E-LEARNING
Videokurse und Webinar-Aufzeichnungen von heise
In den Videokursen von heise academy machen ausgewählte Expertinnen und Experten fit in aktuellen IT-Themen wie IT-Security, IT-Systeme, Künstliche Intelligenz, Cloud- und Netzwerk-Technologien.
Ergänzt wird das Angebot durch Webinar-Aufzeichnungen der c't- und Mac & i-Redaktion sowie heise security. Darunter auch hilfreiche Wissensvermittlung zu Energietechnologien und Smart Home.
Copilot in Microsoft 365
In diesem Praxiskurs lernen Sie, wie Sie mit Copilot, dem KI-Assistenten von Microsoft 365, Ihre tägliche Arbeit effizienter und kreativer gestalten können. Copilot ist darauf ausgelegt, Ihre Produktivität zu steigern, kreative Prozesse zu unterstützen und die Zusammenarbeit in Teams zu optimieren – und genau das zeigen wir Ihnen Schritt für Schritt anhand praktischer Demonstrationen.Dabei deckt der Kurs die wichtigsten Anwendungen von Microsoft 365 ab: Excel, Word, PowerPoint, Outlook und Teams. Sie erfahren, wie Sie mit Copilot Routineaufgaben automatisieren, einfache Datenanalysen in Excel durchführen, überzeugende Texte und Präsentationen erstellen sowie E-Mails, Meetings und Projekte effizienter organisieren können. Dabei lernen Sie nicht nur die Funktionen von Copilot kennen, sondern auch, wie Sie diese nahtlos in Ihren Arbeitsalltag integrieren.Der Kurs richtet sich an alle, die ihre Arbeitsweise mit modernen Office-Technologien verbessern möchten. Grundkenntnisse in den genannten M365-Apps sind erforderlich, erste Erfahrungen mit KI-Tools hilfreich. Länge: 03:18 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick:Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem Kurs Copilot und Prompt Engineering KapitelüberblickKlärung der LizenzfrageDemo-Dateien in OneDriveWo findest du Copilot?Copilot und WebinhaltePrompt EngineeringDiskussion mit CopilotQuiz: Copilot und Prompt Engineering Copilot in Excel KapitelüberblickCopilot in Excel – erste SchritteErsten Prompt erstellenSuchen und ErsetzenEinfache Formeln erstellenEinfache Funktionen erstellenWENN-FunktionVerschachtelte WENN-FunktionErste FormatierungDaten hervorhebenPivot-Tabellen erstellenDiagramm erstellenFunktion erklärenQuiz: Copilot in Excel Copilot in PowerPoint KapitelüberblickErstellen einer neuen PräsentationVorhandene Präsentation anpassenPräsentation aus bestehender Datei erstellenPräsentation mit Copilot verstehenQuiz: Copilot in PowerPoint Copilot in Word KapitelüberblickPrompt-Eingabe: Chat vs. DokumentPrompt per TexteingabeText generierenText schreibenText formatieren, umschreiben und kreativ erweiternInhalte mit Copilot besser verstehenText aus bestehendem Dokument erstellenText in Tabelle umwandelnQuiz: Copilot in Word Copilot in Outlook KapitelüberblickE-Mail schreiben lassenE-Mail-CoachingE-Mail zusammenfassenPosteingangsregeln erstellenE-Mail mit Chat-Prompt erstellenAllgemeine Fragen stellenQuiz: Copilot in Outlook Copilot in Teams, Whiteboard, OneNote und Loop KapitelüberblickCopilot in TeamsWhiteboard und CopilotCopilot in OneNoteLoop und CopilotQuiz: Copilot in Teams, Whiteboard, OneNote und Loop Abschluss Worauf es bei Copilot zu achten giltFazit und Kursabschluss Über den Trainer:Tom Wechsler ist seit mehr als 25 Jahren professionell in der Informatikbranche tätig. Seit 2007 arbeitet er als selbstständiger Cloud Solution Architect, Cyber Security Analyst und Trainer. Der charismatische Schweizer hat es sich zum Ziel gemacht, die komplexe Welt der Informatik anhand von Lernvideos so verständlich wie möglich zu erklären. So gelingt es ihm in seinen Kursen, auch komplexe Themen und Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Tom Wechslers Schwerpunkte liegen in den Bereichen Netzwerktechnik (Cisco), Microsoft Azure, Microsoft 365, Windows Server und Active Directory.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Wärmepumpentechnik für Einsteiger
Inhalte1. Funktionsprinzip und Bauform von WärmepumpenWie gelingt es, der Umgebung auch bei Minusgraden noch Energie zum Heizen zu entziehen?Welche Wärmequellen kann eine Wärmepumpe nutzen?Welche Rolle spielt das Kältemittel und welche Kältemittel sind überhaupt noch zugelassen?2. Wärme-/PufferspeicherWie sinnvoll ist ein Pufferspeicher für eine Wärmepumpe?Welche verschiedenen Bauformen für Wärmespeicher gibt es und wo liegen ihre Vor- und Nachteile?3. Kenngrößen und AuslegungWas sind eigentlich COP, JAZ und Co?Wie ermittele ich den Wärmebedarf meiner Immobilie?Zu groß? Zu klein? Genau richtig? Überlegungen zur Auswahl der passenden Wärmepumpe4. FördermöglichkeitenWelche Zuschüsse gibt es aktuell vom Staat?Wie beantrage ich diese und welche Fallen lauern im Antragsverfahren?Was wird neben der Wärmepumpe noch gefördert?Ihr NutzenSie verstehen, wie Wärmepumpen technisch funktionieren – von der Wärmequelle bis zur Effizienzbewertung.Sie wissen, wie Sie Angebote von Installateuren besser einschätzen und typische Marketingversprechen prüfen können.Sie erkennen, wann sich eine Wärmepumpe für Sie lohnt – technisch, wirtschaftlich und ökologisch.Sie erfahren, welche Gebäudeeigenschaften für eine effiziente Nutzung entscheidend sind.Sie erhalten praxisnahe Hinweise zur Planung und zum Betrieb, etwa zu Pufferspeichern, Heizkurven und Vorlauftemperaturen.Sie gewinnen ein technisch realistisches Bild der aktuellen Marktlage, inklusive Förderungen und rechtlicher Rahmenbedingungen.Sie sind nach dem Webinar in der Lage, fundierte Entscheidungen zur Heizungsmodernisierung zu treffen.ZielgruppeDas Webinar richtet sich an Einsteiger, die sich mit dem Thema Wärmepumpe beschäftigen, aber bisher keine vertieften Kenntnisse oder Praxiserfahrungen haben. Es vermittelt eine fundierte, herstellerneutrale Einführung, die Sie in die Lage versetzt, Technik, Systeme und Konzepte sicher einzuordnen – und anschließend gezielt tiefer in die Materie einzusteigen.VoraussetzungenFür die Teilnahme am Webinar sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich. Ein gewisses Grundverständnis physikalischer Zusammenhänge (Schulwissen) ist aber hilfreich.
Microsoft Cloud: Sicherheit systematisch testen und verbessern
Jetzt das Webinar "Microsoft Cloud: Sicherheit systematisch testen und verbessern" im heise shop als Aufzeichnung der Live-Veranstaltung ansehen. M365-Baseline-Auditing mit kostenlosen Tools selbst gemacht Mit Tim Mittermeier Inhalte Die Nutzung der Microsoft-Cloud birgt Sicherheitsrisiken – gerade die Standardeinstellungen eröffnen eine Reihe von gefährlichen Einfallstoren. Das gilt ganz besonders für den häufig anzutreffenden Hybridbetrieb zusammen mit einem klassischen Active Directory. Diese Komplexität eröffnet Angreifern neue, oft übersehene Angriffswege – von einfachen Konfigurationsfehlern in M365 bis zu versteckten Privilegien-Eskalationspfaden in Entra ID. Dieses Webinar stellt einen praxiserprobten Werkzeugkasten aus drei kostenlosen Audit-Tools vor, die jeder Admin kennen sollte. Mit ihnen kann er nämlich seine (hybride) Infrastruktur systematisch durchleuchten und härten: ScubaGear auditiert den M365-Mandanten und gleicht die Entra-ID-Konfiguration gegen die vernünftige Baseline der US-Cybersecurity-Behörde CISA ab. PurpleKnight jagt gezielt nach bekannten Schwachstellen und Indikatoren für eine Kompromittierung, nicht nur in Entra ID, sondern gräbt auch im lokalen Active Directory und deckt gefährliche Lücken in der Hybrid-Konfiguration auf. EntraFalcon kartiert komplexe und oft versteckte Privilegien-Eskalationspfade in Entra ID, die Angreifer zur Übernahme des Mandanten nutzen könnten. Der Referent Tim Mittermeier erläutert zunächst die Angriffsvektoren, die Kriminelle in der Praxis gerne nutzen, um sich in Cloud- und Hybrid-Strukturen einzunisten und ihre Rechte auszuweiten. Darauf aufbauend zeigt er praktisch, wie diese Tool-Triade diese Lücken in der Praxis aufdeckt. Administratoren und Sicherheitsverantwortliche erhalten eine klare Anleitung, um die Sicherheit ihrer hybriden Microsoft-Umgebung sofort zu verbessern. Themenschwerpunkte: Selbstauditierung und Härtung Secure Cloud Business Applications (SCuBA) Project und ScubaGear Active Directory Security Assessment mit PurpleKnight Entra ID Privilege Analysis mit EntraFalcon Microsoft Azure, Entra ID und M365 Absicherung von Hybrid-Cloud-Umgebungen Zielgruppe Dieses Webinar richtet sich an: Administratoren von Microsoft 365 Tenants und allgemein Sicherheitsverantwortliche in Unternehmen, die die Microsoft-Cloud nutzen.
