LehrerIn für die Sekundarstufe Berufsbildung - Landwirtschaft

• Data Scientist - Fokus Python
  Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Data Scientist. Data Science ist ein Berufs- und Themenfeld mit sehr großem Potenzial, das auch in den nächsten Jahren stark wachsen wird. Fachkompetenzen in der Datenanalyse, Programmierkenntnisse in Python sowie die Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning sind sehr gefragt. Die Weiterbildung zum Data Scientist – Fokus Python befähigt Teilnehmende dazu, Prognosemodelle aus Daten abzuleiten, zu verifizieren und zu interpretieren, um die Modellergebnisse effizient zu kommunizieren. Mit dem berufsbegleitenden Online-Training von StackFuel lernen Teilnehmende unüberwachtes und überwachtes maschinelles Lernen, unterschiedliche Datenvisualisierungsmethoden und das Data Storytelling kennen, um nach dem Training die Rolle des Data Scientists einnehmen zu können. Teilnehmende lernen datenbasierte (automatisierte) Entscheidungen zu treffen und Data-Science Projekte mithilfe von Wissen aus ihrer Fachdomäne umzusetzen. Sie lernen die Anwendung von Performance-Metriken und Modellen des überwachten und unüberwachten Lernens mit sklearn sowie best practices der Interpretation von Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens wie Entscheidungsbäume und Random Forests. Anschließend können Teilnehmende ihr erworbenes Wissen in ihrer Abteilung einbringen und selbstständig Machine-Learning-Algorithmen implementieren. Infos über die Weiterbildung: - Dauer 3 - 6 Monaten (abhängig von der Teilnahme am Teilzeit- oder Vollzeitkurs) <br> - Kursleitung und -betreuung durch Data Scientists <br> - 80% Praxisaufgaben + 20% Video- und Texteinheiten <br> - Projekte mit Datensets und Business Cases aus der Industrie <br> - Abschlusszertifikat bei erfolgreichem Bestehen <br> - Online und ortsunabhängig <br> - In Vollzeit oder Teilzeit <br> <br> Diese Fähigkeiten werden vermittelt: <br> - Daten selbständig einlesen, bereinigen und filtern <br> - Daten explorativ mithilfe von deskriptiver Statistik analysieren <br> - Komplexe Prognosemodelle entwickeln und verifizieren <br> - Machine-Learning-Algorithmen entwickeln <br> - In der Programmiersprache Python programmieren <br> - Datenmodelle zur Vorhersage von Businessszenarien bauen <br> - Datenvisualisierung, um Deine Ergebnisse klar verschiedenen Zielgruppen zu präsentieren <br> - Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen <br> - Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln <br> - Code mit Git organisieren <br> - Mit SQL-Datenbanken arbeiten <br> - Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten <br> - Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen <br> - Grundlagen der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden <br> - Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen <br> - Eine Datenpipeline für verschiedene Industriedaten umsetzen <br> - Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben <br> <br> Relevante Branchen für den Quereinstieg: <br> Arbeite als (Junior) Data Scientist:in oder Analyst:in in der Luft- und Raumfahrt, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Bankwesen, Chemie, Kommunikation, Konsumgüter, Energieversorgung, Elektronik, Unterhaltung, Finanzen, Fitness, Regierung, Medizin, Gastgewerbe, Information, Technologie, Versicherung, Medien, Bergbau, Reisen, Umwelt, Chemie & Pharma, Immobilien, Einzelhandel, Robotik, Vertrieb, Schifffahrt, Telekommunikation u.v.m. <br> Weiterbildungsplan<br> Modul 0: Vorbereitung <br> Woche - Data Analytics with Python <br> 1. Woche - Linear Algebra + Projektarbeit <br> 2. Woche - Probability Distribution + Bewerbungstraining <br> <br> Modul 1: Machine Learning Basics <br> 1. Woche - Supervised Learning (regression)/ Scikit-learn <br> 2. Woche - Supervised Learning (classification) Datenpipelines aufbauen und Performance-Metriken analysieren <br> 3. Woche - Unsupervised Learning (clustering) + Projektarbeit <br> 4. Woche - Unsupervised Learning (dimensionality reduction) Code mit Git organisieren <br> 5. Woche - Outlier Detection + Projektarbeit <br> <br> Modul 2: Deep Dive Supervised Learning <br> 1. Woche - Data Gathering und Algorithmen des überwachten Lernens, wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines vertiefend anwenden <br> 2. Woche - Logistic Regression <br> 3. Woche - Decision Trees and Random Forests und Einblicke in Deep Learning und Anwenden künstlicher neuronaler Netze mit Keras <br> 4. Woche - Support Vector Machines Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) anwenden, um Textdaten zu analysieren <br> 5. Woche - Neural Networks + Blogartikel zur Optimierung der eigenen Online-Präsenz <br> <br> Modul 3: Advanced Topics in Data Science <br> 1. Woche - Visualisation + Blogartikel <br> 2. Woche - Big Data Verfahren mit PySpark kennenlernen <br> 3. Woche - Übungsprojekt mit realen Datensets <br> 4. Woche - Abschlussprojekt <br> 5. Woche - Abschlussprojekt <br> 6. Woche - Abschlussprüfungen + Bewerbungstraining + Blogartikel <br>

