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Schulung KI-gestützter Kubernetes-Administrator: Cluster-Praxis 2026 als Operator

Immer mehr Arbeitsaufgaben werden mit KI bewältigt

3 Tage / S7024
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Beschreibung

CNCF®, Kubernetes® und CKA® sind eingetragene Marken der Linux Foundation; dieses Seminar ist nicht akkreditiert.
Kubernetes ist 2026 die dominante Container-Orchestrierungs-Plattform für Cloud-Native-Workloads. Klassische CKA-Vorbereitungen behandeln Kubernetes-Konzepte ausführlich und prüfen Hands-on-Kompetenz unter Zeitdruck - die operative KI-Werkzeug-Disziplin (GitHub Copilot für Manifest-Generierung, ChatGPT für Troubleshooting, Claude für Architektur-Diskussionen) ist aber in klassischen Schulungen nicht systematisch integriert.
Was 2026 zählt, ist der messbare Kubernetes-Output : Time-to-Cluster-Setup, Deployment-Frequenz, MTTR bei Cluster-Incidents, Manifest-Qualität. Ein Kubernetes-Administrator mit KI-Werkzeug-Disziplin liefert oft mehr als Kollegen ohne diese Werkzeuge. Dieses Drei-Tage-Seminar vermittelt Kubernetes-Administrations-Praxis konsequent operator-orientiert mit klarem KI-Werkzeug-Fokus.


Noch mehr KI Wissen erhalten Sie auch in unseren weiteren KI Kurse.

Schulungsziel

Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem strukturierten Verständnis der Kubernetes-Administrations-Realität 2026 als Operator, der Beherrschung der Kubernetes-Architektur mit Control Plane und Worker Nodes, der Routine im Cluster-Aufbau und -Lifecycle-Management, der Praxis im Workload-Management mit Deployments, StatefulSets, ConfigMaps und Secrets, der Beherrschung von Networking, Services und Ingress mit NetworkPolicies, der Routine in Storage-Management mit PVs, PVCs und StorageClasses, der Praxis in Security-Grundlagen mit RBAC und Pod Security Standards, der Beherrschung von Troubleshooting mit KI-Werkzeug-Unterstützung, dem Werkzeug KI-Governance im Kubernetes-Kontext und einer persönlichen 90-Tage-Operator-Roadmap mit messbaren Output-Zielen - einsetzbar in der eigenen Kubernetes-Administration ab dem ersten Arbeitstag nach dem Seminar.

