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Kategorie 1: Energieverbrauch analysieren & Nachfrageprognosen mit KI erstellen

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage von Energieverbrauchsspitzen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Data Scientist für Energiewirtschaft mit Spezialisierung auf Verbrauchsprognosen.
🔹 Kontext:
Ein Energieversorger möchte Lastspitzen im Netz frühzeitig erkennen, um Überlastungen und Kosten zu vermeiden.
🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Modell zur Vorhersage von Energieverbrauchsspitzen auf Basis historischer Verbrauchsdaten, Wetterdaten und Zeitfaktoren.

2.      Berücksichtigen Sie sektorale Unterschiede (Haushalte, Industrie, Gewerbe).

3.      Integrieren Sie Wetter-APIs und Feiertagskalender zur Optimierung der Prognose.

4.      Identifizieren Sie Frühwarnindikatoren für Lastspitzen.

5.      Validieren Sie das Modell anhand echter Netzlastdaten.
📌 Formatierungsanforderungen:
• 5-Schritte-Trainingsprozess
• Diagramm: Prognose vs. tatsächlicher Verbrauch
• Tabelle: Fehlermaße (MAE, RMSE, MAPE)

Prompt 2 – Verbrauchsmusteranalyse mit Clustering-Algorithmen

🔹 Rolle:
Sie sind ein KI-Spezialist für Mustererkennung im Energiebereich.
🔹 Kontext:
Ein regionaler Versorger möchte typische Verbrauchsprofile erkennen, um Tarife und Angebote zu personalisieren.
🔹 Anweisung:

1.      Wenden Sie Clustering-Algorithmen (z. B. K-Means, DBSCAN) auf Verbrauchsdaten an.

2.      Ermitteln Sie aussagekräftige Cluster (z. B. Nachtsparer, Wochenendverbraucher).

3.      Visualisieren Sie die Cluster und ihre Charakteristika.

4.      Leiten Sie Empfehlungen für Tarifgestaltung und Kundenansprache ab.

5.      Validieren Sie die Cluster mit realen Kundendaten.
📌 Formatierungsanforderungen:
• Cluster-Visualisierung (Heatmap, Radar Chart)
• Cluster-Beschreibungen als Personas
• Vorschläge für segmentierte Tarife

Prompt 3 – Energieprognose für erneuerbare Erzeugung mittels Zeitreihenanalyse

🔹 Rolle:
Sie sind Experte für Forecasting von Solar- und Windenergie mit KI-Methoden.
🔹 Kontext:
Ein Betreiber von Erneuerbare-Energie-Anlagen will die Tagesproduktion genauer vorhersagen.
🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein KI-Modell zur Vorhersage der Stromerzeugung auf Stundenbasis.

2.      Nutzen Sie historische Wetter- und Leistungsdaten.

3.      Vergleichen Sie ARIMA, LSTM und Transformer-basierte Modelle.

4.      Visualisieren Sie die Unsicherheitsbereiche der Prognose.

5.      Schlagen Sie eine Echtzeit-Optimierung mit Retraining vor.
📌 Formatierungsanforderungen:
• Modellvergleich mit Prognosefehlern
• Diagramm: Solar/Wind-Produktion Forecast
• Zeitliche Granularität: 24h & 7-Tage-Vorschau

Prompt 4 – Erkennung von Anomalien im Energieverbrauch durch KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein Spezialist für Anomalieerkennung in Sensordaten.
🔹 Kontext:
Ein Netzbetreiber möchte frühzeitig ungewöhnliche Verbrauchsmuster identifizieren, die auf Fehlfunktionen oder Energieverschwendung hinweisen.
🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Modell zur Detektion von Anomalien in Echtzeit.

2.      Berücksichtigen Sie Verbrauch, Temperatur, Zeit, Betriebsdaten.

3.      Nutzen Sie Autoencoder, Isolation Forest oder andere Verfahren.

4.      Klassifizieren Sie Anomalien nach Schweregrad.

5.      Schlagen Sie automatisierte Alarme und Reports vor.
📌 Formatierungsanforderungen:
• Heatmap der erkannten Anomalien
• Anomaliebericht mit Priorisierung
• Alert-Trigger-System

Prompt 5 – Entwicklung eines Energieverbrauchs-Dashboards mit KI-Empfehlungen

🔹 Rolle:
Sie sind UX-Designer & Datenanalyst mit Fokus auf Energiemanagement-Systeme.
🔹 Kontext:
Ein Industrieunternehmen möchte ein Dashboard, das Verbrauchsdaten analysiert und Empfehlungen zur Effizienzverbesserung gibt.
🔹 Anweisung:

1.      Entwerfen Sie ein Dashboard mit Live-Datenanzeige und Prognosemodul.

2.      Integrieren Sie KI-basierte Hinweise für Energieeinsparungen.

3.      Fügen Sie Verbrauchsvergleiche nach Maschinen, Schichten, Standorten hinzu.

4.      Visualisieren Sie Optimierungsvorschläge nach ROI.

5.      Ermöglichen Sie Benchmarking gegen Branchenwerte.
📌 Formatierungsanforderungen:
• Wireframe oder Layout-Vorschlag
• Beispiele für KI-Empfehlungen
• ROI-Kalkulation je Maßnahme



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Kategorie 2: Intelligente Netze & KI-basierte Lastflusssteuerung

Prompt 1 – Optimierung des Netzbetriebs mit Reinforcement Learning

🔹 Rolle:
Sie sind ein Energieinformatiker mit Spezialisierung auf Reinforcement Learning (RL) zur Steuerung komplexer Energiesysteme.

