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Sie sind für Deployment, Betrieb und Verwaltung von Anwendungen zuständig und möchten Webanwendungen in die Azure-Cloud migrieren? Dann ist dieser dreitägige Kurs ideal für Sie. In einer Kombination aus Theorie, Praxis und Live-Demos lernen Sie, wie Sie moderne Web-Apps in Azure bereitstellen - ob auf virtuellen Maschinen, über Azure App Services oder Containerlösungen. Sie vergleichen Bereitstellungsszenarien, bewerten Skalierungsoptionen, verstehen Netzwerk- und Sicherheitsmechanismen und lernen die Integration von Datenbanken und Authentifizierungsverfahren. Auch Themen wie Hochverfügbarkeit, Monitoring, Performanceoptimierung und CI/CD-Prozesse (Git, GitHub) kommen nicht zu kurz. Damit legen Sie den Grundstein für professionelles Webhosting in der Cloud - unabhängig vom Anwendungstyp.

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Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, moderne Webanwendungen in Microsoft Azure sicher, skalierbar und hochverfügbar bereitzustellen und zu verwalten. Sie kennen die technischen Grundlagen zu App Services, virtuellen Maschinen, Datenbankintegration und Netzwerksicherheit. Darüber hinaus können Sie Ihre Anwendungen über verschiedene Deployment-Pfade automatisiert veröffentlichen und deren Performance sowie Sicherheit kontinuierlich überwachen und verbessern.

• Dieses Seminar richtet sich an:
  • IT-Administratoren, die Entwickler bei der Migration oder beim Betrieb von Webanwendungen unterstützen
  • Cloud-Administratoren, die das Applikations-Portfolio ihres Unternehmens in Azure verwalten
  • Web-Entwickler, die erste Betriebserfahrungen mit Azure sammeln möchten
• Mit Abschluss dieses Kurses:
  • können Sie Web-Anwendungen in Azure betreiben, verwalten, skalieren, replizieren, sichern und wiederherstellen
  • meistern Sie die Herausforderungen zum sicheren, performanten und hochverfügbaren Betrieb von Websites in der Azure Cloud
  • kennen Sie zahlreiche Varianten der Bereitstellung von Webanwendungs-Stapeln (.NET, Java, PHP, Node, Python) einschließlich Datenbank
  • verstehen Sie die technischen Details des hochverfügbaren Betriebs von SQL-Server-Datenbanken (und Open-Source-DBs) in Azure
  • wissen Sie, wie Web-Anwendungen in Azure im Rahmen einer Continuous Integration / Continuous Delivery-Strategie bereitgestellt werden können
    
    
• Teilnahmevoraussetzungen
  • Sie benötigen Grundkenntnisse in der Administration von Windows oder Linux-Systemen
  • Erste Erfahrungen mit Cloud-Technologien oder Azure-Portalen sind hilfreich
  • Kenntnisse in Netzwerkgrundlagen (Ports, Firewalls, DNS) sind empfehlenswert
  • Ein Verständnis von Anwendungsarchitektur und Webservertechnologien ist von Vorteil

• Tag 1: Das Azure-Fundament - Virtuelle Maschinen & virtuelle Netzwerke
  • Begrifflichkeiten bei Microsoft (Mandant, Abonnement, Lizenz, Entra ID) verstehen und einordnen
  • Kaufmodelle, Bezahlmodelle, nutzungsbasierte Zahlung, Azure-Abonnement
  • Azure Resource Manager verstehen
  • Governance mit RBAC und Azure Policy
  • Azure Cloud Shell, Azure PowerShell und Azure CLI
  • Azure und Visual Studio Code, Infrastructure as Code
  • Virtuelle Maschinen im Azure-Portal erstellen und verwalten
  • Anwendungsbereitstellung (IIS & Co) mittels PowerShell, Remote-PowerShell, ARM-Templates, VM Extensions
  • Einführung in virtuelle Netzwerke, IP-Adressen, ausgehende Konnektivität
  • Sicherheitsgruppen, Azure Firewall
  • Live-Demos und Übungen
• Tag 2: Weitere Komponenten - Storage, Datenbanken und Loadbalancer
  • Einführung in Azure Storage: Azure Blob, Azure Files
  • Einführung in Azure SQL (Azure SQL Database versus MS SQL auf VMs)
  • Wie funktionieren Backup und hohe Verfügbarkeit für Azure SQL
  • Sichern des Zugriffs auf Datenbanken: Dienstendpunkte und private Endpunkte oder VPN
  • Sicherheitsgruppen, Anwendungssicherheitsgruppen und Azure Firewall
  • Möglichkeiten der internen und externen DNS-Auflösung
  • Azure Load Balancer, Web Application Firewall, Anwendungsgateway und Frontdoor
  • Live-Demos und Übungen
• Tag 3: Web-Anwendungsstapel - Azure App Services & CI/CD
  • Einführung in Azure App Service
  • App Service Plans, vertikale und horizontale Skalierung
  • Betreiben von Staging-Umgebungen (Bereitstellungs-Slots)
  • CI/CD mit Git und GitHub
  • Anbindung von Datenbanken, Anwendungseinstellungen, externe Connectoren, Network-Injection
  • Authentifizierung, Custom Domain Name und SSL
  • Bereitstellen von Web-Anwendungen auf Containern mittels App Services versus Azure Container Instances (optional: AKS)
  • Exemplarische WordPress-Bereitstellung in vielen Varianten (VM, Web App, Container, ACI)
  • Live-Demos und Übungen

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Generative KI hat 2024 und 2025 von der reinen Text- und Bildgenerierung in den Bereich der agentenbasierten Anwendungen gewechselt. Ein KI-Agent ist nicht mehr nur ein Modell, das auf einen Prompt antwortet, sondern ein autonomer oder semi-autonomer Akteur, der mit Tools interagiert, Zustand und Memory verwaltet, mit anderen Agenten kollaboriert und mehrstufige Aufgaben in Workflows ausführt. Microsoft hat 2025/2026 dafür einen kompletten Stack auf Azure aufgebaut: das Microsoft Foundry als Plattform, den Foundry Agent Service als verwalteten Hosting-Service, das Microsoft Agent Framework als Open-Source-SDK (Nachfolger von Semantic Kernel und AutoGen), Foundry IQ als geteilte Wissensschicht für RAG, das A2A-Protokoll für Agent-Discovery und das Model Context Protocol (MCP) als Industriestandard für Tool-Integration.

AI-3026 ist der offizielle eintägige Microsoft-MOC-Kurs zu diesem Stack. Er ist im April 2025 in einer ersten Version mit Semantic Kernel gestartet und wurde 2025/2026 auf Microsoft Foundry und das Microsoft Agent Framework umgestellt - der heute aktuelle Stand. Der Kurs ist intermediate-level mit rund 40-50 % Hands-on-Anteil und verlangt Programmierpraxis in Python oder C#. Er bereitet nicht auf einen klassischen Examenscode vor, sondern vermittelt die Skills, die in der Microsoft-Learn-Lernpfad-Reihe definiert sind.

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Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis von Agentic-AI auf Azure, der Beherrschung des Microsoft Foundry Agent Service (Erstellung, Test, Deployment via Portal und VS Code), der Routine in Custom Function Tools und MCP-hosted Tools für Agent-Erweiterungen, dem Werkzeug für Knowledge-Anbindung mit Foundry IQ und RAG, der Fähigkeit, Foundry-Agenten in Microsoft Teams und Microsoft 365 Copilot mit Work IQ zu publishen, dem Verständnis von Workflows für Agent-Orchestrierung, der Code-first-Praxis mit dem Microsoft Agent Framework für komplexe Multi-Agent-Patterns und der Kenntnis des A2A-Protokolls für Remote-Agent-Discovery - gut vorbereitet, erste Single- und Multi-Agent-Lösungen produktiv auf Azure zu entwickeln

• AI Engineers, Software-Entwickler und Data Scientists: Die agentenbasierte KI-Anwendungen auf Azure bauen wollen.
• Backend-Entwickler in Microsoft-Stacks: Die Foundation Models nicht nur als Chat-API nutzen, sondern als orchestrierte Agenten mit Tools, Memory und Multi-Agent-Coordination einsetzen.
• AI-Architekten und Solution Designer: Die Patterns für agentenbasierte Anwendungen (Single Agent, Multi-Agent, A2A, MCP, Workflow-Orchestrierung) auf Azure verstehen müssen.
• Power-Platform- und Microsoft-365-Entwickler: Die Foundry Agents an Teams und M365 Copilot anbinden wollen.

• 1. Get started: AI-Agent-Entwicklung auf Azure
  • AI-Agents als nächste Generation intelligenter Anwendungen: Begriffe Agent, Tool, Memory, Plan, Action.
  • Agentic-AI-Patterns: Single-Agent, Multi-Agent, Reactive vs. Plan-and-Execute, ReAct, Reflexion.
  • Microsoft-Foundry-Plattform: Foundry Portal, Projekte, Connections, Foundation-Modell-Auswahl (GPT-Familie, Llama, Mistral, Phi, Anthropic via Marketplace).
  • Wann ein Agent statt eines klassischen Chats sinnvoll ist - und wann nicht.
  • Praxis-Übung: Foundry-Projekt anlegen, Modell deployen, ersten Test-Prompt im Foundry Portal absetzen.
• 2. AI-Agent mit Microsoft Foundry Agent Service entwickeln
  • Foundry Agent Service: Managed-Hosting für Agenten, Authentication via Entra ID, Skalierung, Pricing.
  • Agenten erstellen, testen und deployen: Azure-Portal-Workflow vs. VS-Code-Extension.
  • Agent-Konfiguration: Instructions (System-Prompt), Modell-Auswahl, Built-in Tools (File Search, Code Interpreter, Bing Grounding).
  • Threads, Runs und Messages: Konversations-Memory in Foundry-Agenten.
  • Praxis-Übung: Customer-Service-Agenten mit Foundry Agent Service bauen, der eine Wissensdatenbank durchsucht und Antworten mit Quellenangaben generiert.
• 3. Custom Function Tools für Agenten
  • Custom Tools über Function Calling: Python- oder C#-Funktionen als Tools registrieren.
  • JSON-Schema-Definition für Tool-Parameter, Tool-Aufruf-Lifecycle.
  • Tool-Auswahl-Logik: wie der Agent entscheidet, wann ein Tool aufgerufen wird.
  • Fehlerbehandlung in Tools, idempotente Operationen, Long-Running-Calls.
  • Praxis-Übung: Support-Assistenten erweitern, der Problemdetails erfasst und über eine Custom-Function ein simuliertes Support-Ticket erstellt.
• 4. MCP-hosted Tools dynamisch integrieren
  • Model Context Protocol (MCP): offener Standard für Agent-Tool-Integration, Server vs. Client.
  • MCP-Server in Azure: Hosting-Optionen (Azure Container Apps, Azure Functions, Foundry Tool-Hub).
  • Dynamic Tool Discovery: Agent verbindet sich zur Laufzeit mit MCP-Server und erhält Tool-Liste.
  • Sicherheit: Authentication, Authorization, Rate Limits, Audit-Logging für MCP-Aufrufe.
  • Praxis-Übung: MCP-Server mit drei Tools (Wettervorhersage, Kalender-Lookup, E-Mail-Versand) bereitstellen und Foundry-Agent dynamisch anbinden.
• 5. Foundry IQ: Wissensanbindung mit RAG
  • Foundry IQ als geteilte Knowledge-Plattform für mehrere Agenten.
  • RAG-Lösung des Knowledge-Problems: warum Agenten ohne Grounding halluzinieren.
  • Datenoptimierung für bessere Retrieval-Qualität: Chunking, Metadata, Hybrid Search.
  • Agent-Instructions für konsistente, zitierte Antworten.
  • Praxis-Übung: Foundry-IQ-Wissensbasis aus Unternehmensdokumenten erstellen, Agenten anbinden, Agent-Instructions für Citation-Forcing optimieren.
• 6. Agenten in Microsoft Teams und M365 Copilot publishen
  • Foundry Agents als Microsoft-Teams-App: Manifest, Bot-Framework-Integration, Channel-Spezifika.
  • Microsoft 365 Copilot Extensibility: Foundry-Agenten als Copilot-Skills bzw. Declarative Agents.
  • Work IQ: Zugriff auf M365-Workplace-Daten (E-Mail, Kalender, Dateien) für Foundry-Agenten.
  • Identity-Flow: Entra ID, On-Behalf-Of-Token, Berechtigungen pro Mandant und User.
  • Tests und Rollout: Sideloading, Admin-Approval, Microsoft-Admin-Center für Distribution.
  • Praxis-Übung: Foundry-Agent in einem Test-Teams-Workspace bereitstellen und Work-IQ-Anbindung auf Kalender und Mail validieren.
• 7. Workflows für Agent-Orchestrierung
  • Workflows in Microsoft Foundry: Orchestrierung mehrerer Agenten und Komponenten zu intelligenten Anwendungen.
  • Komposition: Sequential, Parallel, Conditional, Loop.
  • Eingaben, Ausgaben, Variablen und Zustand zwischen Schritten.
  • Monitoring und Debugging von Workflow-Runs.
  • Praxis-Übung: Workflow bauen, der einen Recherche-Agenten, einen Schreib-Agenten und einen Review-Agenten zu einer dreistufigen Content-Pipeline kombiniert.
• 8. Microsoft Agent Framework: Code-first Multi-Agent-Lösungen
  • Microsoft Agent Framework als Open-Source-SDK (Nachfolger von Semantic Kernel und AutoGen-Patterns).
  • Code-first vs. Foundry-Portal: wann welche Variante.
  • Plugins, Skills, Memory, Planner: die Bausteine im Framework.
  • Multi-Agent-Orchestrierungs-Patterns: Group Chat, Hierarchical (Manager-Worker), Sequential Hand-off, Reflexion-Pattern.
  • Verbindung zwischen Foundry-Agent-Service-Agenten und Code-First-Agenten.
  • Praxis-Übung: Multi-Agent-Lösung für eine Reisebuchung mit drei Agenten (Suche-Flug, Suche-Hotel, Bestätigungs-Agent) im Microsoft Agent Framework implementieren.
• 9. A2A-Protokoll: Agent Discovery und Remote-Kollaboration
  • A2A (Agent-to-Agent) als offener Standard für Agent-Kommunikation und -Discovery.
  • Remote-Agenten registrieren und auffinden, Capability-Beschreibung, Authentication.
  • Cross-Tenant- und Cross-Cloud-Szenarien: Foundry-Agent ruft externen A2A-Agenten auf.
  • Sicherheit und Governance: Audit, Rate Limits, Datenschutz bei Cross-Boundary-Aufrufen.
  • Praxis-Übung: Foundry-Agent als A2A-Endpoint exponieren und ihn von einem zweiten Agenten aus konsumieren; Cross-Project-Aufruf simulieren.
    
