IT- & Projektmanagement
Azure DevOps Essentials: Vom Projektstart bis zum Pull Request
Mit Azure DevOps bietet Microsoft eine cloudbasierte Plattform, die intergierte Werkzeuge für die moderne Softwareentwicklung bereitstellt. Dieser erste Teil unserer Kursreihe fokussiert sich auf das Setup Ihrer Umgebung, die agile Projektverwaltung sowie die Versionskontrolle mit Git und legt damit die Basis für die weiterführenden Themen.Zum Auftakt lernen Sie die grundlegenden Konzepte von Azure DevOps kennen und erfahren, wie Sie Organisationen sowie Benutzer mithilfe von Microsoft Azure und Entra ID verwalten. Danach steigen wir in die agile Projektarbeit ein: von der Erstellung und Konfiguration von Projekten über das Management von Sprints und Backlogs bis hin zur Nutzung hilfreicher Metriken.Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Versionsverwaltung mit Git. Sie erhalten das erforderliche Wissen, um Git-Repositories effizient anzulegen, Branches sauber zu verwalten, Pull Requests sicher zu integrieren und Ihre tägliche Entwicklungsarbeit mithilfe von VS Code und GitHub optimal zu gestalten.Praxisnahe Beispiele und Übungen begleiten Sie durch diesen Kurs und helfen Ihnen dabei, Ihr Wissen zu überprüfen, zu vertiefen und sich optimal für die folgenden Teile der Reihe vorzubereiten.Länge: 02:48 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem Kurs Grundlagen von Azure DevOps Kapitelüberblick Einführung in Azure DevOps Unterschiede zwischen Azure DevOps Service und Server Grundlegende Konzepte in Azure DevOps Erkundung der Azure-DevOps-Benutzeroberfläche Quiz: Grundlagen von Azure DevOps Integration mit Microsoft Azure und Entra ID Kapitelüberblick Organisationen anlegen Prozess der Benutzerbereitstellung Verknüpfen einer Azure Subscription Pricing-Monitor in Azure einrichten Quiz: Integration mit Microsoft Azure und Entra ID Agile Projektverwaltung in Azure DevOps Kapitelüberblick Vorstellung des Praxisprojekts Einführung in Azure Boards Boards und Backlogs einrichten und verwalten Sprints planen und organisieren Agile Metriken und Burndown Charts nutzen Best Practices für agiles Arbeiten im Team Quiz: Agile Projektverwaltung in Azure DevOps Repositories und Versionierung in Azure DevOps Kapitelüberblick Git-Grundlagen: Was ist Git? Git-Grundlagen: Repository Git-Grundlagen: Wichtige Begriffe Git-Grundlagen: Git-Branches Git in Azure DevOps Authentifizierung mittels HTTPS und SSH Integration mit VS Code Grundlegende Git-Kommandos Zusammenarbeit und Pull Requests Branching-Strategien am Beispiel von GitFlow Integration von GitHub Tipps für effizientes Arbeiten mit Git Quiz: Repositories und Versionierung in Azure DevOps Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Philip Lorenz ist erfahrener DevOps- und Cloud-Engineer mit besonderem Fokus auf Prozessautomatisierung, Cloud-Technologien und KI-Infrastruktur. Mit großer Begeisterung teilt er sein Wissen in Form von Dienstleistungen und Schulungen. Seine Trainings sind inspiriert von realen IT-Szenarien und vermitteln unmittelbar anwendbares Wissen, das Teilnehmende direkt in ihre tägliche Arbeit integrieren können.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.