🔹 Kontext:
Ein Netzbetreiber möchte den Betrieb seines Stromnetzes durch lernfähige KI optimieren. Ziel ist die automatische Anpassung der Lastverteilung bei wechselnden Einspeise- und Verbrauchsprofilen.

🔹 Anweisung:

1.      Modellieren Sie ein Energiesystem mit variablen Lasten und dezentraler Erzeugung.

2.      Implementieren Sie ein RL-Modell zur dynamischen Steuerung der Lastflüsse.

3.      Definieren Sie die Belohnungsfunktion (z. B. Netzstabilität, Verlustminimierung, Kosten).

4.      Vergleichen Sie verschiedene RL-Algorithmen (Q-Learning, DQN, PPO).

5.      Visualisieren Sie den Lernerfolg und die Optimierung über Trainingszyklen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Flussdiagramm: Zustand → Aktion → Belohnung
• Vergleichstabelle der RL-Methoden
• Trainingskurve (Reward pro Episode)

Prompt 2 – Automatische Lastverlagerung durch KI-gestützte Steueralgorithmen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Systemingenieur mit Fokus auf intelligente Lastverschiebung in Echtzeit.

🔹 Kontext:
Ein Industriepark möchte seine Lastspitzen reduzieren, indem flexible Verbraucher automatisch in Zeiten niedriger Netzlast verschoben werden.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein KI-Modell zur automatischen Lastverschiebung basierend auf Preis-, Netzlast- und Produktionsdaten.

2.      Klassifizieren Sie steuerbare und nicht-steuerbare Verbraucher.

3.      Integrieren Sie Forecast-Daten (Verbrauch, Strompreise, Wetter).

4.      Entwickeln Sie ein Entscheidungssystem zur optimalen Zeitverschiebung.

5.      Simulieren Sie das Einsparpotenzial unter realen Bedingungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Prioritätenliste der Verbraucher nach Verschiebbarkeit
• Simulationsdiagramm: Vorher/Nachher Stromlastprofil
• ROI-Berechnung (Lastverschiebung vs. Kosten)

Prompt 3 – Identifikation von Engpässen im Stromnetz durch neuronale Netze

🔹 Rolle:
Sie sind ein Netzanalyst mit Spezialisierung auf Deep Learning zur Engpassfrüherkennung.

🔹 Kontext:
Ein Verteilnetzbetreiber möchte potenzielle Engpässe frühzeitig erkennen, um netzstabilisierende Maßnahmen gezielter einzuleiten.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein neuronales Netz zur Analyse und Prognose von Engpässen im Stromnetz.

2.      Nutzen Sie Netzbelastungsdaten, Einspeisewerte, Temperatur und geografische Informationen.

3.      Klassifizieren Sie Engpässe nach Ursache (Last, Einspeisung, Störung).

4.      Erklären Sie die Modellarchitektur und Trainingsdaten.

5.      Visualisieren Sie potenzielle Hotspots und geben Sie Handlungsempfehlungen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Heatmap potenzieller Engpässe
• Modellarchitektur (Input → Hidden → Output)
• Handlungsvorschläge je Engpassklasse

Prompt 4 – Simulation eines Smart Grid mit KI-gesteuerten Energieflüssen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Energiesystem-Architekt mit Fokus auf simulationsgestützte Planung smarter Stromnetze.

🔹 Kontext:
Eine Kommune plant ein Smart Grid, das Lasten, Speicher und Erzeuger intelligent koordinieren soll. Ziel ist maximale Eigenverbrauchsquote und Netzunabhängigkeit.

🔹 Anweisung:

1.      Modellieren Sie ein virtuelles Smart Grid mit PV, Batteriespeichern, E-Mobilität und Haushalten.

2.      Integrieren Sie eine KI zur Steuerung der Energieflüsse zwischen Komponenten.

3.      Simulieren Sie verschiedene Szenarien (Sommertag, Winterabend, Blackout).

4.      Optimieren Sie Eigenverbrauch und Netzeinspeisung.

5.      Dokumentieren Sie Systemverhalten, KPIs und Optimierungsstrategien.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Systemübersicht (Komponenten + Flussdiagramm)
• Szenarienvergleich (Tabellenform)
• KPI-Dashboard: Eigenverbrauch, Autarkiegrad, Netzlast

Prompt 5 – Entwicklung eines digitalen Zwillings für das Stromnetz mit KI-Komponenten

🔹 Rolle:
Sie sind Digital-Twin-Designer mit Spezialisierung auf energiewirtschaftliche Anwendungen.

🔹 Kontext:
Ein Netzbetreiber möchte einen digitalen Zwilling seines Netzes erstellen, um Wartung, Planung und Echtzeitsteuerung zu verbessern.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein digitales Abbild eines realen Stromnetzes inkl. Verbraucher, Erzeuger, Leitungen.

