eoda R-Akademie 2016

R-Akademie 2016 I Werden Sie zum R-Experten

© 2010 – 2016 eoda GmbH
www.r-akademie.de
Über R
R ist eine der besten Lösungen zur Analyse und
Visualisierung von Daten, Data Mining und Business
Intelligence. Gleichzeitig ist R eine objektorientierte
Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse.
R ist enorm leistungsfähig und im Vergleich zu den
großen kommerziellen Softwarepaketen zur
Datenanalyse extrem flexibel. R ist Open Source und
wird vor allem von einer weltweiten Entwicklergemeinde
im wissenschaftlichen Umfeld weiterentwickelt. Allein
dadurch setzt R einen nie erreichten Maßstab an
Funktionalität, Qualität und Aktualität. Das Involvement
der wissenschaftlichen Community in Verbindung mit
dem zunehmenden Engagement großer Unternehmen
wie IBM®, SAS® und Revolution Analytics® schafft eine
hohe Investitionssicherheit für die Nutzer von R. Die
Programmiersprache bietet eine Funktionsvielfalt weit
über die Anwendungen der klassischen Statistik hinaus.
R entwickelt sich gerade zur plattformübergreifenden
Lingua franca für Datenanalysten. Mittlerweile stehen
allein auf CRAN über 7.000 Erweiterungspakete für R zur
Verfügung, welche die Analyse von Daten in allen
denkbaren Formen unterstützen.
Über die eoda R-Akademie
Die R-Akademie von eoda ist seit das modulare Trainingsprogramm
für R, das praxisorientiert und umfassend die vielfältigen
Möglichkeiten der freien Programmiersprache behandelt. Das
Schulungsangebot der R-Akademie reicht von Einsteigerkursen bis hin
zu Kursen für fortgeschrittene R-User und vom Datenmanagement bis
hin zur Visualisierung der Ergebnisse.
Unsere R-Schulungen für Unternehmen, Universitäten und
Graduiertenzentren werden regelmäßig evaluiert und sehr gut
bewertet. Über 1.000 zufriedene Teilnehmer sprechen für die Qualität
der R-Akademie von eoda. Profitieren auch Sie von hochwertigen
Kursmaterialien und den optimalen Lernbedingungen in Kleingruppen.
Was wir bieten
• Kurse in Kleingruppen bis maximal 8 Teilnehmer
• Hohe Praxisorientierung durch erfahrene Trainer aus der Praxis
• Ausreichend Übungsphasen, in denen das Gelernte direkt umgesetzt
werden kann
• Hochwertige Kursmaterialien und einheitliche Übungsdatensätze
• Überprüfung der Lernziele

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Einführung in R
R ist eine der besten Lösungen zur Analyse und Visualisierung von Daten,
für Data Mining und Business Intelligence. R setzt einen nie erreichten
Maßstab an Funktionalität, Qualität und Aktualität.
Der Kurs versteht sich als Einführung in R und seine
Grundfunktionalitäten und erleichtert den Teilnehmern mit praktischen
Tipps und Übungen den Einstieg in R. Dieser Grundkurs dient R-
Einsteigern ohne tiefergehende Vorkenntnisse als Ausgangspunkt für den
weiteren Einsatz von R in individuellen Anwendungsszenarien.
Basispreis 900€ | Hochschulmitglieder 540€
Preise pro Person und zzgl. MwSt.
Die aktuellen Termine finden Sie auf www.r-akademie.de.
Kursinhalte
• Einstieg in R
• Konzept und Philosophie von R
• Variablentypen und ihre Eigenschaften
• Einlesen von Daten
• Datenmanagement
• Auswertungen mit R
• Erstellen grundlegender Grafiken

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Datenmanagement mit R
Die Grundlage der Datenanalyse ist ein gutes Datenmanagement.
Ein Großteil des Aufwandes für den Analyseprozess entfällt auf die
Aufbereitung der Rohdaten.
Der Kurs Datenmanagement mit R vermittelt effiziente Methoden zur
Aufbereitung von unterschiedlich strukturierten Daten anhand
praxisnaher Beispiele.
Im Fokus des Kurses liegt dabei vor allem der Umgang mit den
Paketen dpylr, tidyr und data.table.
Kursinhalte
• data.table
Speichereffizientes Bearbeiten und Einlesen von großen Datensätzen
• dplyr
Einfache und performante Syntax zur Manipulation von dataframes
• tidyr
Transformation von Datensätzen, von long zu wide table und um-
gekehrt
• Umgang mit speziellen Datentypen
Bearbeitung von Datumsvariablen und Stringvariablen