    

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SQL ist die Standardsprache für relationale Datenbanken und bildet die Grundlage für professionelle Datenabfragen, Auswertungen und Datenänderungen. In diesem dreitägigen Grundlagenseminar lernen Sie, Datenbanken strukturiert anzusprechen und SQL-Anweisungen sicher zu formulieren. Für die praktischen Übungen wird üblicherweise ein ausgewähltes Datenbanksystem verwendet, häufig PostgreSQL, da es sich eng am SQL-Standard orientiert. In kundenspezifischen Seminaren kann auf Wunsch auch das im Unternehmen eingesetzte Datenbanksystem verwendet werden.

Ausgangspunkt des Seminars ist der ANSI/ISO-SQL-Standard. Auf dieser Basis lernen Sie die grundlegende Syntax sowie typische Abweichungen und Besonderheiten verbreiteter Datenbanksysteme wie Oracle Database, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL und MariaDB kennen. Sie erstellen SELECT-Abfragen, filtern und sortieren Daten, verknüpfen Tabellen mit Joins und führen Daten mithilfe von Gruppenfunktionen zusammen. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Unterabfragen, Mengenoperatoren, Datenänderungen, Tabellenstrukturen, Benutzerrechten und Transaktionen.

Das Seminar ist als praxisorientiertes Anfängerseminar konzipiert. Theorieeinheiten wechseln sich mit nachvollziehbaren Beispielen und praktischen Übungen ab. Sie erhalten dadurch nicht nur einen fundierten Überblick über relationale Datenbanken, sondern entwickeln schrittweise die Fähigkeit, SQL für typische Aufgaben im beruflichen Alltag einzusetzen. Die vermittelten Kenntnisse lassen sich weitgehend unabhängig vom verwendeten Datenbanksystem übertragen.
 

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Nach diesem Seminar beherrschen Sie die wesentlichen Grundlagen der Datenbanksprache SQL. Sie können relationale Datenstrukturen nachvollziehen, Tabellen gezielt abfragen, Ergebnisse filtern, sortieren, gruppieren und über Joins miteinander verknüpfen. Darüber hinaus sind Sie in der Lage, Unterabfragen und Mengenoperatoren einzusetzen sowie Datensätze mit INSERT, UPDATE und DELETE zu bearbeiten. Sie verstehen die grundlegenden Prinzipien des ANSI/ISO-SQL-Standards und können typische Besonderheiten verbreiteter Datenbanksysteme einordnen. Dadurch verfügen Sie über eine verlässliche Grundlage, um SQL-Abfragen eigenständig zu erstellen, bestehende Anweisungen zu verstehen und Datenbankaufgaben im beruflichen Alltag sicher zu bearbeiten.
 

Diese SQL-Schulung richtet sich an Sie, wenn Sie mit relationalen Datenbanken arbeiten, Daten professionell auswerten oder eigene SQL-Abfragen erstellen möchten. Angesprochen sind insbesondere Mitarbeitende aus IT, Softwareentwicklung, Datenanalyse, Reporting, Controlling, Administration, Qualitätssicherung und technischem Support. Auch als Fachanwenderin oder Fachanwender profitieren Sie von dem Seminar, wenn Sie Datenbestände selbstständig analysieren oder Anforderungen an Datenbankabfragen besser formulieren möchten.
Teilnahmevoraussetzungen
Sie benötigen allgemeine PC- und IT-Grundkenntnisse.
Sie sollten mit Tabellen, Spalten und strukturierten Daten grundsätzlich vertraut sein.
Sie benötigen keine vorherigen SQL-Kenntnisse.
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Das Seminar ist als Anfängerseminar mit hohem Praxisanteil konzipiert.
Für die Übungen steht Ihnen ein eigener PC beziehungsweise eine eigene virtuelle Maschine zur Verfügung.
 

• Arbeitsweise relationaler Datenbanken
  • Datenkonsistenz und Datenbank-Constraints
  • Primärschlüssel, Fremdschlüssel und UNIQUE-Constraints
  • Datensicherheit, Zugriffsschutz und Transaktionsisolierung
  • ANSI/ISO-SQL als systemübergreifender Standard
  • Besonderheiten und Abweichungen bei Oracle Database, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL und MariaDB
• Relationales Datenbankdesign
  • Grundlagen und Aufgaben eines Datenbankmanagementsystems
  • Grundlagen der Datenmodellierung
  • Grundsätze relationaler Datenbanken
  • Normalisierung und Denormalisierung
• Tabellen und Datenbankobjekte verwalten
  • Tabellen mit CREATE anlegen
  • Tabellenstrukturen mit ALTER ändern
  • Tabellen mit DROP entfernen
  • Datentypen, Spalteneigenschaften und Constraints
• Datensätze bearbeiten
  • Datensätze mit INSERT hinzufügen
  • Datensätze mit UPDATE ändern
  • Datensätze mit DELETE löschen
  • Sicheres Formulieren von Änderungsanweisungen
• Datenabfragen mit SELECT
  • Aufbau und Grundlagen des SELECT-Statements
  • Tabellen- und Spaltenalias
  • Projektion und Selektion
  • Spaltenauswahl und WHERE-Klausel
  • Sortierung mit ORDER BY
  • Zeichenketten-, Zahlen- und Datumsoperationen
  • Ausschluss doppelter Ergebniszeilen mit DISTINCT
  • Verknüpfte Bedingungen und logische Operatoren
  • Vergleichsoperatoren sowie LIKE, IN und BETWEEN
• Tabellen mit Joins verknüpfen
  • Grundlagen relationaler Tabellenverknüpfungen
  • INNER JOIN
  • LEFT und RIGHT OUTER JOIN
  • FULL OUTER JOIN
  • Verknüpfungsbedingungen und typische Fehlerquellen
• Daten gruppieren und auswerten
  • Einzel- und Gruppenfunktionen
  • COUNT, SUM, AVG, MIN und MAX
  • Gruppierung mit GROUP BY
  • Gruppen filtern mit HAVING
  • Zusammenspiel von WHERE, GROUP BY und HAVING
  • Unterabfragen und Subqueries
  • Grundlagen von Unterabfragen
  • Unterabfragen im FROM-Block
  • Unterabfragen im WHERE-Block
  • EXISTS, ALL und IN
  • Korrelierte und nicht korrelierte Unterabfragen
• Mengenoperatoren einsetzen
  • UNION und UNION ALL
  • INTERSECT
  • EXCEPT beziehungsweise systemspezifische Alternativen
  • Voraussetzungen für die Kombination von Abfrageergebnissen
• Transaktionen absichern
  • Grundlagen des Transaktionsschutzes
  • Änderungen mit COMMIT bestätigen
  • Änderungen mit ROLLBACK zurücknehmen
  • Transaktionsgrenzen und Auswirkungen paralleler Zugriffe
• Benutzerrechte verwalten
  • Zugriffsrechte mit GRANT vergeben
  • Zugriffsrechte mit REVOKE entziehen
  • Grundlagen rollenbasierter Berechtigungen
• Praxisübungen und Transfer
  • Schrittweiser Aufbau eigener SQL-Abfragen
  • Analyse und Korrektur typischer SQL-Fehler
  • Übertragung der ANSI/ISO-SQL-Grundlagen auf unterschiedliche Datenbanksysteme
  • Ausgewogene Mischung aus Theorie, Demonstrationen und praktischen Übungen

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Diese Schulung richtet sich an Programmierer mit Vorkenntnissen in prozeduralen Programmiersprachen oder an Programmierer, die ihre Java-Kenntnisse auffrischen oder vertiefen möchten. Vorkenntnisse im Bereich der Objektorientierung werden nicht vorausgesetzt. Dieser Kurs beinhaltet auch die grundlegende Vorbereitung und einen Überblick zu den Themen von Java EE / Jakarta EE. Es werden viele Tipps und Tricks vermittelt.

Dieser sehr neue und modern ausgerichtete Kurs bringt Sie auf einen aktuellen und sehr fundierten Stand.
Ein sehr lebendiger und dialogorientierter Kurs in dem Wissen und Übungsbeispiele zu einem stabilen und immer wieder bewährten Lernerfolg führen.
Modernste Didaktik von einem der erfahrensten Trainer bzw. Dozenten garantiert Ihren Kurserfolg.

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Sie können nach dem Kurs selbständig in Java SE programmieren. Viele Ähnlichkeiten zu anderen Programmiersprachen sind erkennbar geworden. Die Objektorientierung ist für Sie verständlich und wird von Ihnen beherrscht. Sie haben gelernt, wie Sie die Bibliotheken und Frameworks nutzen können. Ihnen sind die Unterschiede zwischen Java SE und Java EE klar. Sie haben einen ersten Überblick zu den Konzepten und zur Funktionsweise von Java EE. Sie haben erkannt, dass Sie in Java die breiteste Unterstützung der Industrie finden und die zukunftsträchtigste Programmiersprache gewählt haben. Bei einer Inhouse-Schulung können die einzelnen Themen passgenau für Ihr Unternehmen ausgewählt werden.

Softwareentwickler:innen mit Programmier-Erfahrung, die bereits mit einer prozeduralen Programmiersprache vertraut sind oder ihre Java Kenntnisse auffrischen möchten. Vorkenntnisse in der objektorientierten Programmierung sind nicht erforderlich.

Auf diesem Kurs ideal aufbauende Fortführungs-Kurse:

• Schulung JAVA EE / Jakarta Grundlagen
• Schulung JAVA EE / Jakarta Grundlagen mit Eclipse
• Schulung JAVA EE / Jakarta Grundlagen mit IntelliJ
  
  

• Einführung in Java
  • Die Programmiersprache Java
  • Das Java Development Kit (JDK)
• Ein Programm mit Java erstellen
  • Ablauf bei der Programmerstellung
  • Aufbau einer Anwendung
  • Ein Java-Programm mit dem Java-Compiler Javac kompilieren
  • Ein Java-Programm mit dem Interpreter Java ausführen
  • Problembehandlung
• Grundlegende Java-Sprachelemente
  • Was ist die Syntax
  • Bezeichner und reservierte Wörter
  • Quelltext dokumentieren
  • Anweisungen in Java erstellen
  • Primitive Datentypen
  • Literale für primitive Datentypen
  • Mit lokalen Variablen arbeiten
  • Werte zuweisen
  • Typkompatibilität und Typkonversion
  • Konstanten - unveränderliche Variablen
  • Arithmetische Operatoren und Vorzeichenoperatoren
  • Vergleichsoperatoren und logische Operatoren
  • Daten aus- und eingeben
• Kontrollstrukturen
  • Kontrollstrukturen einsetzen
  • If-Anweisung
  • If-else-Anweisung
  • Switch-Anweisung
  • Schleifen
  • While-Anweisung
  • Do-while-Anweisung
  • For-Anweisung
  • Weitere Anweisungen in Kontrollstrukturen
  • Java-Kontrollstrukturen im Überblick
• Klassen, Attribute, Methoden
  • Klassen
  • Die Attribute einer Klasse
  • Objekte erzeugen
  • Methoden - die Funktionalität der Klassen
  • Methoden mit Parametern erstellen
  • Methoden mit Rückgabewert definieren
  • Methoden überladen
  • Statische Variablen und Methoden
• Kapselung und Konstruktoren
  • Kapselung
  • Zugriffsmethoden
  • Konstruktoren
• Vererbung
  • Grundlagen zur Vererbung
  • Klassen ableiten und erweitern
  • Konstruktoren aufrufen
  • Geerbte Methoden überschreiben
  • Vererbungsketten und Zuweisungskompatibilität
  • Polymorphie in der Vererbung
  • Die Superklasse Object
  • Finale Klassen
  • Abstrakte Klassen und abstrakte Methoden
• Packages und Module
  • Klassen in Packages organisieren
  • Zugriffsrechte in Packages
  • Packages einbinden
  • Statisches Importieren
  • Mit dem JDK mitgelieferte Packages
  • Module
  • Anwendung des Modulsystems
• Interfaces und Adapterklassen
  • Interfaces
  • Adapterklassen
  • Direkte Methodenimplementierung im Interface
• Mit Strings und Wrapper-Klassen arbeiten
  • Die Klasse String
  • Strings verketten und vergleichen
  • Weitere Methoden der Klasse String
  • Die Klassen StringBuffer und StringBuilder
  • Wrapper-Klassen
• Arrays und Enums
  • Arrays
  • Aufzählungstypen (Enumerations) arbeiten
• Collections-Framework - Grundlagen
  • Grundlagen zum Java-Collections-Framework
  • Das Interface Collection
  • Mit Listen arbeiten
  • Listen sequenziell durchlaufen
• Ausnahmebehandlung mit Exceptions
  • Auf Laufzeitfehler reagieren
  • Exceptions abfangen und behandeln
  • Exceptions weitergeben
  • Abschlussarbeiten in einem finally-Block ausführen
  • Exceptions auslösen
  • Eigene Exceptions erzeugen
• Nützliche Klassen und Packages
  • Zufallszahlen
  • Grundlagen zu Datum und Zeit
  • Zeitpunkte - Klassen Instant und Duration
  • Datumsangaben - Klassen LocalDate, ZonedDateTime und Period
  • Zeiten- die Klasse LocalTime
  • Datums- und Zeitangaben formatiert ausgeben - die Klasse DateTimeFormatter
  • Die Klasse System
  • Weitere Methoden der Klasse System
  • Die Klasse Console
• Vorbereitung für die Java EE Folgekurse
  • Unterschiede Java SE und Java EE
  • Wozu dient ein Application Server?
  • Wie unterscheiden sich Java SE und Java EE bei der Programmierung der Benutzeroberflächen, der Business-Logic, der Datenbanken?
  • Überblick über die verschiedenen Ansätze und Technologien
• Ausblick und Hinweise auf weiterführende Themen sowie Seminare
  • Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen mit AWT, Swing/JFC, SWT und JavaFX
  • Entwicklung von Web-Anwendungen mit Servlet, JSP und JSF
  • Zugriff auf relationale Datenbanken mit JDBC
  • Lambdas, Reflection API und Annotationen
  • Parallele Verarbeitung mit Threads und Verteiltes Rechnen
• Nutzung moderner IDEs wie z.B. Eclipse oder IntelliJ
  • Die Fähigkeiten und Besonderheiten moderner IDEs
  • Überblick und Nutzung
  • Schnelligkeit und Qualitätsverbesserung für die Softwareentwicklung
  • Die Teilnehmer nutzen im Seminar die gleiche IDE wie an ihrem Arbeitsplatz
    
    

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Dieses Seminar bietet Ihnen eine tiefgehende Einführung in die Welt der Java-Programmierung. Sie lernen sowohl die Grundkonzepte der objektorientierten Programmierung als auch fortgeschrittene Java-Technologien kennen. Neben den grundlegenden Sprachelementen, Klassen und Objekten, wird auch der Aufbau der Java Virtual Machine (JVM), Garbage Collection, und das neue Oracle-Lizenzmodell detailliert behandelt. 
Sie bekommen einen umfassenden Überblick über das Java-Ökosystem, einschließlich der Nutzung von Entwicklungsumgebungen wie Eclipse und der Verwaltung von Java-Projekten auf Shell-Ebene. Das Seminar schließt mit praxisorientierten Themen wie JavaFX, JDBC, und einer Einführung in die parallele Verarbeitung mit Threads ab.

