemente mit XPath auf Spaltenstrukturen übertragen - Designprinzipien für Import-/Export-Schnittstellen - Importschnittstellen mit Prozeduren 704 C. XML speichern und definieren (0.75 Tage) Tabellen für XML-Speicherung - Speicherformen und Designprinzipien zur Übertragung von XMLStrukturen auf relationale Strukturen - XML-Daten komplett oder teilweise aktualisieren und löschen (XML DML) Document Access Definition (DAD) für XML-Eigenschaften zur Erstellung und Speicherung von XML Collections - XML und relationale Daten mischen D. XML mit SQL PL verarbeiten (0.25 Tage) XML in der Datenbank transformieren mit XSLT - XML in der Datenbank abfragen und filtern mit XPath und XQuery - XML validieren mit DTD und XML Schema 705 A. MS Access (i) Einsteiger Termine Übersicht Kursnr. 1025017 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, Anwender Vorkenntnisse Grundkenntnisse in Windows Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 30-31 Jul 24-25 Sep 26-27 Nov 27-28 Aug 15-16 Okt 03-04 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 06-07 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 20-21 Aug 08-09 Okt 10-11 Dez 03-04 Sep 22-23 Okt 17-18 Dez Stuttgart 1.200,00 EUR 10-11 Sep 29-30 Okt 31 Dez - 01 Jan Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Mit diesem Seminar lernen Sie, das viel benutzte Datenbanksystem Access als reines DBMS oder als Front-End für andere Applikationen zu verwenden. Dies betrifft sowohl die Erstellung von Datenbanken, wie auch ihre Verwaltung und das Erfassen von Daten und Abfragen. Kursinhalte A. Daten eingeben und bearbeiten Daten in Formularen betrachten: Grundlagen zu Formularen, Daten eines Formulars anzeigen, Felddatentypen Daten in Formulare eingeben und bearbeiten: Neue Datensätze eingeben, Eingabe- und Bearbeitungsmöglichkeiten in Feldern - Daten in Tabellen eingeben und bearbeiten: Datenblattansicht, Daten eingeben / bearbeiten / löschen, Zwischenablage, Datenblattansicht ändern 706 B. Daten suchen und auswerten Daten suchen und sortieren - Mit Filtern arbeiten: Formularbasierte Filter erstellen / anwenden / speichern, Suchbedingungen, auswahlbasierte Filter verwenden - Filter mit mehreren Kriterien erstellen: Operatoren, Platzhalter, "Filtern nach"-Methode, das Fenster des Filters SPEZIALFILTER / -SORTIERUNG, Felder auswählen und Sortierung festlegen - mit Abfragen arbeiten - Datenbanken mit mehreren Tabellen: Beziehungen zwischen Tabellen, Beziehungen zwischen Tabellen anzeigen, Anzeige abhängiger Daten in Formularen / in der Datenblattansicht / im Aufgabenbereich, Abfragen über mehrere Tabellen C. Datenausgabe Daten drucken: Tabellen, Abfragen oder Formulare drucken, Seitenansicht, Seiteneinstellungen, - mit Berichten arbeiten: Anzeigen und Drucken von Berichten, Seiteneinstellungen vornehmen D. Datenbanken verwalten Serienbriefe in Word erstellen: Prinzip des Seriendrucks, Seriendruck vorbereiten, Ausdruck - Datenbankobjekte bearbeiten: Objekte kopieren und löschen, Objekte aus- und einblenden E. Datenbanken erstellen Dateiverwaltung: Eigene Dateien organisieren, Umgebungsleiste, Speicheroptionen für Datenbanken, Datenbankeigenschaften, Sicherungskopien, Datenbanken suchen - Planung einer Datenbank: Schritte zur Datenbankerstellung, eine einfache Datenbank planen, Datenbankfelder