Details

Inhalt

Tag 1: Operator-Mindset, Kubernetes-Architektur, Cluster-Aufbau
1. Kubernetes-Administrator 2026 als Operator
  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
  • Kubernetes-Grundprinzipien: deklarative Konfiguration, gewünschter Zustand (desired state), Self-Healing, Skalierbarkeit.
  • Kubernetes vs. klassische Virtualisierung: Abgrenzungen, Use-Cases, Migration-Patterns.
  • Cloud-Native-Landschaft 2026: CNCF Landscape, Graduated- und Incubating-Projekte, Sandbox-Projekte.
  • Force Multiplier: ein Kubernetes-Administrator mit KI-Werkzeugen liefert oft das Mehrfache eines klassischen Kollegen.
  • Output-Disziplin: Time-to-Cluster-Setup, Deployment-Frequenz, MTTR bei Cluster-Incidents, Manifest-Qualität als persönliche KPIs.
  • Was Unternehmen 2026 wirklich von Kubernetes-Administratoren erwarten: pragmatische Cluster-Praxis, Troubleshooting-Kompetenz, KI-Werkzeug-Disziplin, Cost-Optimierungs-Verständnis.
  • Anti-Patterns: Cluster-Bastler-Mentalität ohne Disziplin, blinde KI-Manifest-Anwendung ohne Verifikation, fehlende GitOps-Disziplin, Konfigurations-Drift.
  • Praxis-Übung: Eigene Kubernetes-Bestandsaufnahme - aktuelle Kubernetes-Berührungs-Punkte identifizieren, drei kritische Administrations-Aufgaben benennen, jeweils KI-Hebel und Output-Ziele skizzieren.
2. Kubernetes-Architektur und Cluster-Komponenten
  • Cluster-Architektur: Control Plane (kube-apiserver, etcd, kube-scheduler, kube-controller-manager, cloud-controller-manager) und Worker Nodes (kubelet, kube-proxy, Container Runtime).
  • Container Runtimes 2026: containerd als Standard, CRI-O als Alternative; Docker als Runtime weitgehend abgelöst.
  • Kubernetes-Objekt-Modell: Pods, ReplicaSets, Deployments, StatefulSets, DaemonSets, Jobs, CronJobs.
  • Hilfs-Komponenten: CoreDNS, kube-proxy, CNI-Plugins (Calico, Cilium, Flannel), CSI-Plugins für Storage.
  • kubectl als zentrales Administrations-Werkzeug: imperative vs. deklarative Kommandos.
  • Cluster-Distributionen: Vanilla Kubernetes, Managed Services (EKS, AKS, GKE), Enterprise-Distributionen (Red Hat OpenShift, Rancher, SUSE Rancher Kubernetes Engine), leichtgewichtige Distributionen (k3s, microk8s, kind, minikube).
  • API-Versionen und API-Gruppen: stable, beta, alpha; Deprecation-Disziplin.
  • KI-Use-Cases: 
    • Architektur-Erklärungen für unterschiedliche Stakeholder mit KI.
    • Komponenten-Vergleiche zwischen Distributionen.
    • kubectl-Befehl-Generierung aus natürlich-sprachlichen Beschreibungen.
  • Werkzeuge: ChatGPT für strukturierte Erklärungen, Claude für tiefere Architektur-Diskussionen, GitHub Copilot in Terminals.
  • Anti-Patterns: Cluster-Architektur-Auswahl ohne Anforderungs-Bezug, blinde Distribution-Wahl, fehlendes API-Versions-Verständnis.
  • Praxis-Übung: Architektur- und kubectl-Übung mit KI - die Kubernetes-Architektur für die eigene Organisation skizzieren, zehn kubectl-Befehle für typische Administrations-Aufgaben mit KI generieren und in Test-Cluster verifizieren.
3. Cluster-Aufbau und Lab-Umgebungen
  • Lab-Optionen: minikube für lokale Single-Node, kind (Kubernetes in Docker) für Multi-Node-Tests, k3s für leichtgewichtige Setups, Cloud-Sandbox (Killercoda, Play with Kubernetes).
  • Production-Cluster-Optionen: kubeadm für selbst-gehostete, Managed Services für Cloud (EKS, AKS, GKE), Enterprise-Distributionen.
  • Cluster-Lifecycle-Management: Installation, Upgrade, Backup, Disaster Recovery.
  • etcd-Disziplin als Senior-Thema: regelmässige Backups, Restore-Tests, Encryption-at-Rest.
  • Cluster-Upgrades: Version-Skew-Policy, rolling upgrades von Control Plane und Worker Nodes.
  • Node-Management: Cordon, Drain, Uncordon, Eviction-Disziplin bei Wartung.
  • Multi-Cluster-Patterns: einzelne Cluster pro Umgebung, Federation (nur bedingt empfohlen), GitOps-basierte Multi-Cluster-Verwaltung.
  • KI-Use-Cases: 
    • Installations-Anleitungen für unterschiedliche Distributionen mit KI.
    • Upgrade-Skripte und Checklisten generieren.