Next Level Midjourney – Wenn KI zum Pinsel wird
Inhalte1. Das Geheimnis starker PromptsWie funktioniert Bild-/Video-KIPromptaufbau und -sprache (Bild und Video)Prompting mit ChatGPT (inkl. Cheat Sheet)Grundlagen der KI-Bildgestaltung2. Midjourney FunktionenBilder verwaltenBildverfeinerung im Detail mit dem EditorBilder remixen und variierenBildformate anpassen3. Konsistente Charaktere, Objekte und StileBilder als Vorlage verwendenOmni-Reference richtig nutzenStil-Referenz, Style Codes, Profile und Moodboards4. Zusammenspiel mit anderen ToolsKonsistenz-Reparaturen mit Nano Banana & CoIntegration in WorkflowsUpscaling und Enhancement5. Videos generieren Warum Bild-to-Video und nicht Text-to-VideoAutomatisch oder per PromptVideos verlängernWeitere Funktionen wie Loop und HD-VideoIhr NutzenNach dem Webinar können Sie gezielt Prompts formulieren, Midjourney effizient einsetzen und Bilder oder kurze Clips in Ihrem gewünschten Look generieren.Sie lernen, wie Sie kreative Konzepte visuell umsetzen – sei es für professionelle Kampagnen, Social Media oder kreative Eigenprojekte.Statt auf fertiges Stockmaterial angewiesen zu sein, erschaffen Sie Inhalte, die einzigartig, konsistent und exakt auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind.ZielgruppeMarketing- und Social-Media-Teams, die starke visuelle Assets benötigen.Content Creators, Blogger, Selbstständige, die stark auftreten möchten.Agenturen und Verlage, die frische Bildsprachen für Kunden oder Publikationen suchen.Design-affine Menschen, die mit KI arbeiten möchten.Trainer, Coaches, Künstler, die ihre Marke visuell schärfen wollen.VoraussetzungenFür das Webinar sind keine speziellen Vorkenntnisse notwendig; erste Erfahrungen mit Midjourney sind jedoch von Vorteil.
Deep Learning – Teil 2: Bildverarbeitung
Der zweite Teil unserer Einstiegsreihe zu Deep Learning widmet sich voll und ganz den faszinierenden Möglichkeiten, die Deep Learning in der Bildverarbeitung bietet. Mit Convolutional Neural Networks (CNNs) lernen Sie das Herzstück moderner Computer Vision kennen – und verstehen, wie Bilder analysiert, klassifiziert und verarbeitet werden. Darüber hinaus tauchen Sie in fortgeschrittene Techniken ein, die heute in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz kommen. Sie erfahren, wie Sie mit dem Sliding-Window-Verfahren Objekte in Bildern lokalisieren oder mit Transfer Learning vortrainierte Modelle wie VGG16 gezielt für eigene Bilderkennungsprojekte nutzen können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Autoencodern, mit denen Sie u.a. verrauschte Bilder rekonstruieren können. Schließlich erhalten Sie eine Einführung in Generative Adversarial Networks (GANs) – ein innovativer Ansatz zum Generieren von Bildern. Alle Kurse dieser Reihe legen großen Wert auf Praxis: Zahlreiche Übungen, Code-Beispiele und Projekte ermöglichen es Ihnen, das Gelernte unmittelbar anzuwenden. Mit diesem Kurs bauen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich Deep Learning deutlich aus und sind anschließend bereit für anspruchsvolle Bildverarbeitungsaufgaben. Länge: 06:24 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs CNNs – Convolutional Neural Networks Kapitelüberblick Die Hauptkomponenten eines CNN CNNs für Schwarz-Weiß-Bilder CNNs für Farbbilder GPU-Konfiguration für CNNs Bilddaten für CNNs importieren Bilddaten für CNNs filtern CNN erstellen CNN trainieren und bewerten Quiz: CNNs – Convolutional Neural Networks Projekt 4 – Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Transfer Learning und das Sliding-Window-Verfahren Kapitelüberblick Transfer Learning – Intuition Sliding Window – Intuition Bilddaten für Transfer Learning importieren Transfer-Learning-Modell erstellen Transfer-Learning-Modell trainieren Transfer-Learning-Modell bewerten Sliding Window (Schritt für Schritt) Texte auf Bildern mit OpenCV hinzufügen Mit For-Schleifen über Bilder iterieren Sliding Window automatisiert durchführen Zusammenfassung aller Sliding-Window-Schritte Überlappungen in den Sliding-Window-Vorhersagen entfernen Quiz: Transfer Learning und das Sliding-Window-Verfahren Projekt 5 – KI-basierte Objekterkennung für selbstfahrende Autos Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Autoencoders Kapitelüberblick Autoencoders – Intuition Vorstellung der Fashion-MNIST-Daten Bildrauschen bei Fashion-MNIST hinzufügen Autoencoder erstellen und trainieren Autoencoder bewerten Quiz: Autoencoders Projekt 6 – KI-gestützte Rauschentfernung in der Bildverarbeitung Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python GANs – Generative Adversarial Networks Kapitelüberblick GANs – Intuition GAN-Datensatz visualisieren GAN-Datenpipeline erstellen GAN-Generator erstellen GAN-Discriminator erstellen GAN trainieren GAN bewerten Quiz: GANs – Generative Adversarial Networks Projekt 7 – KI-Bilder mit Python generieren (Generative AI) Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer: Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern. So lernen Sie mit diesem Videokurs: In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können: Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Deep Learning – Teil 1: Künstliche neuronale Netze mit TensorFlow
Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, der sich auf den Einsatz künstlicher neuronaler Netze konzentriert – und in den letzten Jahren bahnbrechende Erfolge in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung erzielt hat. Dieser erste Teil unserer Reihe zu Deep Learning vermittelt Ihnen die zentralen Grundlagen dieses faszinierenden Themas. Die praxisorientierte Einführung erläutert die Funktionsweise neuronaler Netze und befähigt Sie bereits zur Entwicklung der ersten eigenen Modelle. Sie lernen die Hauptkomponenten eines künstlichen neuronalen Netzes kennen – darunter Neuronen, Schichten, Gewichte und Aktivierungsfunktionen – und welche Rolle diese Elemente beim Lernen aus Daten spielen. Abhängig von verschiedenen Anwendungsszenarien wie Klassifikation oder Regression lernen Sie konkret, wie der Einsatz aller Komponenten funktioniert. Durch praktische Übungen und Projekte setzen Sie das Gelernte direkt um und legen den Grundstein für weiterführende Themen im Bereich Deep Learning. Länge: 05:12 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einleitung Kapitelüberblick Einführung in Deep Learning Ordnerstruktur und Einführung in Google Colab Quiz: Einleitung Künstliche neuronale Netze – Einführung mit TensorFlow Kapitelüberblick Deep Learning (Regression) – Intuition Datenanalyse für Deep Learning (Regression) Datenaufteilung für Deep Learning (Regression) Neuronales Netz erstellen (Regression) Neuronales Netz trainieren und bewerten (Regression) Mathematische Vertiefung – Backpropagation (Regression) Quiz: Künstliche neuronale Netze – Einführung mit TensorFlow Projekt 1 – KI-gestützte Preisprognosen im IT- und Elektroniksektor Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Binäre Klassifikation mit neuronalen Netzen Kapitelüberblick Deep Learning (binäre Klassifikation) – Intuition Datenanalyse für Deep Learning (binäre Klassifikation) Datenaufteilung für Deep Learning (binäre Klassifikation) Neuronales Netz erstellen (binäre Klassifikation) Neuronales Netz trainieren und bewerten (binäre Klassifikation) Backpropagation (binäre Klassifikation) Quiz: Binäre Klassifikation mit neuronalen Netzen Projekt 2 – Einsatz von KI zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Mehrklassen-Klassifikation mit neuronalen Netzen Kapitelüberblick Deep Learning (Mehrklassen-Klassifikation) – Intuition Datenanalyse für Deep Learning (Mehrklassen-Klassifikation) Datenaufteilung für Deep Learning (Mehrklassen-Klassifikation) Neuronales Netz erstellen (Mehrklassen-Klassifikation) Neuronales Netz trainieren und bewerten (Mehrklassen-Klassifikation) Backpropagation – Mehrklassen-Klassifikation (Teil 1) Backpropagation – Mehrklassen-Klassifikation (Teil 2) Quiz: Mehrklassen-Klassifikation mit neuronalen Netzen Projekt 3 – Automatisierte Klassifikation unterschiedlicher Pflanzenarten Kapitelüberblick Projektvorlage in Python Projektlösung in Python Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer: Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern. So lernen Sie mit diesem Videokurs: In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können: Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Einführung in Microsoft Azure
Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform, die es ermöglicht, eine flexible und skalierbare IT-Infrastruktur aufzubauen. Dieser Kurs bietet Ihnen einen praxisorientierten und leicht verständlichen Einstieg – egal, ob Sie als On-Premises-Systemadmin die Möglichkeiten der Cloud entdecken oder als Führungskraft strategische Entscheidungen treffen möchten. Zu Beginn erhalten Sie eine grundlegende Einführung in das Konzept des Cloud Computing und lernen die wichtigsten Vorteile und Anwendungsbereiche von Microsoft Azure kennen. Gemeinsam erkunden wir das Azure-Portal und Sie bekommen einen ersten Überblick über dessen Funktionen.Im zweiten Abschnitt des Kurses widmen wir uns den grundlegenden Azure-Diensten. Sie lernen, wie Sie virtuelle Maschinen erstellen, verwalten und vernetzen. Dabei stehen praktische Demonstrationen im Mittelpunkt, die Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie die Azure-Dienste effizient einsetzen können.Abgerundet wird der Kurs durch eine Einführung in das Kostenmanagement und die Ressourcenverwaltung in Azure. Hier erfahren Sie, wie Sie die Kosten im Blick behalten und Ihre Ressourcen optimal nutzen.Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.Länge: 02:08 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und KursüberblickHerzlich willkommen zu diesem Kurs Einrichten einer kostenlosen Azure-Testversion und erste Schritte im Portal KapitelüberblickEinrichten einer kostenlosen Azure-TestversionAzure-Portal anpassenMenü-Favoriten im Azure-Portal anpassenWeitere Symbole im Azure PortalQuiz: Einrichten einer kostenlosen Azure-Testversion und erste Schritte im Portal Begriffe und Terminologie in Azure KapitelüberblickWas ist Azure?VerwaltungsgruppenAbonnementRessourcengruppenRessourcenQuiz: Begriffe und Terminologie in Azure Gemeinsame Verantwortung in der Cloud und Azure Resource Manager KapitelüberblickGemeinsame Verantwortung in der CloudAzure Resource ManagerVirtuelle Maschine bereitstellenQuiz: Gemeinsame Verantwortung in der Cloud und Azure Resource Manager Kostenmanagement und Abrechnung KapitelüberblickAzure-PreisrechnerVirtuelle Maschine richtig herunterfahrenKostenanalyse in AzureBudgetAzure AdvisorAzure Service HealthRessourcen löschenQuiz: Kostenmanagement und Abrechnung Abschluss GitHubFazit und Kursabschluss Über den Trainer:Tom Wechsler ist seit mehr als 25 Jahren professionell in der Informatikbranche tätig. Seit 2007 arbeitet er als selbstständiger Cloud Solution Architect, Cyber Security Analyst und Trainer. Der charismatische Schweizer hat es sich zum Ziel gemacht, die komplexe Welt der Informatik anhand von Lernvideos so verständlich wie möglich zu erklären. So gelingt es ihm in seinen Kursen, auch komplexe Themen und Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Tom Wechslers Schwerpunkte liegen in den Bereichen Netzwerktechnik (Cisco), Microsoft Azure, Microsoft 365, Windows Server und Active Directory.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
KI rechtssicher einsetzen – Teil 3: KI-gestützte Softwareentwicklung
KI-Tools wie GitHub Copilot, ChatGPT und andere Code-Generatoren verändern die Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Doch wo KI zum Einsatz kommt, entstehen neue rechtliche Herausforderungen, mit denen sich Entwickler und Unternehmen auseinandersetzen müssen.Niklas Mühleis, Rechtsanwalt für KI- und IT-Recht, vermittelt in diesem Kurs praxisnah und anschaulich die rechtlichen Grundlagen der KI-gestützten Softwareentwicklung. Sie erfahren, warum KI-generierter Code urheberrechtlich geschützt sein kann und welche Risiken sich damit aus der Nutzung von KI-Kodierwerkzeugen ergeben können.Ein Schwerpunkt liegt auf der Problematik von Open-Source-Lizenzen: Da KI-Coding-Tools überwiegend mit Open-Source-Code trainiert wurden, besteht die Gefahr unbewusster Lizenzverletzungen. Auch das Phänomen des Data Poisoning, der bewussten Manipulation von Trainingsdaten, wird behandelt. Zum Schluss erhalten Sie praktische Handlungsempfehlungen für den rechtssicheren Einsatz von KI-Coding-Tools und lernen, rechtliche Fallstricke in der KI-gestützten Softwareentwicklung frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.Dieser Kurs gehört zu einer 5-teiligen Reihe, die sich mit rechtlichen Fragen zum Einsatz künstlicher Intelligenz befasst:EU AI ActDatenschutzKI-gestützte SoftwareentwicklungUrheberrechtHaftungsrecht, Arbeitsrecht, ComplianceLänge: 00:20 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: KI rechtssicher einsetzen – Teil 3: KI-gestützte Softwareentwicklung Herzlich willkommen zu diesem KursKI und das UrheberrechtKI und CodingVerletzung von Urheberrechten an CodeLösungsansätze und FazitQuiz: KI in der Softwareentwicklung – Rechtliche Grundlagen und Fallstricke Über den Trainer:Niklas Mühleis ist Rechtsanwalt und Partner in der Kanzlei Heidrich Rechtsanwälte. Als zertifizierter Datenschutzbeauftragter (TÜV) berät er Unternehmen umfassend zu Fragen rund um Datenschutz, IT-Recht und KI-Recht. Er hat einen Lehrauftrag an der Hochschule Hannover für Datenschutzmanagement und ist zudem Podcaster bei „Vorsicht, Kunde!“. Als Herausgeber des „Rechtsleitfadens KI im Unternehmen“ und Autor bei c’t, iX und weiteren Fachmedien gehört er zu den profilierten Experten an der Schnittstelle von Recht und Technik.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
KI rechtssicher einsetzen – Teil 2: Datenschutz
Künstliche Intelligenz verarbeitet enorme Datenmengen – darunter auch personenbezogene Daten. Das stellt Unternehmen vor die Herausforderung, KI-Systeme im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu nutzen. Dieser Kurs vermittelt Ihnen das notwendige Wissen, um datenschutzrechtliche Risiken beim Einsatz von KI zu erkennen und zu minimieren.Zunächst erhalten Sie einen Überblick über den KI-Lebenszyklus und erfahren, welche Rolle personenbezogene Daten darin spielen. Anschließend werden die zentralen Rechtsgrundlagen der DSGVO beleuchtet: Wann ist eine Einwilligung der betroffenen Personen erforderlich und in welcher Form muss sie vorliegen? Unter welchen Voraussetzungen können berechtigte Interessen geltend gemacht werden? Welche Besonderheiten gelten für öffentlich zugängliche Daten? Zudem lernen Sie die Grundsätze der DSGVO wie Zweckbindung, Datenminimierung und Transparenz kennen.Dabei werden nicht nur die Spannungsfelder zwischen dem Datenhunger von KI und den Anforderungen des Datenschutzes aufgezeigt, sondern Sie bekommen auch konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis.Die 5-teilige Reihe, zu der dieser Kurs gehört, richtet sich an alle, die KI verantwortungsvoll und gesetzeskonform nutzen möchten – sei es in der Projektleitung, im Datenschutz oder in der IT:EU AI ActDatenschutzRechtliche Aspekte KI-gestützter SoftwareentwicklungUrheberrechtHaftungsrecht, Arbeitsrecht, ComplianceLänge: 00:35 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: KI rechtssicher einsetzen – Teil 2: Datenschutz Herzlich willkommen zu diesem Kurs Nutzung personenbezogener Daten beim KI-TrainingPersonenbezogene Daten anderer PersonenDatensparsamkeit, Datenminimierung und ZweckbindungDatenschutz bei KI-BildgeneratorenTransparenz: Informationsrechte und -pflichtenKI und Datenschutz – ein AusblickKursabschluss Über den Trainer:Niklas Mühleis ist Rechtsanwalt und Partner in der Kanzlei Heidrich Rechtsanwälte. Als zertifizierter Datenschutzbeauftragter (TÜV) berät er Unternehmen umfassend zu Fragen rund um Datenschutz, IT-Recht und KI-Recht. Er hat einen Lehrauftrag an der Hochschule Hannover für Datenschutzmanagement und ist zudem Podcaster bei „Vorsicht, Kunde!“. Als Herausgeber des „Rechtsleitfadens KI im Unternehmen“ und Autor bei c’t, iX und weiteren Fachmedien gehört er zu den profilierten Experten an der Schnittstelle von Recht und Technik.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Wissenschaftlich Schreiben mit KI-Unterstützung
Inhalte 1. Rechtliche und ethische Vorüberlegungen KI als Schreibhelfer – was sagt meine Uni? Juristische Fallstricke beim Schreiben mit KI – was ist erlaubt? Digitale Ethik – was ist redlich? 2. KI-Tools für Themenfindung, Recherche, Gliederung KI-Recherche im Web (Perplexity) Fragestellung entwickeln (Consensus) Sichtung von wissenschaftliche Papern (OpenKnowledgeMaps) Gliederung erstellen (JenniAI) Quellenstudium (ChatPDF) KI-Tools, die von der Idee bis zum fertigen Text helfen (GoThesis) 3. Schreiben mit KI-Turbo Keine Angst vorm weißen Blatt – KI liefert Inspiration KI hilft als Tutor, die Argumentation zu schärfen KI unterstützt beim korrekten Zitieren 4. FeinschliffKI als kritischer Gegenleser KI-Check:Rechtschreibung und formale Konsistenz Abschließende Prüfung auf inhaltliche Korrektheit Die genannten Anwendungen unter KI-Tools sind Beispiele, die im Webinar ggf. durch weitere ergänzt werden können. Ihr Nutzen Sie lernen Vorteile und Grenzen des KI-Einsatzes beim wissenschaftlichen Schreiben kennen und können juristische und ethische Fragestellungen bewerten. Sie bekommen einen Einblick in die Arbeit mit allgemeinen generativen Sprachmodellen wie GPT, Claude, Gemini und lernen geeignete Prompts für das wissenschaftliche Schreiben kennen. Eine Alternative sind auf wissenschaftliches Schreiben spezialisierte KI-Tools für Recherche, Gliederung, Schreiben und Nachbearbeiten. Im Webinar wird ausgewählte Software dieser Art vorgestellt. Sie können sicher beurteilen, ob und wie KI Sie bei Ihrer eigenen wissenschaftlichen Arbeit sinnvoll unterstützen kann, welche Programme dafür am besten geeignet sind und wo Sie sie finden. Zielgruppe Studierende und Hochschulangehörige Schüler und Lehrer der gymnasialen Oberstufe Voraussetzungen Erste Erfahrungen mit allgemeinen LLMs und KI-Schreibtools sind von Vorteil, aber keine Bedingung für die Teilnahme.