Jira verstehen und anwenden
Überblick Der Referent Przemyslaw Wesolka vermittelt Ihnen die wichtigsten Grundlagen für einen sicheren Einstieg. Er gibt einen Überblick über die wichtigsten Werkzeuge und praktische Tipps, die Ihnen den Arbeitsalltag erleichtern. Dabei erklärt der Referent nicht nur, wie Sie etwas tun, sondern auch, warum dieser Weg sinnvoll ist – selbst, wenn er zunächst ungewohnt erscheint. Anhand von konkreten Use Cases zeigt er, wie Sie Projekte aufsetzen, Aufgaben strukturieren und den Arbeitsfortschritt im Team transparent dokumentieren. Zudem lernen Sie, wie sich Genehmigungs- und Supportprozesse in Jira abbilden lassen – inklusive der automatischen Nachverfolgung von Bearbeitungsständen. Mit Filtern und Dashboards können Sie Informationen gezielt auswerten und den Projektverlauf übersichtlich darstellen. So schafft Jira klare Abläufe, reduziert Missverständnisse und unterstützt die Zusammenarbeit im Team. Inhalte 1. Grundfunktionen und Projektorganisation Projekten einrichten und Aufgaben erstellen Teamfortschritte effizient steuern und übersichtlich darstellen Genehmigungs- und Supportprozessen einrichten Fortschritte automatisch nachverfolgen2. Effektive Teamarbeit Aufgaben zuweisen, Fortschritte verfolgen, Labels setzen Kommentare sinnvoll nutzen und verknüpfen, um die Zusammenarbeit zu verbessern3. Datenanalyse und Reporting Mit Filtern und Dashboards arbeiten Projektdaten und Zusammenfassungen in Berichten analysieren Zielgruppe Das Webinar richtet sich an Fachkräfte, die Jira sicher und effizient nutzen möchten – unabhängig davon, ob sie bereits erste Erfahrungen gesammelt haben oder neu mit dem Tool arbeiten.→ Projektleiter, die digitale Werkzeuge nutzen möchten, um Projekte klar zu strukturieren und die Zusammenarbeit zu verbessern.→ Teammitglieder, die Jira in ihren Arbeitsalltag integrieren und Aufgaben effizient verwalten möchten.→ Einsteiger im agilen Projektmanagement, die eine solide Grundlage für den Einsatz von Jira aufbauen wollen. Ihr Nutzen Nach der Webinar-Aufzeichnung können Sie: Aufgaben in Jira selbstständig erstellen und verwalten. Teamprozesse effizient organisieren und Fortschritte verfolgen. Filter und Dashboards einsetzen, um jederzeit den Überblick zu behalten.Voraussetzungen Sie benötigen keine Vorkenntnisse in Jira.
GitHub – Grundkurs für Nicht-Entwickler
GitHub ist mehr als nur ein Werkzeug für Entwicklerinnen und Entwickler – es ist eine Plattform für alle, die effizient zusammenarbeiten, Projekte organisieren und ihre Arbeit teilen möchten. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen von GitHub kennen und erfahren, wie Sie es für Ihre individuellen Bedürfnisse einsetzen können – ganz ohne Programmierkenntnisse.Wir starten mit einer Einführung in GitHub und klären, was es ist und warum es zu den am häufigsten verwendeten Plattformen weltweit zählt. Sie lernen, was Repositories sind – die zentralen Bausteine von GitHub, in denen alle Dateien und Änderungen eines Projekts sicher dokumentiert werden.Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit Issues, einem nützlichen Tool, um Aufgaben zu verwalten, Probleme nachzuverfolgen und gemeinsam Lösungen zu finden. Mithilfe von Pull Requests lassen sich Änderungen vorschlagen, überprüfen und nahtlos in laufende Projekte integrieren – ebenfalls ein unverzichtbares Werkzeug für die Teamarbeit. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Projects, mit denen Sie Aufgaben visualisieren, priorisieren und organisieren können. Egal, ob Sie ein Team leiten, ein Projekt verwalten oder einfach Ihre Ideen strukturieren möchten – GitHub bietet Ihnen die passenden Werkzeuge und kann über die reine Softwareentwicklung hinaus vielseitig eingesetzt werden.Für die Kursteilnahme sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.Länge: 02:49 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem KursGitHub-Konto erstellen KapitelüberblickNeues GitHub-Konto einrichtenProfil