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Schulung DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer
Lakehouses, Data Warehouses, Dataflows, Notebooks: mit Zertifizierungsvorbereitung
5 Tage / S3876
13 Teilnehmende bisherSchulungsformen
Offene Schulung
- 5 Tage
- 6 gesicherte Termine
- Köln / Online
- 3.250,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
- Learning & Networking in einem. Garantierte Durchführung ab 1 Teilnehmenden.
Präsenz Online
Inhouse-/Firmenschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Präsenz Online Hybrid
Individualschulung
- 5 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- 1 Teilnehmender = Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
Präsenz Online Hybrid
Beschreibung
Microsoft Fabric ist Microsofts Antwort auf die Fragmentierung der Analytics-Landschaft. Bisher brauchte ein Unternehmen Azure Data Factory (Ingestion), Azure Synapse (Data Warehouse), Azure Databricks (Data Science), Azure Data Lake Storage (Speicher), Power BI (Visualisierung) - fünf separate Dienste mit fünf Oberflächen, fünf Berechtigungsmodellen und fünf Abrechnungen. Fabric vereint alles in einer Plattform: ein Speicher (OneLake), eine Oberfläche, ein Sicherheitsmodell, eine Lizenz.
Für Analytics-Teams bedeutet das: Data Engineers, Data Scientists und Business Analysts arbeiten auf derselben Plattform, sehen dieselben Daten und nutzen dieselbe Governance. Lakehouses ersetzen die klassische Trennung zwischen Data Lake und Data Warehouse. Direct Lake verbindet Power BI ohne Import direkt mit dem Lakehouse - Echtzeit-Analyse auf Milliarden Zeilen. Dataflows Gen2 und Pipelines orchestrieren ETL ohne Code. Notebooks ermöglichen PySpark für Data Engineering und Data Science.
Der DP-600: Microsoft Fabric Analytics Engineer ist die erste Fabric-Zertifizierung und richtet sich an Professionals, die die gesamte Analytics-Lösung implementieren - nicht nur Power BI, nicht nur Data Engineering, sondern den End-to-End-Datenfluss von der Quelle bis zum Bericht.
Für Analytics-Teams bedeutet das: Data Engineers, Data Scientists und Business Analysts arbeiten auf derselben Plattform, sehen dieselben Daten und nutzen dieselbe Governance. Lakehouses ersetzen die klassische Trennung zwischen Data Lake und Data Warehouse. Direct Lake verbindet Power BI ohne Import direkt mit dem Lakehouse - Echtzeit-Analyse auf Milliarden Zeilen. Dataflows Gen2 und Pipelines orchestrieren ETL ohne Code. Notebooks ermöglichen PySpark für Data Engineering und Data Science.
Der DP-600: Microsoft Fabric Analytics Engineer ist die erste Fabric-Zertifizierung und richtet sich an Professionals, die die gesamte Analytics-Lösung implementieren - nicht nur Power BI, nicht nur Data Engineering, sondern den End-to-End-Datenfluss von der Quelle bis zum Bericht.
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Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit dem Verständnis der Microsoft-Fabric-Architektur (OneLake, Workloads, Capacities, Governance), der Fähigkeit, Lakehouses und Warehouses zu implementieren (Delta-Tabellen, Star Schema, Shortcuts, T-SQL), der Kompetenz für Datenerfassung und -transformation (Pipelines, Dataflows Gen2, Notebooks, Incremental Load), dem Know-how für Semantic Models (Direct Lake, DAX, Beziehungen, Optimierung), der Visualisierungs- und Security-Kompetenz (Power BI, RLS, OLS, Data Activator), einer vollständigen End-to-End-Fabric-Lösung als Referenz und der Vorbereitung auf die DP-600 Prüfung (Probeklausur, Prüfungsstrategie, Lernplan).
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Fabric-Plattform und Lösung planen
- 1. Microsoft Fabric: Architektur und Konzepte
- Fabric im Kontext: Warum Fabric? Die Konsolidierung von Azure Data Factory, Synapse Analytics, Data Lake Storage, Power BI, Data Activator und Real-Time Intelligence in einer SaaS-Plattform. Was Fabric ersetzt und was es ergänzt.