  Zielgruppe:
  Das Training eignet sich für alle, die Daten analysieren und auf Grundlage dieser Vorhersagen erstellen möchten, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus sollten Teilnehmende ein Interesse an maschinellem Lernen mitbringen.

  Voraussetzungen:
  1. Eignungstest <br> 2. Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung <br> 3. Grundkenntnisse in Mathematik & Statistik <br> 4. Motivation Dich in nur 3-6 Monaten für eine neue Jobrolle zu qualifizieren. <br> <br> - Mathematische und statistische Grundkenntnisse <br> - Grundkenntnissen in der Programmiersprache Python <br> - Grundlegende Verwendung der Python-Pakete Pandas und Matplotlip

  Institut:
  StackFuel GmbH

  Wo:
  Data Lab - Online Lernumgebung

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• Data Analyst - Fokus Python
  Weiterbildung zum Quereinstieg in den Job als Data Analyst. Die zunehmende Digitalisierung sorgt dafür, dass der Bedarf an Fachkräften im Bereich Data Analytics und Data Science innerhalb der letzten Jahre stark angestiegen ist. Daten werden zunehmend als entscheidender Faktor für die Zukunftssicherung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erkannt. Die Nachfrage nach spezialisierten Mitarbeitenden, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, wächst seit einigen Jahren stark an. Dabei nimmt ein Data Analyst im Kontext der Digitalisierung eine zentrale Rolle ein. Er ist das Bindeglied zwischen den Fachabteilungen und den Führungskräften, um Daten zu aggregieren und für datengetriebene Entscheidungsvoralgen aufzubereiten. Infos über die Weiterbildung - Für Menschen ohne Vorkenntnisse geeignet <br> - Dauer 3 - 6 Monaten (abhängig von der Teilnahme am Teilzeit- oder Vollzeitkurs) <br> - Kursleitung und -betreuung durch Data Scientists <br> - 80% Praxisaufgaben + 20% Video- und Texteinheiten <br> - Projekte mit Datensets und Business Cases aus der Industrie <br> - Abschlusszertifikat bei erfolgreichem Bestehen <br> - Online und ortsunabhängig <br> - In Vollzeit oder Teilzeit <br> Diese Fähigkeiten werden vermittelt: - Datenquellen erschließen und filtern <br> - Daten fachgerecht zusammenführen und aufbereiten <br> - Mit SQL-Datenbanken arbeiten <br> - Selbstständig erweiterte Datenanalysen mit deskriptiver Statistik durchführen <br> - In der Programmiersprache Python programmieren <br> - Vorhersagen anhand von Daten treffen <br> - Datenvisualisierung, um Deine Ergebnisse klar verschiedenen Zielgruppen zu präsentieren <br> - Programmierwissen in datenbasierten Business-Szenarien vertiefen <br> - Programme für automatisierte Datenanalysen entwickeln <br> - Code mit Git organisieren <br> - Daten mit dem Python-Modul pandas einlesen und verarbeiten <br> - Externe Datenquellen in die Analyse einbeziehen <br> - Grundlagen der Statistik auf Unternehmensdaten anwenden <br> - Datenvisualisierungen mit pandas, matplotlib und anderen Python-Modulen <br> - Eine Datenpipeline für verschiedene Industriedaten umsetzen <br> - Zunehmend komplexe Analyse-Programme schreiben <br> Relevante Branchen für den Quereinstieg Luft- und Raumfahrt, Landwirtschaft, Automobilindustrie, Bankwesen, Chemie, Kommunikation, Konsumgüter, Energieversorgung, Elektronik, Unterhaltung, Finanzen, Fitness, Regierung, Medizin, Gastgewerbe, Information, Technologie, Versicherung, Medien, Bergbau, Reisen, Umwelt, Chemie & Pharma, Immobilien, Einzelhandel, Robotik, Vertrieb, Schifffahrt, Telekommunikation