einrichtenMulti-Faktor-Authentifizierung (MFA) einrichtenWeitere KontoeinstellungenQuiz: GitHub-Konto erstellenGit und GitHub verstehen: Schlüssel zu modernen Workflows KapitelüberblickWas ist Git?Versionskontrolle: zentral vs. dezentralWas ist GitHub?Was sind die GitHub-Hauptfunktionen?Quiz: Git und GitHub verstehen: Schlüssel zu modernen WorkflowsPersönliche README-Datei als GitHub-Visitenkarte KapitelüberblickProfil-README-Datei erstellenStatistiken der README-Datei hinzufügenShields der README-Datei hinzufügenQuiz: Persönliche README-Datei als GitHub-VisitenkarteGitHub-Fundament: Was ist ein Repository?KapitelüberblickErstes Repository erstellenErsten Branch (main) erstellenRepository erkundenDateien und Verzeichnisse erstellenCommits in GitHubCommits im DetailQuiz: GitHub-Fundament: Was ist ein Repository? Von Aufgaben bis Dokumentation: GitHub Issues, Pull Requests und Wikis KapitelüberblickIssue erstellenLabel erstellen und Milestone definierenNeuen Branch erstellenArbeiten mit Pull RequestsGitHub-Wiki aufbauenDiscussions nutzenQuiz: Von Aufgaben bis Dokumentation: GitHub Issues, Pull Requests und WikisPrivate Repositories und Projekte: Struktur und Kontrolle für deine Arbeit KapitelüberblickPrivates Repository erstellenRepository klonenLokal mit dem Repository arbeitenNeues Projekt erstellen und mit einem Repository verlinkenArbeiten mit dem ProjektFork erstellenQuiz: Private Repositories und Projekte: Struktur und Kontrolle für deine ArbeitAbschluss 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 EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Entra ID – Neuerungen in Q4/2025
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 vierten Quartal 2024. 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.Sie können jetzt die Autoritätsquelle von synchronisierten lokalen AD-Gruppen auf Microsoft Entra ID übertragen und damit die Zugriffssteuerung vollständig in die Cloud verlagern. Zudem schützt Sie die neue Soft-Deletion-Funktion für Cloud-Sicherheitsgruppen vor versehentlichem Datenverlust: Gelöschte Gruppen lassen sich nun innerhalb von 30 Tagen mitsamt ihrer Mitgliedschaften und Konfiguration wiederherstellen.Im Bereich der passwortlosen Authentifizierung gibt es ebenfalls Neuerungen: Sie können Passkeys jetzt gruppenspezifisch ausrollen und dabei auch externe Passkey-Anbieter einbinden. Das bietet mehr Flexibilität bei der unternehmensweiten Einführung dieser phishing-resistenten Authentifizierungsmethode.Auch bei den Lifecycle Workflows hat sich einiges getan. Mithilfe administrativer Einheiten lässt sich die Verwaltung auf bestimmte Admins beschränken, die nur für ihren jeweiligen Zuständigkeitsbereich Workflows bearbeiten können. Fehlgeschlagene Workflows können Sie nun gezielt erneut verarbeiten – entweder für einzelne Benutzer oder den gesamten Lauf. Zudem lassen sich jetzt Workflows auf Basis von Anmeldeinaktivität auslösen, um ruhende Konten automatisch zu verwalten und Sicherheitsrisiken zu minimieren.Und nicht zuletzt blicken wir auf die spannendsten Neuerungen, die auf der Ignite, der großen Technologiekonferenz von Microsoft, im November 2025 vorgestellt wurden.Unser quartalsweise erscheinendes Update informiert Sie über die neuesten Änderungen in Entra ID und bringt Sie auf den aktuellen Stand. Also bleiben Sie dran!Länge: 00:59 StundenAlle Video-Lektionen im Überblick: Entra ID – Neuerungen Q4/2025 Herzlich willkommen zu diesem KursÜbersicht über die NeuerungenWechsel der Source of Authority für GruppenSoft Delete für Gruppen und Conditional Access PoliciesGeteilte Passkeys und ProfileÜberblick zu Agent IDsNeuerungen in Lifecycle WorkflowsNeues von der Microsoft Ignite 2025Quiz: Entra ID – Neuerungen Q4/2025 Über 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.
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.
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.
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.
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.