- OneLake: Ein Data Lake für die gesamte Organisation. Keine separaten Storage Accounts, keine Datensilos. Hierarchie: Tenant -> Capacity -> Workspace -> Items. Delta/Parquet als Standardformat. OneLake Explorer (Dateizugriff wie ein lokales Laufwerk).
- Fabric-Workloads: Data Engineering (Lakehouse, Notebooks, Spark), Data Factory (Pipelines, Dataflows Gen2), Data Warehouse (T-SQL-basiert), Data Science (Notebooks, Experiments, ML Models), Real-Time Intelligence (KQL, Eventstreams), Power BI (Semantic Models, Reports, Dashboards).
- Capacities und Lizenzierung: Fabric Capacity (F2-F2048), Power BI Premium per Capacity, Trial Capacity. CU-Verbrauch pro Workload. Pausieren und Skalieren.
- Praxis-Übung: Fabric-Workspace erstellen, OneLake erkunden, Lakehouse und Warehouse anlegen, Datei in OneLake hochladen und in verschiedenen Workloads öffnen.
- 2. Analytics-Lösung planen und implementieren (Domain 1: 10-15 %)
- Workspace-Design: Workspace pro Umgebung (Dev/Test/Prod) oder pro Team? Berechtigungen (Admin, Member, Contributor, Viewer), Deployment Pipelines (Änderungen von Dev -> Test -> Prod fördern).
- Governance: Domains (fachliche Bereiche: Finance, HR, Marketing - organisationsweite Datenorganisation), Endorsement (Promoted, Certified - Datenqualität signalisieren), Sensitivity Labels (Microsoft Purview Integration - Vertraulichkeitsstufen auf Fabric-Items).
- Git-Integration: Fabric-Items in Azure DevOps oder GitHub versionieren. Source Control für Lakehouses, Notebooks, Pipelines, Semantic Models. CI/CD für Analytics.
- Monitoring: Capacity Metrics App (CU-Verbrauch pro Workload, Throttling erkennen), Admin Monitoring Workspace (Nutzungsmetriken), Microsoft Purview Hub (Governance-Überblick).
- Praxis-Übung: Deployment Pipeline (Dev -> Test -> Prod) konfigurieren, Git-Integration für den Workspace einrichten, Sensitivity Labels zuweisen.
- Tag 2: Daten vorbereiten - Lakehouse und Ingestion
- 3. Lakehouse implementieren (Domain 2: 40-45 % - Teil 1)
- Lakehouse-Konzept: Die Verbindung von Data Lake (Schema-on-Read, alle Datenformate) und Data Warehouse (strukturiert, SQL-Abfragen). Delta-Tabellen als zentrales Konstrukt: ACID-Transaktionen, Schema-Evolution, Time Travel, Merge/Upsert.
- Lakehouse erstellen und befüllen: Dateien hochladen (CSV, Parquet, JSON), zu Delta-Tabellen konvertieren, Schemas definieren, Tabellen über den SQL-Endpoint abfragen (T-SQL auf Delta-Tabellen).
- Shortcuts: Externe Daten einbinden ohne Kopie - Shortcuts zu Azure Data Lake Storage, Amazon S3, Google Cloud Storage, anderen Lakehouses. Daten bleiben am Quellort, werden aber in OneLake navigiert und abgefragt.
- Lakehouse vs. Warehouse: Lakehouse (flexibel: Dateien + Tabellen, Spark + SQL, Schema-on-Read, semi-strukturierte Daten). Warehouse (strukturiert: nur Tabellen, nur T-SQL, Schema-on-Write, klassisches Star Schema). Entscheidungshilfe: wann welches?
- Praxis-Übung: Lakehouse erstellen, CSV-Dateien hochladen, zu Delta-Tabellen konvertieren, Shortcut zu einer externen Quelle einrichten, SQL-Endpoint aktivieren und Tabellen per T-SQL abfragen.
- 4. Datenerfassung: Pipelines und Dataflows Gen2 (Domain 2 - Teil 2)
- Data Factory Pipelines: Orchestrierung von Datenflüssen - Copy Activity (Daten von Quelle zu Ziel), ForEach (Schleife über Dateien/Tabellen), If Condition (bedingte Logik), Lookup (Werte abfragen), Schedule Trigger (zeitgesteuert), Event Trigger (datengetrieben).