    • Backup-Strategien mit KI-Unterstützung formulieren.
  • Werkzeuge: ChatGPT für kubeadm-Anleitungen, Claude für Cluster-Design-Diskussionen, Velero für Cluster-Backups.
  • Anti-Patterns: Production-Cluster ohne Backup-Strategie, fehlende Upgrade-Disziplin (zu lange auf alten Versionen), manuelles Cluster-Management statt GitOps.
  • Praxis-Übung: Cluster-Aufbau-Übung mit KI - einen Lab-Cluster (kind oder minikube) mit drei Worker-Nodes lokal aufsetzen, mit KI-Unterstützung eine Cluster-Upgrade-Checkliste und einen Backup-Plan für etcd entwerfen.
Tag 2: Workloads, Networking, Storage
4. Workload-Management: Pods, Deployments, StatefulSets
  • Pod-Grundlagen: ein oder mehrere Container, gemeinsamer Network-Namespace, Lifecycle, Init-Container, Sidecar-Pattern.
  • Workload-Resource-Typen: 
    • Deployments : stateless Workloads mit Rolling Updates und Rollback.
    • StatefulSets : stateful Workloads mit stabilen Identitäten, geordnetem Lifecycle.
    • DaemonSets : ein Pod pro Node (Logging, Monitoring, Networking).
    • Jobs und CronJobs : einmalige bzw. geplante Workloads.
  • Replica-Management und Skalierung: manuelle Skalierung, Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Vertical Pod Autoscaler (VPA), Cluster Autoscaler.
  • Resource Requests und Limits: CPU- und Memory-Disziplin, QoS-Klassen (Guaranteed, Burstable, BestEffort).
  • Probes: Liveness, Readiness, Startup; Disziplin in der Konfiguration.
  • ConfigMaps und Secrets: Konfigurations-Management, externe Secrets mit External Secrets Operator, Sealed Secrets, HashiCorp Vault Integration.
  • Namespaces als Mandanten-Trennung und logische Gruppierung.
  • Labels und Selectors: Organisations-Disziplin und Tooling-Grundlage.
  • KI-Use-Cases: 
    • Deployment-Manifeste aus Anforderungs-Beschreibungen generieren.
    • HPA-Konfigurationen mit passenden Metriken.
    • StatefulSet-Patterns für Datenbanken und stateful Workloads.
    • Probe-Konfigurationen mit sinnvollen Werten.
  • Werkzeuge: GitHub Copilot in YAML-Editoren, ChatGPT für Manifest-Generierung, Claude für komplexe Deployment-Architektur-Diskussionen.
  • Anti-Patterns: fehlende Resource Limits (Cluster-Risiko), unrealistische Probe-Werte, Secrets als ConfigMap, fehlende Namespace-Strategie, blinde KI-Manifest-Anwendung ohne Verifikation.
  • Praxis-Übung: Workload-Übung mit KI - ein Deployment mit drei Replicas, ConfigMap, Secret, Liveness- und Readiness-Probes mit KI generieren, im Test-Cluster ausrollen, HPA-Konfiguration ergänzen, Skalierungs-Verhalten testen.
5. Networking, Services, Ingress
  • Kubernetes-Network-Modell: jeder Pod hat eine eigene IP, Container im Pod teilen Network-Namespace, Pod-zu-Pod-Kommunikation ohne NAT.
  • CNI-Plugins (Container Network Interface): Calico (BGP-basiert, NetworkPolicies), Cilium (eBPF-basiert, moderne Wahl 2026), Flannel (einfach, weniger Features), Weave, AWS VPC CNI, Azure CNI, Google GKE Dataplane.
  • Service-Typen: ClusterIP (intern), NodePort (Port-Forwarding), LoadBalancer (Cloud-Integration), ExternalName (DNS-Alias).
  • Service-Discovery: DNS-basiert via CoreDNS, Service-Endpoints.
  • Ingress als Pflicht-Pattern: HTTP/HTTPS-Routing, TLS-Terminierung, Path- und Host-basiertes Routing.
  • Ingress-Controller-Auswahl: NGINX Ingress, Traefik, HAProxy, Cloud-spezifische (AWS ALB, GCP GLB), API-Gateways (Kong, Tyk).
  • Gateway API als Nachfolger von Ingress (seit Kubernetes 1.29 GA): Gateway, HTTPRoute, GRPCRoute, TLSRoute.
  • NetworkPolicies als Sicherheits-Grundlage: Default-Deny, schrittweise Erlaubnis-Regeln.
  • Service Mesh als Architektur-Option (nicht in jedem Cluster nötig): Istio, Linkerd, Consul Connect.
  • KI-Use-Cases: 
    • Service-Manifeste mit korrekten Selektoren.
    • Ingress-Konfigurationen mit TLS und Annotations.
    • NetworkPolicy-Entwürfe mit Default-Deny-Patterns.
    • Gateway-API-Migrationen von klassischem Ingress.
