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News: EPI schließt sich der TÜV NORD Group an
Dies ist ein bedeutender Meilenstein in der 38-jährigen Geschichte von EPI, der die Position des Unternehmens im Dienste seiner Kunden stärkt, während es weiterhin unabhängig unter der Marke EPI operiert und weiterhin durch seine langjährigen Partner vertreten wird.
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Machine-Learning-Modelle verstehen und Daten professionell auswerten
In diesem praxisnahen Seminar erlernen die Teilnehmer:innen die mathematischen Grundlagen und Methoden für Machine Learning. Aufbauend auf Python-Kenntnissen werden grundlegende ML-Algorithmen vermittelt, Daten analysiert und visualisiert sowie Modelle optimiert. Nach Abschluss können die Teilnehmenden einfache ML-Modelle eigenständig implementieren und Daten effektiv auswerten.
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Solide mathematische Basis für Machine Learning aufbauen
- Daten mit Python, Pandas, Numpy, Matplotlib und Seaborn analysieren und visualisieren
- Klassische ML-Algorithmen anwenden und evaluieren
- Modelle optimieren und typische Fehler wie Overfitting vermeiden
- Praxisorientierte Übungen mit eigenen Datensätzen
- Schrittweise Umsetzung von ML-Workflows in Python
Seminarinhalte
Teil 1: Mathematische Grundlagen für Machine Learning
- Mathe Essentials: Lineare Algebra, Statistik (Mittelwert, Varianz, Korrelation), Wahrscheinlichkeiten
- Funktionen & Visualisierung: Datenanalyse und Visualisierung mit Pandas, Numpy, Matplotlib & Seaborn
Teil 2: Machine Learning Grundlagen
- Einführung in ML: Grundbegriffe, typische Einsatzbereiche
- Klassische ML-Algorithmen: K-Nearest Neighbors (KNN), lineare und polynomiale Regression, Entscheidungsbäume
- Modelloptimierung: Fehlerfunktionen, Overfitting und Underfitting erkennen und vermeiden
- Arbeiten mit scikit-learn: Pipelines erstellen, Modelle evaluieren, praktische Umsetzung
Hinweis
- Dieser Kurs ist der zweite Teil des 5-tägigen Seminars „Einführung in Python und Machine Learning“.
- Der Vorgängerkurs „Einführung in Python“ kann separat gebucht werden; im Paket ist er kostengünstiger.
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Mathematik (Schulniveau)
- Python-Kenntnisse entsprechend dem Kurs „Einführung in Python“
- Eigenes Notebook mit installierter Python-Umgebung (Anleitung wird bereitgestellt)
Zielgruppe
- Technisch interessierte Berufstätige (Ingenieure, Analysten, Entwickler)
- Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer
- Quereinsteiger:innen im Bereich Data Science
- Alle, die Machine-Learning-Modelle verstehen, anwenden und Daten professionell auswerten möchten
Python sicher einsetzen für Datenanalyse und Automatisierung
In diesem praxisnahen Seminar lernen die Teilnehmer:innen die Grundlagen der Programmiersprache Python und können am Ende eigene Programme zur Datenverarbeitung entwickeln. Der Kurs vermittelt sowohl die Grundsyntax als auch fortgeschrittene Techniken wie Klassen, Listenmanipulation und Fehlerbehandlung. Ideal für Einsteiger:innen und technisch Interessierte, die Python für Analyse, Automatisierung oder erste Data-Science-Projekte nutzen möchten.