u.v.m. Weiterbildungsplan Modul 1: Python Basics for Data Analysts <br> Woche 1 - Datentypen <br> Grundlagen der Programmierung Variablen in Python speichern und bearbeiten Umgang mit Fehlermeldungen <br> <br> Woche 2 - If-Else & Projektarbeit <br> Anwendung von Funktionen und Methoden Ablaufkontrollen mithilfe von Bedingungen <br> <br> Woche 3 - Flow Control + Git <br> Ablaufkontrolle unter Verwendung von Schleifen Importieren weiterer Python-Pakete Versionierung von Code mit Git Die wichtigsten Programmierungskonzepte, die für die Arbeit als Data Analyst wichtig sind. <br> <br> Modul 2: Data Analytics with Python <br> Neue Datenquellen erschließen, filtern und zusammenführen Unternehmensdaten durch Visualisierungen zielgruppengerecht zugänglich machen Selbstständig klassische Datenverarbeitungsprozesse durchführen Daten einlesen, filtern, reinigen verarbeiten und visualisieren <br> <br> Woche 4 - Pandas <br> Effiziente Nutzung von Pandas (Standardwerkzeug eines Data Analysts in Python) Daten in CSV-Dateien einlesen, bereinigen und aggregieren Hilfestellungen zur Optimierung Deiner Online-Präsenz als Data Analyst. <br> <br> Woche 5 - Exploratory Data Analysis (matplotlib) <br> Visualisierung verschiedener Datenniveaus Numerische Daten als Histogramme und Streudiagramme darstellen Kategorische Daten als Säulen- und Tortendiagramme abbilden <br> <br> Woche 6 - Vorhersagen + Projektarbeit <br> Median und Quartile Ausreißer identifizieren Einfache Vorhersagen mit der linearen und logistischen Regression erstellen Erzeugung eines eigenen Data-Analytics-Portfolios Praktische Tipps für die Bewerbung und den Alltag <br> <br> Woche 7 - Datenbanken (SQL) <br> Datenbanken am Beispiel einer Personaldatenbank auslesen Standard-SQL-Abfragen formulieren <br> <br> Woche 8 - External Data (API) <br> Mit Python auf Informationen wie Webseiten und APIs im Internet zugreifen <br> <br> Woche 9 - Advanced Jupyter <br> Jupyter-Funktionalitäten Fortgeschrittene Visualisierungsprobleme wie Live-Updates Interaktivität im Kontext eines Aktienmarktszenarios <br> <br> Woche 10 - Übungsprojekt <br> Ein New-Yorker-Taxidatenset analysieren (über 1 Mio Fahrten) Python-Fähigkeiten eigenständig anwenden <br> <br> Woche 11 - Abschlussprojekt <br> Kundenabwanderungen eines Telekommunikationsunternehmens analysieren Die gesamte Daten-Pipeline selbstständig durchlaufen und berufstypische Fragestellungen beantworten 1-on1-Feedbackgespräch mit dem Mentoren-Team Projektpräsentation <br> <br> Woche 12 - Abschlussprojekt Woche 2 <br> <br> Woche 13 - Abschlussprüfungen + Bewerbungstraining <br> <br> Woche 14 - Abschlussprüfungen + eigene Veröffentlichung (Blogartikel)

  Zielgruppe:
  Die Weiterbildung passt zu Dir und Deinen Karrierewünschen, wenn Du idealerweise ein abgeschlossenes Studium hast, oder in den Bereichen Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik, BWL, (Wirtschafts-) Informatik oder vergleichbare Qualifikationen oder Vorerfahrungen besitzt.

  Voraussetzungen:
  1. Eignungstest<br> 2. Hochschulabschluss oder vergleichbare Berufserfahrung<br> 3. Grundkenntnisse in Mathematik & Statistik<br> 4. Motivation Dich in nur 3-6 Monaten für eine neue Jobrolle zu qualifizieren. <br> <br> Für dieses Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Diese werden im ersten Modul gemeinsam erarbeitet. Teilnehmende sollten jedoch eine Routine im täglichen Gebrauch mit Computern und gängigen Software-Applikationen mitbringen.

