SporttrainerIn und -instruktorIn

• Boulder- und Sportkletterlehrer*in
  Das Zertifikatsprogramm entspricht der im Rahmen der Sportkletterausbildung in Österreich vorgeschriebenen Grundstufe. Der erfolgreiche Abschluss dieses Zertifikatsprogrammes ist Voraussetzung zur Teilnahme an der staatlich anerkannten Ausbildung zur/zum Instruktor*in für Sportklettern Breitensport.

  Ziele:
  Die Teilnehmer*innen dieser Ausbildung erwerben theoretische und praktische Kenntnisse in: • Bewegungslehre • Methodik und Didaktik • kletterspezifisches Risikomanagement • Klettertechnik und Sicherungstechnik • rechtliche und medizinische Grundlagen • Materialkunde • Ethischen, historischen sowie psychologischen Aspekten des Kletterns.

  Zielgruppe:
  Diese Weiterbildung richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse im Bereich Boulder- und Sportklettern vertiefen, anwenden und vermitteln wollen.

  Voraussetzungen:
  Deutschkenntnisse auf Level B2 sind erforderlich Maturaabschluss oder Nachweis des Hochschulabschluss (Bescheid über die Verleihung des akad. Grades) Motivationsschreiben Ärztliche Bestätigung über die Sporttauglichkeit (informelles Schreiben, das bestätigt, dass keine medizinische Kontraindiktion besteht, den ZK zu absolvieren. Ein leistungsdiagnostischer Test ist nicht notwendig.) Kopie eines Lichtbildausweises

  Institut:
  Universität Wien - Postgraduate Center

  Wo:
  Wien

• ab 18.08.2026 Practical Data Science with Amazon SageMaker
  Da künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) schnell Teil unseres Alltags werden, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie man effizient mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeitet und Anwendungen entwickelt, die sich in ML integrieren lassen. Der Kurs Practical Science with Amazon SageMaker hilft Ihnen in Ihrer Rolle als Entwickler oder DevOps-Ingenieur dabei, die Grundlagen von ML und die Schritte zur Erstellung von ML-Modellen mit Amazon SageMaker Studio zu verstehen. In dieser eintägigen Präsenzschulung erklärt Ihnen ein erfahrener AWS-Instruktor, wie Sie Daten vorbereiten und ML-Modelle trainieren, evaluieren, optimieren und bereitstellen.

  Zielgruppe:
  - Ingenieure für Entwicklungsbetrieb (DevOps) - Anwendungsentwickler

  Voraussetzungen:
  Voraussetzungen für Kursteilnehmer*innen: - Hat am Training AWS Technical Essentials teilgenommen - Grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung - Grundkenntnisse der Statistik

  Institut:
  ETC - Enterprise Training Center GmbH

  Wo:
  ETC-Wien

  Wann:
  18.08.2026 - 18.08.2026

  Zur Kursanmeldung
• ab 17.10.2026 Grundlehrgang Gesundheit und Sport - online
  Allgemeine Trainingslehre Allgemeine Bewegungslehre Grundlagen der Ernährung Grundlagen der Entspannung Grundlagen in Anatomie und Physiologie Rechtliche und wirtschaftliche Grundlagen Entspannungstechniken Praktische Übungen 

  Ziele:
  In diesem Grundlehrgang erwerben Sie fundierte medizinische und sporttheoretische Kenntnisse für individualisierte Trainingskonzepte. Sie entwickeln didaktische Fähigkeiten, verstehen rechtliche Rahmenbedingungen und gewinnen Kompetenzen für verschiedene Trainingsformen. Der Kurs bereitet Sie optimal auf die nachfolgenden Module vor.

  Zielgruppe:
  Der Kurs ist ideal für angehende Gesundheits- und Fitnesstrainer:innen in verschiedenen Bereichen wie Tourismus, Freizeitbetrieben oder Fitnessstudios. Er richtet sich auch an zukünftige Instruktor:innen in Sportvereinen und Gesundheitszentren sowie an Interessierte der betrieblichen Gesundheitsförderung. Der Grundlehrgang Gesundheit und Sport (oder eine vergleichbare, anrechenbare Ausbildung) ist daher auch Voraussetzung um zur Diplomprüfung der modularen Ausbildungen Gesundheits- und Fitnesstrainer:in antreten zu können

  Voraussetzungen:
  Mindestalter 18 Jahre

  Institut:
  WIFI Kärnten

  Wo:
  Online

  Wann:
  17.10.2026 - 28.11.2026

  Zur Kursanmeldung
• ab 01.12.2026 Practical Data Science with Amazon SageMaker
  Da künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) schnell Teil unseres Alltags werden, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie man effizient mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeitet und Anwendungen entwickelt, die sich in ML integrieren lassen. Der Kurs Practical Science with Amazon SageMaker hilft Ihnen in Ihrer Rolle als Entwickler oder DevOps-Ingenieur dabei, die Grundlagen von ML und die Schritte zur Erstellung von ML-Modellen mit Amazon SageMaker Studio zu verstehen. In dieser eintägigen Präsenzschulung erklärt Ihnen ein erfahrener AWS-Instruktor, wie Sie Daten vorbereiten und ML-Modelle trainieren, evaluieren, optimieren und bereitstellen.

  Zielgruppe:
  - Ingenieure für Entwicklungsbetrieb (DevOps) - Anwendungsentwickler

  Voraussetzungen:
  Voraussetzungen für Kursteilnehmer*innen: - Hat am Training AWS Technical Essentials teilgenommen - Grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung - Grundkenntnisse der Statistik

  Institut:
  ETC - Enterprise Training Center GmbH

  Wo:
  ETC-Wien

  Wann:
  01.12.2026 - 01.12.2026

  Zur Kursanmeldung

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