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Programmieren mit R
Die Verbindung von umfassenden Statistikbibliotheken und etablierten
Programmierkonzepten macht R zu einer mächtigen Programmiersprache für alle
Aufgaben im Umfeld von Data Mining, Predictive Analytics und vieles mehr.
Durch die Verwendung von Statistik- und Grafikfunktionen mit
Programmierelementen können regelmäßig wiederkehrende Skriptteile elegant
und effizient automatisiert werden.
Die Verwendung von Programmierelementen wird anhand von praxisnahen
Beispielen erlernt. Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen,
das Gelernte selbständig auf ihre jeweiligen Anwendungszwecke zugeschnitten
anzuwenden.
Kursinhalte
• Schleifen und Steuerungselemente/ Bedingte Anweisungen
• Vektorwertiges Programmieren
• Apply-Familie
• Eigene Funktionen definieren
• Environments und Scoping
• Objektorientierte Programmierung / R-Klassensysteme
• Exceptions / Error Handling
• Paketerstellung
• Debugging

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Reporting mit R
Datenquellen wie Excel-Files und Datenbanken lassen sich durch R
in ansprechende Reports verwandeln. In R werden die Daten eingelesen,
ausgewertet und anschließend die Inhalte durch eine Schnittstelle zwischen
R und Html bzw. Latex als Webseite oder PDF-Dokument publiziert.
Die bei der Analyse entstandenen Objekte wie Quellcode, Text, Daten,
Formeln, Tabellen und Grafiken lassen sich dabei elegant innerhalb eines
Berichts vereinen. Durch die aufgesetzten Prozesse erstellt R die
dynamischen Berichte dabei auf Knopfdruck. Veränderte Daten werden
darin berücksichtigt ohne manuelle Anpassungen vorzunehmen.
Innerhalb dieses Kurses lernen die Teilnehmer die Stärken von R bei der
automatisierten Reporterstellung kennen und nutzen. Nach dem Kurs
sollen die Teilnehmer in der Lage sein, individuelle und automatisierte
Reports zu erstellen. Anhand von theoretischen Einführungen, konkreten
Fällen und Übungen werden die beschriebenen Inhalte praxisnah
vermittelt.
Kursinhalte
• Die Benutzeroberfläche R-Studio
• Die Pakete „Sweave“ und „knitR“
• Kurzeinführungen in Latex, Markdown und HTML
• Formatieren der R-Ausgaben mit Chunk-Optionen
• Anfertigen von statischen Reportvorlagen in verschiedenen
Ausgabeformaten wie pdf und html
• Dynamische Berichte und automatisierte Anpassungen
Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.

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Data Mining mit R
Data Mining steht für das hypothesenfreie Extrahieren von Informationen aus
Daten. Statistische und mathematische Verfahren werden auf Datenbestände
angewendet, um bestehende Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Data
Mining Verfahren stellen in der Regel geringe Anforderungen an das
Messniveau der Daten (kategorial, ordinal, metrisch) und sind in der Lage,
komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge zu erkennen.
Innerhalb des Kurses wird die Anwendung der Data Mining Verfahren anhand
von praxisnahen Übungsdatensätzen erlernt. Durch die Beispiele werden die
zentralen Schritte wie das vorbereitende Datenmanagement, das Trainieren der
Algorithmen sowie die Prognoseerstellung und Validierung erlernt und direkt in
R umgesetzt. Während des Kurses werden R-Skripte erstellt, die den
Teilnehmern als Vorlage für eigene Data Mining Anwendungen dienen können.
Kursinhalte
• Einführung in das Data Mining
• Modell-Evaluation
Prognose vs. Beobachtung, Fehlermatrix, ROC, Cut-off-Value, AUC,
Sensitivität, Präzision, Lift, Risikoanalyse, Risk-Chart
• Data Mining Algorithmen
Decision- und Regressionstrees, Boosting (Package: gbm), Random Forest,
Neuronale Netze, Naive Bayes, Support Vector Machine
• Theorie, Parametertuning, Modell- und Prognoseerstellung
• Ensemble Modelling
Techniken und Methoden, Bagging unterschiedlicher
Modelle, Bagging eines Algorithmus, SuperLearner-
Package
• Deep Learning mit H2O