  Institut:
  StackFuel GmbH

  Wo:
  Data Lab - Online Lernumgebung

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• ab 05.06.2023 Informationsveranstaltung Meister/-innenausbildung Landwirtschaft
  In dieser kostenlosen Veranstaltung erhalten alle Interessent/-innen einen Überblick zur Meister/-innenausbildung Landwirtschaft mit 2 Jahren Buchhaltung. Die Kursverantwortlichen informieren über Kursablauf, Zeitrahmen, Kosten und den Stundenplan. <br>, Die Meister/-innenausbildung Landwirtschaft baut auf den Kenntnissen des/der Facharbeiters/-in auf. Sie stärkt die unternehmerischen Fähigkeiten und erweitert die fachliche Qualifizierung anhand der Fachgebiete Betriebs- und Unternehmensführung, Recht & Agrarpolitik, Ausbilderlehrgang, Pflanzenbau, Tierhaltung, Landtechnik und Baukunde (Wahlmöglichkeit Rinder- oder Schweinehaltung)., Die erfolgreiche Führung eines land- und forstwirtschaftlichen Betriebes verlangt höchste fachliche und unternehmerische Kompetenzen. Eine blühende Landwirtschaft braucht Betriebsführer, die sich dieser Aufgabe mit Wissen, Innovationskraft und Freude stellen.<br><br>, Berechtigt zur Teilnahme sind:<br>, - Interessierte, die 3 Jahre als Facharbeiter/-in tätig waren<br>, - Interessierte, die 3 Jahre einen landwirtschaftlichen Betrieb geführt haben und das 24. Lebensjahr vollendet haben<br>, - Absolvent/-innen einer land- und forstwirtschaftlichen Lehranstalt oder Absolvent/-innen der Universität für Bodenkultur, die das 20. Lebensjahr vollendet haben.<br> <br>, Voraussetzungen: Eigener Laptop und Basiswissen Microsoft Office Anwendungen

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4150 Rohrbach, Landwirtschaftskammer Rohrbach

  Wann:
  05.06.2023 - 05.06.2023

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• ab 07.06.2023 Basisseminar Landwirtschaft (blended learning)
  Erfolgreiche Grünlandbewirtschaftung durch Neo-Landwirte/-innen ohne landwirtschaftliche Vorbildung braucht solides Grundlagenwissen. Dieses Seminar vermittelt wesentliche Kenntnisse zu den Themen Grünlandbewirtschaftung, Pflanzenproduktion und Tierhaltung sowie zu rechtlichen Rahmenbedingungen, Naturschutz, Fördermöglichkeiten und Weiterbildungsangeboten.<br> Eine Wiesenbegehung verschafft einen Einblick in die Umsetzung der Theorie in die Praxis.<br>, Anerkannt als Pflanzenschutzweiterbildung laut § 17 Abs. 8 Oö. Bodenschutzgesetz 1991 idgF.: 2 Stunden<br>, 8 Einheiten des Kurses werden als Präsenzveranstaltung stattfinden, der zweite Teil ist online zu absolvieren. Dazu steht auf der Lernplattform e.lfi ein Onlinekurs zur Verfügung, der von jedem Internetarbeitsplatz zu einer beliebigen Zeit absolviert werden kann.

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4840 Vöcklabruck, Landwirtschaftskammer Gmunden Vöcklabruck

  Wann:
  07.06.2023 - 07.06.2023

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• ab 10.06.2023 Was uns Gräser sagen!
  Gräser zu bestimmen ist keine leichte Sache. Dabei sind die Ursprünge unserer Getreidesorten und sie sagen etwas über ihr Umfeld aus: ist der Boden karg, feucht oder nährstoffreich? Darum haben sie in der Landwirtschaft eine große Bedeutung. So erfahren Sie Hilfreiches zu Verwendung, Ökologie und Geschichte unserer Gräser und über die Bedeutung der unterschiedlichen Wiesentypen. Im Feuchtgebiet Moosbach sehen wir ganz besondere Highligts.<br><br>, , An diesem Tag steigen wir ein in die faszinierende Vielfalt der heimischen Gräser. Wir entdecken und bestimmen die häufigsten heimischen Arten. Das Binokular als optisches Vergrößerungsinstrument, hilft uns auf der Entdeckungsreise Neues exakt zu sehen., Diese Veranstaltung wird als Weiterbildung für den ÖPUL Zuschlag 'Regionaler Naturschutzplan' gemäß der Sonderrichtlinie ÖPUL 2023 anerkannt.