  • Werkzeuge: GitHub Copilot, ChatGPT für YAML-Generierung, Claude für Networking-Architektur-Diskussionen.
  • Anti-Patterns: fehlende NetworkPolicies (Flat-Network-Sicherheit), Default-Allow-All, Ingress ohne TLS, Service-Selector-Bugs.
  • Praxis-Übung: Networking-Übung mit KI - ein zweistufiges Setup (Frontend-Service plus Backend-Service) mit Services, Ingress mit TLS-Annotation und drei NetworkPolicies (Default-Deny, Frontend-zu-Backend, DNS-Egress) mit KI generieren und im Test-Cluster verifizieren.
6. Storage und Persistent Volumes
  • Storage-Konzepte in Kubernetes: ephemerale Volumes vs. Persistent Volumes.
  • Persistent Volume (PV), Persistent Volume Claim (PVC), StorageClass als zentrale Abstraktion.
  • CSI (Container Storage Interface): standardisierte Storage-Plugin-Architektur.
  • Storage-Optionen 2026: 
    • Cloud-native : AWS EBS und EFS, Azure Disk und Files, GCP Persistent Disk und Filestore.
    • On-Premises : NFS, iSCSI, Ceph (über Rook), Longhorn, OpenEBS, Portworx.
    • High-Performance : lokale NVMe-SSDs, Topology-Aware Provisioning.
  • Access Modes: ReadWriteOnce (RWO), ReadOnlyMany (ROX), ReadWriteMany (RWX), ReadWriteOncePod (RWOP).
  • Reclaim Policy: Delete vs. Retain.
  • Volume Snapshots als Backup-Pattern.
  • Storage-Strategien für stateful Workloads: Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, MongoDB) auf Kubernetes, Operator-Patterns (CloudNativePG, MySQL Operator, MongoDB Operator).
  • KI-Use-Cases: 
    • StorageClass-Konfigurationen für unterschiedliche Workload-Typen.
    • PVC-Manifeste mit passenden Access Modes.
    • Volume-Snapshot-Strategien mit KI-Unterstützung.
    • Operator-Empfehlungen für stateful Workloads.
  • Werkzeuge: GitHub Copilot, ChatGPT, Claude für Storage-Architektur-Diskussionen.
  • Anti-Patterns: stateful Workloads ohne PVC, fehlende Backup-Strategie, falscher Access Mode, Storage-Bottlenecks ohne Monitoring.
  • Praxis-Übung: Storage-Übung mit KI - eine StorageClass, ein PVC und ein StatefulSet mit Persistent Storage für eine Beispiel-Datenbank mit KI generieren, im Test-Cluster ausrollen, einen Volume Snapshot anlegen und wiederherstellen.
Tag 3: Security-Grundlagen, Troubleshooting, KI-Governance, Roadmap
7. Security-Grundlagen: RBAC, NetworkPolicies, Pod Security
  • RBAC (Role-Based Access Control): ClusterRole, Role, ClusterRoleBinding, RoleBinding.
  • ServiceAccounts als Workload-Identitäten.
  • Authentication-Optionen: X.509-Zertifikate, OIDC (OpenID Connect für SSO mit Entra ID, Okta, Keycloak), Service-Account-Tokens.
  • Pod Security Standards (PSS): Privileged, Baseline, Restricted; Ablösung der alten PodSecurityPolicies.
  • Pod Security Admission als Enforcement-Mechanismus.
  • Image-Security: Image-Scanning (Trivy, Grype, Snyk), Image-Signing mit Sigstore und Cosign, Admission-Controller für Image-Policies (Kyverno, OPA Gatekeeper).
  • Secrets-Management: Built-in Secrets, External Secrets Operator, Sealed Secrets, HashiCorp Vault Integration.
  • Audit-Logs: kube-apiserver-Audit, Integration in SIEM-Systeme.
  • Supply-Chain-Security: SBOM (Software Bill of Materials), SLSA-Framework.
  • KI-Use-Cases: 
    • RBAC-Manifeste für unterschiedliche Persona-Rollen generieren.
    • NetworkPolicy-Entwürfe mit Default-Deny-Pattern.
    • Kyverno- oder OPA-Policies für Compliance-Anforderungen.
    • Image-Security-Workflows mit KI-Unterstützung.
  • Werkzeuge: ChatGPT für RBAC-Manifeste, Claude für Security-Architektur-Diskussionen, Trivy für Image-Scanning, Kyverno für Policy Engine.
  • Anti-Patterns: zu weitreichende RBAC-Rechte (cluster-admin überall), fehlende NetworkPolicies, Privileged-Container ohne Notwendigkeit, fehlende Image-Scanning-Disziplin.
  • Praxis-Übung: Security-Übung mit KI - RBAC-Setup für drei Persona-Rollen (Read-Only-Developer, Application-Owner, Cluster-Admin) mit KI generieren, zwei Kyverno-Policies (Require-Resource-Limits, Disallow-Latest-Tag) entwerfen, Image-Scanning-Workflow für eine Beispiel-Pipeline skizzieren.