2.      Integrieren Sie KI-Module für Vorhersage, Anomalieerkennung und Lastoptimierung.

3.      Verknüpfen Sie Echtzeitdaten über IoT-Schnittstellen.

4.      Simulieren Sie typische Betriebs- und Störszenarien.

5.      Entwickeln Sie ein Dashboard zur Interaktion mit dem digitalen Zwilling.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Strukturplan Digital Twin (physisch ↔ virtuell)
• Beispiel-Dashboard (Screendesign oder Beschreibung)
• Use Case Simulation (z. B. Transformatorüberlastung)



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Kategorie 3: Nachhaltigkeit & CO₂-Reduktion durch KI-Innovationen

Prompt 1 – Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage von CO₂-Einsparpotenzialen

🔹 Rolle:
Sie sind Nachhaltigkeitsanalyst mit Spezialisierung auf KI-basierte Umweltwirkungen in der Energiewirtschaft.

🔹 Kontext:
Ein Industrieunternehmen möchte datenbasiert bewerten, welche geplanten Maßnahmen (z. B. Anlagenmodernisierung, Prozessoptimierung, Lastverlagerung) das höchste CO₂-Einsparpotenzial bieten.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Prognosemodell zur Berechnung potenzieller CO₂-Einsparungen pro Maßnahme.

2.      Berücksichtigen Sie historische Emissionsdaten, Energieverbräuche, Produktionsdaten.

3.      Priorisieren Sie Maßnahmen nach Einsparpotenzial, Wirtschaftlichkeit und technischer Umsetzbarkeit.

4.      Visualisieren Sie die Ergebnisse in einer Impact-Rangliste.

5.      Empfehlen Sie einen CO₂-Maßnahmenfahrplan.

📌 Formatierungsanforderungen:
• CO₂-Einsparmatrix (Maßnahme vs. Potenzial)
• Szenarienvergleich: kurzfristig, mittelfristig, langfristig
• Impact-Score mit Ampellogik

Prompt 2 – Emissionsintensive Prozesse mit KI-gestützter Musteranalyse identifizieren

🔹 Rolle:
Sie sind Prozessanalyst mit Fokus auf energie- und CO₂-intensive Produktionsabschnitte.

🔹 Kontext:
Ein Produktionsbetrieb möchte mithilfe von KI herausfinden, welche Prozesse oder Maschinen besonders emissionsintensiv sind – oft sind diese nicht durch einfache Verbrauchsdaten erkennbar.

🔹 Anweisung:

1.      Erfassen Sie Energieverbrauchs- und Produktionsdaten auf Maschinenebene.

2.      Trainieren Sie ein Modell zur Erkennung emissionsintensiver Muster und Verhaltensweisen.

3.      Verwenden Sie Clustering- oder Klassifizierungsalgorithmen zur Gruppierung ähnlicher Prozesse.

4.      Visualisieren Sie Emissions-Hotspots.

5.      Geben Sie Empfehlungen zur Priorisierung von Effizienzmaßnahmen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Heatmap der Emissionsintensität je Maschine/Prozess
• Clusterbeschreibungen (z. B. Hochlast-Phase, Leerlauf, ineffizienter Start)
• Liste der Quick Wins für CO₂-Reduktion

Prompt 3 – Bewertung von Energiesparmaßnahmen mit KI-basierten Impact-Scores

🔹 Rolle:
Sie sind Energiemanager mit Spezialisierung auf Maßnahmenevaluierung im Rahmen von Nachhaltigkeitsstrategien.

🔹 Kontext:
Eine Organisation hat mehrere Energiesparmaßnahmen implementiert – es fehlt jedoch ein systematischer, objektiver Vergleich der Wirkung.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Scoring-Modell zur Bewertung der tatsächlichen Wirksamkeit jeder Maßnahme (vorher-nachher-Vergleich).

2.      Verwenden Sie KPIs wie Energieeinsparung, CO₂-Reduktion, Amortisationszeit.

3.      Berücksichtigen Sie externe Faktoren wie Wetter oder Produktionsauslastung.

4.      Berechnen Sie einen „Impact Score“ zur Vergleichbarkeit.

5.      Visualisieren Sie die Maßnahmen in einer 2x2-Matrix (Wirkung vs. Aufwand).

📌 Formatierungsanforderungen:
• Score-Tabelle: Maßnahme → Energie, CO₂, ROI
• Matrix: Aufwand vs. Wirkung (Bubble Chart)
• Vorschläge zur Skalierung wirksamer Maßnahmen

Prompt 4 – Nachhaltigkeitsbericht automatisiert mit KI erstellen lassen

🔹 Rolle:
Sie sind Nachhaltigkeitsbeauftragter mit Fokus auf ESG-Berichterstattung und KI-gestützte Automatisierung.

🔹 Kontext:
Ein Unternehmen möchte regelmäßig Umweltberichte nach GRI/ESG-Standards veröffentlichen, hat jedoch hohe Aufwände bei der Datensammlung und Texterstellung.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie eine KI-gestützte Lösung zur automatischen Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten.

2.      Integrieren Sie interne Datenquellen (z. B. Energie, CO₂, Mobilität, Abfall).

3.      Verwenden Sie GPT-Modelle zur Generierung der Textbausteine.

4.      Berücksichtigen Sie regulatorische Rahmenwerke (z. B. CSRD, GRI, EU-Taxonomie).

5.      Erstellen Sie ein Layout/Strukturvorschlag für den Bericht.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Beispielabschnitt: Emissionsentwicklung
• Strukturvorschlag für vollständigen Report
• Übersicht: Datenquelle → Textabschnitt

Prompt 5 – KI-gestützte Strategieentwicklung zur Dekarbonisierung in der Industrie

🔹 Rolle:
Sie sind Strategieentwickler für Dekarbonisierung in der Industrie mit Fokus auf datengetriebene Entscheidungsfindung.