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  5271 Moosbach, Naturraum Moosbachtal

  Wann:
  10.06.2023 - 10.06.2023

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• ab 14.06.2023 Informationsveranstaltung Meister/-innenausbildung Landwirtschaft
  In dieser kostenlosen Veranstaltung erhalten alle Interessent/-innen einen Überblick zur Meister/-innenausbildung Landwirtschaft mit 2 Jahren Buchhaltung. Die Kursverantwortlichen informieren über Kursablauf, Zeitrahmen, Kosten und den Stundenplan. <br>, Die Meister/-innenausbildung Landwirtschaft baut auf den Kenntnissen des/der Facharbeiters/-in auf. Sie stärkt die unternehmerischen Fähigkeiten und erweitert die fachliche Qualifizierung anhand der Fachgebiete Betriebs- und Unternehmensführung, Recht & Agrarpolitik, Ausbilderlehrgang, Pflanzenbau, Tierhaltung, Landtechnik und Baukunde (Wahlmöglichkeit Rinder- oder Schweinehaltung)., Die erfolgreiche Führung eines land- und forstwirtschaftlichen Betriebes verlangt höchste fachliche und unternehmerische Kompetenzen. Eine blühende Landwirtschaft braucht Betriebsführer, die sich dieser Aufgabe mit Wissen, Innovationskraft und Freude stellen.<br><br>, Berechtigt zur Teilnahme sind:<br>, - Interessierte, die 3 Jahre als Facharbeiter/-in tätig waren<br>, - Interessierte, die 3 Jahre einen landwirtschaftlichen Betrieb geführt haben und das 24. Lebensjahr vollendet haben<br>, - Absolvent/-innen einer land- und forstwirtschaftlichen Lehranstalt oder Absolvent/-innen der Universität für Bodenkultur, die das 20. Lebensjahr vollendet haben.<br> <br>, Voraussetzungen: Eigener Laptop und Basiswissen Microsoft Office Anwendungen

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4840 Vöcklabruck, Landwirtschaftskammer Gmunden Vöcklabruck

  Wann:
  14.06.2023 - 14.06.2023

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• ab 14.06.2023 Steuerliche Führung einer Photovoltaikanlage
  Die Wirtschaftlichkeit einer Photovoltaikanlage kann verbessert werden, wenn diese gewerblich geführt wird, weil die Vorsteuer geltend gemacht werden kann. Dazu ist es notwendig eine Reihe von steuerlichen Schritten zu setzen, wie etwa einen Jahresabschluss zu erstellen. Wie das geht und was zu beachten ist, wird in diesem Seminar erklärt.<br>, , , <p>Als Ergänzung zu diesem Seminar empfehlen wir folgende LK-Beratung: <a href="http://ooe.lko.at/?+Photovoltaik+&id=2500,1896013" target="_blank">Photovoltaik</a></p>, , Für eine gezielte Beurteilung der Einstufung Ihrer Anlage sollten Sie zum Kurs folgendes mitnehmen:<br>, 1. Jahresstromverbrauchsdurchschnitt (lt. den beiden letztverfügbaren Jahresstromrechnungen) im kWh (bzw. abzuschätzen, wohin sich der Stromverbrauch in Ihrem Objekt in den nächsten Jahren entwickeln wird)<br>, 2. Anlagenleistung (kWp) der geplanten bzw. zu errichtenden (oder schon errichteten) PV-Anlage<br>, 3. Einheitswert der Landwirtschaft (lt. EHW_Bescheid) und der <br>, 4.ha-Satz der landw. Fläche und die<br>, 5.ha Zupachtflächen<br>, Daten zu Pkt. 3. - 5. sind nur nötig, wenn der Betreiber der PV-anlage exakt der gleiche ist wie der Betriebsführer der Landwirtschaft (lt. MFA).

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4600 Wels, Landwirtschaftskammer Eferding Grieskirchen Wels

  Wann:
  14.06.2023 - 14.06.2023

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• ab 16.06.2023 Alm- und Weidepflege mit Spezialsensen
  Almwirtschaft in all ihren Facetten ist ein wichtiger Wirtschaftszweig der heimischen Landwirtschaft. Alm- und Weideflächen benötigen regelmäßige Pflege, damit Problempflanzen wie Disteln, Brombeeren, Farne, Dornensträucher und sonstige Hochstauden nicht überhandnehmen. Spezielle und robuste Sensenblätter ermöglichen einen effizienten Schwendeinsatz und sind in schwer zugänglichen Bereichen Motorsensen und Freischneidern oftmals überlegen. Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern nach einer allgemeinen Einführung ins Sensenmähen unterschiedliche Schwendsensenmodelle und Mähtechniken vorzustellen und anhand der vorhandenen Problemflächen testen zu lassen. , <br><br>Bei dieser Veranstaltung können Sie den <a href="https://ooe.lfi.at/svs-sicherheitshunderter+2500++2297031" target="_blank">SVS-Sicherheitshunderter</a> beantragen.<br>Anerkannt als Pflanzenschutzweiterbildung laut § 17 Abs. 8 Oö. Bodenschutzgesetz 1991 idgF.: 1 Stunde