8. Troubleshooting und Operations
  • Troubleshooting-Disziplin: systematisches Vorgehen statt panischer Workarounds.
  • Diagnose-Werkzeuge: kubectl describe, kubectl logs, kubectl events, kubectl top, kubectl debug.
  • Pod-Lifecycle-Phasen verstehen: Pending, Running, Succeeded, Failed, Unknown.
  • Häufige Probleme: CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, OOMKilled, Pending-Pods, NetworkPolicy-Bugs, DNS-Probleme, Service-Selector-Fehler.
  • Cluster-Diagnose: Node-Status, Control-Plane-Health, etcd-Health, API-Server-Latency.
  • Werkzeuge für tiefere Diagnose: stern für Multi-Pod-Logs, k9s als Terminal-UI, kubectl-tree für Resource-Beziehungen, kubeshark für Network-Sniffing.
  • Observability-Integration: Prometheus für Metrics, Grafana für Dashboards, Loki für Logs, Jaeger und Tempo für Tracing.
  • Cost-Optimierung: Right-Sizing, Spot-Instances, Cluster-Autoscaler-Tuning, Cost-Visibility-Tools (OpenCost, Kubecost).
  • GitOps als Operations-Pattern: Argo CD und Flux als deklarative Cluster-Steuerung.
  • KI-Use-Cases: 
    • Troubleshooting-Workflows mit KI als Erste-Hilfe-Partner.
    • kubectl-Output-Interpretation mit Claude und ChatGPT.
    • Log-Pattern-Erkennung mit KI.
    • Runbook-Erstellung für wiederkehrende Probleme.
  • Werkzeuge: Claude für tiefere Troubleshooting-Diskussionen, ChatGPT für schnelle kubectl-Tipps, GitHub Copilot in Terminals.
  • Anti-Patterns: Trial-and-Error ohne Systematik, fehlende Observability als Diagnose-Grundlage, KI-Lösungen ohne Verifikation, ad-hoc-Änderungen am Cluster statt GitOps-Disziplin.
  • Praxis-Übung: Troubleshooting-Übung mit KI - drei typische Probleme im Test-Cluster simulieren (CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, NetworkPolicy-Block), jeweils mit KI-Assistenz diagnostizieren und beheben, einen Troubleshooting-Runbook-Eintrag pro Problem dokumentieren.
9. KI-Governance, Cloud-Native-Karriere, persönliche Operator-Roadmap
  • KI-Governance im Kubernetes-Bereich: welche KI-Tools, mit welchen Daten (Manifeste, Logs, Cluster-Konfigurationen), von wem.
  • Vertraulichkeits-Disziplin: keine sensiblen Konfigurationen oder Secrets in unbekannte KI-Tools; selbstgehostete Modelle (Ollama, Continue.dev) für hochsensitive Workflows.
  • DSGVO und KI: personenbezogene Daten in Logs und Konfigurationen besonders sensibel.
  • EU-AI-Act seit 2. August 2026: Transparenz-Pflichten, Pflicht-Schulung gemäss Art. 4.
  • Cloud-Native-Karriere-Pfade: vom Kubernetes-Administrator zum Senior Cluster-Admin, Platform-Engineer, SRE, Cloud-Native-Architekt.
  • Komplementäre Cloud-Native-Spezialisierungen: CKAD-Pendant (Application Developer), CKS-Pendant (Security), Platform-Engineer-Format, MLOps-Engineer-Format, GitOps-Engineer-Format.
  • Persönlicher KI-Werkzeug-Stack für Kubernetes-Administratoren: drei Werkzeuge mit konkreter Anwendung (z.B. GitHub Copilot in IDE und Terminal, ChatGPT für Recherche, Claude für komplexe Architektur-Diskussionen).
  • Output-Disziplin als Karriere-Fundament: messbare Cluster-Verfügbarkeit, Deployment-Frequenz, MTTR, Manifest-Qualität.
  • Konkrete Output-Beispiele: Cluster-Setup-Zeit von Tagen auf Stunden reduziert, Manifest-Review-Zeit halbiert, MTTR bei Incidents verbessert.
  • Adaptivität als Kern-Skill in der schnell wandelnden Cloud-Native-Welt.
  • Lernpfad nach diesem Seminar: KI-gestützter Kubernetes-Application-Developer (NEU, in Vorbereitung), KI-gestützter Kubernetes-Security-Engineer (NEU, in Vorbereitung), KI-gestützter Platform-Engineer (NEU, in Vorbereitung), KI-gestützter DevOps-Engineer (NEU, 2T), KI-gestützter Site Reliability Engineer (NEU, 2T), formale CKA-Zertifizierung bei Bedarf.
  • Praxis-Übung: Persönliche 90-Tage-Operator-Roadmap als Kubernetes-Administrator - aktuelle Position, Zielposition in 12 Monaten, drei Lern-Schwerpunkte, drei Werkzeuge im KI-Stack, ein messbares Output-Ziel pro Monat (Manifest-Qualität, MTTR, Deployment-Frequenz), Sparring-Buddy aus dem Seminar.