🔹 Kontext:
Ein Industriekonzern möchte eine 10-Jahres-Strategie zur CO₂-Neutralität entwickeln und mit Hilfe von KI evaluieren, welche Technologien und Schritte strategisch sinnvoll sind.

🔹 Anweisung:

1.      Modellieren Sie verschiedene Dekarbonisierungsstrategien (Elektrifizierung, Wasserstoff, CCS, Effizienz).

2.      Bewerten Sie jede Strategie hinsichtlich CO₂-Reduktion, Kosten, Zeitrahmen, Reifegrad.

3.      Verwenden Sie ein KI-Modell zur Szenarienanalyse und Priorisierung.

4.      Simulieren Sie Kombinationen von Maßnahmen.

5.      Geben Sie eine Roadmap für die Transformation mit Meilensteinen aus.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Szenarienvergleichstabelle
• Roadmap-Diagramm mit Zeitachsen und KPIs
• Empfehlungen nach Strategie-Typ (aggressiv, konservativ, balanced)



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Kategorie 4: KI-Integration in Energieplanung & Systemdesign

Prompt 1 – Automatisierte Auslegung von Energiesystemen mit generativer KI

🔹 Rolle:
Sie sind ein Energieplaner mit Fokus auf KI-gestützte Auslegung und Simulation dezentraler Energiesysteme.

🔹 Kontext:
Ein Planungsbüro möchte mithilfe generativer KI automatisierte Vorschläge für die Auslegung von PV-Anlagen, Speichern und Wärmepumpen generieren – je nach Standort, Nutzung und Lastprofil.

🔹 Anweisung:

1.      Verwenden Sie generative KI zur Erstellung technischer Vorschläge für Energiesysteme (Größe, Komponenten, Platzierung).

2.      Berücksichtigen Sie örtliche Rahmenbedingungen: Dachflächen, Wetterdaten, Verbrauchsprofile.

3.      Integrieren Sie rechtliche Vorgaben und Fördermöglichkeiten.

4.      Visualisieren Sie ein Beispiel für eine typische Wohnimmobilie.

5.      Optimieren Sie die Auslegung nach Eigenverbrauchsanteil und Amortisation.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Systemkonfiguration (Komponententabelle)
• Beispielauslegung (Diagramm + Wirtschaftlichkeit)
• Technisch-wirtschaftlicher Optimierungsvorschlag

Prompt 2 – Entwicklung modularer Energiestrategien für urbane Räume mittels KI

🔹 Rolle:
Sie sind Stadtentwickler mit Spezialisierung auf modulare Energiekonzepte für Quartiere und Smart Cities.

🔹 Kontext:
Eine Kommune möchte eine modulare, skalierbare Energiestrategie entwickeln, die auf verschiedene Stadtteile übertragbar ist. KI soll bei der Planung, Optimierung und Simulation helfen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwerfen Sie eine modulare Strategie (Energiequellen, Speicher, Mobilität, Sektorenkopplung).

2.      Verwenden Sie KI zur Bewertung der energetischen und ökologischen Auswirkungen pro Modul.

3.      Simulieren Sie Szenarien (Wachstum, Nachverdichtung, Mobilitätswandel).

4.      Visualisieren Sie die strategischen Bausteine als übertragbares Modell.

5.      Leiten Sie Handlungsempfehlungen für verschiedene Stadttypen ab.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Modulübersicht (Funktion, Wirkung, Skalierbarkeit)
• Szenarien-Matrix: Strategie vs. Stadtcharakter
• Handlungsempfehlung pro Stadttyp (z. B. Altstadt, Gewerbegebiet)

Prompt 3 – Bewertung hybrider Energiesysteme mit KI-Simulationen

🔹 Rolle:
Sie sind Energiesystemanalyst mit Fokus auf Kombination erneuerbarer und konventioneller Technologien.

🔹 Kontext:
Ein Unternehmen prüft die Einführung eines hybriden Systems aus PV, Wärmepumpe und Gas-BHKW. Ziel ist eine KI-gestützte Bewertung des optimalen Systemmixes je nach Einsatzzweck.

🔹 Anweisung:

1.      Erstellen Sie ein Simulationsmodell für ein hybrides Energiesystem mit mehreren Energiequellen.

2.      Bewerten Sie Szenarien hinsichtlich Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit, CO₂-Ausstoß.

3.      Simulieren Sie variable Parameter (Wetter, Last, Preisentwicklung).

4.      Visualisieren Sie die Systemreaktionen und Wechselwirkungen.

5.      Geben Sie eine Empfehlung für die Systemkonfiguration in drei Anwendungsfällen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Übersicht Systemmix & Leistungsprofile
• Szenariensimulation: Charts für Wirkungsgrade & Emissionen
• Entscheidungsmatrix pro Anwendung (z. B. Gewerbe, Wohnen, Schule)

Prompt 4 – Langfristige Energiebedarfsplanung auf Basis von KI-Modellen

🔹 Rolle:
Sie sind ein Energieplaner für Infrastrukturprojekte mit Fokus auf Forecasting und Langfriststrategie.

🔹 Kontext:
Ein regionaler Versorger möchte den zukünftigen Energiebedarf seiner Region bis 2040 modellieren – unter Einbezug von Bevölkerungsentwicklung, Mobilitätswandel und Klimazielen.