KI rechtssicher einsetzen – Teil 1: EU AI Act
Der EU AI Act ist das erste umfassende KI-Gesetz der Welt und betrifft alle Unternehmen, die KI entwickeln, vertreiben oder nutzen. In diesem Kurs bekommen Sie einen kompakten Überblick über die wichtigsten Regelungen. Sie lernen, wie KI-Systeme anhand ihres Risikos klassifiziert werden und welche KI-Anwendungen verboten sind.Ein Schwerpunkt des Kurses liegt auf Hochrisiko-KI-Systemen, die bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz kommen, etwa im HR-Bereich bei der Bewerberauswahl oder Leistungsbewertung. Sie lernen die umfangreichen Pflichten für Anbieter und Betreiber kennen: von Schulungsmaßnahmen über Risikomanagement und technische Dokumentation bis hin zur menschlichen Aufsicht. Am Beispiel des Personalwesens wird beleuchtet, was dies in der Praxis konkret bedeutet.Für KI-Systeme mit begrenztem Risiko wie Large Language Models (LLMs) gelten besondere Transparenz- und Kennzeichnungspflichten. Sie erfahren, wann und wie KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden müssen.Nicht zuletzt klären wir, welche Sanktionen bei Verstößen drohen, und blicken auf die gestaffelte Timeline des AI Acts – von den bereits geltenden Schulungspflichten bis zu den Regelungen für Hochrisiko-KI, die bis 2027 umgesetzt werden müssen.Dieser Kurs gehört zu einer 5-teiligen Reihe, die sich mit rechtlichen Fragen zum Einsatz künstlicher Intelligenz befasst:EU AI ActDatenschutzRechtliche Aspekte KI-gestützter SoftwareentwicklungUrheberrechtHaftungsrecht, Arbeitsrecht, ComplianceLänge: 00:35 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: KI rechtssicher einsetzen – Teil 1: EU AI Act Herzlich willkommen zu diesem Kurs Digitalstrategie: Regulierungstsunami der EUHochrisiko-KI: Definition, Anforderungen, Pflichten für Anbieter und AnwenderSysteme mit begrenztem RisikoFortbildungspflichten, Sanktionen und TimelineBeispiel: KI im Bereich HRFazitKursabschluss Über den Trainer:Niklas Mühleis ist Rechtsanwalt und Partner in der Kanzlei Heidrich Rechtsanwälte. Als zertifizierter Datenschutzbeauftragter (TÜV) berät er Unternehmen umfassend zu Fragen rund um Datenschutz, IT-Recht und KI-Recht. Er hat einen Lehrauftrag an der Hochschule Hannover für Datenschutzmanagement und ist zudem Podcaster bei „Vorsicht, Kunde!“. Als Herausgeber des „Rechtsleitfadens KI im Unternehmen“ und Autor bei c’t, iX und weiteren Fachmedien gehört er zu den profilierten Experten an der Schnittstelle von Recht und Technik.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Besser als Soundbars: Heimkino- und Musikanlagen einrichten und optimieren
Inhalte1. FormatvergleichVon Stereo über 5.1 bis Dolby AtmosDisc oder Stream: Unterschiede zwischen den TonformatenDolby Atmos für Filme und Musik im Detail2. Hardware-AusstattungWarum Soundbars keine gute Lösung sindAuswahl von Zuspielern, AV-Receivern und LautsprechernBaukastensystem: So wächst die Anlage mit Ihren Bedürfnissen3. RaumakustikWie Ihr Raum den Klang beeinflusstDie richtige Aufstellung der LautsprecherEinfache Akustikverbesserungen im Wohnraum4. SubwooferSubwoofer richtig einsetzen – ohne Ärger mit den NachbarnWarum der Raum entscheidend ist und wie Sie den richtigen Ort findenSubwoofer-Arrays: Homogener Bass in kleinen RäumenAktive BassfallenBrummschleifen beseitigen5. Raumkorrektur-Programme im VergleichStärken und Grenzen von Audyssey, YPAO und Dirac LiveDirac Live im Detail mit Bass Control & ARTZielkurven anpassen und optimieren6. Manuelle Justage der RaumkorrekturErgebnisprüfung mit Messtönen, Dezibel-AppsRaummoden mit Wasserfalldiagrammen in REW prüfenNutzung der von c’t produzierten Atmos-Messdateien zur Kontrolle und NachjustageIhr NutzenSie wissen, wie Sie auch in kleinen, hellhörigen Räumen ein beeindruckendes Heimkino und Musikzimmer einrichten, ohne die Nachbarn zu stören.Sie gewinnen Sicherheit im Umgang mit verschiedenen Audioformaten, Quellen und Hardware-Komponenten.Sie erkennen Schwachstellen in Ihrer Heimkino- oder Musikanlage und wissen, wie Sie diese gezielt beheben und teure Fehlinvestitionen vermeiden.Sie verstehen die wichtigsten Grundlagen der Raumakustik und können Nachhallzeiten, Raummoden und Zielkurven einschätzen.Sie lernen, Messmikrofone, Apps und Software gezielt einzusetzen, um Raumkorrektur-Automatiken zu prüfen und nachzujustieren. Dazu stellen wir unter anderem auch eigene Messdateien für Dolby Atmos zur Verfügung.ZielgruppeDas Webinar richtet sich an alle, die zu Hause eine höhere Klangqualität genießen wollen, als es mit gängigen Soundbars oder smarten Lautsprechern möglich ist. Sie können Ihre bereits existierende Anlage optimieren und ausbauen oder ein neues Setup planen. Wir geben Hinweise für jedes Budget.VoraussetzungenSie benötigen keine Vorkenntnisse. Das Webinar richtet sich auch an Einsteiger, die Grundlagen der Raumakustik und Klanganalyse kennenlernen möchten.