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Text Mining mit R
Als Disziplin des Data Mining umfasst Text Mining algorithmusbasierte
Analyseverfahren zur Entdeckung von Strukturen und Informationen aus Texten mit
statistischen und linguistischen Mitteln. Ein Anwendungsfeld ist beispielsweise das
Web Mining, wodurch sich Trends und Kundenbedürfnisse auf Webseiten und
Social Media Plattformen ermitteln lassen. Text Mining wird auch eingesetzt, um
Preisentwicklungen oder Börsenkurse anhand der Nachrichtenlage zu
prognostizieren.
Der Kurs konzentriert sich auf die computerlinguistische Aufbereitung und
Bereinigung von Dokumenten. Dafür werden die gängigen und bewährten R-Pakete
im Natural language Processing Umfeld eingesetzt und vorgestellt. Ziel ist es, einen
Textcorpus zu erzeugen und so zu bearbeiten, dass er in eine Struktur gebracht
werden kann, die sich mit (multivariaten) statistischen- und Datamining-Verfahren
analysieren lässt.
Kursinhalte
• Überblick über Text Mining mit R
• Einlesen von unstrukturierten Daten, Web Scraping
• String Manipulation mit regulären Ausdrücken
• Feature Enrichment
• Pre-processing
• Feature Extraction
• Einfache Inhaltsanalysen und Assoziationsanalysen
• Einführung in die Klassifikation von Dokumenten mittels
Clustering und Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• Ausblick auf die Anwendung überwachter
Lernalgorithmen zur Klassifikation von Dokumenten
Weitere Informationen zum Kursinhalt finden Sie auf www.r-akademie.de

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Zeitreihenanalyse mit R
Das Ziel der Zeitreihenanalyse ist es, Strukturen und Muster in Daten mit
Zeitkomponente zu erkennen, diese Muster zu beschreiben und/oder aus
diesem Wissen Prognosen abzuleiten. Die Fragestellungen stammen aus
unterschiedlichen Disziplinen wie der Ökonometrie, Finanzwirtschaft oder
Meteorologie und beziehen sich auf die Entwicklung von Devisen, Aktien,
Umsätzen oder Wetter.
Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer zunächst theoretisch in das Feld der
Zeitreihenanalyse einzuführen und damit den sicheren Umgang in der
Terminologie und mit den Methoden zu gewährleisten. Anschließend werden
mit Hilfe von Beispieldatensätzen aus der Ökonometrie (u.a. Aktien- und
Devisendaten) die Methoden in R angewendet und in kleinen Übungen
vertieft. Am Ende des Trainings sollen die Teilnehmer in der Lage sein,
Zeitreihenanalysen mit R für eigene Fragestellungen durchzuführen.
Kursinhalte
• Einführung in Zeitreihenverfahren
Grundbegriffe, Erstellen von Zeitreihenobjekten
• Datumsvariablen in R
Objektklassen mit Datumsinformationen
• Visualisierung von Zeitreihen
• Dekomposition
Trend-, Saisonal- und Zufallseffekte, Berechnung
saisonbereinigter Werte
Die aktuellen Termine finden Sie auf www.r-akademie.de.Basispreis 1100€ | Hochschulmitglieder 660€
• Exponentielles Glätten
Modellierung nach Holt-Winters, ETS und STL
• Testverfahren
Stationarität und Autokorrelation
• ARIMA Modelle
Herstellen von Stationarität über Differenzierung, Festlegung der
AR- und MA-Terme, Modellerstellung