- Dataflows Gen2: Low-Code-ETL mit Power Query Online. Daten aus 150+ Konnektoren laden, transformieren (Filter, Merge, Pivot, Custom Columns, M-Sprache), in Lakehouse oder Warehouse schreiben. Für: Self-Service-Datenaufbereitung durch Analysten.
- Notebooks für Ingestion: PySpark in Fabric-Notebooks für komplexe Datenverarbeitung. Große Dateien (Parquet, CSV, JSON) laden, transformieren, in Delta-Tabellen schreiben. Für: Data Engineers, die Code-basierte Kontrolle brauchen.
- Incremental Load Patterns: Vollständiges Laden vs. inkrementelles Laden (nur neue/geänderte Daten). Wasserzeichen-Pattern (Timestamp, ID), Change Data Capture (CDC), Merge/Upsert in Delta.
- Praxis-Übung: Pipeline bauen: Daten aus einer externen Quelle (Azure SQL oder REST API) laden -> in Lakehouse-Delta-Tabelle schreiben -> Schedule Trigger konfigurieren. Dataflow Gen2: Excel-Datei laden, Power-Query-Transformationen, in Lakehouse schreiben.
- Tag 3: Data Warehouse, Transformationen und Datenmodellierung
- 5. Data Warehouse in Fabric (Domain 2 - Teil 3)
- Fabric Warehouse: T-SQL-basiertes Data Warehouse in Fabric. Erstellen, Tabellen definieren (CREATE TABLE, Star Schema: Fact + Dimension), Daten laden (COPY INTO, INSERT INTO ... SELECT, Pipelines).
- Star Schema Design: Fact Tables (Transaktionen: Verkäufe, Bestellungen, Messwerte), Dimension Tables (Kontexte: Datum, Kunde, Produkt, Standort), Surrogate Keys, Slowly Changing Dimensions (SCD Type 1 und 2).
- T-SQL in Fabric: CREATE, ALTER, DROP, SELECT, JOIN, Aggregationen, Window Functions, CTEs, MERGE für Upserts. Cross-Warehouse-Queries (Tabellen aus verschiedenen Warehouses oder Lakehouses in einer Query joinbar).
- Datentransformation mit Stored Procedures und Views: Transformationslogik in T-SQL, Views für Business-Schicht, Sicherheit über Row-Level Security (RLS) und Column-Level Security (CLS).
- Praxis-Übung: Warehouse erstellen, Star Schema implementieren (Sales Fact + Date/Customer/Product Dimensions), Daten per Pipeline laden, MERGE für inkrementelles Update, View für Vertriebsbericht, RLS für Region.
- 6. Semantic Models implementieren (Domain 3: 20-25 %)
- Direct Lake: Power-BI-Semantic-Model direkt auf Delta-Tabellen im Lakehouse - kein Import, kein DirectQuery-Overhead. Daten bleiben im OneLake, Power BI greift in Echtzeit zu. Die Killer-Funktion von Fabric für BI.
- Semantic Model erstellen: Tabellen auswählen, Beziehungen definieren (Star Schema: 1:n), Measures schreiben (DAX), Calculated Columns und Calculated Tables, Hierarchien, Display Folders.
- DAX-Essentials: Aggregationen (SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCTCOUNT), Time Intelligence (TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR, DATEADD), Filter-Kontext (CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT), Iteratoren (SUMX, AVERAGEX), Tabellenbeziehungen (RELATED, RELATEDTABLE, USERELATIONSHIP).
- Modell-Optimierung: Kardinalitätsreduktion (weniger Spalten, weniger Werte), Aggregationen (Voraggregierte Tabellen für große Datenmengen), Composite Models (DirectQuery + Import kombinieren), Performance Analyzer.
- Praxis-Übung: Direct-Lake-Semantic-Model auf dem Lakehouse erstellen, Star-Schema-Beziehungen konfigurieren, 5 DAX-Measures schreiben (Umsatz, Umsatz Vorjahr, Wachstumsrate, Running Total, Top-10-Kunden), Performance testen.
- Tag 4: Berichte, Exploration und Security
- 7. Daten visualisieren und explorieren (Domain 4: 20-25 %)
- Power BI Reports in Fabric: Berichte auf dem Direct-Lake-Semantic-Model erstellen. Visuals (Bar, Line, Matrix, Card, KPI, Map, Scatter), Slicers und Filter, Drillthrough, Bookmarks, Conditional Formatting.