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4820 Bad Ischl, Treffpunkt GH Rettenbachalm

  Wann:
  16.06.2023 - 16.06.2023

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• ab 24.06.2023 Wildkräuter und Artenvielfalt - Kostbarkeiten im Rannatal
  Bei dieser Veranstaltungsreihe hat jeder Tag seinen eigenen Schwerpunkt, daher lohnt es sich, jeden Termin in Anspruch zu nehmen. So lernen Sie die Artenvielfalt und die verschiedene Lebensräume kennen und frischen verschüttete Artenkenntnisse wieder auf. Im Rahmen einer Wanderung begleiten uns Pflanzenfamiliengeister am Weges- und Waldesrand. Mit unseren Bestimmungsbüchern entdecken wir die Vielfalt der Pflanzen neu, bauen Eselsbrücken und stellen dabei den kräuterpädagogischen Erfahrungsaustausch in den Mittelpunkt. Der Entdeckungsgenuss von Landschaft, Landwirtschaft, Wildpflanzen und Naturschutz bleibt unvergessen!<p><br>, Themenschwerpunkte:, Samstag, 22. April 2023 - Botanik von Burgen und Schlössern mit Mag. Gabriele Wagner und Prof. Michael Hohla<br>, Sonntag, 13. Mai 2023 - Wichtige Schätze an Rainen, Gstettn, Hecken und Waldrändern mit DI Hansjörg Hauser<br>, Samstag, 24. Juni 2023 - Botanische Kostbarkeiten im Rannatal mit Mag. Gabriele Winkler<br>, Samstag, 8. Juli 2023 - Besonderheiten der montan-alpinen Vegetation mit DI Hansjörg Hauser<br>, Diese Veranstaltung wird als Weiterbildung für den ÖPUL Zuschlag 'Regionaler Naturschutzplan' gemäß der Sonderrichtlinie ÖPUL 2023 anerkannt.

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4142 Altenhof, Treffpunkt Kindergarten

  Wann:
  24.06.2023 - 24.06.2023

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• ab 08.07.2023 Wildkräuter und Artenvielfalt - Besonderheiten der Voralpen-, Alpen- und Almwiesen
  Bei dieser Veranstaltungsreihe hat jeder Tag seinen eigenen Schwerpunkt, daher lohnt es sich, jeden Termin in Anspruch zu nehmen. So lernen Sie die Artenvielfalt und die verschiedene Lebensräume kennen und frischen verschüttete Artenkenntnisse wieder auf. Im Rahmen einer Wanderung begleiten uns Pflanzenfamiliengeister am Weges- und Waldesrand. Mit unseren Bestimmungsbüchern entdecken wir die Vielfalt der Pflanzen neu, bauen Eselsbrücken und stellen dabei den kräuterpädagogischen Erfahrungsaustausch in den Mittelpunkt. Der Entdeckungsgenuss von Landschaft, Landwirtschaft, Wildpflanzen und Naturschutz bleibt unvergessen!<p><br>, Themenschwerpunkte:, Samstag, 22. April 2023 - Botanik von Burgen und Schlössern mit Mag. Gabriele Winkler und Prof. Michael Hohla<br>, Sonntag, 13. Mai 2023 - Wichtige Schätze an Rainen, Gstettn, Hecken und Waldrändern mit DI Hansjörg Hauser<br>, Samstag, 24. Juni 2023 - Botanische Kostbarkeiten im Rannatal mit Mag. Gabriele Winkler<br>, Samstag, 8. Juli 2023 - Besonderheiten der montan-alpinen Vegetation mit DI Hansjörg Hauser<br>, Diese Veranstaltung wird als Weiterbildung für den ÖPUL Zuschlag 'Regionaler Naturschutzplan' gemäß der Sonderrichtlinie ÖPUL 2023 anerkannt.

  Institut:
  Ländliches Fortbildungsinstitut OÖ (LFI)

  Wo:
  4582 Spital am Pyhrn, Ferienhof Singerskogel

  Wann:
  08.07.2023 - 08.07.2023

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