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Multivariate Statistik mit R
In diesem Kurs lernen Sie Analyseverfahren kennen, die es Ihnen
ermöglichen, statistische Zusammenhänge und Muster in ihren Daten
aufzudecken. Im Mittelpunkt stehen dabei drei klassische Verfahren der
multivariaten Statistik: Regressionsanalyse, Clusteranalyse und
Faktorenanalyse.
Der Kurs versteht sich als anwendungsorientierte Einführung in die drei
genannten Verfahren, wobei der Fokus auf der Anwendung in R liegt.
Der Kurs richtet sich an Interessenten, die bereits über grundlegende R- und
Statistikkenntnisse verfügen.
Regressionsanalyse
• Einführung in die lineare
Regressionsanalyse
• Interpretation
• Modelldiagnostik
• Fortgeschrittene Modellierung
Clusteranalyse
• Grundlegende Konzepte der
Clusteranalyse
• Bestimmung der Ähnlichkeit
• Hierarchisch-Agglomerative
Fusionierungsalgorithmen
• Partitionierende Fusionierungsalgorithmen
• Interpretation und Visualisierung
Faktorenanalyse
• Grundidee der Faktorenanalyse
• Ablauf einer Faktorenanalyse
• Interpretation und Bewertung
Kursinhalte

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Grafikerstellung mit R
Als statistische Programmiersprache eignet sich R hervorragend zur Visualisierung
von Daten. In diesem Kurs lernen Sie anhand von anwendungsorientierten
Beispielen zunächst das Standardgrafiksystem von R und die ihm
zugrundeliegenden Konzepte kennen. Der zweite Kursteil befasst sich mit dem
Grafikpaket ggplot2, das eine populäre Alternative zum Standardgrafiksystem
darstellt und mit dem selbst komplexe Grafiken schnell und unkompliziert
umgesetzt werden können.
Im Mittelpunkt des Kurses stehen – neben den grundlegenden Grafikfunktionen –
verschiedene Anpassungsmöglichkeiten, mit denen das Erscheinungsbild einer
Grafik beeinflusst werden kann. Das Ziel besteht darin, Sie als Teilnehmer in die
Lage zu versetzen, statistische Grafiken zu erzeugen und nach Ihren individuellen
Erfordernissen anpassen zu können.
Kursinhalte
base Grafiksystem
• Einfache ein- und zweidimensionale Grafiken
High-Level-Grafikelemente
• Anpassung von Grafiken durch individuelle Elemente
Low-Level-Grafikelemente
• Steuerung des Erscheinungsbildes
Grafikparameter, Umgang mit Farbschemata
• Grafik-Export
Rastergrafiken, Vektorgrafiken
ggplot2
• Einführung in die Grammar of Graphics
• Grundlagen von ggplot2
Grundelemente einer ggplot2-Grafik: Layer, Mapping, Aesthetics & geoms
• Verschiedene Grafiktypen mit ggplot2
Umgang mit Grafikelementen (geoms)
• Anpassung von ggplot2-Grafiken
Steuerung des Erscheinungsbildes mit scale- & theme-Funktionen
• Komplexe Grafiken
Grids und Facetten: Auftrennen der Darstellung nach bestimmten Variablen

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Interaktive Grafiken mit R
Interaktive Grafiken sind ein flexibler und effizienter Weg, um Daten zu
analysieren und Analyseergebnisse zu präsentieren. Interaktive grafische
Anwendungen bieten Abfragen, Selektionen, Highlighting oder die
Modifikation von Grafikparametern. Im Umfeld von R gibt es verschiedene
Konzepte, die die Erstellung von interaktiven Grafiken und Anwendungen
direkt aus R heraus möglich machen. Erwähnt seien hier ggvis und
htmlwidgets.
Der eintägige Kurs gibt einen Überblick über die Möglichkeiten zur Erstellung
interaktiver Grafiken mit R und liefert das Rüstzeug, um selbst interaktive
Visualisierungen in R zu realisieren.
Kursinhalte
• ggvis
ggvis ähnelt in seiner Syntax dem beliebten Grafikpaket
ggplot2 und erweitert dessen Funktionalitäten um interaktive
Effekte.
Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.Basispreis 598€ | Hochschulmitglieder 359€
• htmlwidgets
htmlwidgets bietet ein R Interface für beliebte Javascript
Grafikbibliotheken, darunter Leaflet zur Visualisierung von
Geodaten oder visjs zur Darstellung von Netzwerkgrafiken.