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Sicherer Einstieg in die Python-Programmierung
- Grundkenntnisse in Variablen, Datentypen, Bedingungen und Schleifen
- Eigenständige Erstellung von Funktionen und Modulen
- Nutzung von Python-Collections (Listen, Dictionaries, Sets)
- Einführung in objektorientiertes Programmieren mit Klassen und Objekten
- Praxisnahes Arbeiten in Jupyter Notebooks
- Erste Schritte für Data-Science- und Automatisierungsprojekte
Seminarinhalte
Einführung in Python
- Was ist Python? Eigenschaften und Einsatzgebiete
- Installation und Setup (Anaconda, Jupyter)
- Vergleich Python vs. andere Programmiersprachen
Python Basics
- Variablen und Datentypen
- Bedingungen, Schleifen und Kontrollstrukturen
- Funktionen erstellen und Module nutzen
Fortgeschrittene Python-Techniken
- Arbeiten mit Listen, Dictionaries und Sets
- Fehlerbehandlung und Exceptions
- List Comprehensions für effiziente Datenverarbeitung
- Einführung in Klassen, Objekte und einfache Objektorientierung
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Mathematik auf Schulniveau
- Keine oder geringe Python-Vorkenntnisse erforderlich
- Eigenes Notebook mit installierter Python-Umgebung (Anleitung wird bereitgestellt)
Zielgruppe
- Technisch interessierte Berufstätige (Ingenieure, Analysten, Entwickler)
- Studierende technischer und naturwissenschaftlicher Fächer
- Quereinsteiger:innen im Bereich Data Science
- Alle, die Python praxisnah erlernen und für eigene Projekte einsetzen möchten
Hinweise
- Dieser Kurs ist gleichzeitig der erste Teil des 5-tägigen Seminars „Einführung in Python und Machine Learning“
- Der Fortsetzungskurs „Maschinelles Lernen inklusive Mathe-Intro“ kann separat gebucht werden, im Bundle kostengünstiger
Syntax, objektorientierte Programmierung und Datenverarbeitung in Java
In diesem Modul lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Java-Programmierung, die objektorientierte Programmierung und die Datenverarbeitung mit Collections und Streams kennen. Das Seminar vermittelt praxisnah die Nutzung von Entwicklungsumgebungen, Debugging-Werkzeugen und KI-basierten Assistenten, die die Programmierung erleichtern. Ideal für Einsteiger und Umsteiger, die einfache bis mittlere Java-Anwendungen entwickeln möchten.
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Sicherer Einstieg in Java und die Entwicklungsumgebung
- Grundlegendes Verständnis der objektorientierten Programmierung
- Datenverarbeitung mit Collections, Streams und funktionalen Programmierkonzepten
- Nutzung von KI-basierten Tools zur Unterstützung der Programmierarbeit
- Praktische Übungen und Abschlussprojekt für realitätsnahe Anwendung
Seminarinhalte
Einführung in Java
- Installation und Überblick über verschiedene Java-Versionen
- Compiler und Java Virtual Machine (JVM)
- Entwicklungsumgebung einrichten: Editor, Code Assist, Debugger
- KI-gestützte Assistenten zur Programmierunterstützung
Grundlagen der Java-Syntax
- Einstieg in jshell für schnelle Tests
- Variablen, Datentypen und Operatoren
- Kontrollstrukturen: Schleifen, Abfragen, Fehlerbehandlung
Objektorientierung in Java
- Objekte: Zugriff auf Attribute und Methoden, Speicherverwaltung
- Klassen: Aufbau, Instanziierung, Methoden mit Parametern und Rückgabewert
- Überblick über enum, interface, record und Annotations
Datencontainer und Collections
- Listen (List), Mengen (Set) und Zuordnungen (Map)
- Generics und einfache Datenverarbeitung mit Collections
Funktionale Programmierung und Streams
- Funktionen als Objekte, Lambda-Ausdrücke und Methodenreferenzen
- Datenverarbeitung mit Streams: Filter, Transform, Collect
- Arbeiten mit Dateien als Datenquelle oder -senke
Abschlussprojekt
- Entwicklung einer Anwendung, die Informationen aus einer Datenquelle liest, verarbeitet und in mehreren Schritten zu einem Ergebnis führt
- Praxisorientierte Umsetzung grundlegender Business-Workflows
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in der Programmierung empfohlen, jedoch nicht zwingend erforderlich
- Grundlegende PC- und Windows-Kenntnisse
Zielgruppe
- Programmiereinsteiger und Quereinsteiger aus anderen Programmiersprachen
- Entwickler, die Java praxisnah und systematisch erlernen möchten
- Alle, die einfache bis mittlere Java-Anwendungen eigenständig entwickeln wollen
Fortgeschrittene Techniken der Java-Programmierung für effiziente Anwendungen
In diesem 3-tägigen Seminar lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken der Java-Programmierung kennen. Nach Abschluss können Sie Datenbankzugriffe, Dateiverarbeitung und Netzwerkkommunikation effizient umsetzen und Java in realen Client-/Server-Anwendungen einsetzen. Das Seminar vermittelt praxisnah, wie moderne Java-Anwendungen strukturiert, robust und wartbar umgesetzt werden. Ideal für alle, die ihre Java-Kenntnisse erweitern und komplexe Projekte professionell realisieren möchten.