- Erweiterte Visualisierung: Paginated Reports (pixel-perfekte Berichte für Druck und PDF-Export), Scorecards und Goals (OKR-Tracking mit Power BI), Dashboards (KPI-Übersicht für Führungskräfte).
- Datenexploration: SQL-Endpoint (T-SQL-Abfragen direkt auf Lakehouse/Warehouse), Visual Query (Drag-and-Drop-SQL), Notebooks (PySpark für Ad-hoc-Analyse), Copilot in Fabric (natürlichsprachige Abfragen -> automatische Visualisierung).
- Data Activator: Datengetriebene Alerts - wenn ein KPI einen Schwellenwert überschreitet, wird automatisch eine Aktion ausgelöst (E-Mail, Teams-Nachricht, Power Automate Flow). Reflex: Trigger definieren, Bedingungen konfigurieren, Aktionen zuweisen.
- Praxis-Übung: Power-BI-Bericht auf dem Semantic Model erstellen (Vertriebs-Dashboard mit 3 Seiten: Übersicht, Detailanalyse, Zeitverlauf), Drillthrough konfigurieren, Copilot testen, Data-Activator-Alert einrichten (Umsatz < Zielwert -> Teams-Nachricht).
- 8. Security, Governance und Administration
- Workspace-Sicherheit: Rollen (Admin, Member, Contributor, Viewer), Item-Level-Berechtigungen (Sharing, Build-Permission für Semantic Models), OneLake-Sicherheit (Tabellen- und Ordner-Level-Berechtigungen).
- Row-Level Security (RLS): Dynamische Sicherheit - Vertriebsmitarbeitende sehen nur ihre Region, Manager sehen alles. RLS im Semantic Model (DAX-Filter) und im Warehouse (T-SQL WHERE-Clause mit USERPRINCIPALNAME()).
- Object-Level Security (OLS) und Column-Level Security (CLS): Spalten oder Tabellen für bestimmte Rollen unsichtbar machen (z.B. Gehaltsspalte nur für HR).
- Microsoft Purview Integration: Sensitivity Labels auf Fabric-Items, Data Lineage (Datenfluss von Quelle bis Bericht nachvollziehen), Data Catalog (Items auffindbar machen für die Organisation).
- Praxis-Übung: RLS im Semantic Model implementieren (Region-Filter per Benutzer), OLS für Gehaltsdaten, Sensitivity Labels zuweisen, Lineage View für die gesamte Lösung analysieren.
- Tag 5: Real-Time Intelligence, Praxisprojekt und Prüfung
- 9. Real-Time Intelligence und Notebooks
- Real-Time Intelligence: Eventstreams (Echtzeit-Datenströme von Azure Event Hubs, Kafka, IoT Hub in Fabric), KQL-Datenbanken (Kusto Query Language für Echtzeitabfragen auf Streaming-Daten), Real-Time Dashboards (Live-Visualisierung von Streaming-Daten).
- Notebooks und Spark: PySpark in Fabric-Notebooks - Daten laden, transformieren, explorieren, Machine-Learning-Modelle trainieren. Spark-Sessions (automatisch provisioniert, keine Cluster-Konfiguration), Lakehouse als Datenquelle und -ziel, mssparkutils (Fabric-spezifische Spark-Utilities).
- Data Science in Fabric: Experiments (MLflow-Integration), Modelle registrieren und versionieren, PREDICT für Batch-Scoring in T-SQL (ML-Modell in einer SQL-Abfrage anwenden - ohne Deployment-Infrastruktur).
- Praxis-Übung: Notebook erstellen: PySpark-Datenexploration auf dem Lakehouse (Datenqualitäts-Check, Feature-Statistiken, Visualisierung mit matplotlib), Ergebnis als Delta-Tabelle speichern. Optional: einfaches ML-Modell trainieren und mit PREDICT im Warehouse anwenden.
- 10. Praxisprojekt: End-to-End-Analytics-Lösung
- Phase 1 - Lösung bauen (60 Min):
- End-to-End-Szenario: Einzelhandelsdaten (Verkäufe, Kunden, Produkte, Filialen). Vollständige Fabric-Lösung aufbauen: Lakehouse erstellen -> Daten per Pipeline laden (CSV aus Azure Storage) -> Delta-Tabellen mit Transformationen (Dataflow Gen2 für Bereinigung, Notebook für komplexe Logik) -> Star Schema im Warehouse (Fact Sales + Dimensions) -> Direct-Lake-Semantic-Model (DAX-Measures) -> Power-BI-Bericht (Dashboard) -> RLS (Filialleiter sieht nur eigene Filiale) -> Data Activator (Alert bei Umsatzrückgang).