  • System-Administratoren und DevOps-Engineers: Die ihre Praxis um Kubernetes-Cluster-Administration erweitern und KI-Werkzeuge produktiv einsetzen wollen.
  • Cloud-Engineers und Platform-Mitarbeiter: Die Kubernetes-Cluster aufbauen und betreiben.
  • Quereinsteiger in Kubernetes-Administration: Die pragmatisch in Cluster-Praxis einsteigen wollen ohne Examens-Druck.
  • Software-Entwickler mit Operations-Verantwortung: Die Kubernetes-Workloads selbst betreiben.
Voraussetzungen: Grundlegende Linux-Kenntnisse (Kommandozeile, Shell-Skripting, SSH). Grundverständnis von Container-Technologie (Docker oder ähnlich). Grundverständnis von Netzwerk-Grundlagen (TCP/IP, DNS, HTTP). Erste Berührung mit KI-Tools (ChatGPT, Claude, GitHub Copilot) hilfreich. Kein Kubernetes-Vorwissen erforderlich.
Abgrenzung: Vermittelt Kubernetes-Administrations-Praxis mit KI-Werkzeug-Disziplin - nicht offizielle CKA-Zertifizierungs-Vorbereitung (dafür: akkreditierte Linux-Foundation-Schulungen), nicht reine Container-Schulung (dafür: Docker-Schulungen im Bestand), nicht Application-Developer-Vertiefung (dafür: separates CKAD-Pendant geplant), nicht Security-Spezialisierung (dafür: separates CKS-Pendant geplant). Fokussiert auf die operative Cluster-Administrations-Praxis mit konsequentem KI-Werkzeug-Bezug.


In Präsenz
Online
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC.

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

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.


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min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
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GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am 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.

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Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

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Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.
(Nicht mit anderen Rabatten kombinierbar.)

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.

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Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

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