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Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage, Java-Programme zu schreiben und zu strukturieren, die auf objektorientierten Prinzipien basieren. Sie verstehen sowohl die Grundlagen als auch fortgeschrittene Konzepte der Java-Programmierung, wie die Nutzung der JVM, Fehlerbehandlung, Java-Performance-Tuning und die Entwicklung von Java-Anwendungen für verschiedene Plattformen.

Dieses Seminar richtet sich an Anfänger in der Programmierung, die erste Schritte in der Java-Programmierung machen möchten, sowie an Entwickler, die ihr Wissen über Java-Technologien und objektorientierte Programmierung vertiefen möchten. 
IT-Fachkräfte, Softwareentwickler und Techniker, die eine fundierte Einführung in Java benötigen, werden hier gleichermaßen angesprochen.

Teilnahmevoraussetzungen:

• Grundkenntnisse im Umgang mit Computern und logischem Denken sind von Vorteil.
• Erste Programmiererfahrungen sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

• Einführung in Java und objektorientierte Programmierung
  • Einführung in die objektorientierte Programmierung im Vergleich zu prozeduralen Programmiersprachen
  • Grundlegende Konzepte und Eigenschaften der Programmiersprache Java
  • Aufbau des Java-Laufzeitsystems: virtuelle Maschine JVM, JIT, HotSpot-Technologie und Garbage Collector
• Java Entwicklungsumgebungen und Programmausführung
  • Java Programmausführung auf Betriebssystem-Shell-Ebene (Cmd, Bash)
  • Einführung in Text-Editoren, Eclipse IDE/IntelliJ IDEA und Oracle JDK
  • Oracle-Lizenzmodell und Open-JDK-Alternativen
• Grundlagen der Java-Programmierung
  • Klassen, Objekte, Konstruktoren, abstrakte Klassen, Interfaces, Enum, Methoden
  • Kontrollstrukturen: if, else, switch, for, while, do while
  • Einführung in UML-Diagramme und erste Design Patterns
• Fortgeschrittene OOP-Konzepte und Datenstrukturen
  • Vererbung und Polymorphismus, Casting, überladen und überschreiben von Methoden
  • Abstrakte Datenstrukturen: eindimensionale und mehrdimensionale Arrays, Listen, Mengen
  • Performance Messung: Micro Benchmarks
• Fehlerbehandlung und fortgeschrittene Konzepte
  • Fehlerbehandlung: try, catch, finally, Checked und Unchecked Exceptions
  • Eigene Pakete erstellen und Klassen importieren, JUnit-Test für Anwendungen
  • Einführung in Eclipse Debugger und Refactoring-Konzepte
• Fortgeschrittene Java-Technologien
  • Grafische Benutzeroberflächen mit AWT, Swing und JavaFX
  • Zugriff auf relationale Datenbanken mit JDBC
  • Einführung in parallele Verarbeitung und Verteiltes Rechnen
• Ausblick auf moderne Java-Technologien
  • Java 8 mit Lambdas und Streams
  • Reflection API und Annotationen
  • Java auf dem Raspberry Pi und in der Android-Entwicklung
  • Java EE, Servlets, JSPs und Enterprise JavaBeans

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Durch die Integration von Large Language Models erschließen sich Java-Anwendungen völlig neue Fähigkeiten und Anwendungsszenarien - von autonom agierenden Systemen und intelligenten Entscheidungshilfen bis hin zu multimodalem Verständnis und innovativen Interaktionsformen. Diese 4-tägige Intensivschulung bietet Java-Entwicklern und -Architekten tiefgehendes Know-how, um LLMs vollständig und Framework-unabhängig in reale Java-Projekte einzubetten. Im Gegensatz zu üblichen, API-zentrierten Ansätzen vermittelt die Schulung produktionsrelevante Entwicklungskompetenzen: von Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation und multimodalen Architekturen über intelligente Agenten, LLMOps sowie Überwachung und Optimierung von KI-Anwendungen bis hin zu Kostenkontrolle, Sicherheit und einschlägigen rechtlichen Aspekten (AI Act, DSGVO). Teilnehmer erwerben die Fähigkeit, robuste, innovative und live einsetzbare KI-Applikationen eigenständig mit Java umzusetzen.

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Nach dieser Schulung können die Teilnehmer eigenständig anspruchsvolle KI-Funktionalitäten mit LLMs in Java-Anwendungen integrieren - inklusive Prompt Engineering, Agentensysteme, Embeddings und RAG-Architekturen -, um professionelle und produktionsfähige Lösungen zu realisieren, die technischen, wirtschaftlichen und rechtlichen Anforderungen gerecht werden.

Dieser Kurs richtet sich an Java-Entwickler sowie Software-Architekten. Grundlegende Java-Kenntnisse werden benötigt; hilfreich, aber nicht zwingend, sind Erfahrungen mit APIs, HTTP, JSON, Build-Tools oder Java-Frameworks. KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• 1. Einführung: KI, LLMs und Ihre Java-Anwendungen 
  • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen der Teilnehmer. 
  • Was ist Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich? Eine kurze Einordnung. 
  • Large Language Models (LLMs) entmystifiziert: Was steckt dahinter für Java Entwickler? 
  • Kernkonzepte von LLMs aus Entwicklersicht (vereinfacht: Transformer, Attention). 
  • Die Evolution der LLMs und ihr wachsendes Potenzial für die Java-Anwendungsentwicklung. 
  • Typische Anwendungsfälle: Wann und wo ist der Einsatz von LLMs in Java-Projekten sinnvoll? 
  • LLMs im Vergleich zu menschlicher Intelligenz: Stärken, Schwächen und Synergien im Softwarekontext. 
  • Typische Limitierungen und Herausforderungen von LLMs (z.B. Bias, Halluzinationen ein erster Überblick). 
  • Chancen und neue Möglichkeiten durch LLM-gestützte Anwendungen im Java-Ökosystem. 
• 2. LLMs anbinden: Provider, APIs und lokale Optionen für Java 
  • Überblick über führende LLM-Provider (z.B. OpenAI, Anthropic, Google) und deren Plattformen. 
  • Auswahlkriterien für LLM-Provider in Java-Projekten (Modellperformance, Kosten, Datenprivacy, Java-Kompatibilität). 
  • Verbindungsmethoden zu LLM-Services aus Java-Anwendungen: 
    • Nutzung populärer Java-SDKs (z.B. LangChain4j, konzeptionell Spring AI - Fokus auf Prinzipien, nicht auf ein spezielles Framework). 
    • Direkte API-Nutzung (HTTP-Requests, Authentifizierung, Fehlerbehandlung). 
  • Praktische Nutzung gängiger LLM-APIs mit Java (z.B. Chat Completions). 
  • Self-Hosting von LLMs für Java-Anwendungen: 
    • Optionen, Werkzeuge (z.B. OpenLLM, vLLM, Hugging Face Transformers mit Inference Endpoints) und Überlegungen. 
    • Vor- und Nachteile des lokalen Betriebs (Hardwareanforderungen, Wartung vs. Kontrolle, Datenschutz). 
  • Verständnis von LLM-Modelleigenschaften und deren Einfluss auf die Auswahl 
  • (Architekturen, Fähigkeiten, Limitierungen, Parameter wie Größe und Token-Limits). 
• 3. Effektives Prompt Engineering für Java-Entwickler 
  • Grundprinzipien des effektiven Prompt Designs: Klarheit, Spezifität, Kontext, Rollenzuweisung (Persona). 
  • Das "Setup" eines Prompts: Systemnachrichten, Kontextinjektion und Stilvorgaben. 
  • Die "Instruction" präzise formulieren: Aufgabenstellung für das LLM. 
  • Iterative Prompt-Entwicklung und Teststrategien im Java-Umfeld. 
  • Fortgeschrittene Prompting-Techniken: 
    • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompting. 
    • Chain-of-Thought (CoT) Prompting zur Lösung komplexer Probleme. 
    • Step Decomposition: Aufgaben in kleinere, handhabbare Schritte zerlegen. 
  • Umgang mit Prompt-Beschränkungen (Token Limits) und dynamischer Kontextualisierung. 
  • Struktur und Formatierung von Prompts für optimale LLM-Verarbeitung (z.B. Delimiter). 
  • Kontextintegration aus Code und Dokumentation für Java-spezifische Aufgaben. 
• 4. Output-Verarbeitung und Function Calling in Java 
  • Anfordern strukturierter LLM-Outputs (z.B. JSON, XML) und deren Verarbeitung in Java. 
  • Strategien zur Validierung, Bereinigung (Sanitization) und zum Mapping von LLM-Antworten auf Java-Datenstrukturen. 
  • LLM Function Calling (Tool Use): Konzept, Anwendungsfälle und Implementierungsmuster in Java. 
    • Definition von aufrufbaren Java-Funktionen/Tools. 
    • Parameterübergabe, Ergebnisverarbeitung und Sicherheitsaspekte bei der 
  • Integration mit Java Business Logic. 
  • Entwurfsmuster für Real-Time LLM-Interaktionen in Java (z.B. Chatbots, virtuelle Assistenten). 
    • Umgang mit Konversationshistorie und Session-Management. 
    • Techniken zur Latenzoptimierung (z.B. Streaming vs. Batching). 
• 5. Fortgeschrittene LLM-Architekturen: RAG und Vektordatenbanken mit Java 
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG): 
    • Konzept, Architektur und typische Anwendungsfälle (z.B. Q&A über eigene Dokumente, aktuellere Informationen für LLMs). 
    • Komponenten einer RAG-Pipeline: Datenaufnahme (Ingestion), Aufbereitung (Chunking), Indexierung, Retrieval und Augmentierung der Prompts. 
    • Implementierungsmuster und Best Practices für RAG-Pipelines in Java-Anwendungen (Demonstration mit Spring AI als Beispiel). 
  • Text Embeddings: 
    • Grundlagen: Was sind Embeddings und wie repräsentieren sie semantische 
  • Bedeutung? 
    • Erzeugung von Text Embeddings mit LLMs über Java. 
    • Nutzung von Embeddings in Java für Aufgaben wie semantische Suche, Dokumentenähnlichkeit und Clustering. 
  • Arbeiten mit Vektordatenbanken in Java: 
    • Vorstellung des Konzepts von Vektordatenbanken und deren Java-Anbindung (allgemein). 
    • Speichern, Indexieren und Abfragen von Embedding-Sammlungen mit SQL-ähnlichen Konzepten. 
  • Orchestrierung komplexer LLM-Workflows in Java, die Retrieval, Generierung und Post-Processing kombinieren. 
• 6. Multimodale LLM-Anwendungen mit Java entwickeln 
  • Einführung in Multimodale KI: Verarbeitung von Text, Audio, Bild und Video durch LLMs. 
  • Potenziale und Herausforderungen multimodaler Anwendungen im Java-Kontext. 
  • Verarbeitung von Bild- und Video-Input in Java: 
    • Grundlegende Techniken zur Vorverarbeitung (z.B. Resizing, Encoding). 
    • Integration mit Java-Bibliotheken für Bild-/Videoverarbeitung (z.B. konzeptionell 
  • OpenCV, JavaCV). 
  • Sprachverarbeitung in Java-Anwendungen: 
    • Integration von Speech-to-Text (STT) Pipelines (Audioaufnahme, Transkription). 
    • Integration von Text-to-Speech (TTS) Lösungen (Sprachsynthese, Stimmanpassung). 
  • Nutzung integrierter multimodaler LLMs aus Java-Anwendungen heraus (allgemeine Konzepte). 
  • Vergleich: Standalone STT/TTS-Lösungen vs. direkt integrierte multimodale LLMs. 
  • Best Practices für die Entwicklung multimodaler Anwendungen in Java 
  • (I/O-Management, Concurrency, UX-Design, Barrierefreiheit). 
• 7. Entwicklung intelligenter Agenten mit Java und LLMs 
  • Konzepte und Architekturen intelligenter Agenten (autonom, reaktiv, proaktiv, sozial; Typen: reaktiv, deliberativ, kollaborativ, lernend). 
  • Vorstellung von Frameworks und Bibliotheken für die Agenten-Entwicklung mit Java-Unterstützung (Überblick und Auswahlkriterien). 
  • Design und Implementierung LLM-basierter Agenten in Java: 
    • State Management und Gedächtnis (Kurzzeit, Langzeit). 
    • Prompt Engineering für Agenten-Aufgaben und Multi-Step Reasoning. 
    • Nutzung von Function Calling für Tool-Interaktion. 
    • Antwortvalidierung und Ergebnisverarbeitung. 
  • Model Context Protocol (MCP): 
    • Einführung in das MCP als Standard für Tool- und Datenintegration. 
    • Entwicklung eines eigenen MCP-Servers in Java (Beispiel). 
    • Clientseitige MCP-Integration in Java-Agenten zum Einbinden des eigenen Servers (Beispiel). 
  • Grundlagen der Agent-to-Agent Kommunikation und Multi-Agenten-Systeme (MAS): 
    • Kommunikationsparadigmen (z.B. Peer-to-Peer, Publish/Subscribe). 
    • Überblick über Standardprotokoll-Konzepte. 
    • Koordinationsstrategien in MAS. 
  • Skalierbarkeits- und Managementaspekte für Java-Agenten (Threading, Ressourcen). 
• 8. Betrieb und Optimierung von LLM-Anwendungen in Java 
  • Performance Tuning für LLM-basierte Java-Anwendungen: 
    • Techniken zur Reduktion von Inferenzlatenz (konzeptionell). 
    • Strategien zur Optimierung von Durchsatz und Speichernutzung (konzeptionell). 
  • Kostenmanagement und -optimierung: 
    • Strategien zur Kostenreduktion bei LLM-Nutzung (Modellauswahl, Prompt-Optimierung, Caching). 
    • Framework zur Berechnung und Schätzung von Kosten für LLM-Inferenz und -Deployment. 
  • Modell Fine-Tuning für spezifische Java-Anwendungsfälle: 
    • Grundlagen: Wann ist Fine-Tuning sinnvoll? 
    • Überblick über den Fine-Tuning-Prozess (Datenvorbereitung, Training, Evaluation - ohne tiefgehende ML-Kenntnisse). 
    • Parameter-effiziente Fine-Tuning Methoden (z.B. LoRA - konzeptionell). 
  • Umgang mit API Rate Limits und Quotas von LLM-Providern. 
  • Strategien zur Orchestrierung von LLM-Aufrufen und komplexen Workflows. 
  • Konzepte zur Multi-Provider-Nutzung (z.B. für Failover, Kostenoptimierung). 
  • Logging und Monitoring von LLM-Interaktionen und Performance in Java-Anwendungen. 
• 9. Herausforderungen, Sicherheit und Integration in bestehende 
  • Java-Systeme 
  • Umgang mit typischen LLM-Herausforderungen: 
    • Erkennen und Mitigieren von Halluzinationen und Bias. 
    • Strategien zum Umgang mit veraltetem Wissen der Modelle. 
  • Robuste Fehlerbehandlung in LLM-basierten Java-Anwendungen: 
    • Identifizierung und Kategorisierung gängiger LLM-Fehlermodi. 
    • Implementierung von Retry-Mechanismen und Fallback-Strategien. 
  • LLM-spezifische Sicherheitsrisiken und Gegenmaßnahmen in Java: 
    • Prompt Injection: Angriffsvektoren und Verteidigungsstrategien. 
    • Schutz vor Data Poisoning und Model Theft (konzeptionell). 
    • Input-Validierung und Sanitization zur Absicherung von LLM-Interaktionen. 
    • Content Moderation und Output-Filterung zur Einhaltung von Richtlinien. 
  • Architekturmuster und Best Practices für die Integration von LLM-Funktionen in bestehende Java-Enterprise-Systeme. 
• 10. Recht, Compliance, Testing und Ausblick für LLM-Anwendungen in Java 
  •  Rechtliche Rahmenbedingungen: 
    • Der EU AI Act: Relevanz, Risikoklassen und Anforderungen für die Entwicklung von LLM-Anwendungen in Java. 
    • DSGVO-Compliance: Datenschutzaspekte bei der Verarbeitung von (potenziell) personenbezogenen Daten mit LLMs in Java-Anwendungen. 
  • Testing und Evaluierung von LLM-basierten Java-Systemen: 
    • Methoden und Strategien zur Überprüfung von Genauigkeit, Kohärenz, Bias und Sicherheit der LLM-Outputs. 
    • Ansätze für Regressionstests und Integrationstests im Java-Kontext. 
  • Abgrenzung der Schulung (Zusammenfassung der Alleinstellungsmerkmale und des Fokus). 
  • Zukünftige Entwicklungen und Trends im Bereich LLMs und Java-Anwendungsentwicklung. 
  • Ethische Überlegungen und verantwortungsvoller Umgang mit LLM-Technologie. 
  • Raum für praktische Übungen und Projekte (z.B. Entwicklung eines RAG-basierten Chatbots, Implementierung eines Agenten, Testen einer LLM-Integration - je nach Zeit und Teilnehmerinteresse). 
  • Abschlussdiskussion, Feedback und nächste Schritte für die Teilnehmer.