Copilot in Microsoft Excel – Teil 2
In diesem Aufbaukurs vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Umgang mit dem Microsoft Copilot in Excel. Der Fokus liegt auf der Visualisierung von Daten, dem Arbeiten von VBA-Makros sowie dem datenschutzkonformen Einsatz des KI-Assistenten. Zunächst lernen Sie, wie Sie mit Copilot anspruchsvolle Diagramme und Pivot-Charts erstellen, passende Diagrammarten auswählen und komplexe Auswertungen durchführen. Darüber hinaus werden Sie in die Automatisierung mit VBA eingeführt und erfahren, wie Copilot Ihnen bei der Erstellung und Optimierung von Makros helfen kann. Ein besonderes Augenmerk im Kurs liegt auf typischen Fehlermeldungen und deren Behebung sowie auf Fragen des Datenschutzes beim Arbeiten mit sensiblen Unternehmensdaten. Der Kurs schließt mit einem Blick auf zukünftige Möglichkeiten von Copilot und einer Einschätzung, wann sich ein Abo lohnt. Länge: 02:30 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick:Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Visualisierungen KapitelüberblickPivot-ChartsAuswertungen mit Pivot-ChartsKomplexe AnalysenBesondere DiagrammartenAufgabe: VisualisierungenLösung: VisualisierungenQuiz: Visualisierungen VBA und Copilot KapitelüberblickExcel-Arbeitsmappe als XLSM-Datei speichern und EntwicklertoolsMessagebox zur Begrüßung und SchaltflächeMakro zum Hinzufügen eines Tabellenblatts und Schließen einer DateiSpaltenbreite mit Messagebox eingebenInputbox für Filterungen und Vergleich Copilot vs. ChatGPTInputbox für Sortierung und Code-Anpassung vs. Prompt-EngineeringMaximalwert ermitteln und ausgebenAufgabe: VBA und CopilotLösung: VBA und CopilotQuiz: VBA und Copilot Ergebnisse verbessern, Datenschutz und Ausblick Kapitelüberblick10 Fehlermeldungen im DetailTipps für bessere PromptsPrompt-Engineering oder Modelloptimierung?Prompts auf Englisch schreibenCopilot im Umgang mit großen DatenmengenDatenschutzGrenzen des Copilots in ExcelZukunftsmöglichkeitenLohnt sich das Copilot-Abo?Quiz: Ergebnisse verbessern, Datenschutz und Ausblick Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer: Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und Seminaren weiter.So lernen Sie mit diesem Videokurs: In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können: Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
PySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlib
Der letzte Teil unserer PySpark-Reihe beleuchtet die praktischen Anwendungsmöglichkeiten von Spark MLlib, der Machine-Learning-Bibliothek von Apache Spark. Diese stellt eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen bereit und ermöglicht das Trainieren von Modellen auf großen Datenmengen – skalierbar und mit nativer Python-Unterstützung.In drei Praxisprojekten setzen wir Schritt für Schritt typische ML-Aufgaben um. Zunächst erstellen wir eine Umsatzprognose aus Basis einer linearen Regression. Anschließend geht es an die Vorhersage von Kundenabwanderungen mithilfe baumbasierter Verfahren. Zum Abschluss nutzen wir das Gaussian-Mixture-Modell zum Clustering der Laufleistung von Marathonläufern. Am Anfang der drei Projekte steht die Datenvisualisierung, die es Ihnen erlaubt, Muster zu erkennen und eine Modellauswahl vorzunehmen. Dann geht es an das Aufsetzen und Trainieren der ML-Modelle. Und nicht zuletzt erfahren Sie, wie Sie die Vorhersagen der Modelle interpretieren und deren Performance anhand von Metriken bewerten.Die Reihe zu PySpark umfasst folgende Kurse:PySpark – Teil 1: Spark-Grundlagen und Datenmanipulation PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFramesPySpark – Teil 3: Datenverarbeitung mit Spark SQLPySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlibLänge: 02:25 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung KapitelüberblickKurzeinführung in PySparkTheorie: Überblick über MLlib und seine Komponenten MLlib-Projekt 1 – Umsatzprognose mithilfe linearer Regression KapitelüberblickVorstellung der Projektdaten und VorbereitungExplorative Datenanalyse mit Spark: Erste Einblicke gewinnenZusammenhänge erkennen: Korrelationen und MusterVerteilungen und Histogramme: Datenstruktur visualisierenRegression mit Spark MLlib: Setup und GrundlagenDatenaufteilung: Trainings- und Testdaten korrekt aufteilenModelltraining mit Spark MLlib: Umsatz vorhersagenModellauswertung: Achsenabschnitt und Regressionskoeffizienten über Regressionsfunktion interpretierenModellvorhersagenBewertungsmetriken auswertenZusammenfassung und OptimierungsvorschlägeQuiz: MLlib-Projekt 1 – Umsatzprognose mithilfe linearer Regression MLlib-Projekt 2 – Kündigungen vorhersagen mit baumbasierten Lernverfahren KapitelüberblickVorstellung der Projektdaten und ProblemstellungVorbereitung und DatenimportExplorative Datenanalyse: Muster und Auffälligkeiten erkennenVisualisierung der KündigungenVisualisierung der KundenzufriedenheitDecision-Tree-Modell: Setup und GrundlagenDatenaufteilung und ModelltrainingModellvorhersagen interpretieren und Baumstruktur analysierenModellbewertungKonfusionsmatrix erstellen und interpretierenRandom-Forest-Modell trainieren und evaluierenGradient-Boosted-Tree-Modell trainieren und evaluierenZusammenfassung und OptimierungsvorschlägeQuiz: MLlib-Projekt 2 – Kündigungen vorhersagen mit baumbasierten Lernverfahren MLlib-Projekt 3 – Clustering von Marathonathleten mit dem Gaussian-Mixture-Modell KapitelüberblickVorstellung der FallstudieVisualisierung: Regplot, Pairplot und KorrelationsmatrixVisualisierung: Scatterplot, Boxplot, FacetGrid-HistogrammClustering-Modell trainierenClusterspalte im DataFrame hinzufügenCluster grafisch visualisierenQuiz: MLlib-Projekt 3 – Clustering von Marathonathleten mit dem Gaussian-Mixture-Modell Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und Seminaren weiter.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
PySpark – Teil 3: Datenverarbeitung mit Spark SQL
Im dritten Teil unserer PySpark-Reihe steht die Datenverarbeitung mit Spark SQL im Mittelpunkt. Spark SQL ermöglicht es, strukturierte Daten in Apache Spark mit vertrauter SQL-Syntax abzufragen und zu analysieren – kombiniert mit der Skalierbarkeit verteilter Big-Data-Verarbeitung und der nahtlosen Integration von Python. Wir beginnen mit einem Überblick über die Architektur und Funktionsweise von Spark SQL. Anschließend lernen Sie, Daten zu filtern, zu sortieren und zu aggregieren. Darüber hinaus vertiefen Sie Ihr Wissen durch die Anwendung von Joins, Unterabfragen (Subqueries) und fortgeschritteneren SQL-Abfragen. Zum Schluss erfahren Sie, wie Sie Ihre Abfragen mit dem Catalyst Optimizer optimieren können. Übungsaufgaben begleiten Sie durch diesen Kurs. Damit können Sie das Gelernte praktisch anwenden und festigen.Die Reihe zu PySpark umfasst folgende Kurse:PySpark – Teil 1: Spark-Grundlagen und Datenmanipulation PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFramesPySpark – Teil 3: Datenverarbeitung mit Spark SQLPySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlibLänge: 01:45 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Schnelleinstieg in PySpark KapitelüberblickKurzeinführung in PySpark Datenverarbeitung mit Spark SQL KapitelüberblickTheorie: Überblick über Spark SQL und seine ArchitekturSpark SQL in der PraxisEinfache FilterungenErweiterte FilterungenOrdnen und Sortieren von DatensätzenAufgabe: Sortieren und Filtern von DatensätzenLösung: Sortieren und Filtern von DatensätzenGruppierungen und AggregationenFehlende Daten mit NULLJoin-Operationen zwischen DataFramesUnterabfragen (Subqueries)Komplexere AbfragenCatalyst OptimizerAufgabe: Gruppierungen und JoinsLösung: Gruppierungen und JoinsQuiz: Datenverarbeitung mit Spark SQL Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und Seminaren weiter.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFrames
PySpark bietet eine Schnittstelle für die Nutzung von Apache Spark in Python. Es vereint die Performanz von Apache Spark mit der Flexibilität von Python und erleichtert damit die Abfrage, Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen.Im zweiten Teil unserer PySpark-Reihe widmen wir uns der Datenverarbeitung mit DataFrames. Zunächst lernen Sie, wie Sie DataFrames erstellen und Schemas definieren und worin sich Spark- und Pandas-DataFrames unterscheiden. Danach setzen Sie zentrale Operationen wie Selektionen, Berechnungen, Filterungen und Sortierungen praktisch um. Schritt für Schritt erweitern Sie anschließend Ihr Wissen um fortgeschrittene Techniken – von Spaltenbearbeitung, Aggregationen und Gruppierungen über Pivot-Operationen bis hin zu Text-, Datums- und Zeitfunktionen. Zum Schluss erfahren Sie, wie Sie DataFrames über Joins oder Mengenoperationen kombinieren und Window-Funktionen für komplexe Analysen nutzen.Während des gesamten Kurses arbeiten Sie mit vorbereiteten Beispieldaten und können somit das Gelernte direkt in praktische Anwendung überführen und in Übungsaufgaben festigen.Die Kursreihe zu PySpark umfasst folgende Teile:PySpark – Teil 1: Spark-Grundlagen und Datenmanipulation PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFramesPySpark – Teil 3: Datenverarbeitung mit Spark SQLPySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlibLänge: 03:37 Stunden Alle Lektionen im Überblick:Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Schnelleinstieg in PySpark KapitelüberblickKurzeinführung in PySpark Datenverarbeitung mit PySpark DataFrames KapitelüberblickVorstellung der Projektdaten und ProblemstellungenErstellung von PySpark DataFrames Datentypen definieren per Spark-SchemaDataFrames: Spark vs. PandasGrundlegende DataFrame-Operationen mit select()Spalten berechnen: Umsatz aus Verkaufsmenge und PreisEinfache Filterungen mit kategorischen und numerischen FilternSortieren und Ordnen von Datensätzen mit orderBy()Filterungen und OperatorenErweiterte Filterungen mit isin, between und likeAufgabe: Filterungen und SortierungenLösung: Filterungen und SortierungenQuiz: Datenverarbeitung mit PySpark DataFrames Erweiterte DataFrame-Operationen und Optimierungen KapitelüberblickSpalten bearbeiten, Elemente umbenennen, hinzufügen und löschenBedingte Spalten berechnenAggregationen: Datenbestände zusammenfassenGruppierungen und Aggregationen mit groupByGruppierungen nach mehreren Kategorien oder AggregationenFilterungen bei GruppierungenPivot-OperationenAufgabe: Spaltenbearbeitung und GruppierungenLösung: Spaltenbearbeitung und GruppierungenTextfunktionenUmgang mit fehlenden DatenArbeiten mit Datums- und ZeitfunktionenKombinieren und Joins von DataFramesOperationen mit union, intersect, und exceptWindow-Funktionen in PySparkAufgabe: Fortgeschrittene DataFrame-OperationenLösung: Fortgeschrittene DataFrame-OperationenQuiz: Erweiterte DataFrame-Operationen und Optimierungen Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und Seminaren weiter.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
NIS-2 kommt – Rechtskonforme IT-Sicherheit umsetzen
Das Webinar "NIS-2 kommt – Rechtskonforme IT-Sicherheit umsetzen", im heise shop als Aufzeichnung der Live-Veranstaltung ansehen.Fristen, Pflichten und Maßnahmen, die jetzt anstehenMit Karsten U. Bartels LL.M.ÜberblickNIS-2 soll die Sicherheit von Netzwerken und Informationssystemen in der Europäischen Union gewährleisten – und zwar verpflichtend per Gesetz. Auch Deutschland wird dies jetzt zeitnah umsetzen; es ist also höchste Zeit sich darauf vorzubereiten. Wir erklären Ihnen, was der aktuelle Stand ist, ob und wie Sie das betrifft und vor allem: wie Sie das jetzt Erforderliche sinnvoll umsetzen. Die NIS-2-Richtlinie der EU verpflichtet zu technischen, organisatorischen und rechtlichen Maßnahmen, die die IT-Sicherheit steigern. Es gilt, IT-Sicherheitsrisiken zu bewerten, weitgehend den Stand der Technik umzusetzen, die Lieferkette abzusichern, angemessene IT-Sicherheitsvereinbarungen zu treffen und anderes mehr. Verstärkt in den Fokus gerät auch die persönliche Haftung der Vorstände und Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer sowie deren persönliche Schulungspflichten. Vorgestellt werden auch die Sonderpflichten für Anbieter von IKT-Diensten und digitalen Infrastrukturleistungen. Hier gilt eine gesonderte NIS-2-Durchführungsverordnung der EU.Der Referent Karsten U. Bartels begleitet die Gesetzgebungsverfahren seit dem ersten IT-Sicherheitsgesetz 2014. Er wird den aktuellen Stand der Umsetzung und die sich daraus ergebenden Fristen präsentieren und erläutern, welche Unternehmen in den Anwendungsbereich des NIS-2-Umsetzunggesetzes fallen. Dem folgt eine Darstellung der neuen Pflichten, bei denen er anhand von konkreten Beispielen erläutert, wie diese zu priorisieren sind, welche Arbeitsteilung sie erfordern und wie mit verbleibenden Risiken umgegangen werden kann. Dabei wird er auch auf Lieferketten und die Rolle und Verpflichtungen im Auftraggeber-Auftragnehmerverhältnis eingehen. Abschließend wird Bartels praktische Tipps geben, wie IT-Sicherheit vertraglich gut vereinbart werden kann und eine Liste zum Vorgehen vorstellen. Themen So klären Sie, ob Sie betroffen sind Diese Pflichten und Fristen ergeben sich aus NIS-2 Das bedeutet NIS-2 für Zulieferer und IT-Dienstleister So ist der Stand der Technik zu berücksichtigen NIS-2 im Verhältnis zu ISO 27001 und IT-Grundschutz Konsequenzen für Geschäftsführung und Sicherheitsverantwortliche Checkliste zur Umsetzung
PySpark – Teil 1: Spark-Grundlagen und Datenmanipulation
PySpark bietet eine Schnittstelle für die Nutzung von Apache Spark in Python. Es vereint die Performanz von Apache Spark mit der Flexibilität von Python und erleichtert damit die Abfrage, Verarbeitung und Auswertung großer Datenmengen.In diesem Kurs erhalten Sie einen fundierten Einstieg in die Arbeit mit PySpark. Nach einer theoretischen Einführung in Big Data und die Architektur von Spark lernen Sie zentrale Konzepte wie SparkContext und SparkSession kennen. Anschließend arbeiten Sie mit den grundlegenden Datenstrukturen in PySpark, den Resilient Distributed Datasets (RDDs) sowie den Spark DataFrames, und setzen Spark SQL gezielt für effiziente Datenabfragen ein. Praktische Übungen helfen Ihnen dabei, das Gelernte zu festigen und anzuwenden.Dieser Kurs gehört zu einer Kursreihe:PySpark – Teil 1: Spark-Grundlagen und Datenmanipulation PySpark – Teil 2: Datenverarbeitung mit PySpark DataFramesPySpark – Teil 3: Datenverarbeitung mit Spark SQLPySpark – Teil 4: Machine Learning mit Spark MLlibLänge: 01:23 Stunden Alle Lektionen im Überblick:Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung und Vorbereitung KapitelüberblickTheorie: Was ist Big Data?Theorie: Herausforderungen bei der Arbeit mit großen DatenmengenTheorie: Big Data ToolsTheorie: Einführung in Apache Spark und seine ArchitekturGröße einer Excel-Tabelle in der AnalyseInstallation der Entwicklungsumgebung mit Jupyter LabsEinrichtung von PySpark mit Jupyter LabsQuiz: Einführung und Vorbereitung Grundlegende Konzepte und Datenstrukturen in PySpark KapitelüberblickTheorie: SparkContext und SparkSessionSparkContext und SparkSessionTheorie: Grundlegende Datenstrukturen in PySparkSpark-Cluster-Komponenten im ÜberblickPySpark-Datenstrukturen: Resilient Distributed Datasets (RDDs)PySpark-Datenstrukturen: Spark DataFramesSpark SQL als SQL-Schnittstelle für die Interaktion mit DataFramesQuiz: Grundlegende Konzepte und Datenstrukturen in PySpark Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und Seminaren weiter.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
KI-gestützte Programmierung: Entwicklungsprozesse beschleunigen und optimieren