und Feldtypen festlegen - eine neue Datenbank anlegen: Neue Datenbank mit dem Assistenten oder manuell erstellen - Tabellen erstellen und Daten erfassen: Tabellen mit dem Tabellen-Assistenten / in der Datenblattansicht / in der Entwurfsansicht erstellen, Tabellenstruktur bearbeiten - Formulare erstellen: Formulare mit dem Assistenten erstellen, AutoFormulare, Entwurfsansicht von Formularen, Steuerelemente markieren, kopieren und löschen, Größe und Position von Steuerelementen ändern, neue Objekte in Formulare einfügen - Abfragen erstellen: Auswahlabfragen mit dem Assistenten / in der Entwurfsansicht erstellen, Abfragekriterien, Parameterabfragen, Aktualisierungsabfragen - Berichte und Etiketten erstellen: Berichte mit dem Assistenten erstellen, gruppierte Berichte, zusammenfassende Berichte, AutoBerichte, Berichte in der Entwurfsansicht bearbeiten, Adressetiketten erstellen 707 (ii) Fortgeschrittene Termine Übersicht Kursnr. 1025018 Sprache de Dauer 2 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Administratoren, DB-Entwickler Vorkenntnisse Access-Grundlagen Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Fortgeschrittene Berlin Dresden Düsseldorf 1.150,00 EUR 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 30-31 Jul 17-18 Sep 05-06 Nov 24-25 Dez 10-11 Sep 29-30 Okt 17-18 Dez 27-28 Aug 22-23 Okt 10-11 Dez Frankfurt Hamburg München 1.250,00 EUR 1.250,00 EUR 1.200,00 EUR 13-14 Aug 01-02 Okt 19-20 Nov 03-04 Sep 12-13 Nov 31 Dez - 01 Jan 06-07 Aug 24-25 Sep 26-27 Nov Stuttgart 1.200,00 EUR 20-21 Aug 08-09 Okt 03-04 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung In diesem Seminar lernen Sie die gesamten Abfragemöglichkeiten von Access kennen. Dies betrifft sowohl fortgeschrittene direkte Abfragen, wie auch die automatisierte Erstellung von Berichten und komplexen Funktionalitäten in Berichten über die Programmiersprache VBA. Kursinhalte A. Tabellen und Beziehungen Tabellen erstellen und bearbeiten: Tabellen mit dem Tabellen-Assistenten / in der Datenblattansicht erstellen, Entwurfsansicht, Feldname und Felddatentyp festlegen, Feldbeschreibung und automatisch Felder einfügen, Tabellenstruktur ändern, Tabelleneigenschaften / Primärschlüssel festlegen - Feldeigenschaften: Feldgröße und Dezimalstellen, Standardwerte, Format, Eingabeformat, Gültigkeitsprüfung, Nachschlagelisten - Indizierung: Mit Indizes arbeiten, Besonderheiten des Primärschlüssels - Beziehungen zwischen Tabellen: Beziehungen zwischen Tabellen, referenzielle Integrität, Beziehungen im Beziehungsfenster anzeigen, Beziehungen erzeugen, bearbeiten und löschen, Unterdatenblätter verwenden, Anzeige abhängiger Daten im Aufgabenbereich 708 B. Abfragen und Analysen Abfragen: Auswahlabfragen mit dem Assistenten / in der Entwurfsansicht, Abfragen speichern und öffnen, Abfragekriterien, Spitzenwerte, berechnete Felder in Abfragen, Ausdrucks-Generator - weiterführende Abfragen: Abfragetypen, Auswahlabfragen mit mehreren Tabellen, Aggregatfunktionen, Parameter, Aktualisierungsabfragen, Tabellenerstellungsabfragen, Anfügeabfragen, Löschabfragen, Duplikatsuche, Inkonsistenzsuche - Abfragen mit Funktionen: Datums- und Uhrzeitfunktionen, berechnete Felder mit Textwerten, Umwandlungsfunktionen, (finanz)mathematische Funktionen, NULL-Werte, Bedingungen, Aggregate - Datenbankabfragesprache SQL: Abfragen mit mehreren Tabellen, Datenaktualisierung mit DML, UNION, Parameter - Daten analysieren: Kreuztabellenabfragen, Pivot-Tabellen, Daten in Pivot-Tabellen filtern C. Formulare Formulare manuell erstellen und bearbeiten: Entwurfsansicht von Formularen, Steuerelemente einfügen und bearbeiten - Eigenschaften von Formularen und Steuerelementen: Formulareigenschaften, besondere Eigenschaften von Steuerelementen / Optionsfeldern / Kontrollkästchen / Umschaltflächen / Listen- und Kombinationsfeldern Erweiterte Formulartechnik: Formulare optisch aufwerten, Optionsgruppen, Register-Steuerelemente, Unterformulare, Formulare verknüpfen D. Berichte Tabellen, Formulare und Abfragen drucken: Seitenansicht, Seiteneinstellungen - Standardberichte erstellen: AutoBerichte, Berichtsassistent, gruppierte Berichte, zusammenfassende Berichte, Adressetiketten - Berichte manuell erstellen und bearbeiten: Entwurfsansicht, Steuerelemente, Bilder und Grafiken - Erweiterte Berichtstechnik: Gruppierungen, Etiketten und Vordrucke, laufende Summen, Unterberichte - Daten visualisieren: Pivot-Diagramme, andere Diagrammtypen, Achsen skalieren, Microsoft Graph, Diagrammtyp und Diagrammlayout E. Makros Makros erstellen - Einsatzmöglichkeiten von Makros - Fehlersuche in Makros - Makros in Formulare/Berichte einbinden - bedingte Ausführung von Aktionen - Tastenbelegungsmakros 709 (iii) Intensiv (Anwendung + VBA-Programmierung) Termine Übersicht Kursnr. 1010465 Sprache de Dauer 3 Tage Lieferart Classroom Kurstyp Zielgruppe DB-Entwickler, Programmierer, Anwender Vorkenntnisse Grundkenntnisse in Windows Methode Vortrag mit Beispielen und Übungen. Kurslevel Einsteiger Berlin Dresden Düsseldorf 1.550,00 EUR 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 31 Aug - 02 Sep 19-21 Okt 07-09 Dez 10-12 Aug 28-30 Sep 16-18 Nov 07-09 Sep 26-28 Okt 14-16 Dez Frankfurt Hamburg München 1.700,00 EUR 1.700,00 EUR 1.650,00 EUR 14-16 Sep 02-04 Nov 21-23 Dez 17-19 Aug 05-07 Okt 23-25 Nov 03-05 21-23 09-11 28-30 Aug Sep Nov Dez Stuttgart 1.650,00 EUR 27-29 Jul 12-14 Okt 30 Nov - 02 Dez Preise zzgl. lokale Steuern. Kursbeschreibung Dieses Seminar zeigt angehenden Access-Anwendern, wie sie das Programm professionell nutzen, mögliche Programm-Automatisierungen und -Hilfen einsetzen und schließt dann an die eigene Entwicklung von Anwendungen mit der VBA-Programmierung (Visual Basic for Applications) an. Kursinhalte A. Datenbank und Tablellen einrichten Grundlagen einer Datenbank - Datenbankbegriffe/-modelle - Merkmale einer Access-Datenbank - die Arbeitsoberfläche - mit Datenbanken arbeiten - Tabellen mit dem Tabellen-Assistenten erstellen - Tabellen manuell erstellen und bearbeiten - Feldeigenschaften - Formularansicht - Datensätze anlegen/bearbeiten - Feldinhalte suchen - Datensätze sortieren - verschiedene Filter - Ausdrücke und Besonderheiten bei UND/ODER-Verknüfungen - Indizierung - Der Primärschlüssel - Indexerstellung - Beziehungen erzeugen, löschen - Referenzielle Integrität 710 B. Abfragen und Analysen Kreuztabellenabfragen - Pivot-Tabellen - Diagramme - Formulare mit Steuerelementen versehen - die Toolbox - Ausrichtungshilfen für Steuerelemente - Aktivierreihenfolge für die Eingabe - Fortgeschrittene Berichte Enfwurfsansicht von Berichten - Steuerelemente hin