🔹 Anweisung:

1.      Entwickeln Sie ein Prognosemodell für Strom-, Wärme- und Mobilitätsenergiebedarf.

2.      Integrieren Sie externe Datenquellen (Bevölkerung, Verkehr, Klimaziele, Gebäudebestand).

3.      Verwenden Sie Machine Learning zur Szenariomodellierung.

4.      Simulieren Sie 3 Entwicklungspfade (Business-as-usual, Klimaneutralität, High-Tech).

5.      Geben Sie Empfehlungen zur Infrastrukturentwicklung.

📌 Formatierungsanforderungen:
• Prognosediagramme je Szenario
• Zeitachse mit Schlüsselereignissen
• Infrastrukturbedarf: Tabelle (Netze, Speicher, Erzeugung)

Prompt 5 – Generierung und Bewertung innovativer Geschäftsmodelle für KI-gestützte Energieplattformen

🔹 Rolle:
Sie sind Business Model Architect mit Fokus auf digitale Plattformen und datenbasierte Energieprodukte.

🔹 Kontext:
Ein Start-up plant den Aufbau einer Energieplattform, die KI-gestützt Verbrauchssteuerung, Peer-to-Peer-Handel und Optimierung in Echtzeit anbietet.

🔹 Anweisung:

1.      Generieren Sie mit GPT-4 drei innovative Geschäftsmodelle für eine KI-basierte Energieplattform.

2.      Nutzen Sie die Business Model Canvas zur Darstellung.

3.      Bewerten Sie jedes Modell anhand von Marktpotenzial, Skalierbarkeit und technischer Umsetzbarkeit.

4.      Identifizieren Sie Erlösmodelle (Subscription, Transaktionsgebühren, Datenverwertung).

5.      Empfehlen Sie ein MVP (Minimum Viable Product) und erste Umsetzungsmaßnahmen.

📌 Formatierungsanforderungen:
• 3 Business Model Canvas
• Bewertungsmatrix: Markt, Tech, USP, Monetarisierung
• MVP-Plan mit Zeitleiste & Ressourcenbedarf



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1. Begriffsbestimmungen

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Website: www.code-s-academy.com

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5. Kontaktmöglichkeit über die Internetseite

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6. Routinemäßige Löschung und Sperrung von personenbezogenen Daten

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verarbeitet und speichert personenbezogene Daten der betroffenen Person nur für den Zeitraum, der zur Erreichung des Speicherungszwecks erforderlich ist oder sofern dies durch den Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einen anderen Gesetzgeber in Gesetzen oder Vorschriften, welchen der für die Verarbeitung Verantwortliche unterliegt, vorgesehen wurde.

Entfällt der Speicherungszweck oder läuft eine vom Europäischen Richtlinien- und Verordnungsgeber oder einem anderen zuständigen Gesetzgeber vorgeschriebene Speicherfrist ab, werden die personenbezogenen Daten routinemäßig und entsprechend den gesetzlichen Vorschriften gesperrt oder gelöscht.

7. Rechte der betroffenen Person

8. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Facebook

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten des Unternehmens Facebook integriert. Facebook ist ein soziales Netzwerk.

Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Facebook ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Facebook ist die Facebook, Inc., 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, USA. Für die Verarbeitung personenbezogener Daten Verantwortlicher ist, wenn eine betroffene Person außerhalb der USA oder Kanada lebt, die Facebook Ireland Ltd., 4 Grand Canal Square, Grand Canal Harbour, Dublin 2, Ireland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Facebook-Komponente (Facebook-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Facebook-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Facebook-Komponente von Facebook herunterzuladen. Eine Gesamtübersicht über alle Facebook-Plug-Ins kann unter https://developers.facebook.com/docs/plugins/?locale=de_DE abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Facebook Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist, erkennt Facebook mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Facebook-Komponente gesammelt und durch Facebook dem jeweiligen Facebook-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Facebook-Buttons, beispielsweise den „Gefällt mir“-Button, oder gibt die betroffene Person einen Kommentar ab, ordnet Facebook diese Information dem persönlichen Facebook-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Facebook erhält über die Facebook-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Facebook eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Facebook-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Facebook von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Facebook-Account ausloggt.

Die von Facebook veröffentlichte Datenrichtlinie, die unter https://de-de.facebook.com/about/privacy/ abrufbar ist, gibt Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Facebook. Ferner wird dort erläutert, welche Einstellungsmöglichkeiten Facebook zum Schutz der Privatsphäre der betroffenen Person bietet. Zudem sind unterschiedliche Applikationen erhältlich, die es ermöglichen, eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken. Solche Applikationen können durch die betroffene Person genutzt werden, um eine Datenübermittlung an Facebook zu unterdrücken.

9. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion)

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite die Komponente Google Analytics (mit Anonymisierungsfunktion) integriert. Google Analytics ist ein Web-Analyse-Dienst. Web-Analyse ist die Erhebung, Sammlung und Auswertung von Daten über das Verhalten von Besuchern von Internetseiten. Ein Web-Analyse-Dienst erfasst unter anderem Daten darüber, von welcher Internetseite eine betroffene Person auf eine Internetseite gekommen ist (sogenannte Referrer), auf welche Unterseiten der Internetseite zugegriffen oder wie oft und für welche Verweildauer eine Unterseite betrachtet wurde. Eine Web-Analyse wird überwiegend zur Optimierung einer Internetseite und zur Kosten-Nutzen-Analyse von Internetwerbung eingesetzt.