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Die EU-KI-Verordnung (KI-VO) stellt neue Anforderungen an den rechtssicheren Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Dieses kompakte Halbtagsseminar vermittelt Ihnen in konzentrierter Form die Basiskompetenz, um KI-Systeme rechtlich einzuordnen, technische Zusammenhänge zu verstehen und Compliance-strukturen aufzubauen.
Sie erhalten einen Überblick über die wichtigsten Vorschriften, lernen technische Grundlagen kennen und erfahren, welche ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte berücksichtigt werden müssen. Durch ein interaktives Quiz am Ende des Seminars festigen Sie Ihr Wissen und erhalten ein persönliches Teilnahmezertifikat gemäß Art. 4 KI-VO. Das Seminar eignet sich ideal für alle, die mit KI in Berührung kommen und regulatorische Sicherheit gewinnen möchten - unabhängig von ihrer beruflichen Rolle.

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Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, KI-Systeme korrekt einzuordnen, rechtliche Anforderungen zu erkennen und erste Maßnahmen zur KI-Compliance in Ihrem Unternehmen umzusetzen. Sie verstehen die Grundlagen der KI-Technologie, kennen die wesentlichen Inhalte der KI-VO und wissen, wie Sie mit datenschutzrechtlichen und ethischen Herausforderungen umgehen.

Dieses Seminar richtet sich an alle, die grundlegende Kompetenzen im Umgang mit KI-Systemen erwerben möchten - unabhängig von Branche oder Funktion.

• Einführung
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
• Modul 1: Einführung in die EU-KI-Verordnung
  • Ziele und Anwendungsbereiche der Verordnung
  • Klassifizierung von KI-Systemen nach Risikostufen
  • Relevanz und Auswirkungen auf Unternehmen
• Modul 2: Technisches Grundwissen zu KI
  • Grundprinzipien von Machine Learning und Algorithmen
  • Bedeutung von Datenqualität und Trainingsdaten
  • Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen
• Kaffeepause 
• Modul 3: Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen
  • Haftungsfragen und Datenschutz im Kontext der KI
  • Ethische Herausforderungen: Diskriminierung, Bias, Fairness
  • Abgleich mit bestehenden Regularien (z. B. DSGVO)
• Modul 4: Aufbau einer KI-Compliance-Struktur
  • Pflichten zur Schulung und Dokumentation
  • Vorbereitung auf Audits und Prüfungen
  • Best Practices zur internen Umsetzung der KI-VO
• Abschluss 
  • Quiz mit 15-20 Fragen zu den Modulen 1-4
  • Vergabe des Teilnahmezertifikats gemäß Art. 4 KI-VO

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Dieses fünftägige Intensivseminar bietet Ihnen einen praxisnahen Einstieg in die moderne Webentwicklung mit ASP.NET Core und C#. Sie lernen, wie Sie performante, sichere und wartbare Webanwendungen mit aktueller .NET-Technologie erstellen. Schritt für Schritt führen wir Sie durch die Grundlagen der Architektur, Middleware, Routing, Authentifizierung, Datenzugriff mit Entity Framework Core sowie die Entwicklung moderner APIs. Anschließend vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in der UI-Entwicklung mit Razor Pages und MVC-Views, lernen strukturierte Komponenten- und Clean-Architecture-Ansätze kennen und setzen erste Schritte im Container-Deployment mit Docker um. Der letzte Tag widmet sich umfassend dem Thema Qualität: Unit- und Integrationstests, Logging, Health Checks und moderne Observability-Tools wie Aspire stehen hier im Fokus. Durch zahlreiche Praxisphasen wenden Sie das Gelernte direkt an und erhalten fundiertes Know-how für den professionellen Einsatz von ASP.NET Core.

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Nach dem Seminar können Sie ASP.NET Core Webanwendungen eigenständig aufbauen, strukturieren und bereitstellen. Sie verstehen die grundlegenden Bausteine von ASP.NET Core - von Middleware über API-Design bis zur Benutzeroberfläche - und setzen moderne Entwicklungsstandards wie Entity Framework Core, Razor Views, Testing und Logging sicher ein. Sie erhalten ein stabiles Fundament für professionelle Webentwicklung mit .NET.

Dieses Seminar richtet sich an Entwickler und Programmierer mit .NET-Grundkenntnissen, die in die professionelle Webentwicklung mit ASP.NET Core einsteigen möchten. Ideal für Softwareentwickler, Umsteiger aus anderen Webtechnologien oder Full-Stack-Entwickler, die ihre Kenntnisse im Microsoft-Umfeld erweitern wollen.

Teilnahmevoraussetzungen:

• Sie verfügen über solide Kenntnisse in C# und dem .NET-Ökosystem
• Entwickler, Programmierer mit .NET-Erfahrung, die ASP.NET Core verstehen und anwenden wollen

• Tag 1 - Grundlagen und Setup - Schwerpunkt: ASP.NET Core Infrastruktur verstehen
  • Architektur von ASP.NET Core
    • Request Pipeline
    • Hostingmodell
    • Kestrel, IIS
  • Projektstruktur & Startup-Logik
    • Program.cs
    • Konfiguration
    • Umgebungen
  • Middleware und Routing
    • Eigene Middleware
    • Error Handling
  • Authentifizierung & Autorisierung
    • Identity
    • Policy-basierte Autorisierung
    • Rollen & Claims
  • Praxis: Eigene Middleware und geschützte Endpunkte einrichten
• Tag 2 - APIs entwickeln mit ASP.NET Core - Schwerpunkt: Moderne Web APIs
  • Minimal APIs vs. Controller-basierte APIs
  • Binding, Validierung & Filter
  • RESTful API Design Prinzipien
  • API Versionierung
  • Swagger / OpenAPI & Dokumentation
  • Praxis: Entwicklung einer sauberen API mit Swagger-Doku
• Tag 3 - Datenzugriff & Identity Management - Schwerpunkt: Persistenz & Sicherheit
  • Entity Framework Core Deep Dive
    • DbContext
    • Migrations
    • Lazy Loading
    • Tracking
  • Repository Pattern & Trennung von Domäne und Datenzugriff
  • ASP.NET Core Identity
    • Benutzerverwaltung
    • Passwortmanagement
    • Integration in eigene Datenbank
    • Externe Logins (Google, Microsoft) & JWT Tokens
  • Praxis: Benutzerregistrierung mit EF Core & Identity
• Tag 4 - UI mit Razor & Architektur - Schwerpunkt: Frontend & Komponentenarchitektur
  • Razor Pages & MVC Views
    • Layouts
    • Partial Views
    • Tag Helpers
    • Formulare & Validierung
  • ViewModel-Strategien & Trennung von Logik/Präsentation
  • Komponentenbasierte Architektur
    • Clean Architecture
    • Layered
    • Modular
  • Einführung in Containerisierung mit Docker
  • Praxis: Razor-basierte UI für bestehende API + Deployment per Docker
• Tag 5 - Testing, Logging & Observability - Schwerpunkt: Qualität & Betrieb
  • Unit Testing in ASP.NET Core
    • xUnit
    • Moq
    • Testbarkeit von Controllern & Services
  • Integrationstests & Testserver
  • Logging & Monitoring
    • ILogger
    • Serilog
    • Logstrukturierung
    • Health Checks & Metrics
  • Einführung in Aspire (.NET Observability Toolkit)
  • Praxis: Logging, Healthchecks, Tests für bestehende Anwendung

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Mit der PowerShell von Microsoft (auch Windows PowerShell bzw. PowerShell Core) nutzen Sie einen Kommandozeileninterpreter sowie eine mächtige Skriptsprache, um plattformübergreifende Automatisierung, Konfiguration und Verwaltung von IT-Systemen in der Praxis zu realisieren. Lernen Sie in diesem Seminar die erweiterte Möglichkeiten von PowerShell und desen Scriptsprache kennen und nutzen.

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Sie erhalten einen erweiterten komplexen Einblick in die PowerShell. Sie können selbständig Skripte erstellen und Aufgaben automatisieren, sowie PowerShell um eigene Module erweitern und .NET in PowerShell einsetzen.

Dieses Seminar wendet sich an Teilnehmer, die über gute Kenntnisse mit der PowerShell verfügen, wie Systemingenieure, Systemadministratoren, Service-Techniker, Skript-Ersteller und Programmierer. Voraussetzungen des Kurses "PowerShell für Einsteiger". Die Themen des Kurses "PowerShell Praxis-Workshop für Einsteiger" sind Ihnen nicht fremd. Grundkenntnisse Scripting-/Programmiererung sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. .NET Wissen ist hilfreich.

• Wiederholung / Vertiefung Objekt-Handling & Pipelining
  • Wichtige Tools und deren Verwendung
  • (Pipeline-) Objekte analysieren und verstehen
  • Pipelining `ByValue` vs. `ByPropertyName`
• Basiswissen
  • Arten an PowerShell-Datei-Erweiterungen
  • Der '.'- und '&'-Operator
  • PowerShell-Code automatisch ausführen (*profile.ps1)
  • Künstliche Intelligenz (KI/AI) mit Microsoft Copilot produktiv einsetzen
• Programmablaufkontrolle
  • Kontrollstrukturen (if, switch)
  • - Schleifen (do, for, foreach)
  • - Mit Templates/Snippets arbeiten
• Parallele Verarbeitung
  • Tasks
  • Objekt-Ereignisse im Praxiseinsatz
  • Paralle Verarbeitung mittels ForEach-Object
• Fehler-Management
  • ErrorRecord-/Exception-Details auswerten
  • Exceptions abfangen und behandeln
  • Einzelschritt-Debugging 
• Dynamische Objekte
  • Vorhandene Objekte erweitern
  • Neue Objekte erzeugen & manipulieren (`Hashtable`, `PSCustomObject`)
  • Eigene Typen definieren & erzeugen
• Eigene CmdLets erstellen
  • Inhalte für die Hilfe bereitstellen
  • Parameter deklarieren
  • Parameter-Argumente validieren
  • Pipelining ByValue vs. ByPropertyName
  • Hashtable, PSCustomObject und eigene Objekte verarbeiten
  • Common Parameters in eigene Cmdlets verweden
• Eigene Module erstellen
  • Module verteilen, anzeigen, laden und installieren
  • Korrekte Modul-Ordner-Struktur
  • Modul-Startdatei (`.PSM1`)
  • Modul-Manifest (`.PSD1`)
  • Eigene About-Seiten implementieren
• Unit Testing mittels Pester
  • Notwendigkeit von Tests
  • Eigene Cmdlets und Module automatisch testen
• PowerShell und Sicherheit
  • SecureString und Credentials sicher managen
  • Ausführungsrichtlinien
  • Scripte Signieren
  • ScriptBlockLogging (Protokollierung von PowerShell-Scriptblöcken)
  • Eine PowerShell-Session einschränken (RestrictedLanguage)
• Benutzerein-/ausgaben
  • Länderspezifische Gegebenheiten berücksichtigen 
  • Eingaben per Console
  • Eingabe per GridView
  • Eingabe per Show-Command
  • Eingabe per WPF (.NET)
• Einstieg / Überblick .NET
  • Online .NET Klassen-Dokumentation
  • Crashkurs .NET Framework
  • Einbinden von Assemblies
  • Einbinden von C#-Code
  • OOP-Programmierung in der PowerShell

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Formatvorlagen in Microsoft Word sind ein mächtiges Werkzeug, um Dokumente strukturiert, einheitlich und zeitsparend zu gestalten. In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit Absatz- und Zeichenformatvorlagen arbeiten, wie Sie eigene Vorlagen erstellen und bestehende Dokumente mit Formatvorlagen überarbeiten. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung für Geschäftsberichte, Angebote, Protokolle und komplexe Dokumentationen. Durch viele Übungen und anschauliche Beispiele wenden Sie das Gelernte direkt an. Sie lernen, wie Sie Formatvorlagen gezielt für Corporate Design, Barrierefreiheit und Dokumentenautomatisierung einsetzen - auch in Zusammenarbeit mit anderen. So sparen Sie Zeit, verbessern die Lesbarkeit und schaffen professionelle Ergebnisse.

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Sie beherrschen nach dem Seminar den professionellen Umgang mit Word-Formatvorlagen und können komplexe Dokumente strukturiert, schnell und im Unternehmensdesign formatieren.

Dieses Seminar richtet sich an alle, die regelmäßig mit Word arbeiten und professionelle Dokumente erstellen - z. B. Mitarbeitende aus Sekretariat, Assistenz, Redaktion, Marketing, Projektmanagement und Dokumentation. Auch für technische Redakteure oder Mitarbeitende aus der Qualitätssicherung ist das Seminar relevant.
Teilnahmevoraussetzungen:
Sie benötigen grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Microsoft Word.
Sie sollten wissen, wie Sie Texte formatieren und Absätze strukturieren.
Vorkenntnisse im Umgang mit Formatvorlagen sind nicht notwendig, aber hilfreich.