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Survival-Analyse mit R
Survival-Modelle kommen dann zum Einsatz, wenn es darum geht, wie viel
Zeit bis zum Eintritt eines bestimmten Ereignisses vergeht. Dabei decken
diese Verfahren ein breites Anwendungsspektrum ab: In der Medizin und
Epidemiologie wird das Verfahren zur Untersuchung von Krankheitsverläufen
genutzt. Ein anderer Anwendungsfall liegt in der Industrie. Dort gewinnen
Survival-Modelle im Zuge des wachsenden Interesses an der Digitalisierung
von Produktionsprozessen (Industrie 4.0) und der vorausschauenden
Instandhaltung (Predictive Maintenance) zunehmend an Bedeutung bei der
Vorhersage von Maschinenausfällen.
Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen eine anwendungsorientierte Einführung in
die Grundlagen der Survival-Analyse und deren Umsetzung in R zu geben.
Dazu werden Sie anhand von Beispieldaten und Übungen an die zentralen
Konzepte der behandelten Verfahren herangeführt.
Kursinhalte
• Einführung in die Grundbegriffe der Survival-Analyse
Episode, Zensierung, Survivor-Funktion und Hazard-Rate
• Einführung in die Survival-Analyse mit R
Paket survival
• Deskriptive Analyse
Kaplan-Meier-Schätzer, Interpretation, Visualisierung,
Tabellierung, Gruppenvergleiche und Signifikanztests
Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.Basispreis 598€ | Hochschulmitglieder 359€
• Modellierung von Ereignisdaten mit dem
Cox-Proportional-Hazards-Modell
Voraussetzungen und Annahmen, Modellaufbau, Interpretation
• Fortgeschrittene Modellierung
Lockerung der Proportional-Hazard-Annahme, Zeitveränderliche
Variablen und Episodensplittung
• Modellselektion
Vergleich verschiedener Modelle mithilfe statistischer Kennwerte

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R in Produktivumgebungen
R in Produktivumgebungen richtet sich an Unternehmen, die R aus dem
Experimentierstadium entlassen und in Produktivumgebungen integrieren
wollen. Dabei steigen die Anforderungen an R Skripte, an selbstgeschriebene
Funktionen und an die Software-Infrastruktur. Aspekte wie Wartbarkeit,
langfristige Lauffähigkeit, Performanz und Robustheit gewinnen ebenfalls an
Bedeutung. Vor allem dann, wenn der Code nicht bei jeder Ausführung von
einem Data Scientist überwacht wird, sondern in automatisierte Prozesse
eingebettet ist.
Dieser Kurs deckt alle relevanten Aspekte ab, die es bei der Einführung und dem
Betrieb von R in Produktivumgebungen zu beachten gilt. Zielgruppe sind sowohl
R-Entwickler, die produktionsreifen Code schreiben wollen, als auch
Administratoren, die für die Bereitstellung und Pflege der Software-
Infrastruktur verantwortlich sind.
Kursinhalte
• Arbeiten im Team: Styleguides
• Robuste Funktionen erstellen und warten
• Programmierparadigmen und Performanzoptimierung
• Versionierung von R Code
• Eigene Pakete erstellen
• Paketemanagement
• Verwalten von unterschiedlichen R-Versionen und
Paketkonfigurationen mit Rocker ( R on Docker )
• Testing
• Parallelisieren
• R im Batch Mode

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Qualitätsmanagement mit R
Qualitätsmanagement ist essentiell für die Kontrolle immer dynamisch werdender
Produktionsabläufe und Prozesse. Methodisches Know-how gepaart mit einer
leistungsstarken Software ist der Treiber für die erfolgreiche Anwendung von Data-
Driven-QM.
Innerhalb der zweitägigen Veranstaltung werden einige der für das
Qualitätsmanagement zentralen statistischen Methoden besprochen und mit der
statistischen Programmiersprache R umgesetzt. Die Auswahl der Verfahren erfolgt
anhand praxisrelevanter Kennzahlen im QM, von Anforderungen bei Stichprobentests
und von Managementsystemen wie Six Sigma.
Kursinhalte
• Deskriptive Statistiken und Visualisierungen
statistischer Kennzahlen
• Prozessfähigkeitsanalysen mit Cp, Cpk, PPM
• Qualitätsregelkarten / Runcharts
• Statistisches Testverfahren
• AQL Prüfplanentwicklung
• Acceptance Sampling
• Messsystemanalysen
Der Kurs gibt Antworten auf zentrale Fragen im QM:
• Wie beschreibe ich Unternehmenskennziffern?
• Kann ich von stabilen Prozessen ausgehen?
• Halte ich mit den Prozessen die festgelegten Spezifikationsgrenzen ein?
• Wie schaffe ich einen Ausgleich zwischen Lieferanten- und Kundenrisiko?
• Worauf sind die Varianzen meiner Messungen zurückzuführen?
• Wie lässt sich eine optimale Stichprobengröße ermitteln?
• Wie lassen sich die Kennziffern meiner Tests interpretieren?
• Welche Sicherheit gibt mir das Ergebnis der Stichprobe?
• Was sind zulässige Abweichungen?