Betreibergesellschaft der Google-Analytics-Komponente ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Der für die Verarbeitung Verantwortliche verwendet für die Web-Analyse über Google Analytics den Zusatz "_gat._anonymizeIp". Mittels dieses Zusatzes wird die IP-Adresse des Internetanschlusses der betroffenen Person von Google gekürzt und anonymisiert, wenn der Zugriff auf unsere Internetseiten aus einem Mitgliedstaat der Europäischen Union oder aus einem anderen Vertragsstaat des Abkommens über den Europäischen Wirtschaftsraum erfolgt.

Der Zweck der Google-Analytics-Komponente ist die Analyse der Besucherströme auf unserer Internetseite. Google nutzt die gewonnenen Daten und Informationen unter anderem dazu, die Nutzung unserer Internetseite auszuwerten, um für uns Online-Reports, welche die Aktivitäten auf unseren Internetseiten aufzeigen, zusammenzustellen, und um weitere mit der Nutzung unserer Internetseite in Verbindung stehende Dienstleistungen zu erbringen.

Google Analytics setzt ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person. Was Cookies sind, wurde oben bereits erläutert. Mit Setzung des Cookies wird Google eine Analyse der Benutzung unserer Internetseite ermöglicht. Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google-Analytics-Komponente integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google-Analytics-Komponente veranlasst, Daten zum Zwecke der Online-Analyse an Google zu übermitteln. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis über personenbezogene Daten, wie der IP-Adresse der betroffenen Person, die Google unter anderem dazu dienen, die Herkunft der Besucher und Klicks nachzuvollziehen und in der Folge Provisionsabrechnungen zu ermöglichen.

Mittels des Cookies werden personenbezogene Informationen, beispielsweise die Zugriffszeit, der Ort, von welchem ein Zugriff ausging und die Häufigkeit der Besuche unserer Internetseite durch die betroffene Person, gespeichert. Bei jedem Besuch unserer Internetseiten werden diese personenbezogenen Daten, einschließlich der IP-Adresse des von der betroffenen Person genutzten Internetanschlusses, an Google in den Vereinigten Staaten von Amerika übertragen. Diese personenbezogenen Daten werden durch Google in den Vereinigten Staaten von Amerika gespeichert. Google gibt diese über das technische Verfahren erhobenen personenbezogenen Daten unter Umständen an Dritte weiter.

Die betroffene Person kann die Setzung von Cookies durch unsere Internetseite, wie oben bereits dargestellt, jederzeit mittels einer entsprechenden Einstellung des genutzten Internetbrowsers verhindern und damit der Setzung von Cookies dauerhaft widersprechen. Eine solche Einstellung des genutzten Internetbrowsers würde auch verhindern, dass Google ein Cookie auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person setzt. Zudem kann ein von Google Analytics bereits gesetzter Cookie jederzeit über den Internetbrowser oder andere Softwareprogramme gelöscht werden.

Ferner besteht für die betroffene Person die Möglichkeit, einer Erfassung der durch Google Analytics erzeugten, auf eine Nutzung dieser Internetseite bezogenen Daten sowie der Verarbeitung dieser Daten durch Google zu widersprechen und eine solche zu verhindern. Hierzu muss die betroffene Person ein Browser-Add-On unter dem Link https://tools.google.com/dlpage/gaoptout herunterladen und installieren. Dieses Browser-Add-On teilt Google Analytics über JavaScript mit, dass keine Daten und Informationen zu den Besuchen von Internetseiten an Google Analytics übermittelt werden dürfen. Die Installation des Browser-Add-Ons wird von Google als Widerspruch gewertet. Wird das informationstechnologische System der betroffenen Person zu einem späteren Zeitpunkt gelöscht, formatiert oder neu installiert, muss durch die betroffene Person eine erneute Installation des Browser-Add-Ons erfolgen, um Google Analytics zu deaktivieren. Sofern das Browser-Add-On durch die betroffene Person oder einer anderen Person, die ihrem Machtbereich zuzurechnen ist, deinstalliert oder deaktiviert wird, besteht die Möglichkeit der Neuinstallation oder der erneuten Aktivierung des Browser-Add-Ons.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ und unter http://www.google.com/analytics/terms/de.html abgerufen werden. Google Analytics wird unter diesem Link https://www.google.com/intl/de_de/analytics/ genauer erläutert.

10. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Google+

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite als Komponente die Google+ Schaltfläche integriert. Google+ ist ein sogenanntes soziales Netzwerk. Ein soziales Netzwerk ist ein im Internet betriebener sozialer Treffpunkt, eine Online-Gemeinschaft, die es den Nutzern in der Regel ermöglicht, untereinander zu kommunizieren und im virtuellen Raum zu interagieren. Ein soziales Netzwerk kann als Plattform zum Austausch von Meinungen und Erfahrungen dienen oder ermöglicht es der Internetgemeinschaft, persönliche oder unternehmensbezogene Informationen bereitzustellen. Google+ ermöglicht den Nutzern des sozialen Netzwerkes unter anderem die Erstellung von privaten Profilen, den Upload von Fotos und eine Vernetzung über Freundschaftsanfragen.