Unsere erfahrenen Trainer*innen zeigen Ihnen
- wie Sie komplexe Datenverarbeitung mit Streams, Collections und funktionalen Konzepten effizient umsetzen
- wie professionelle Datenbankzugriffe mit JDBC aufgebaut und in Projekten integriert werden
- wie Sie robuste Client-Server-Anwendungen mit Java-Sockets entwickeln
- wie Sie Nebenläufigkeit, Threads und parallele Verarbeitung sicher und performant nutzen
- wie Sie sauberen, modularen und wartbaren Java-Code nach modernen Best Practices schreiben
Ihre Vorteile auf einen Blick
- Fortgeschrittene Objektorientierung und funktionale Programmierung anwenden
- Effiziente Datenverarbeitung mit Streams und Collections
- JDBC für Datenbankzugriffe nutzen und Mini-Projekte umsetzen
- Netzwerk- und Client-Server-Anwendungen realisieren
- Nebenläufigkeit, Threads und parallele Verarbeitung beherrschen
- Clean Code, Modularisierung und Best Practices für Java-Projekte kennen
Seminarinhalte
Erweiterte Objektorientierung
- Vererbung, Interfaces, abstract/final
- this, super, Zugriffskontrolle
- Innere Klassen & Enums
- Generics & Collections
Typisierte Klassen & Methoden
- Map, Set, Queue, Comparator
- Iterieren mit Lambdas
Funktionale Programmierung & Streams
- Lambdas & Functional Interfaces
- Stream API: map, filter, collect, reduce
- Optional, Method References
Datenbankzugriffe mit JDBC
- Grundlagen: Treiber, Verbindungen, Statements
- Daten lesen, schreiben, updaten
- Prepared Statements und ResultSets
- Verbindungspooling (einfach)
- Mini-Projekt: Java-App mit SQLite oder MySQL
Dateien & XML-Verarbeitung
- Arbeiten mit Dateien (java.nio.file)
- Serialisierung von Objekten
- XML lesen und schreiben mit DOM & SAX
- JAXB (optional) – Java ↔ XML Mapping
Client-Server-Programmierung in Java
- Grundlagen der Netzwerkkommunikation
- TCP/IP, Sockets, Ports
- Java Socket & ServerSocket API
- Einfacher Chat- oder Datenübertragungsserver
Nebenläufigkeit & Multithreading
- Runnable, Thread, ExecutorService
- Synchronisation & Race Conditions
- Einstieg in parallele Datenverarbeitung
Modularisierung & Clean Code
- Packages und saubere Projektstruktur
- Einführung in Modulsystem (module-info.java)
- Clean Code Prinzipien, Refactoring
Abschlussprojekt & Übungen
- Projektarbeit: Client-Server-Chat mit Datenbankanbindung
- Code-Review, Präsentation, Gruppenarbeit (optional)
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Java oder Teilnahme am Java-Grundlagenkurs
- Erfahrungen mit objektorientierter Programmierung
Zielgruppe
- Entwickler:innen, die ihre Java-Kenntnisse erweitern möchten
- Absolventen des Java-Grundlagenkurses
- Programmierer:innen, die komplexe Anwendungen mit Daten, Streams und Netzwerk realisieren möchten
Grundlagen der Java‑Programmierung für Einsteiger und Quereinsteiger
In dieser zweitägigen Grundlagenschulung erwerben Sie einen sicheren Einstieg in die Java‑Programmierung. Sie lernen die wichtigsten Sprachkonzepte, verstehen das objektorientierte Paradigma und entwickeln erste eigene Anwendungen.