• Einführung in Formatvorlagen
  • Was sind Formatvorlagen?
  • Unterschiede zwischen Zeichen-, Absatz- und Listenformatvorlagen
  • Standardvorlagen in Word nutzen
• Erstellen und Anpassen eigener Formatvorlagen
  • Neue Formatvorlagen definieren
  • Formatvorlagen auf Dokumente anwenden
  • Vorlagen exportieren und wiederverwenden
• Effiziente Dokumentenstruktur mit Formatvorlagen
  • Automatische Inhaltsverzeichnisse generieren
  • Hierarchien und Gliederungen aufbauen
  • Absatzformate für professionelle Layouts
• Zusammenarbeit und Dokumentenstandards
  • Formatvorlagen im Team nutzen
  • Corporate Design umsetzen
  • Barrierefreie Dokumente erstellen
• Troubleshooting und Tipps aus der Praxis
  • Fehlerquellen bei der Formatierung vermeiden
  • Dokumente mit fremden Vorlagen bereinigen
  • Dokumentenvorlagen (dotx) gezielt einsetzen

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An diesem Tag bekommen Sie eine kompakte Einführung in das Excel-Business-Intelligence-Profi-Tool Microsoft Excel Power Query. Sie erstellen Abfragen in Excel aus unterschiedlichen Datenquellen und transformieren die Daten mit Hilfe von Power Query für eine optimale Auswertung. Viele praktische Übungen und zahlreiche Beispiele aus der betrieblichen Praxis sorgen für eine optimale Einführung in das Thema Power Query.
Power Query ist ein ETL-Selbstbedienungstool (Extrahieren, Transformieren, Laden), das wie ein Excel-Add-In funktioniert. Es ermöglicht den Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, die angegebenen Daten in eine Form zu bringen, die ihren Anforderungen entspricht und sie in Excel zu laden.

• Laden Sie Daten aus fast 40 verschiedenen Quellen in Excel herunter, darunter Datenbanken wie SQL, Oracle, Access, Teradata, ERP-Systeme von Unternehmen wie SAP, Microsoft Dynamics, Internetdienste wie Facebook, Google Analytics, fast alle Websites.
• Sammeln Sie Daten aus Dateien aller grundlegenden Datentypen wie XLSX, TXT, CSV, JSON, HTML, sowohl einzeln als auch in großen Mengen, aus allen Dateien im angegebenen Ordner. Aus Excel-Arbeitsmappen können Sie automatisch Daten aus allen Blättern auf einmal herunterladen.
• Löschen Sie die Daten aus dem "Müll": zusätzliche Spalten oder Zeilen, Wiederholungen, Serviceinformationen in der "Kopfzeile", zusätzliche Leerzeichen oder nicht druckbare Zeichen usw.
• Bringen Sie die Daten in die richtige Reihenfolge: korrekte Groß- und Kleinschreibung, Nummer-als-Text, Ausfüllen der Leerzeichen, Hinzufügen der korrekten Tabellenüberschrift, Zerlegen des an den Spalten haftenden Textes und Zurückmischen, Aufteilen der Daten in Komponenten usw.
• Transformieren Sie Tabellen in jeder Hinsicht, indem Sie diese in die gewünschte Ansicht bringt (filtern, sortieren, die Reihenfolge der Spalten ändern, transponieren, Summen hinzufügen, Kreuztabellen in flache Tabellen erweitern und zurückrollen).
• Ersetzen Sie Daten von einer Tabelle in eine zufällig durch einen oder mehrere Parameter, d.h. die VPR-Funktion (VLOOKUP) und ihre Analoga perfekt ersetzen.
  
  

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Nach dieser Schulung können Sie Power Query Daten importieren, verknüpfen und aufbereiten. Mit der Power Query - Funktionssprache und den Power Query - Abfragen erstellen Sie dynamische Auswertungen und Visualisierungen mit Excel.

Business Analysten, Controller aus Finanz und Marketing, und alle Anwender, die umfassende Datenanalysen benötigen mit guten Excel-Grundkenntnissen und grundsätzlichen Verständnis für Datenstrukturen.

• Einordnung in Excel Power Tools
• Theorie zu
  • Extraktion
  • Transformation und
  • Laden
• Das Power Query Fenster
• Übersicht über die Funktionsweise von Power Query
• Übersicht über den Abfragen-Editor
• Import von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen
• Aufbereiten der Daten und Anpassen von Feldtypen
• Datenbereinigung
• Bearbeiten der einzelnen Schritte der Abfrage
• Exemplarische Nutzung der Power Query-Funktionssprache
• Konsolidieren von Ordnern in Power Query-Abfragen
• Daten kombinieren (zusammenführen und anfügen)
• Übergabe von Abfragen an Excel PowerPivot
  
  

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In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie Azure- und Microsoft 365-Dienste effizient mit PowerShell und dem Microsoft Graph PowerShell SDK verwalten. Sie erfahren, wie Sie administrative Aufgaben automatisieren, die Verwaltung Ihrer Cloud-Ressourcen optimieren und Ihre Arbeitsabläufe verbessern können. 

Durch praxisnahe Beispiele und Übungen gewinnen Sie fundierte Kenntnisse in der Nutzung von PowerShell-Skripten und -Modulen zur Verwaltung von Azure-Ressourcen und Microsoft 365-Diensten.

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Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, administrative Aufgaben in Azure und Microsoft 365 mithilfe von PowerShell und dem Microsoft Graph PowerShell SDK zu automatisieren. Sie können Skripte erstellen und anpassen, um tägliche Verwaltungsaufgaben zu erleichtern und effizienter zu gestalten. 

Zudem erlangen Sie ein tiefes Verständnis für die Integration und Nutzung des Microsoft Graph PowerShell SDKs zur Verwaltung von Microsoft 365-Diensten.

Dieses Seminar richtet sich an IT-Administratoren, Systemadministratoren und DevOps-Professionals, die für die Verwaltung von Azure- und Microsoft 365-Diensten verantwortlich sind. Grundkenntnisse in der Nutzung von PowerShell werden vorausgesetzt.

• Sie benötigen Grundkenntnisse im Umgang mit Netzwerken.
• Kenntnisse in PowerShell sind erforderlich. Hierzu gehört Debugging und der Script Aufbau.
• Basiswissen in der Verwaltung von Azure- und Microsoft 365-Diensten wird empfohlen.

• Einführung in PowerShell und das Microsoft Graph PowerShell SDK
  • Überblick und Installation
  • Grundlegende Befehle und Syntax
  • Authentifizierung und Autorisierung
• Verwaltung von Microsoft 365-Diensten mit PowerShell und MS Graph
  • Benutzer- und Lizenzverwaltung
    • Erstellung und Verwaltung von Benutzerkonten
    • Zuweisung und Verwaltung von Lizenzen
  • Verwaltung von SharePoint und OneDrive
    • Verwaltung von SharePoint-Sites und -Bibliotheken
    • OneDrive for Business Konfiguration und Verwaltung
  • Teams und Exchange Online Administration
    • Erstellung und Verwaltung von Teams und Kanälen
    • Verwaltung von Postfächern und E-Mail-Richtlinien in Exchange Online
• Automatisierung und Skripterstellung
  • Planung und Automatisierung von Aufgaben
    • Einsatz von Aufgabenplanung und Automatisierungsdiensten
    • Verwaltung geplanter Aufgaben und Automatisierungen
  • Fehlerbehandlung und Debugging
    • Methoden zur Fehlerbehandlung in PowerShell
    • Debugging-Tools und Techniken
• Praxisnahe Übungen und Fallstudien
  • Realistische Szenarien und Anwendungsfälle
    • Anwendung der erlernten Techniken in realistischen Szenarien
    • Analyse und Lösung von typischen Verwaltungsaufgaben
  • Individuelle Übungen zur Vertiefung des Gelernten
    • Durchführung individueller Übungen basierend auf den Seminarthemen
    • Bereitstellung von Übungsressourcen und Beispielszenarien
  • Diskussion und Lösungsansätze
    • Diskussion von Herausforderungen und Lösungsansätzen
    • Austausch von Best Practices und Erfahrungsberichten
      
      

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In diesem praxisorientierten Seminar lernen Sie, wie Sie moderne Datenlösungen mit Microsoft Fabric effizient entwerfen, implementieren und verwalten. Sie arbeiten mit zentralen Komponenten wie OneLake, Data Factory, Synapse Data Engineering und Power BI und verstehen, wie diese Technologien zusammenspielen. Anhand typischer Anwendungsfälle - wie Datenintegration, Transformation und Analyse - entwickeln Sie ein fundiertes Verständnis für skalierbare Datenarchitekturen. Sie üben praxisnah die Erstellung von Data Pipelines, die Verarbeitung großer Datenmengen sowie die Optimierung von Datenflüssen. Das Seminar richtet sich an Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Engineering erweitern und sich gezielt auf die DP-700 Zertifizierung vorbereiten möchten.

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Nach diesem Seminar sind Sie in der Lage, moderne Datenlösungen mit Microsoft Fabric zu entwerfen und umzusetzen. Sie beherrschen die Integration, Transformation und Analyse großer Datenmengen und können Data Pipelines effizient erstellen und verwalten. Darüber hinaus verstehen Sie die Architektur von Microsoft Fabric sowie die Nutzung zentraler Komponenten wie OneLake, Synapse und Power BI. Sie sind optimal auf die Anforderungen der DP-700 Zertifizierung vorbereitet und können Ihr Wissen direkt in realen Projekten anwenden.

Dieses Seminar richtet sich an Data Engineers, Data Analysts, BI-Entwickler sowie IT-Fachkräfte, die mit Datenplattformen arbeiten oder arbeiten möchten. Ebenso profitieren Cloud Engineers und Architekten, die Microsoft Fabric einsetzen oder evaluieren möchten.
Sie benötigen grundlegende Kenntnisse in Datenbanken, SQL sowie ein Verständnis von Datenverarbeitungsprozessen. Erste Erfahrungen mit Azure oder vergleichbaren Cloud-Plattformen sind von Vorteil.

• Einführung in Microsoft Fabric und Data Engineering
  • Überblick über Microsoft Fabric Architektur und Komponenten
  • Einführung in OneLake und Datenkonzepte
• Datenintegration und Data Pipelines
  • Erstellung und Verwaltung von Data Factory Pipelines
  • Datenaufnahme aus verschiedenen Quellen (ETL/ELT)
• Datenverarbeitung und Transformation
  • Arbeiten mit Spark und Notebooks
  • Transformation großer Datenmengen mit Synapse Data Engineering
• Datenmanagement und Speicherung
  • Verwaltung von Lakehouses und Data Warehouses
  • Datenmodellierung und Optimierung
• Datenanalyse und Visualisierung
  • Integration mit Power BI
  • Erstellung von Berichten und Dashboards
• Sicherheit und Monitoring
  • Implementierung von Sicherheitskonzepten
  • Überwachung und Optimierung von Datenlösungen

Überblick

Der Kurs vermittelt die grundlegende Architektur des SharePoint Server SE. Administrative Kenntnisse in den bisherigen SharePoint-Versionen sind keine Teilnahmevoraussetzung. Das Seminar richtet sich an Betreiber von SharePoint Server SE Single Server Installationen und komplexer SharePoint Umgebungen. Der Workshop vermittelt die weiterführenden Architekturmerkmale des neuen Microsoft SharePoint Server SE.
Darüber hinaus lernen Sie praxisnah, wie moderne Kollaborationsplattformen geplant, implementiert und sicher betrieben werden. Typische Einsatzszenarien wie Intranet-Portale, Dokumentenmanagement und unternehmensweite Zusammenarbeit werden anschaulich behandelt. Sie arbeiten mit realistischen Beispielen und erhalten ein tiefes Verständnis für Best Practices, Performance-Optimierung und Sicherheitskonzepte im Unternehmensumfeld.

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Nach diesem Seminar kennen die Teilnehmer die Architektur von SharePoint Server SE und können eine SharePoint Umgebung von der Single- bis zur Serverfarm installieren, konfigurieren und betreiben. Insbesondere werden dabei auch die neuen Funktionen von SharePoint Server SE betrachtet. Sie sind in der Lage, komplexe Umgebungen zu planen, Sicherheitskonzepte umzusetzen und eine stabile sowie performante Plattform für die Zusammenarbeit im Unternehmen bereitzustellen.

IT-Professionals und Office-Administratoren, die für die Administration von SharePoint Server SE fundierte und erweiterte Grundlagen erlangen wollen. Des Weiteren wird besonders der Betrieb in verteilten Umgebungen betrachtet. Auch werden die Unterschiede zwischen Standard- und Enterprise Edition gezielt erklärt.
Sie sollten Erfahrung im Umgang mit Windows Server, Active Directory und grundlegenden Netzwerkdiensten mitbringen. Erste Kenntnisse in PowerShell sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Das Seminar eignet sich sowohl für Einsteiger in SharePoint als auch für Administratoren, die ihr Wissen auf den aktuellen Stand bringen möchten.

• Modul 1: Einführung in SharePoint
  • Struktur und Möglichkeiten einer SharePoint Umgebung verstehen
  • Hauptänderungen für IT-Experten in SharePoint Server SE
  • Einrichtungsoptionen und Einsatzszenarien
• Modul 2: Entwerfen einer logischen Architektur
  • Überblick über die logische Architektur in SharePoint
  • Architekturkonzepte planen und dokumentieren
• Modul 3: Entwerfen einer physischen Architektur
  • Physische Komponenten und Designanforderungen definieren
  • Unterstützende Systeme und Infrastruktur planen
  • Farm-Topologien und Skalierungskonzepte
  • Überführung von logischen in physische Architekturen
• Modul 4: Installation und Konfiguration von SharePoint
  • Installation in unterschiedlichen Topologien
  • Automatisierung mit Skripten (PowerShell)
  • Konfiguration von Farm-Einstellungen
• Modul 5: Webanwendungen und Websitesammlungen erstellen
  • Erstellung und Verwaltung von Webanwendungen
  • Konfiguration von Websitesammlungen
  • Best Practices für Struktur und Governance
• Modul 6: Planung und Konfiguration von Dienstanwendungen
  • Architektur der Dienstanwendungen verstehen
  • Bereitstellung und Verwaltung zentraler Dienste
• Modul 7: Nutzerberechtigungen verwalten und Inhalt sichern
  • Autorisierungskonzepte implementieren
  • Zugriffssteuerung und Sicherheitsrichtlinien
• Modul 8: Authentifizierung in SharePoint konfigurieren
  • Authentifizierungsmodelle und Claims-basierte Authentifizierung
  • Föderierte Identitäten und SSO
  • Server-zu-Server-Kommunikation
• Modul 9: Sicherung von SharePoint
  • Sicherheitsstrategien auf Farm-Ebene
  • Schutz sensibler Daten und Systeme
• Modul 10: Taxonomie verwalten
  • Inhaltstypen und Metadatenmodelle
  • Verwaltete Metadaten und deren Einsatz
  • Konfiguration des Managed Metadata Service
• Modul 11: Konfiguration von Benutzerprofilen
  • Benutzerprofil-Dienstanwendung einrichten
  • Verwaltung von Profilen und Zielgruppen
• Modul 12: Unternehmenssuche konfigurieren
  • Architektur der Such-Dienstanwendung
  • Konfiguration und Optimierung der Suche
  • Suchverwaltung und Analyse
• Modul 13: SharePoint Umgebung überwachen
  • Monitoring und Reporting
  • Performanceoptimierung und Caching
  • Fehleranalyse und Troubleshooting

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In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie professionelle Videos mit Ihrem Smartphone erstellen können. Smartphones haben sich zu leistungsfähigen Werkzeugen entwickelt, die mit der richtigen Technik und den passenden Apps beeindruckende Videoaufnahmen ermöglichen.