Betreibergesellschaft von Google+ ist die Google Inc., 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043-1351, USA.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Google+ Schaltfläche integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Google+ Schaltfläche veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Google+ Schaltfläche von Google herunterzuladen. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Google Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird. Genauere Informationen zu Google+ sind unter https://developers.google.com/+/ abrufbar.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist, erkennt Google mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Google+ Schaltfläche gesammelt und durch Google dem jeweiligen Google+-Account der betroffenen Person zugeordnet.

Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Google+-Buttons und gibt damit eine Google+1 Empfehlung ab, ordnet Google diese Information dem persönlichen Google+-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten. Google speichert die Google+1-Empfehlung der betroffenen Person und macht diese in Übereinstimmung mit den von der betroffenen Person diesbezüglich akzeptierten Bedingungen öffentlich zugänglich. Eine von der betroffenen Person auf dieser Internetseite abgegebene Google+1-Empfehlung wird in der Folge zusammen mit anderen personenbezogenen Daten, wie dem Namen des von der betroffenen Person genutzten Google+1-Accounts und dem in diesem hinterlegten Foto in anderen Google-Diensten, beispielsweise den Suchmaschinenergebnissen der Google-Suchmaschine, dem Google-Konto der betroffenen Person oder an sonstigen Stellen, beispielsweise auf Internetseiten oder im Zusammenhang mit Werbeanzeigen, gespeichert und verarbeitet. Ferner ist Google in der Lage, den Besuch auf dieser Internetseite mit anderen bei Google gespeicherten personenbezogenen Daten zu verknüpfen. Google zeichnet diese personenbezogenen Informationen ferner mit dem Zweck auf, die unterschiedlichen Dienste von Google zu verbessern oder zu optimieren.

Google erhält über die Google+-Schaltfläche immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Google+ eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Google+-Schaltfläche anklickt oder nicht.

Ist eine Übermittlung personenbezogener Daten an Google von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese eine solche Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Google+-Account ausloggt.

Weitere Informationen und die geltenden Datenschutzbestimmungen von Google können unter https://www.google.de/intl/de/policies/privacy/ abgerufen werden. Weitere Hinweise von Google zur Google+1-Schaltfläche können unter https://developers.google.com/+/web/buttons-policy abgerufen werden.

11. Datenschutzbestimmungen zu Einsatz und Verwendung von Xing

Der für die Verarbeitung Verantwortliche hat auf dieser Internetseite Komponenten von Xing integriert. Xing ist ein Internetbasiertes soziales Netzwerk, das die Konnektierung der Nutzer mit bestehenden Geschäftskontakten sowie das Knüpfen von neuen Businesskontakten ermöglicht. Die einzelnen Nutzer können bei Xing ein persönliches Profil von sich anlegen. Unternehmen können beispielsweise Unternehmensprofile erstellen oder Stellenangebote auf Xing veröffentlichen.

Betreibergesellschaft von Xing ist die XING SE, Dammtorstraße 30, 20354 Hamburg, Deutschland.

Durch jeden Aufruf einer der Einzelseiten dieser Internetseite, die durch den für die Verarbeitung Verantwortlichen betrieben wird und auf welcher eine Xing-Komponente (Xing-Plug-In) integriert wurde, wird der Internetbrowser auf dem informationstechnologischen System der betroffenen Person automatisch durch die jeweilige Xing-Komponente veranlasst, eine Darstellung der entsprechenden Xing-Komponente von Xing herunterzuladen. Weitere Informationen zum den Xing-Plug-Ins können unter https://dev.xing.com/plugins abgerufen werden. Im Rahmen dieses technischen Verfahrens erhält Xing Kenntnis darüber, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite durch die betroffene Person besucht wird.

Sofern die betroffene Person gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist, erkennt Xing mit jedem Aufruf unserer Internetseite durch die betroffene Person und während der gesamten Dauer des jeweiligen Aufenthaltes auf unserer Internetseite, welche konkrete Unterseite unserer Internetseite die betroffene Person besucht. Diese Informationen werden durch die Xing-Komponente gesammelt und durch Xing dem jeweiligen Xing-Account der betroffenen Person zugeordnet. Betätigt die betroffene Person einen der auf unserer Internetseite integrierten Xing-Buttons, beispielsweise den „Share“-Button, ordnet Xing diese Information dem persönlichen Xing-Benutzerkonto der betroffenen Person zu und speichert diese personenbezogenen Daten.

Xing erhält über die Xing-Komponente immer dann eine Information darüber, dass die betroffene Person unsere Internetseite besucht hat, wenn die betroffene Person zum Zeitpunkt des Aufrufs unserer Internetseite gleichzeitig bei Xing eingeloggt ist; dies findet unabhängig davon statt, ob die betroffene Person die Xing-Komponente anklickt oder nicht. Ist eine derartige Übermittlung dieser Informationen an Xing von der betroffenen Person nicht gewollt, kann diese die Übermittlung dadurch verhindern, dass sie sich vor einem Aufruf unserer Internetseite aus ihrem Xing-Account ausloggt.

Die von Xing veröffentlichten Datenschutzbestimmungen, die unter https://www.xing.com/privacy abrufbar sind, geben Aufschluss über die Erhebung, Verarbeitung und Nutzung personenbezogener Daten durch Xing. Ferner hat Xing unter https://www.xing.com/app/share?op=data_protection Datenschutzhinweise für den XING-Share-Button veröffentlicht.