- Architekturentscheidungen begründen: Warum Lakehouse statt Warehouse für die Rohdaten? Warum Direct Lake statt Import? Warum Dataflow Gen2 für die Bereinigung statt Notebook? Warum RLS im Semantic Model statt im Warehouse?
- Phase 2 - Peer-Review (15 Min):
- Lösung vorstellen. Stresstest: „Das Datenvolumen verdreifacht sich - skaliert eure Lösung?" „Ein neuer Datenquelle kommt hinzu (REST API) - wie integriert ihr sie?" „Der CFO will die Gehaltsdaten im selben Modell, aber nur für HR sichtbar - wie löst ihr das?" „Direct Lake fällt auf DirectQuery zurück - was ist passiert und wie behebt ihr es?"
- 11. Prüfungsvorbereitung
- Syllabus-Review und Prüfungsstrategie (30 Min):
- Domänen-Gewichtung: Lösung planen 10-15 %, Daten vorbereiten und bereitstellen 40-45 %, Semantic Models 20-25 %, Daten visualisieren 20-25 %. Schwerpunkt: Domain 2 (Daten) = fast die Hälfte der Prüfung.
- Prüfungsformat: 40-60 Fragen, 100 Minuten, Multiple Choice + Case Studies + Drag-and-Drop, Bestehensgrenze 700/1000 Punkte. Prüfungsgebühr 165 USD. Pearson VUE oder Online.
- Prüfungstipps: Fabric-spezifische Terminologie kennen (OneLake, Shortcuts, Direct Lake, Dataflows Gen2), Unterschied Lakehouse vs. Warehouse sicher beherrschen, DAX-Grundlagen für Measures, RLS-Konfiguration, Pipeline-Patterns.
- Probeklausur (45 Min):
- 30 Fragen unter Prüfungsbedingungen. Gemeinsame Auswertung: richtige Antworten besprechen, typische Fallen identifizieren, Wissenslücken schließen. Persönlicher Lernplan für die Tage vor der Prüfung.
- 30 Fragen unter Prüfungsbedingungen. Gemeinsame Auswertung: richtige Antworten besprechen, typische Fallen identifizieren, Wissenslücken schließen. Persönlicher Lernplan für die Tage vor der Prüfung.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Data Engineers und Data Analysts: Die Microsoft Fabric als einheitliche Analytics-Plattform implementieren und die DP-600-Zertifizierung ablegen.
- Power-BI-Experten: Die über Power BI hinaus in die Fabric-Welt einsteigen - Lakehouses, Notebooks, Pipelines und Direct Lake als nächste Evolutionsstufe.
- Azure-Data-Engineers: Die von Azure Data Factory, Azure Synapse und Azure Databricks auf Microsoft Fabric konsolidieren.
- BI-Architekten und Teamleiter: Die eine Fabric-basierte Analytics-Architektur für ihr Unternehmen planen und umsetzen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
| ||
| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet - auch bei Seminaren inkl. Prüfungsgebühr. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| KOMPASS — Förderung für Solo-Selbstständige | ||
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung via KOMPASS beantragen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
|---|---|
|
|
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | ||
|---|---|---|---|---|
| 28.09.-02.10.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 30.11.-04.12.2026 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 2027 | ||||
| 22.02.-26.02.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 31.05.-04.06.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 30.08.-03.09.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
| 29.11.-03.12.2027 Plätze vorhanden Köln / Online 3.250,00 | Köln / Online | 3.250,00 | Buchen Vormerken | |
Inhouse-/Firmenschulung
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Präsenz Online Hybrid
Individualschulung
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FAQ für Offene Schulungen
Welche Schulungsform ist ideal für mich?
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Wie kann ich an einer Online Schulung teilnehmen?
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
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Was ist ein Virtual Classroom?
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- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie via DHL zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
Welche gesicherten Termine gibt es?
- 28. Sep. - 02. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Nov. - 04. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Feb. - 26. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 31. Mai - 04. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Aug. - 03. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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