Ob Einsteiger, Quereinsteiger oder Softwareentwickler mit wenig Java‑Erfahrung – dieses Seminar vermittelt Ihnen die essentielle Basis für Ihren Weg in die professionelle Softwareentwicklung.
Unsere erfahrenen Trainer*innen zeigen Ihnen:
- wie Sie die Java‑Entwicklungsumgebung sicher einrichten und nutzen
- wie die Syntax von Java aufgebaut ist und wie Sie sie korrekt anwenden
- wie Objektorientierung funktioniert (Klassen, Objekte, Vererbung, Polymorphismus)
- wie Sie Methoden, Parameter, Kontrollstrukturen & Datentypen richtig einsetzen
- wie Fehlerbehandlung mit Exceptions funktioniert
- wie Sie Collections, Arrays & Strings professionell nutzen
- wie grundlegende Design Patterns in realen Situationen angewendet werden
- wie Sie Mini‑Projekte umsetzen und Ihr Wissen direkt praktisch anwenden
Ihre Vorteile auf einen Blick
- sicherer Einstieg in Java und die Entwicklungswerkzeuge
- solides Verständnis der objektorientierten Programmierung
- Beherrschung der wichtigsten Sprachbestandteile und Kontrollstrukturen
- Grundlagen zu Fehlerbehandlung, Collections & Strings
- praktische Übungen und Mini‑Projekte für den direkten Transfer
Seminarinhalte
Grundlagen von Java & der Entwicklungsumgebung
- Was ist Java? Plattformunabhängigkeit
- IDEs (z. B. IntelliJ IDEA), JDK, JVM, Projektstruktur
Sprachsyntax & Kontrollstrukturen
- Datentypen, Variablen, Operatoren
- Bedingungen & Schleifen
- Methoden, Parameter, Rückgabewerte
Objektorientierte Programmierung
- Klassen, Objekte, Attribute, Methoden
- Konstruktoren, this, static, final
- Einführung in Vererbung & Polymorphismus
Fehlerbehandlung & Ausnahmen
- try / catch / finally
- Exception‑Hierarchie
- Fehler werfen mit throw
Sammlungen & Datenstrukturen
- Arrays
- Listen (z. B. ArrayList)
- Iteration über Collections
Strings & Ein-/Ausgabe
- String‑Manipulation & StringBuilder
- Einlesen von Benutzereingaben
Design Patterns
- Grundlagen ausgewählter Muster (z. B. Singleton, Factory, Strategy)
- Has‑A‑ und Is‑A‑Beziehungen verstehen
Die Klasse Object & zentrale Methoden
- Bedeutung als Oberklasse aller Java‑Klassen
- Überschreiben von toString(), equals() und hashCode()
- Unterschied: Referenzvergleich (==) vs. logischer Vergleich (equals)
- Bedeutung von hashCode() für HashMap, HashSet & Co.
- Best Practices für konsistentes Überschreiben
Projektarbeit & Übungen
- praxisnahe Mini‑Projekte
- Abschlussprojekt zur Anwendung des Gelernten
Zielgruppe
- Einsteiger & Quereinsteiger in die Softwareentwicklung
- Softwareentwickler*innen mit wenig oder keiner Java‑Erfahrung
- alle, die die Grundlagen der objektorientierten Programmierung erlernen möchten
Voraussetzungen
- keine speziellen Java‑Kenntnisse erforderlich
- grundlegende PC‑Kenntnisse (Windows) empfohlen
Data-Centre-Training für viele Unternehmen:
Diese Kunden vertrauen uns bereits
Maximieren Sie die Sicherheit und Effizienz Ihres Rechenzentrums mit unserem zertifizierten Data Centre Training. Unsere praxisnahen Schulungen vermitteln essenzielles Know-how zu Design, Betrieb und Compliance von Rechenzentren. Durch kontinuierliche Weiterbildung reduzieren Sie Ausfallzeiten, minimieren Fehlerquellen und erfüllen internationale Standards. Profitieren Sie von anerkannten Zertifizierungen mit den weltweit akkreditierten Trainings von PROKODA GmbH & EPI.