12. Rechtsgrundlage der Verarbeitung

Art. 6 I lit. a DS-GVO dient unserem Unternehmen als Rechtsgrundlage für Verarbeitungsvorgänge, bei denen wir eine Einwilligung für einen bestimmten Verarbeitungszweck einholen. Ist die Verarbeitung personenbezogener Daten zur Erfüllung eines Vertrags, dessen Vertragspartei die betroffene Person ist, erforderlich, wie dies beispielsweise bei Verarbeitungsvorgängen der Fall ist, die für eine Lieferung von Waren oder die Erbringung einer sonstigen Leistung oder Gegenleistung notwendig sind, so beruht die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. b DS-GVO. Gleiches gilt für solche Verarbeitungsvorgänge die zur Durchführung vorvertraglicher Maßnahmen erforderlich sind, etwa in Fällen von Anfragen zur unseren Produkten oder Leistungen. Unterliegt unser Unternehmen einer rechtlichen Verpflichtung durch welche eine Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich wird, wie beispielsweise zur Erfüllung steuerlicher Pflichten, so basiert die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. c DS-GVO. In seltenen Fällen könnte die Verarbeitung von personenbezogenen Daten erforderlich werden, um lebenswichtige Interessen der betroffenen Person oder einer anderen natürlichen Person zu schützen. Dies wäre beispielsweise der Fall, wenn ein Besucher in unserem Betrieb verletzt werden würde und daraufhin sein Name, sein Alter, seine Krankenkassendaten oder sonstige lebenswichtige Informationen an einen Arzt, ein Krankenhaus oder sonstige Dritte weitergegeben werden müssten. Dann würde die Verarbeitung auf Art. 6 I lit. d DS-GVO beruhen. Letztlich könnten Verarbeitungsvorgänge auf Art. 6 I lit. f DS-GVO beruhen. Auf dieser Rechtsgrundlage basieren Verarbeitungsvorgänge, die von keiner der vorgenannten Rechtsgrundlagen erfasst werden, wenn die Verarbeitung zur Wahrung eines berechtigten Interesses unseres Unternehmens oder eines Dritten erforderlich ist, sofern die Interessen, Grundrechte und Grundfreiheiten des Betroffenen nicht überwiegen. Solche Verarbeitungsvorgänge sind uns insbesondere deshalb gestattet, weil sie durch den Europäischen Gesetzgeber besonders erwähnt wurden. Er vertrat insoweit die Auffassung, dass ein berechtigtes Interesse anzunehmen sein könnte, wenn die betroffene Person ein Kunde des Verantwortlichen ist (Erwägungsgrund 47 Satz 2 DS-GVO).

13. Berechtigte Interessen an der Verarbeitung, die von dem Verantwortlichen oder einem Dritten verfolgt werden

Basiert die Verarbeitung personenbezogener Daten auf Artikel 6 I lit. f DS-GVO ist unser berechtigtes Interesse die Durchführung unserer Geschäftstätigkeit zugunsten des Wohlergehens all unserer Mitarbeiter und unserer Anteilseigner.

14. Dauer, für die die personenbezogenen Daten gespeichert werden

Das Kriterium für die Dauer der Speicherung von personenbezogenen Daten ist die jeweilige gesetzliche Aufbewahrungsfrist. Nach Ablauf der Frist werden die entsprechenden Daten routinemäßig gelöscht, sofern sie nicht mehr zur Vertragserfüllung oder Vertragsanbahnung erforderlich sind.

15. Gesetzliche oder vertragliche Vorschriften zur Bereitstellung der personenbezogenen Daten; Erforderlichkeit für den Vertragsabschluss; Verpflichtung der betroffenen Person, die personenbezogenen Daten bereitzustellen; mögliche Folgen der Nichtbereitstellung

Wir klären Sie darüber auf, dass die Bereitstellung personenbezogener Daten zum Teil gesetzlich vorgeschrieben ist (z.B. Steuervorschriften) oder sich auch aus vertraglichen Regelungen (z.B. Angaben zum Vertragspartner) ergeben kann. Mitunter kann es zu einem Vertragsschluss erforderlich sein, dass eine betroffene Person uns personenbezogene Daten zur Verfügung stellt, die in der Folge durch uns verarbeitet werden müssen. Die betroffene Person ist beispielsweise verpflichtet uns personenbezogene Daten bereitzustellen, wenn unser Unternehmen mit ihr einen Vertrag abschließt. Eine Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte zur Folge, dass der Vertrag mit dem Betroffenen nicht geschlossen werden könnte. Vor einer Bereitstellung personenbezogener Daten durch den Betroffenen muss sich der Betroffene an einen unserer Mitarbeiter wenden. Unser Mitarbeiter klärt den Betroffenen einzelfallbezogen darüber auf, ob die Bereitstellung der personenbezogenen Daten gesetzlich oder vertraglich vorgeschrieben oder für den Vertragsabschluss erforderlich ist, ob eine Verpflichtung besteht, die personenbezogenen Daten bereitzustellen, und welche Folgen die Nichtbereitstellung der personenbezogenen Daten hätte.

16. Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung

Als verantwortungsbewusstes Unternehmen verzichten wir auf eine automatische Entscheidungsfindung oder ein Profiling.

Diese Datenschutzerklärung wurde durch den Datenschutzerklärungs-Generator der DGD Deutsche Gesellschaft für Datenschutz GmbH, die als Externer Datenschutzbeauftragter Bremen tätig ist, in Kooperation mit dem Anwalt für Datenschutzrecht Christian Solmecke erstellt.