Das Webinar "KI-gestützte Programmierung: Entwicklungsprozesse beschleunigen und optimieren", im heise shop als Aufzeichnung der Live-Veranstaltung ansehen.Entdecken Sie das Potenzial von KI-Modellen wie ChatGPT und Github Copilot für Ihre Softwareentwicklung. Erfahren Sie, wie Sie mit modernen Tools den gesamten Entwicklungszyklus effizienter gestalten. Mit Stefan Mayer-PoppÜberblickDie Möglichkeiten der KI für die Implementierung gehen weit über das traditionelle Autocomplete hinaus. Die Dienste erkennen Fehler und generieren sogar Codeabschnitte basierend auf natürlicher Sprache und vorhandenem Code. Stefan Mayer-Popp demonstriert, wie KI-gestützte Programmierung den Entwicklungsprozess verbessern kann. In etwa vier Stunden erläutert er anhand konkreter Anwendungsfälle unter anderem, wie sich mithilfe der KI die Codeerstellung beschleunigen lässt sowie Bugs und Sicherheitslücken identifizieren lassen. Anhand von Diensten wie Github Copilot, das auch auf GPT-Technologie basiert, zeigt der Referent die Auswirkungen auf den Entwicklungsprozess. Neben den enormen Chancen bergen diese Dienste auch Risiken – für den Datenschutz bis hin zu handfesten Sicherheitslücken. Über die Analyse zur Leistungsfähigkeit der neuen Möglichkeiten hinaus betrachtet das Webinar auch die ethischen und datenschutzrechtlichen Aspekte der KI-gestützten Programmierung. Die vorgestellten Technologien sind plattformübergreifend verfügbar. Die gezeigten Beispiele betreffen gängige Plattformen wie Android, Web und Embedded-Entwicklung. ThemenschwerpunkteRapid Prototyping mit KI KI-gestützte Codegenerierung Fehler finden und Debugging-Unterstützung Produktivitätssteigerung und Beschleunigung der Entwicklungszyklen KI in Entwicklungsumgebungen Autocompletion und KI-Chatbots Code-Analyse Praktische Beispiele und Demos mit aktuellen KI-Modellen und Diensten Datenschutz und Datensicherheit bei KI im Entwicklungsprozess ZielgruppeDas Webinar richtet sich an: Softwareentwickler und Dev-Teams IT-Entscheider und Technologieverantwortliche Alle Interessierten an KI in der Programmierung
JUnit 5 – Fortgeschrittene Testtechniken und Erweiterungen
Als führendes Test-Framework für Java stellt JUnit 5 umfassende Funktionen zur Verfügung, mit denen Sie professionelle Tests erstellen und so die Zuverlässigkeit und Robustheit Ihrer Anwendungen gewährleisten können.Im dritten Teil unserer JUnit-5-Videokursreihe behandeln wir fortgeschrittene Methoden, die es Ihnen erlauben, JUnit 5 nicht nur effizient zu nutzen, sondern Tests flexibel auf Ihre Projektanforderungen zuzuschneiden und zu erweitern.Zu Beginn beschäftigen wir uns mit wiederholter und paralleler Testausführung, um unterschiedliche Szenarien abzudecken und die Laufzeit zu optimieren. Mit TestInfo, TestReporter, RepetitionInfo erhalten Sie wertvolle Informationen über den Testlauf und können Tests besser analysieren und steuern. Zudem lernen Sie, wie Sie Tests abhängig von bestimmten Bedingungen aktivieren oder deaktivieren, wie Sie Tags und Filter nutzen und die Reihenfolge Ihrer Testdurchgänge festlegen.Wir betrachten auch dynamische Tests, die es ermöglichen, Testfälle zur Laufzeit zu generieren, sowie Test Templates und Extensions, mit denen Sie Tests nach Ihren Bedürfnissen anpassen und eigene Erweiterungen programmieren können. Dabei lernen Sie auch den Context Store kennen, um Testdaten zu verwalten und zwischen verschiedenen Testdurchläufen zu teilen.Zum Abschluss setzen wir das Gelernte in zwei Praxisprojekten um, in denen wir bisher behandelte Konzepte aus der Kursreihe kombinieren.Die Kursreihe setzt sich aus folgenden Teilen zusammen:Einstieg in die Welt des Testens mit JavaParametrisierte Tests und erweiterte TechnikenFortgeschrittene Testtechniken und ErweiterungenErweiterungen und Custom Test Engines (erscheint 2026)Länge: 04:59 Stunden Alle Lektionen im Überblick:Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Fortgeschrittene Features in JUnit5 KapitelüberblickWiederholte TestausführungParallele TestausführungVerschachtelte TestsTestInfo, TestReporter, RepetitionInfoTest-Interfaces and Default-MethodenBedingte Testausführung (Conditional Test Execution)Tagging und FilterungReihenfolge der TestausführungDynamische TestsTest-Templates: TheorieTest-Templates: DataInfoParameterResolverTest-Templates: DataInfoInvocationContextTest-Templates: Aufbau einer TestmatrixQuiz: Fortgeschrittene Features in JUnit5 Extension-Mechanismus KapitelüberblickExtension-MechanismusLifecycle Callbacks: TheorieLifecycle Callbacks: LifecyclesLifecycle Callbacks: TestInstancePostProcessorLifecycle Callbacks: TestExecutionExceptionHandlerAnnotationen und KombinationenStore und ParameterResolver: TheorieStore und ParameterResolver: ParameterResolverStore und ParameterResolver: DBLifeCycleQuiz: Extension-Mechanismus Praxisbeispiel: REST-Service testen KapitelüberblickVorstellung der Demo-ApplikationAverageRestServiceClientStarterKomplexe Eingabedaten erstellenTestDataSetBuilder Praxisbeispiel: Web-App testen KapitelüberblickVorstellung der Demo-ApplikationServerseitige TestsAufbau einfacher Selenium-TestsLogischer Aufbau des Fullstack-TestsWebkomponenten adressierenWebDriverManager- und WebDriver-LifecycleWebDriverResolverIntegration in den Vaadin-Flow-TestAufbau der Vaadin Flow ExtensionTest aus Entwicklersicht Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Sven Ruppert programmiert seit 1996 Java in Industrieprojekten, davon mehr als 15 Jahre weltweit in Branchen wie Automobil, Raumfahrt, Versicherungen, Banken, UN und Weltbank. Für JFrog und Vaadin arbeitete er als Developer Advocate. Seit über 10 Jahren spricht er auf Konferenzen und Community-Events von Amerika bis Neuseeland und schreibt regelmäßig Artikel für IT-Magazine und Technologie-Portale. Seine Hauptthemen sind Secure Coding Practices und Core Java. So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Sprach-KI produktiv einsetzen
Wie funktionieren Sprachmodelle, wo liegen ihre Grenzen, und wann führen sie in die Irre? Die c’t-Redakteure Hartmut Gieselmann und Jo Bager geben einen Überblick über Stärken und Schwächen von ChatGPT sowie Alternativen wie Llama oder Mistral. Sie erläutern deren Kosten, Ressourcenbedarf und Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen.Ein weiteres Augenmerk liegt auf den rechtlichen Aspekten, die Sie beim Einsatz von Sprachmodellen beachten sollten. Diese betreffen den Datenschutz, das Urheberrecht sowie Transparenzpflichten, die im Rahmen der KI-Verordnung der EU ab August 2025 auf Betreiber zukommen. c’t-Redakteur Holger Bleich erklärt verständlich die Hintergründe.Inhalte1. SprachmodelleWie funktionieren SprachmodelleWas können sie leisten und wo liegen ihre GrenzenChatGPT-AlternativenKosten und RessourcenbedarfEinsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen2. Rechtliche FragenDatenschutz und UrheberrechtKI-VerordnungIhr NutzenSie verstehen, wie Sprachmodelle funktionieren.Sie erkennen typische Fehler und wissen, wie Sie diese künftig vermeiden.Sie lernen Tools und Use Cases aus der Praxis kennen.Sie erfahren Wichtiges zu rechtlichen Anforderungen und Risiken.Sie sind in der Lage, einzuschätzen, welche Sprachmodelle für Ihren Bedarf taugen und wo die Grenzen liegen.ZielgruppeFachleute aus unterschiedlichen Branchen, die Sprachmodelle in ihrem Arbeitsalltag einsetzen oder deren Einführung planen.Interessierte Laien mit ersten Erfahrungen im Umgang mit KI-Anwendungen.Leistungen des TicketsLive-WebinarWebinar-Aufzeichnung für mind. 1 JahrVortragsfolien zum WebinarPersönliche TeilnahmebescheinigungSollten Sie sich darüber hinaus dafür interessieren, wie KI gezielt den Schreibprozess unterstützt, könnte unser Webinar „KI-Schreibwerkzeuge im Praxiseinsatz" für Sie interessant sein. Dort erfahren Sie, wie moderne Schreibtools auf Basis von KI Texte effizient redigieren und optimieren – eine wertvolle Ergänzung zum produktiven Einsatz von Sprach-KI.Allen Abonnenten eines academy Pass wird die Aufzeichnung des Webinars über den academy Campus zur Verfügung gestellt.