Microsoft Edge für Administratoren
Microsoft Edge bietet umfangreiche Möglichkeiten, um den Browser in Unternehmen effizient zu verwalten und gezielt auf Unternehmensrichtlinien und individuelle Ziele abzustimmen. In diesem Kurs erwerben Sie praktisches und fundiertes Wissen, um Edge optimal in Ihre IT-Umgebung zu integrieren und Arbeitsabläufe zu optimieren. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die verschiedenen Release-Kanäle von Edge, das Lifecycle-Management sowie die grundlegende Konfiguration von Richtlinien. Sie lernen, wie Gruppenrichtlinien (GPOs) und cloud-basierte Verwaltungswerkzeuge wie Intune oder der Edge Management Service eingesetzt werden können, um Richtlinien einfach und effizient umzusetzen. Darüber hinaus erfahren Sie, wie zentrale Funktionen wie Single Sign-On, Arbeitsprofile und Synchronisation so konfiguriert werden können, dass sie die Erwartungen und Anforderungen Ihrer Organisation erfüllen. Gleichzeitig werden die Bedürfnisse der Anwender berücksichtigt, um die Nutzerfreundlichkeit zu erhöhen. Moderne Funktionen wie Arbeitsbereiche, Sammlungen und ein flexibles Tab-Management werden praxisnah vorgestellt, um die Arbeit mit Edge im Unternehmensalltag deutlich zu erleichtern. Im letzten Abschnitt stehen die Sicherheitsfunktionen von Edge im Fokus. Sie lernen, wie der Browser nahtlos mit Microsoft Defender zusammenarbeitet und welche Schutzmechanismen durch Security Baselines und SmartScreen zur Verfügung stehen. Mit anschaulichen Beispielen und unterstützenden Vorlagen können Sie die Inhalte direkt anwenden und so Ihre IT-Umgebung sicher und effizient gestalten. Länge: 03:36 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung in Edge Kapitelüberblick Was ist der Edge Browser? Installation und Voraussetzungen Update und Lifecycle Policies Edge-URLs und Policy-Referenz Feature-Entwicklung und Developer-Programm Handouts für Anwender (Customer Adoption) Edge zurücksetzen Quiz: Einführung in Edge Verwaltung mit Gruppenrichtlinien für Edge Kapitelüberblick Funktionsweise von Gruppenrichtlinien verstehen Importieren aktueller Edge-Vorlagen Gruppenrichtlinienobjekte (GPOs) erstellen Gruppenrichtlinie anwenden und überwachen Quiz: Verwaltung mit Gruppenrichtlinien für Edge Verwaltung durch Cloud Policies und Microsoft Intune Kapitelüberblick Funktionsweise von Intune verstehen Edge für Windows Clients installieren Edge auf Windows Clients verwalten Edge-Cloud-Management Richtlinien via Cloud-Management erstellen Quiz: Verwaltung durch Cloud Policies und Microsoft Intune Anpassungen für Unternehmen Kapitelüberblick SSO (Single Sign-on) konfigurieren First-Start- und Sign-in-Einstellungen Startverhalten, NewTab und Homepage festlegen Synchronisation verstehen Synchronisation einrichten und troubleshooten Edge als Standardbrowser auf Windows Client Edge als Standard in M365 Apps Passwortmanager und Brieftasche Quiz: Anpassungen für Unternehmen Moderne Edge-Funktionen Kapitelüberblick Arbeitsbereiche (Workspaces) Sammlungen (Collections) Tabs organisieren Tastaturbefehl und Mausgesten PDF-Reader Kiosk-Modus Quiz: Moderne Edge-Funktionen Edge-Sicherheitsfunktionen Kapitelüberblick Baseline Defender SmartScreen Defender PUA Tippfehlerschutz Quiz: Edge-Sicherheitsfunktionen Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer: Mit über 20 Jahren Erfahrung in der IT unterstützt Benjamin Bürk Unternehmen bei der Umsetzung stabiler und kosteneffizienter Lösungen. Als Lead Engineer und Technical Consultant bei einem Schweizer Dienstleister legt er besonderen Wert auf Kundenzufriedenheit und die erfolgreiche Umsetzung anspruchsvoller Projekte. Neben seiner Tätigkeit als Autor und Podcaster erstellt er praxisorientierte Schulungen. Mit einem klaren Fokus auf Microsoft 365 entwickelt er Lösungen, die Unternehmen helfen, ihre IT effizient und nachhaltig zu gestalten, und fungiert als Bindeglied zwischen Kunden, externen Partnern und internen Fachbereichen. 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.