Ob für Social Media, Unternehmenskommunikation oder private Projekte - nach diesem Seminar wissen Sie, wie Sie Ihr Smartphone optimal einsetzen, um hochwertige Videos zu produzieren. Sie erfahren alles über die Grundlagen der Bildgestaltung, Beleuchtung und Tonaufnahme sowie die Nachbearbeitung direkt auf Ihrem mobilen Gerät.

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Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, mit Ihrem Smartphone professionelle Videos zu erstellen. Sie beherrschen die grundlegenden Techniken der Videoaufnahme, wissen, wie Sie Ihr Smartphone optimal einsetzen, und können durch gezielte Nachbearbeitung Ihre Aufnahmen weiter verbessern. 

Sie lernen, wie Sie die verschiedenen Funktionen Ihres Smartphones für die Videoproduktion nutzen und wie Sie durch einfache Tricks und Techniken beeindruckende Ergebnisse erzielen.

Dieses Seminar richtet sich an alle, die Videos für berufliche oder private Zwecke produzieren möchten, ohne teure Ausrüstung zu verwenden. Es ist ideal für Social Media Manager, Marketingfachleute, Blogger, Vlogger, Content Creator und alle, die ihre Videoproduktion auf das nächste Level heben möchten. 

Grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Smartphones werden vorausgesetzt.

• Kamera-Praxis 1: Maximale Coverage in minimaler Zeit
  • Einführung in die Five-Shot-Methode für effiziente Videoaufnahmen
• Einführung in die Schnitt-Apps: CapCut
  • Grundlegende Techniken: Hartschnitt, Schriften einblenden, Musik anlegen, OFF-Text
• Analyse der Übung
  • Reflexion der ersten Aufnahmen und Schnittversuche
• Sichten von Beispielfilmen
  • Analyse von Struktur und Spannung in verschiedenen Videoformaten
• Das Antextbild
  • Gestaltung und Bedeutung des Antextbildes zur Einführung einer Person
• Zubehör und Mikrofone
  • Übersicht über sinnvolles Zubehör für die Smartphone-Videoproduktion
• Übung: Das Interview
  • Unterschiedliche Interviewformate: Testimonials, Expertengespräch, Mitarbeiter-Aussage vs. Verantwortlichen-Statement
  • Planung und Durchführung eines Interviews inklusive Kameraeinstellungen
• Schnitt und Analyse der Übung
  • Bearbeitung und Diskussion der Interview-Aufnahmen
• Besprechung verschiedener Videoformate
  • Einordnung und Einsatzmöglichkeiten von Erklärstücken, Imagefilmen, Eventfilmen, Dokumentationen und Viral Videos
• Snack Content
  • Erstellung kurzer Clips für Social Media und Websites
• Übung: Ein „Fast Fact“ Video mit Schrift erstellen
  • Praktische Umsetzung eines kurzen Informationsvideos
• Filmanalyse 2: Lernen von den Profis
  • Analyse verschiedener professioneller Videoformate und deren Anwendung in der Praxis
• Kamera-Praxis 2: Bewegte Kamera
  • Vertiefung der Five-Shot-Methode unter Berücksichtigung von Bewegung
• Vertiefung der Schnitt-App CapCut
  • Fortgeschrittene Schnitttechniken: Ablaufverkürzungen, Zwischenschnitte, Transitions
• Analyse der Übung
  • Bewertung der in der Übung erstellten Videos
• Sichten von Beispielfilmen: Reportagiges Drehen
  • Unterschiede zwischen erwartender, entdeckender, verfolgender und vorauseilender Kamera
• Visual Storytelling
  • Entwicklung und Planung einer Videogeschichte
• Der Drehplan
  • Organisation und Checklisten für einen strukturierten Dreh
• Übung: Entwicklung eines konkreten Videoprojekts in Klein-Gruppen
  • Praxisprojekt in Gruppenarbeit, von der Planung bis zur Umsetzung
• Präsentation und Analyse der Übung
  • Vorführung und Feedback zu den Gruppenprojekten
• Die Mastershot-Technik und „Pick ups“
  • Schuss-Gegenschuss-Technik, obligatorische Szenen und Connecting Shots
• Das Kollegenportrait
  • Erstellung eines Portraitvideos, das die wahre Persönlichkeit hinter dem öffentlichen Gesicht zeigt
• Übung: Tiefeninterview vs. Jobprofil
  • Durchführung und Analyse eines tiefgehenden Interviews
• Besprechung der Übung / Offene Fragen
  • Diskussion der Übungsergebnisse und Klärung offener Fragen
• Fazit: Was macht ein gutes Video aus?
  • Zusammenfassung der Erkenntnisse und abschließende Diskussion.

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In diesem praxisorientierten Seminar „Data Storytelling Kompakt - Wie man datenbasierte Narrative erstellt“ lernen Sie, komplexe Datenanalysen in überzeugende Geschichten zu verwandeln. Angelehnt an bewährte Storytelling-Methoden erfahren Sie, wie Sie Ihre Analyseergebnisse in klare Botschaften übersetzen, die Entscheider und Stakeholder nachhaltig fesseln. 
Sie entdecken, welche psychologischen Trigger eine starke Data Story (Datengeschichte) ausmachen, und üben den gezielten Einsatz von Visualisierungstechniken und effektivsten. Durch praxisnahe und interaktive Gruppenarbeiten entwickeln Sie einen eigenen Use Case und erhalten direktes Feedback unserer erfahrenen Trainer. So gewinnen Sie nicht nur Sicherheit im Umgang mit Chart-Typen und Erzählstrukturen, sondern steigern auch Ihre Wirkung bei Präsentationen und Meetings. Ideal für alle, die datenbasierte Insights wirkungsvoll kommunizieren und in Entscheidungsprozesse integrieren wollen.

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Am Ende des Tages sind Sie in der Lage, relevante datenbasierte Kernaussagen zu extrahieren und daraus eine schlüssige Storyline aufzubauen. Sie beherrschen zentrale Visualisierungstechniken, um Daten klar und ansprechend zu präsentieren, und integrieren narrative Elemente, die Ihre Zielgruppe emotional abholen. Durch praktische Übungen vertiefen Sie Ihre Fähigkeit, Zahlen, Daten, Fakten erzählerisch zu gestalten. Damit optimieren Sie Ihre interne und externe Kommunikation und fördern faktenbasierte Entscheidungen im Unternehmen.

• Fach- und Führungskräfte, die datenbasierte Entscheidungen kommunizieren
• (angehende) Business Analysts, Data Analysts und Data Scientists, die ihre Kolleg*innen noch nicht "abholen"
• Controller und BI-Verantwortliche
• Marketing-,Kommunikations- und Projektleiter
• Alle, die Berichte, datenbasierte Präsentationen mit Storytelling-Ansatz optimieren möchten

• 1. Einführung in Data Storytelling
  • Bedeutung und Zielsetzung: Vom Bauchgefühl zur datenbasierten Entscheidung
  • Warum Storytelling uns oft schwerfällt
  • Drei Grundpfeiler: Daten, Visualisierung, Narrative
• 2. Aufbau einer Datenstory
  • Klassische Story-Modelle vs. 5-Akt-Modell
  • Praxisbeispiele
• 3. Inspiration durch Praxisbeispiele
  • Analyse bekannter Cases
  • Diskussion: Was macht eine Story überzeugend?
• 4. Zielgruppenanalyse
  • Key Questions: „Was haben wir?“, „Was zeigen wir?“, „Wer ist das Publikum?“
  • Stakeholder Mapping
  • One-Big-Idea-Template: Fokus der Story schärfen
• 5. Data Visualization Essentials
  • Effektivsten Chart-Typen gezielt einsetzen
  • Auswahl nach Analyseziel
  • Best Practices & Fallstricke
• 6. Fallstricke im Data Storytelling
  • Scheinkorrelationen, Cognitive Biases und Storytelling-Fallen
  • Rhetorische Fallstricke erkennen und vermeiden
• 7. Live Use Case mit den Teilnehmern
  • Datensatz gemeinsam analysieren und narrativ aufbereiten
  • Interaktive Entwicklung einer echten Datenstory
  • Handlungsempfehlungen ableiten und formulieren
• 8. Praxisübung: Sie erzählen Ihre Story!
  • Erstellung eines eigenen One-Pagers
  • Peer-Präsentation und Live-Feedback

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Ein systematisches Lead Management sorgt dafür, dass der Vertrieb nicht mit unqualifizierten Kontakten überflutet wird, sondern zur richtigen Zeit die richtigen Leads erhält, die tatsächlich kaufbereit sind. Die Conversion-Raten entlang des gesamten Funnels steigen, wenn Leads nicht vorschnell kontaktiert, sondern durch Nurturing auf den Kauf vorbereitet werden. Marketing kann seinen Beitrag zum Umsatz nachweisen, wenn klare Definitionen und durchgängiges Tracking zeigen, wie viele MQLs zu SQLs und schließlich zu Kunden werden. Die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb verbessert sich, wenn beide Seiten gemeinsame Definitionen nutzen, auf dieselben Daten schauen und durch Feedback-Schleifen kontinuierlich lernen. Nicht zuletzt wird die Pipeline planbarer, weil Lead Scoring und Nurturing-Metriken frühe Indikatoren für zukünftigen Umsatz liefern.

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Dieses Seminar vermittelt die Strategien und Methoden, um qualifizierte Leads systematisch zu generieren, durch gezielte Nurturing-Sequenzen zu entwickeln und zum optimalen Zeitpunkt an den Vertrieb zu übergeben. Die Teilnehmenden lernen den gesamten Lead-Management-Prozess von der ersten Kontaktaufnahme über das Scoring bis zur Konvertierung zum Sales-Qualified Lead.

Demand-Generation-Verantwortliche, Marketing-Manager und B2B-Marketing-Teams, die ihre Lead-Generierung professionalisieren oder skalieren wollen. Ebenso Vertriebsleitung und Business Development, die eine bessere Verzahnung mit dem Marketing anstreben. Auch Marketing-Automation-Spezialisten, CRM-Verantwortliche und Geschäftsführung profitieren, wenn Leadqualität und Conversion-Raten verbessert werden sollen. Grundlegendes Marketingverständnis wird vorausgesetzt, Erfahrung mit CRM- oder Automation-Tools ist hilfreich.

• 1: Der Lead-Management-Prozess im Überblick
  • Was einen Lead ausmacht: Wie Leads definiert werden, welche Informationen einen Kontakt zum Lead qualifizieren und wie sich Leads von bloßen Kontakten und von Opportunities unterscheiden
  • Der Lead-Funnel verstanden: Wie der Weg vom anonymen Besucher über den bekannten Lead und Marketing-Qualified Lead zum Sales-Qualified Lead und schließlich zum Kunden strukturiert ist
  • Marketing und Vertrieb ausrichten: Warum gemeinsame Definitionen, abgestimmte Prozesse und transparente Übergaben entscheidend sind und wie Service Level Agreements zwischen beiden Abteilungen funktionieren
• 2: Lead-Generierung - Kanäle und Taktiken
  • Content-basierte Lead-Generierung: Wie Whitepaper, E-Books, Webinare, Tools und andere Premium-Inhalte als Lead-Magneten eingesetzt werden und welche Formate für verschiedene Branchen und Zielgruppen funktionieren
  • Bezahlte Lead-Generierung: Wie LinkedIn Lead Gen Forms, Facebook Lead Ads, Google Ads und Retargeting-Kampagnen qualifizierte Leads liefern und wie Cost-per-Lead optimiert wird
  • Event-basierte und outbound-unterstützte Generierung: Wie Messen, Webinare, Konferenzen und gezielte Outreach-Aktivitäten den Lead-Pool ergänzen und wie Online- und Offline-Kanäle zusammenspielen
• 3: Landing Pages und Conversion-Optimierung
  • Anatomie einer hochkonvertierenden Landing Page: Welche Elemente - von Headline und Value Proposition über Social Proof bis zum Formular - die Conversion-Rate beeinflussen und wie sie optimal zusammenwirken
  • Formulare richtig gestalten: Wie die Balance zwischen Informationsbedarf und Conversion-Hürde gefunden wird, welche Felder wirklich nötig sind und wie Progressive Profiling über Zeit mehr Daten sammelt
  • Testing und kontinuierliche Optimierung: Wie A/B-Tests für Landing Pages aufgesetzt werden, welche Elemente prioritär getestet werden sollten und wie ein systematischer Optimierungsprozess etabliert wird
• 4: Lead-Scoring - Kaufbereitschaft bewerten
  • Explizites und implizites Scoring: Wie demografische und firmografische Daten (explizit) mit Verhaltensdaten wie Website-Besuchen, Downloads und E-Mail-Engagement (implizit) kombiniert werden
  • Scoring-Modelle entwickeln: Wie Punktwerte für verschiedene Attribute und Aktionen festgelegt werden, wie Schwellenwerte definiert werden und wie negative Scoring-Faktoren einbezogen werden
  • Scoring-Modelle validieren und optimieren: Wie überprüft wird, ob das Scoring-Modell tatsächlich Kaufbereitschaft vorhersagt, und wie es basierend auf Conversion-Daten kontinuierlich verbessert wird
• 5: MQL und SQL - Definitionen und Übergabeprozesse
  • Marketing-Qualified Leads definieren: Welche Kriterien ein Lead erfüllen muss, um als MQL zu gelten, wie diese Definition mit dem Vertrieb abgestimmt wird und wie Qualitätsstandards dokumentiert werden
  • Sales-Qualified Leads und Akzeptanzkriterien: Wie der Vertrieb Leads bewertet, wann ein MQL zum SQL wird und wie Feedback-Schleifen sicherstellen, dass die Definitionen praxistauglich bleiben
  • Der Übergabeprozess im Detail: Wie Leads technisch und prozessual übergeben werden, welche Informationen der Vertrieb benötigt und wie Reaktionszeiten und Follow-up-Qualität gemessen werden
• 6: Lead Nurturing - Leads entwickeln
  • Die Philosophie des Nurturing: Warum die meisten Leads noch nicht kaufbereit sind, wie Nurturing Vertrauen aufbaut und Kaufbereitschaft entwickelt und warum Geduld sich auszahlt
  • Nurturing-Sequenzen konzipieren: Wie mehrstufige E-Mail-Strecken aufgebaut werden, die Leads mit relevanten Inhalten durch den Entscheidungsprozess begleiten und auf verschiedene Funnel-Stufen abgestimmt sind
  • Personalisierung und Segmentierung: Wie Nurturing-Inhalte basierend auf Branche, Rolle, Verhalten und Funnel-Position individualisiert werden und wie dynamische Inhalte die Relevanz erhöhen
• 7: Marketing-Automation für Lead Management
  • Automation-Workflows aufbauen: Wie Trigger, Bedingungen und Aktionen zu intelligenten Workflows verknüpft werden, die Leads automatisch scoren, segmentieren und mit passenden Nurturing-Sequenzen versorgen
  • Multi-Channel-Nurturing orchestrieren: Wie E-Mail, Retargeting, Social Media und Sales-Touchpoints zu einer konsistenten Nurturing-Erfahrung verbunden werden
  • Reporting und Funnel-Analyse: Wie Conversion-Raten zwischen Funnel-Stufen gemessen werden, wie Engpässe identifiziert werden und wie ein Dashboard für Lead-Management-KPIs aufgebaut wird
• 8: Praxisübung - Lead-Management-Strategie entwickeln
  • Lead-Definitionen und Scoring-Modell: Die Teilnehmenden erhalten ein B2B-Szenario und entwickeln in Kleingruppen Definitionen für MQL und SQL sowie ein erstes Scoring-Modell mit Punktwerten für relevante Attribute und Verhaltensweisen
  • Nurturing-Sequenz konzipieren: Erarbeitung einer mehrstufigen Nurturing-Sequenz für eine definierte Zielgruppe mit Content-Planung, Timing und Personalisierungslogik für jede E-Mail
  • Gesamtprozess und Präsentation: Darstellung des vollständigen Lead-Management-Prozesses von der Generierung über Scoring und Nurturing bis zur Übergabe mit kritischem Feedback zu Praxistauglichkeit und Konsistenz
    