Entra ID – Neuerungen in Q3/2025
Microsoft entwickelt seinen cloudbasierten Identitäts- und Zugriffsverwaltungsdienst Entra ID (ehemals Azure Active Directory) kontinuierlich weiter, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. In diesem Update präsentiert Ihnen der IT-Experte Klaus Bierschenk anhand praktischer Beispiele ausgewählte Neuerungen aus dem dritten Quartal 2025. Dabei konzentriert er sich auf hybride Szenarien und Features, die großen Nutzen für Ihre Arbeit haben und die Sicherheit Ihres Tenants erhöhen – Stichwort: Zero Trust.Security Copilot ist jetzt allgemein in Microsoft Entra verfügbar und unterstützt Sie dabei, Ihre Identitätsumgebung sicher und effizient zu managen, und das ohne komplexe Skripte. Die Verwaltung administrativer Einheiten (AUs) lässt sich nun auch für globale Admins einschränken, was eine präzisere Kontrolle über sensible Objekte bietet. Mit den überarbeiteten Massenvorgängen können Sie große Tenants deutlich besser handeln, während die Integration von Privileged Identity Management (PIM) in Zugriffspakete die Self-Service-Verwaltung berechtigter Gruppenmitgliedschaften ermöglicht. Lifecycle Workflows wurden um wichtige Automatisierungen erweitert: proaktive Behandlung inaktiver Benutzerkonten, automatisches Widerrufen von Zugriffstokens und zeitgesteuerte Entfernung von Zugriffspaketen. E-Mail-Benachrichtigungen unterstützen jetzt HTML-Formatierung und können damit nach Bedarf angepasst werden.Unser vierteljährlich erscheinendes Update informiert Sie über die neuesten Änderungen in Entra ID und bringt Sie auf den aktuellen Stand. Also bleiben Sie dran!Länge: 00:54 StundenAlle Video-Lektionen im Überblick: Entra ID – Neuerungen Q3/2025Herzlich willkommen zu diesem KursÜbersicht über die NeuerungenSecurity Copilot und CA Optimization AgentMassenverarbeitung von ObjektenObjekte mit Restricted AUs schützenZusammenarbeit von Access Packages und PIMVier Neuerungen in Lifecycle WorkflowsQuiz: Entra ID – Neuerungen Q3/2025Über den Trainer:Klaus Bierschenk ist seit über 20 Jahren in der IT-Branche tätig und wirkt schon lange in internationalen Identity- und Security-Projekten mit. Als Technologieberater bei CGI Deutschland liegt sein Schwerpunkt auf hybriden Themen. Dabei ist seine Begeisterung für Microsoft-Technologien ungebrochen. Klaus Bierschenkt berät IT-Betreiber bei Herausforderungen im Kontext von Microsoft Active Directory und Microsoft Entra ID. Regelmäßig tritt er als Referent in der Microsoft Azure Community auf, zudem schreibt er in seinem Technik-Blog „NothingButCloud“ und publiziert Fachartikel.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Penetration Testing – Grundkurs Teil 2
Unsere zweiteilige Kursserie bietet eine fundierte und praxisnahe Einführung in verschiedene Aspekte des Penetration Testings. In diesem zweiten Teil erfahren Sie, wie Sie Schwachstellen in Active Directory aufspüren und ausnutzen, Metasploit für Sicherheitsüberprüfungen einsetzen und nach erfolgreichen Angriffen mit Kali-Linux-Tools weiterführende Informationen sammeln. Zudem lernen Sie spezielle Techniken für Penetrationstests in Webanwendungen und Cloud-Systemen kennen.Nach Abschluss dieser Kursserie sind Sie in der Lage, Penetrationstests durchzuführen, Schwachstellen in verschiedenen Systemen und Anwendungen zu identifizieren und die Sicherheit sowohl in traditionellen als auch in Cloud-Umgebungen zu gewährleisten.Die erfolgreiche Kursteilnahme setzt Kenntnisse in der Linux-Administration sowie ein grundlegendes Verständnis von Netzwerken und Protokollen wie TCP/IP voraus. Länge: 03:40 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem KursMeine Testumgebung Exploitation und Testen von Active Directory KapitelüberblickStandortbestimmungBrute-Force-Angriff per CrackMapExecBessere Genauigkeit und TarnungSpraying von Kennwörtern und AnmeldeinformationenMehr mit CrackMapExecDomain Controller mit CrackMapExec untersuchenQuiz: Exploitation und Testen von Active Directory Pentesting mit Metasploit KapitelüberblickWas ist ein Exploit?Metasploit-EditionenMetasploit einrichten und kennenlernenWorkspaces in MetasploitSchwachstellen und ExploitsPayloadsMeterpreter SessionPayload erstellen und ausführenQuiz: Pentesting mit Metasploit Web-Testing KapitelüberblickVorbereitungenErste Untersuchung mit HakrawlerMit dirb Verzeichnisse und Dateien suchenJuice Shop mit skipfish überprüfenEinsatz von whatwebMit nikto auf Schwachstellensuche Juice Shop mit wapiti untersuchenZed Attack Proxy (ZAP)SQL-Injection mit sqlmapQuiz: Web-Testing Post-Exploitation mit Kali Tools KapitelüberblickDaten extrahieren mit sqlmapErstellen einer Meterpreter SessionBenutzerkonto mit Metasploit erstellenRemote Desktop aktivieren und Hashdump erstellenRegistrierungswert mit Metasploit setzenPowerShell Empire ListenerPowerShell Empire StagerStager auf Zielsystem übertragen und ausführenPost-Exploitation mit PowerShell EmpireQuiz: Post-Exploitation mit Kali Tools Pentesting in der Cloud KapitelüberblickEinführung in Cloud Penetration TestingMethoden für Cloud-PentestsBeispielszenario eines Cloud-PentestsMicrosoft Defender for CloudQuiz: Pentesting in der Cloud Abschluss GitHubFazit und KursabschlussÜber den Trainer: Tom Wechsler ist seit mehr als 25 Jahren professionell in der Informatikbranche tätig. Seit 2007 arbeitet er als selbstständiger Cloud Solution Architect, Cyber Security Analyst und Trainer. Der charismatische Schweizer hat es sich zum Ziel gemacht, die komplexe Welt der Informatik anhand von Lernvideos so verständlich wie möglich zu erklären. So gelingt es ihm in seinen Kursen, auch komplexe Themen und Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Tom Wechslers Schwerpunkte liegen in den Bereichen Netzwerktechnik (Cisco), Microsoft Azure, Microsoft 365, Windows Server und Active Directory. So lernen Sie mit diesem Videokurs: In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, sodass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können: Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquiz zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
JUnit 5 für Fortgeschrittene – Parametrisierte Tests und erweiterte Techniken
JUnit 5 ist das Standard-Framework für Unit-Tests in Java. Es bietet alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um hochwertige Tests zu entwickeln und damit die Qualität und Stabilität Ihrer Software sicherzustellen. Im zweiten Teil unserer Kursreihe erweitern Sie Ihr Wissen um leistungsstarke Features, die Ihre Tests flexibler und besser lesbar machen, was für die Testautomatisierung in der Java-Entwicklung unerlässlich ist. Ein Schwerpunkt des Kurses liegt auf parametrisierten Tests. Sie erfahren, wie Sie mit speziellen JUnit-Annotationen Testfälle mit unterschiedlichen Eingabewerten ausführen, ohne Code zu wiederholen, und mit Argument Conversions Eingaben automatisch in das gewünschte Datenformat umwandeln.Zudem widmen wir uns der Annotation @DisplayName und dem DisplayNameGenerator, die es erlauben, Tests verständlich zu benennen und damit übersichtlicher zu gestalten. Wir befassen uns auch mit Argument Aggregation: Sie lernen, komplexe Eingabeparameter mit Aggregatoren und Argument Accessors zu bündeln und effizient an Testmethoden zu übergeben.Ein umfassendes Praxisbeispiel rundet den Kurs ab, in dem Sie das Erlernte direkt anwenden und festigen können. Grundkenntnisse in der Java-Programmierung sind erforderlich. Erfahrungen im Umgang mit Entwicklungswerkzeugen wie IDEs (z.B. IntelliJ, Eclipse) sind von Vorteil.Die Kursreihe setzt sich aus folgenden Teilen zusammen:Einstieg in die Welt des Testens mit JavaParametrisierte Tests und erweiterte TechnikenFortgeschrittene Testtechniken und ErweiterungenErweiterungen und Custom Test Engines (erscheint 2026)Länge: 02:57 Stunden Alle Lektionen im Überblick:Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Dynamische Datenquellen für Tests nutzen Kapitelüberblick@ValueSource@CsvSource und @CsvFileSource@EmptySource, @NullSource, @NullEmptySource@EnumSource@MethodSource@ArgumentsSourceParameterResolverArgument ConversionMultiple QuellenArgument Aggregation – ArgumentsAccessor@DisplayName und @DisplayNameGenerationQuiz: Dynamische Datenquellen für Tests nutzen Praxisbeispiel KapitelüberblickVorstellung des ProduktionsquelltextesUserService: TestdefinitionServicesSingletonsParameterResolver erzeugenServicesSingletonsParameterResolver testenUserService und ParameterResolver verbinden und testenPasswordValidator – vereinfachter TestPasswordValidator – erweiterter TestRuleValidator testenDisplayName und DisplayNameGeneratorSaltGenerator testen Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Sven Ruppert programmiert seit 1996 Java in Industrieprojekten, davon mehr als 15 Jahre weltweit in Branchen wie Automobil, Raumfahrt, Versicherungen, Banken, UN und Weltbank. Für JFrog und Vaadin arbeitete er als Developer Advocate. Seit über 10 Jahren spricht er auf Konferenzen und Community-Events von Amerika bis Neuseeland und schreibt regelmäßig Artikel für IT-Magazine und Technologie-Portale. Seine Hauptthemen sind Secure Coding Practices und Core Java. So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:Flexibler Videoplayer mit vielen SteuerungsmöglichkeitenWissensquizzes zur LernkontrolleLernhistorie und LernfortschrittLesezeichen und Notizen Volltextsuche in den VideosFrage-den-Experten-ModulÜbungsmaterial zum MitmachenResponsive Web-App und Videostreaming für alle EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.