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Werbewirkungsanalyse mit R
Die Beurteilung von Werbemitteleinsatz und dessen Effizienz stellt nach wie vor
eine der großen Herausforderungen des Marketings dar. Mithilfe von Webtracking
und Webanalytics kann eine solche Diagnose anhand evidenzbasierter Datenanalyse
erfolgen.
Der Kurs „Werbewirkungsanalyse mit R“ richtet seinen Fokus auf die Analyse von
Informationen aus dem Webtracking. Vermittelt werden dazu elementare
Techniken aus dem Methodenset der Regressionsmodellierung. Zielvariablen bilden
beispielsweise Klickraten und Suchmaschinenanfragen, die durch den Werbedruck
(GRP / Gross Rating Point) unter Berücksichtigung von zeitbasierten Einflussfaktoren
(Tageszeit, Wochentage etc.) erklärt werden. Darüber hinaus liegt ein weiterer
Schwerpunkt des Kurses in der Modellierung zeitverzögerter Werbeeffekte mithilfe
von Distributed Lag Models.
Folgende Fragestellungen werden im Kurs behandelt:
• Wie können Werbeeffekte quantifiziert werden?
• Wie stark erklärt der Einsatz von Werbemitteln Kennziffern von Webanalytics?
• Interagieren zeitliche Effekte mit der Werbewirkung?
• Wie werden zeitverzögerte Modelle erstellt und interpretiert?
• Welche zeitliche Verzögerung ist beim Werbemitteleinsatz zu erwarten?

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eoda GmbH
eoda ist ein IT-Unternehmen, das auf Data Mining und
Predictive Analytics spezialisiert ist. Das Portfolio
umfasst Beratung, Statistik Services, Software-
Entwicklung, analytische Lösungen und Training. Die
Leistungen des interdisziplinären Teams erstrecken
sich dabei über den gesamten Workflow von der
Datenerfassung und -erhebung über die Analyse bis
zur Interpretation der Ergebnisse und die Integration
von Analyse Workflows in bestehende Prozesse und
Applikationen. eoda kombiniert fundiertes Wissen
über Geschäftsprozesse mit der kompetenten
Anwendung der passenden statistischen
Analyseverfahren.
In Deutschland ist eoda der Vorreiter der freien
Statistik Sprache R und bietet herstellerneutral ein
umfassendes Portfolio zum produktiven Einsatz von R
an. Mit der R-Akademie bietet eoda bereits im
sechsten Jahr ein ganzheitliches Schulungs- und
Weiterbildungskonzept für R an. Mit der eigenen
Plattform „Results as a Service“ ermöglicht eoda
Anwendern die Nutzung von R-Skripten als intuitive
Webanwendungen – On-Premise oder als SaaS.
eoda GmbH
Universitätsplatz 12
34127 Kassel
Tel. +49 (0)561 202 724 40
Fax. +49 (0)561 202 724 30
info@eoda.de
www.eoda.de
Der Schulungsort Kassel
Die Schulungen der eoda R-Akademie finden in unseren Schulungsräumen im
Science Park Kassel statt. Moderne Tagungsräume, attraktives Ambiente und eine
verkehrsgünstige Lage – der Science Park ist der optimale Ort für erfolgreiche
Schulungen.
R-Akademie individual
Alternativ zum standardisierten Programm der eoda R-Akademie bieten wir unsere
Schulungen auch bei Ihnen vor Ort oder per Web Conferencing an. Die Inhouse-
Schulungen können individuell zusammengestellt und auf Ihre Bedürfnisse
ausgerichtet werden. Gerne unterbreiten wir Ihnen hierzu ein Angebot. Sprechen Sie
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