    

Überblick

Mit Elastic Stack können Daten verlässlich und sicher aus jeder Quelle in beliebigem Format konsumiert werden, um sie in Echtzeit zu durchsuchen, zu analysieren und zu visualisieren. Elastic Stack besteht aus verschiedenen „Produkten“: Elasticsearch ist eine verteilte, auf JSON basierende Such- und Analytik-Engine, die entwickelt wurde, um horizontale Skalierbarkeit, maximale Zuverlässigkeit und einfache Verwaltung zu gewährleisten. Kibana ist die erweiterbare Benutzeroberfläche für die Konfiguration und Verwaltung aller Aspekte des Elastic Stack. Logstash ist eine dynamische Pipeline für die Datenerfassung mit einem erweiterbaren Plugin-Ökosystem. Beats ist die Plattform, die Daten von weit verteilten Maschinen an Logstash und Elasticsearch übermittelt. In dieser Schulung lernen Sie sie verschiedenen Produkte des Elastic Stack kennen und nutzen. 

Am ersten Tag werden Sie die Grundlagen von Elasticsearch und das Zusammenspiel der weiteren Tools im Elastic Stack kennenlernen. Sie werden Daten in einen verteilten Suchcluster indizieren und am Beispiel von Logfiles die Auswertung mit Kibana üben. Die Erstellung von Visualisierungen und eines Dashboards runden den ersten praktischen Tag ab.
Am zweiten Tag liegt der Fokus in der Integration von Daten. Anhand verschiedener Logfile Formate lernen Sie die beiden Tools Beats und Logstash kennen. Sie schreiben Konfigurationen und lernen so die Vor- und Nachteile der beiden Tools Filebeat und Logstash kennen.
Am dritten Tag werden wir einen verteilten Elasticsearch Cluster erstellen. Sie lernen die wichtigsten Konfigurationen kennen, um Elasticsearch im produktiven Umfeld zu betreiben. Anhand verschiedener Szenarien berechnen wir die optimale Anzahl an Nodes, Shards und Indizes kennen und gehen auf die Möglichkeiten eines automatisierten Indexmanagements ein. Weitere Themen sind Backups, die richtige Absicherung des Elastic Stacks sowie die unterschiedlichen Lizenzmodelle.

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Nach dem Seminar kennen Sie die Komponenten und Möglichkeiten des Elastic Stack. Sie können mit Elasticsearch Daten speichern, durchsuchen sowie analysieren. Sie benutzen Kibana um Daten zu visualisieren und durch den Elastic Stack zu navigieren. Sie zentralisieren, transformieren und speichern Daten mit Logstash und verwenden Beats zur Verteilung der Daten. Außerdem erwarten Sie zahlreiche konkrete Anwendungsbeispiele und Hinweise zum Einsatz und Betrieb des Elastic Stack.

Entwickler:innen, Administratoren, Softwarearchitekten mit Grundkenntnissen in Web-Technologien und Web-Applikationen, die den Elastic Stack für die Entwicklung von Lösungen einsetzen wollen. 

• Elasticsearch Grundlagen
  • Allgemeines zu Suchmaschinen
  • Zusammenspiel des Elastic Stack
  • Datenimport / Indizierung von Daten
  • Mappings / Schemafreiheit
  • Unterschiede zwischen Opensearch und Elasticsearch
• Kibana - Daten visualisieren und durch den Elastic Stack navigieren
  • Discover Interface
  • Visualisierungen
  • Dashboard
  • Machine Learning
• Beats - Daten transferieren
  • Laden von Logfiles mit Filebeat
  • Verarbeitung von verschiedenen Logfileformaten
  • Umgang mit Java Logs
• Logstash - Daten zentralisieren, transformieren und speichern
  • Installation
  • Datenquellen anbinden
  • Filtermöglichkeiten (Grok, Geoip etc.)
  • Outputs anbinden
  • Best Practices zum Betrieb
• Elastic Stack in der Produktion
  • Erstellung eines verteilten Elasticsearch Clusters
  • Berechnung der Anzahl von Shards, Nodes
  • Node Rollen im Elasticsearch Cluster
  • Automatisiertes Indexmanagement
  • Konfiguration für den Livebetrieb
  • Backups und Updates
  • Absicherung des Elastic Stacks
  • Lizenzmodelle
  • Alerting
  • Elastic Stack als SIEM Tool mit Machine Learning
  • Monitoring des Elastic Stacks
  • Upgrade von Version 8 auf 9 - Neue Features des Elastic Stacks
• Fleet Server und Elastic Agents
  • Installation, Konfiguration der beiden Tools
  • Fleet Server zur zentralen Verwaltung von Datenintegrationen
  • Integrations zum Import von Logs / Metriken wichtiger Applikationen
    
    

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Mit Elastic Stack können Daten verlässlich und sicher aus jeder Quelle in beliebigem Format konsumiert werden, um sie in Echtzeit zu durchsuchen, zu analysieren und zu visualisieren. Elastic Stack besteht aus verschiedenen „Produkten“: Elasticsearch ist eine verteilte, auf JSON basierende Such- und Analytik-Engine, die entwickelt wurde, um horizontale Skalierbarkeit, maximale Zuverlässigkeit und einfache Verwaltung zu gewährleisten. Kibana ist die erweiterbare Benutzeroberfläche für die Konfiguration und Verwaltung aller Aspekte des Elastic Stack. Logstash ist eine dynamische Pipeline für die Datenerfassung mit einem erweiterbaren Plugin-Ökosystem. Beats ist die Plattform, die Daten von weit verteilten Maschinen an Logstash und Elasticsearch übermittelt. In dieser Schulung lernen Sie sie verschiedenen Produkte des Elastic Stack kennen und nutzen. 

Am ersten Tag werden Sie die Grundlagen von Elasticsearch und das Zusammenspiel der weiteren Tools im Elastic Stack kennenlernen. Sie werden Daten in einen verteilten Suchcluster indizieren und am Beispiel von Logfiles die Auswertung mit Kibana üben. Die Erstellung von Visualisierungen und eines Dashboards rundet den ersten praktischen Tag ab.
Am zweiten Tag liegt der Fokus in der Integration von Daten. Anhand verschiedener Logfile Formate lernen Sie die beiden Tools Beats und Logstash kennen. Sie schreiben Konfigurationen und lernen so die Vor- und Nachteile der beiden Tools Filebeat und Logstash kennen.
Am dritten Tag werden wir einen verteilten Elasticsearch Cluster erstellen. Sie lernen die wichtigsten Konfigurationen kennen, um Elasticsearch im produktiven Umfeld zu betreiben. Anhand verschiedener Szenarien berechnen wir die optimale Anzahl an Nodes, Shards und Indizes kennen und gehen auf die Möglichkeiten eines automatisierten Indexmanagements ein. Weitere Themen sind Backups, die richtige Absicherung des Elastic Stacks sowie die unterschiedlichen Lizenzmodelle.

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Nach dem Seminar kennen Sie die Komponenten und Möglichkeiten des Elastic Stack. Sie können mit Elasticsearch Daten speichern, durchsuchen sowie analysieren. Sie benutzen Kibana um Daten zu visualisieren und durch den Elastic Stack zu navigieren. Sie zentralisieren, transformieren und speichern Daten mit Logstash und verwenden Beats zur Verteilung der Daten. Außerdem erwarten Sie zahlreiche konkrete Anwendungsbeispiele und Hinweise zum Einsatz und Betrieb des Elastic Stack.

Entwickler, Administratoren, Softwarearchitekten mit Grundkenntnissen in Web-Technologien und Web-Applikationen, die den Elastic Stack für die Entwicklung von Lösungen einsetzen wollen. 

• Elasticsearch Grundlagen
  • Allgemeines zu Suchmaschinen
  • Zusammenspiel des Elastic Stack
  • Datenimport / Indizierung von Daten
  • Mappings / Schemafreiheit
  • Unterschiede zwischen Opensearch und Elasticsearch
• Kibana - Daten visualisieren und durch den Elastic Stack navigieren
  • Discover Interface
  • Visualisierungen
  • Dashboard
  • Machine Learning
• Beats - Daten transferieren
  • Laden von Logfiles mit Filebeat
  • Verarbeitung von verschiedenen Logfileformaten
  • Umgang mit Java Logs
• Logstash - Daten zentralisieren, transformieren und speichern
  • Installation
  • Datenquellen anbinden
  • Filtermöglichkeiten (Grok, Geoip etc.)
  • Outputs anbinden
  • Best Practices zum Betrieb
• Elastic Stack in der Produktion
  • Erstellung eines verteilten Elasticsearch Clusters
  • Berechnung der Anzahl von Shards, Nodes
  • Node Rollen im Elasticsearch Cluster
  • Automatisiertes Indexmanagement
  • Konfiguration für den Livebetrieb
  • Backups und Updates
  • Absicherung des Elastic Stacks
  • Lizenzmodelle
  • Alerting
  • Elastic Stack als SIEM Tool mit Machine Learning
  • Monitoring des Elastic Stacks
  • Upgrade von Version 8 auf 9 - Neue Features des Elastic Stacks
• Fleet Server und Elastic Agents
  • Installation, Konfiguration der beiden Tools
  • Fleet Server zur zentralen Verwaltung von Datenintegrationen
  • Integrations zum Import von Logs / Metriken wichtiger Applikationen
    
    
    
    

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Mit der Schulung Kubernetes für App-Entwickler bereiten Sie sich auf die Prüfung vor. Sie lernen eine Anwendung in einem Multi-Node-Cluster zu containerisieren, zu hosten, bereitzustellen und zu konfigurieren. Anhand eines einfachen Python-Skripts definieren Sie Anwendungsressourcen. Sie verwenden Core Primitives, um skalierbare Anwendungen in Kubernetes zu erstellen, zu überwachen und für das Trouble Shooting. Bei der Arbeit mit Netzwerk-Plugins, Sicherheit und Cloud Storage werden Sie mit den Funktionen vertraut, die Sie für die Bereitstellung einer Anwendung in einer Produktionsumgebung benötigen.
Die Prüfung zum Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) bestätigt, dass Sie Cloud-native Anwendungen für Kubernetes entwerfen und bereitstellen können.

Auf Wunsch kann gegen eine Gebühr von 250 Euro ein Voucher für die Zertifizierung ausgestellt werden.

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Nach Teilnahme am Seminar sind Sie bestens auf die Prüfung zum Zertifizierten Kubernetes-Anwendungsentwickler vorbereitet.

Die Schulung richtet sich an Kubernetes- und Cloud-Ingenieur:innen sowie andere IT-Fachleute, die für die Erstellung, Bereitstellung und Konfiguration von nativen Cloud-Anwendungen mit Kubernetes verantwortlich sind.
Sie sollten über grundlegende Linux-Kommandozeilen- und Dateibearbeitungsfähigkeiten verfügen und mit der Verwendung einer Programmiersprache (wie Python, Node.js, Go) vertraut sein. Kenntnisse Cloud Nativer Anwendungskonzepte und -architekturen sind hilfreich.

• Anwendungsdesign und -aufbau
  • Container-Images definieren, erstellen und ändern
  • Jobs und CronJobs verstehen
  • Pod-Designmuster für mehrere Container verstehen (z. B. Sidecar, Init und andere)
  • Verwenden von persistenten und kurzlebigen Volumes
• Anwendungsbereitstellung
  • Verwenden von Kubernetes-Primitive, um gängige Bereitstellungsstrategien zu implementieren (z. B. Blue/Green oder Canary)
  • Verstehen der Bereitstellungen und dem durchführen fortlaufender Updates
  • Verwenden des Helm-Paket-Manager, um vorhandene Pakete bereitzustellen
• Beobachtbarkeit und Wartung der Anwendung
  • API-Verwerfungen verstehen
  • Implementieren von Sonden und Zustandsprüfungen
  • Verwenden der bereitgestellten Tools, um Kubernetes-Anwendungen zu überwachen
  • Verwenden von Containerprotokollen
  • Debuggen in Kubernetes
• Anwendungsumgebung, Konfiguration und Sicherheit
  • Entdecken und nutzen von Ressourcen, die Kubernetes (CRD) erweitern
  • Authentifizierung, Autorisierung und Zugangskontrolle verstehen
  • Verstehen und Definieren von Ressourcenanforderungen, Limits und Kontingenten
  • ConfigMaps verstehen
  • Erstellen und verwenden von Geheimnissen
  • Dienstkonten verstehen
  • Sicherheitskontexte verstehen
• Dienstleistungen und Netzwerke
  • Grundlegendes Verständnis von NetworkPolicies
  • Zugriff auf Anwendungen über Dienste bereitstellen und Fehler beheben
  • Verwenden von Ingress-Regeln, um Anwendungen verfügbar zu machen
    
    

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In drei Tagen vom ersten Container zum laufenden Deployment: Sie starten mit den Docker-Grundlagen, bauen eigene Images und bringen Multi-Container-Anwendungen mit Docker Compose zum Laufen, inklusive Netzwerken, persistenten Daten und den wichtigsten Security-Grundregeln. Anschließend steigen Sie in Kubernetes ein: Sie lernen Architektur und zentrale Konzepte kennen und deployen, skalieren und überwachen Ihre Anwendungen im Cluster. Zum Abschluss geht es um den produktionsnahen Betrieb: Konfiguration mit ConfigMaps und Secrets sowie persistente Daten mit Volumes und StatefulSets. Der Workshop ist durchgehend praxisorientiert: In den Hands-on-Übungen bauen Sie Schritt für Schritt eine durchgängige Beispiel-Anwendung auf, vom ersten eigenen Image bis zum laufenden, konfigurierten Deployment im Kubernetes-Cluster. Dabei arbeiten Sie von Anfang an in einer eigenen Übungsumgebung.

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Nach dem Seminar verstehen Sie die zentralen Konzepte von Docker und Kubernetes und können sie praktisch anwenden: Sie bauen eigene Docker-Images, betreiben Multi-Container-Anwendungen mit Docker Compose und deployen, skalieren und konfigurieren Anwendungen in einem Kubernetes-Cluster, inklusive Health Checks, Services und persistenter Datenhaltung.

Das Seminar richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, DevOps Engineers, Systemadministratoren, IT-Administratoren, Cloud Engineers und technische Projektverantwortliche, die einen praxisnahen Einstieg in Docker und Kubernetes suchen. Es eignet sich für Sie, wenn Sie containerisierte Anwendungen erstellen, bereitstellen oder betreiben möchten und die grundlegenden Abläufe moderner Container- und Orchestrierungsplattformen verstehen wollen. Der Workshop ist als intensives Einsteigerseminar mit hohem Praxisanteil konzipiert.

Teilnahmevoraussetzungen
Sie benötigen grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Betriebssystemen und der Kommandozeile.
Sie sollten über allgemeine IT- und Netzwerkgrundkenntnisse verfügen.
Erfahrungen mit Linux sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Vorkenntnisse in Docker oder Kubernetes werden nicht vorausgesetzt.
Grundlegende Kenntnisse in der Softwareentwicklung oder Systemadministration erleichtern den Einstieg.

• Roter Faden der Übungen: Über die drei Tage bauen Sie in den Hands-on-Einheiten nach und nach eine durchgängige Beispiel-Anwendung auf, vom ersten eigenen Image bis zum laufenden Deployment im Kubernetes-Cluster.
• Einstieg in die Containerisierung
  • Motivation: Warum Container? Typische Einsatzszenarien
  • Container vs. klassische Virtualisierung
  • Das Container-Ökosystem im Überblick
• Docker verstehen und bedienen
  • Architektur, Komponenten und Vorteile von Docker
  • Container starten, stoppen und steuern (Hands-on)
  • Port-Mapping, Shell-Zugriff, Logs (Hands-on)
• Eigene Images bauen
  • Das Dockerfile Schritt für Schritt: FROM, RUN, ENTRYPOINT & Co. (Hands-on)
  • Best Practices für schlanke, wartbare Images
  • Images testen und debuggen
• Netzwerke und persistente Daten in Docker
  • Container-Netzwerke: Container miteinander verbinden
  • Daten über den Container-Lebenszyklus hinaus: Volumes und Bind Mounts (Hands-on)
• Multi-Container-Anwendungen mit Docker Compose
  • Aufbau und Syntax eines Compose-Files
  • Anwendungs-Stacks starten, stoppen und verwalten (Hands-on)
  • Lokale Entwicklung im Compose-Setup
• Container-Security
  • Die wichtigsten Grundregeln für den Alltag
  • Typische Risiken und wie man sie vermeidet
• Kubernetes verstehen
  • Von Docker zu Kubernetes: Warum Orchestrierung?
  • Cluster-Architektur: Control Plane und Worker Nodes
  • Die Komponenten im Zusammenspiel
• Pods, das zentrale Konzept
  • YAML-Manifeste lesen und schreiben (Hands-on)
  • Arbeiten mit kubectl (Hands-on)
  • Der Pod-Lebenszyklus
• Anwendungen ausrollen und skalieren
  • ReplicaSets und Deployments (Hands-on)
  • Rolling Updates und Rollbacks
  • Self-Healing: Kubernetes repariert mit
• Anwendungen überwachen
  • Health Checks: Liveness- und Readiness-Probes (Hands-on)
  • Monitoring im Cluster: Prometheus im Überblick
• Networking in Kubernetes
  • Das Kubernetes-Netzwerkmodell im Überblick
  • Services: Anwendungen im Cluster erreichbar machen (Hands-on)
  • Zugriff von außen mit Ingress (Hands-on)
• Anwendungen konfigurieren
  • Umgebungsvariablen richtig einsetzen (Hands-on)
  • ConfigMaps: Konfiguration von der Anwendung trennen (Hands-on)
  • Secrets: sensible Daten handhaben
• Stateful Applications
  • Volumes und PersistentVolumeClaims (Hands-on)
  • StatefulSets: zustandsbehaftete Anwendungen betreiben
• Zum Abschluss
  • Offene Fragen und Transfer in den eigenen Arbeitsalltag

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Argo CD ist eine leistungsstarke Open-Source-Lösung für Continuous Delivery in Kubernetes, die durch ihre Unterstützung für GitOps, automatisierte Synchronisation, Rollbacks und Multi-Cluster-Management überzeugt. Mit seiner benutzerfreundlichen Weboberfläche und umfangreichen Sicherheitsfunktionen bietet Argo CD eine umfassende Lösung für die Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen in Kubernetes-Umgebungen.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von Argo CD für die Implementierung und Verwaltung von GitOps-Architekturen kennen. Der Fokus liegt auf der Erstellung, Optimierung und Automatisierung von Anwendungen und Deployments in Kubernetes-Clustern. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden und erweiterten Tools von Argo CD vertraut machen und durch praxisorientierte Übungen die erlernten Konzepte anwenden. 

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Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Argo CD effektiv zu nutzen, um GitOps-Architekturen zu implementieren, zu konfigurieren und die Leistung ihrer Kubernetes-Deployments zu optimieren. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Anwendungen verbessern können

Dieses Seminar richtet sich an DevOps-Engineers, Systemadministratoren, Entwickler und technische Fachkräfte, die ihre Kenntnisse im Einsatz von Argo CD für fortgeschrittene GitOps-Projekte und Kubernetes-Deployments vertiefen und optimieren möchten. Grundlegende IT- und Kubernetes-Kenntnisse sind erforderlich.

• Einführung in Argo CD: Überblick und Bedeutung
  • Was ist Argo CD und warum ist es wichtig?
    • Definition und Hintergrund: Argo CD als deklaratives GitOps-Tool für Kubernetes.
    • Bedeutung und Vorteile: Automatisierung der kontinuierlichen Bereitstellung und Verwaltung von Kubernetes-Cluster-Anwendungen.
    • Vergleich mit ähnlichen Tools: Unterschiede und Vorteile gegenüber Flux, Jenkins X und Spinnaker.
• Grundlagen der Argo CD-Installation und -Einrichtung
  • Installation und Konfiguration
    • Systemanforderungen und unterstützte Plattformen: Hardware- und Softwarevoraussetzungen.
    • Installation von Argo CD: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung auf einem Kubernetes-Cluster.
    • Erste Konfiguration: Einrichtung der Benutzeroberfläche, grundlegende Einstellungen und Optimierungen.
• Grundlegende Bedienung und Funktionen
  • Basis-Funktionen und Benutzeroberfläche
    • Einführung in die Argo CD-Benutzeroberfläche: Navigationsmenü, Arbeitsbereich, Anwendungen.
    • Grundlegende Konzepte von GitOps: Repositories, Sync, Rollbacks.
    • Verwendung von Argo CD: Erstellen und Verwalten von Anwendungen und Deployments.
• Erste Schritte mit Argo CD
  • Einfache GitOps-Implementierung
    • Verbindung zu Git-Repositories: Einrichten von Repositories und Erstellen von Anwendungen.
    • Konfiguration von Sync-Optionen: Automatisches und manuelles Synchronisieren.
    • Überwachung und Verwaltung: Darstellung und Analyse des Anwendungsstatus und der Synchronisierung.
• Praxisübung 1: Einrichtung und Grundkonfiguration von Argo CD
  • Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung und Grundkonfiguration von Argo CD.
    • Projektbeschreibung: Teilnehmer installieren Argo CD und erstellen erste einfache Anwendungen zur Bereitstellung.
    • Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen und Befehle von Argo CD.
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
    • Durchführung: Installation von Argo CD, Verbindung zu einem Git-Repository und Erstellung einer Anwendung.
    • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
  • Tools: Kubernetes-Cluster, Argo CD, Git-Repository, Webbrowser, Texteditor oder integrierte Entwicklungsumgebung (IDE).
  • Ergebnisse und Präsentation:
    • Präsentation der eingerichteten Umgebung und der ersten GitOps-Implementierungen.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
• Erweiterte GitOps-Konfiguration und -Automatisierung
  • Erweiterte Konfiguration und Anpassung
    • Nutzung komplexerer Konfigurationsoptionen: ApplicationSets, Parameterization.
    • Erstellen benutzerdefinierter Sync-Optionen: Erweiterung der Steuerungsmöglichkeiten.
    • Optimierung und Fehlerbehebung: Debugging und Performance-Optimierung.
• Integration und Sicherheit
  • Integration mit anderen Tools und Plattformen
    • Anbindung an CI/CD-Pipelines: Integration mit Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions.
    • Sicherheitsaspekte im GitOps: RBAC, Secrets-Management, Verschlüsselung.
    • Datenmanagement und -synchronisierung: Verwaltung von Datenflüssen und Echtzeit-Updates.
• Scripting und Automatisierung
  • Automatisierung komplexer GitOps-Prozesse
    • Einführung in die Skriptumgebung: Grundlagen und Syntax von CLI und API.
    • Erstellung von Skripten zur Automatisierung: Schleifen, Bedingungen, Funktionen.
    • Erweiterte Scripting-Techniken: Fehlerbehandlung, Debugging, Performance-Optimierung.
• Analyse und Optimierung von GitOps-Projekten
  • Überwachung und Fehlersuche
    • Überwachung und Analyse der Systemleistung: Nutzung von Monitoring-Tools wie Prometheus und Grafana.
    • Protokollierung und Fehlersuche: Methoden zur Fehleranalyse und -behebung.
    • Optimierung von GitOps-Projekten: Durchführung von Tests, Analyse der Ergebnisse, kontinuierliche Verbesserung.
• Praxisübung 2: Erweiterte GitOps-Implementierung und Automatisierung mit Argo CD
  • Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur erweiterten GitOps-Implementierung und Automatisierung in Argo CD.
    • Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen komplexe GitOps-Implementierungen und automatisieren Prozesse.
    • Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Scripting-Tools von Argo CD.
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Einrichtung der Umgebung.
    • Durchführung: Erstellung und Konfiguration erweiterter Anwendungen, Entwicklung von Automatisierungsskripten.
    • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
  • Tools: Kubernetes-Cluster, Argo CD, Git-Repository, Webbrowser, Texteditor oder IDE.
  • Ergebnisse und Präsentation:
    • Präsentation der erstellten Anwendungen und der durchgeführten Automatisierungen.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
      
      

Überblick

Das Seminar beschreibt eingehend die Struktur und den Aufbau der Oracle Datenbank aus Sicht des Datenbank-Administrators. Beschrieben werden die Strategien, die zu einem erfolgreichen Aufsetzen, Warten und Betreiben der Datenbank unerlässlich sind. Dabei orientiert sich die Auswahl der Themenschwerpunkte an den konkreten Problemstellungen der Teilnehmer. Ebenfalls besprochen werden Sicherheitsaspekte wie der Stand-By Server oder Strategien zum inkrementellen Online-Backup sowie zum Desaster-Recovery. Die Schulung wird immer mit einer aktuellen Version durchgeführt, auf Wunsch der Teilnehmenden gegebenenfalls mit bestimmten Versionen.

Offene Termine

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Details

Die Teilnehmenden können nach Abschluss des Seminars die wichtigsten administrativen Arbeiten an der Datenbank korrekt und effizient durchführen, die im tatsächlichen Umfeld gefordert werden. Hierzu gehören beispielsweise die Installation der Oracle-Software, das Arbeiten mit vorhandenen Datenbanken sowie das Erstellen und Konfigurieren von neuen Datenbanken (z.B. für ein Testsystem), diverse Hardware-Aspekte sowie das Erstellen und Nutzen von Sicherungen (Recovery).

Datenbank- und Systemadministratoren, Anwendungsentwickler:innen mit SQL- und allgemeinen Datenbank-Kenntnissen. Allgemeine Kenntnisse in SQL können im "Seminar SQL und Oracle" erworben werden.

• Architektur
  • Instanz und Datenbank, Server- und Benutzerprozesse
  • SGA und Hintergrundprozesse
  • Wichtige Performance-Views
  • Wichtige sonstige Dateien wie Archive Logs, Passwortdateien,
  • init.ora etc.
• Starten und Stoppen der Datenbank
  • Betriebssystem Linux
  • Betriebssystem Windows
  • Wichtige Start-Parameter, Zeichensatz-Einstellungen
  • STARTUP-Stufen und Shutdown der Datenbank
• Datenbank-Struktur
  • Wichtige Dateien: Controlfile, Redo-Logfile, Datendateien
  • Die physikalische Struktur: Datendateien, Extents, Datenbankblöcke
  • Die logische Struktur: Datenbank, Schema, Objekte, Zeilen
  • Wie arbeitet die Datenbank?
  • Welche Dateien sind wichtig?
• Zustand der Datenbank erkennen
  • Die Alert-Log Datei
  • Wichtige Views
  • Arbeit mit dem Enterprise Manager
  • Speicherverbrauch und Parameter-Optimierung
• Netzwerk-Konfiguration
  • Dedicated Server, Prespawned Sessions, Multi-Threaded-Server
  • TNSNAMES.ORA, SQLNET.ORA
  • Wichtige Views
    
    

Überblick

Fortinet  ist 2026 einer der weltweit führenden Cybersecurity-Hersteller.  FortiGate als Firewall-Plattform steht im Zentrum der Fortinet-Welt -  mit FortiOS als gemeinsamem Betriebs-System für alle FortiGate-Geräte  vom kleinen Branch-Office bis zum Großdaten-Center. Stand 2026 ist FortiOS 8.0   produktiv mit deutlichen Erweiterungen in den letzten Jahren: ZTNA  (Zero Trust Network Access) als integrierter Bestandteil, Universal SASE als strategische Welt, FortiAI mit KI-gestützten Funktionen für  Bedrohungs-Erkennung und Konfigurations-Hilfe.
Die  Zertifizierungs-Welt hat sich ebenfalls verändert. Fortinet hat seit  Oktober 2025 die NSE 1-8-Ebenen als Exam-Level wieder eingeführt,  ergänzend zu den benannten Zertifizierungen. Die Welt 2026 sieht so aus: NSE 1-3 für Fortinet Certified Fundamentals (FCF), NSE 4 für Fortinet Certified Associate (FCA), NSE 5-6 für Fortinet Certified Professional (FCP), NSE 7 für Fortinet Certified Solution Specialist (FCSS) und NSE 8 für Fortinet Certified Expert (FCX). Die FortiGate-Profi-Schulung trifft das NSE 4-Exam-Level - Vorbereitung auf die FCP-Welt.
Der  Workshop behält die bewährte 10-Block-Struktur des Bestand-Seminars  S3444 und modernisiert sie konsequent. Drei umfassende  Praxis-Werkstätten - eine pro Tag - sichern den Lern-Erfolg ab. Verweise auf die geplanten Schwester-Workshops (FortiManager, FortiAnalyzer, ZTNA und SASE) zeigen Vertiefungs-Pfade.

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