iX 07/2021

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Highlights:

  • Microsoft 365 sicher und datenschutzkonform betreiben
  • Datenanalyse mit Python am Beispiel Reddit
  • Sind Chromebooks die besseren Clients?
  • IT-Sicherheitsgesetz 2.0: Neue Sicherheitsregeln für Unternehmen
  • Compliance in der Cloud: Tools und vertrauenswürdige Anbieter
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Anzahl:
Inhaltsverzeichnis
Microsoft 365 sicher nutzen, Datenanalyse mit Python, Cloud-Dienste aus der EU sind einige der Top-Themen in der iX 07/2021:

Highlights

Microsoft 365 sicher nutzen

Das Schützen der Accounts, Datenverschlüsselung und die Überwachung der Installation sind nur der Anfang: Wer Microsoft 365 sicher und datenschutzkonform betreiben möchte, muss an vielen Schräubchen drehen. Allerdings sind die relevanten Einstellungen über mehrere Werkzeuge verteilt. (Seite 46)

Datenanalyse mit Python

Am Beispiel Reddit: Mit Python lassen sich Daten aus sozialen Netzen extrahieren und analysieren, um beispielsweise Trendthemen frühzeitig zu erkennen oder Communitystrukturen zu untersuchen. (Seite 116)

Chromebooks – die besseren Clients?

Chromebooks glänzen mit einfacher zentraler Verwaltung und sicheren Updates. Mittlerweile führen sie Web-, Android-, Linux- und Windows-Anwendungen aus. Das macht sie zu einer attraktiven Alternative – nicht nur im Unternehmen. (Seite 134)

Neue Sicherheitsregeln für Unternehmen

Das IT-Sicherheitsgesetz 2.0 zwingt viele Unternehmen zum Handeln. Für Krankenhäuser bringt das Patientendatenschutzgesetz zudem die Verpflichtung, bis Jahresende Sicherheitsstandards umzusetzen. Was zu tun ist, (Seite 74)

Compliance in der Cloud

Tools für Cloud Security Posture Management (CSPM) und die Security Operations Center (SOC) der großen Hyperscaler helfen, Complianceregeln einzuhalten. Was können die SOC, welche Tools von Drittanbietern gibt es und wie lässt sich die Vertrauenswürdigkeit europäischer Anbieter abklopfen? (Seite 88)

  • Markt + Trends

    • 8 Kolumne: Patch me if you can
      Ransomware 3.0
    • 10 Künstliche Intelligenz
      Maschinelles Sehen: der menschliche Cortex als Blaupause
    • 12 Cloud
      GAIA-X: erste Konkretisierungen im Anflug
    • 14 Open Source
      Open Source Insights: Projektabhängigkeiten im Blick
    • 16 Rechenzentrum
      NVMe 2.0 vereint NVMe- / Fabric-Standards
    • 18 World Wide Web
      Digitalsteuer: Amazon und Google müssen zahlen
    • 20 Netze und Systemmanagement
      Grafana 8.0 mit Echtzeitstreaming
    • 21 (I)IoT
      Roboter auf Abwegen
    • 24 Arbeitsplatz
      WWDC 2021: macOS 12 kommt
    • 25 Augmented Reality
      Virtuelles Sehen als Displaytrend
    • 26 Entwicklerkonferenz
      BUILD 2021: Microsoft wird grün
    • 28 Softwareentwicklung
      Google I/O: Empfehlung für barrierefreie Apps
    • 30 E-Government
      Wahlkampfthema Digitalisierung
    • 31 IT-Sicherheit
      Staatstrojaner und kein Ende
    • 32 IT-Recht & Datenschutz
      Standardvertragsklauseln überarbeitet
    • 34 Datenbanken/BI
      Erste Hauptversion von immudb
    • 35 Beruf
      IT-Gehälter entwickeln sich gut
    • 36 Unternehmenssoftware
      SAP drängt mit Macht weiter in die Cloud
    • 38 Telekommunikation
      ANGA COM DIGITAL: Das Netz der anderen
    • 40 E-Health
      Rezepte auf das Smartphone
    • 43 Wirtschaft
      Digitale Transformation ist lukrativ
    • 44 Veranstaltungen
      -Workshops im Sommer
    • 45 Retrospektive
      Vor 10 Jahren: Eine gewagte Prognose
  • Titel

    • 46 Microsoft 365 sicher nutzen
      Mittel und Wege zum sicheren Betrieb
    • 54 Microsoft 365 sicher konfigurieren
  • Review

    • 62 Betriebssysteme
      Univention Corporate Server 5.0
    • 63 Virtualisierung
      Proxmox aktualisiert VE, Backup Server und Mail Gateway
    • 64 Storage
      Im Speicher rechnen mit Computational Storage
    • 70 Ceph: Neues Release 16.2 „Pacific“
  • Report

    • 76 Neue Sicherheitsregeln für Unternehmen
      IT-Sicherheitsgesetz 2.0 in Kraft getreten
    • 78 IT-Sicherheit im Krankenhaus
    • 84 Recht
      Apples neue Transparenzregeln
    • 88 Cloud-Sicherheit
      Cloud Security Operations Center im Vergleich
  • Wissen

    • 96 Internet
      QUIC-Standardisierung durch die IETF
    • 100 Mobile Softwareentwicklung
      Jetpack Compose: ein Blick auf Androids neue UI-Technik
    • 104 IT-Sicherheit
      Kurz erklärt: Secure Access Service Edge (SASE)
  • iX-Extra Cloud

    • 105 Cloud-Computing
      Sichere Clouds heimischer Anbieter
    • 106 Wie verlässlich sind europäische Cloud-Dienste?
  • Praxis

    • 116 Data Science mit Python
      Teil 1: Daten aus Reddit beschaffen und auswerten
    • 122 Teil 2: Communitystrukturen untersuchen
    • 127 Tools & Tipps
      PCAPng-Dateien mit pyshark verarbeiten
    • 128 IT-Forensik-Tutorial
      KAPE-Einführung, Teil 1: Installation, Konfiguration und Ausführung
    • 134 Arbeitsplatz-IT
      Chromebooks in der Admin-Praxis
  • Medien

    • 144 Rezensionen
      Custom-Code-Migration nach SAP S/4HANA, Full Stack Serverless, Hacker
    • 146 Buchmarkt
      IT-Krimis
  • Rubriken

    • 3 Editorial: Alte Zöpfe abschneiden
    • 6 Leserbriefe
    • 153 Impressum
    • 154 Vorschau
Artikel-Details
Anbieter:
Heise Medien GmbH & Co. KG
Artikelnummer:
4018837061121
Veröffentlicht:
24.06.2021

Fachinfos für IT-Profis:

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Sichere Windows-Infrastrukturen
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Data Science mit Python
Python ist für viele die erste Wahl für Data Science, weil eine Vielzahl von Ressourcen und Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar ist. In diesem Buch erläutert der Autor den Einsatz der wichtigsten Tools. Für Datenanalytiker und Wissenschaftler ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert für jede Art von Berechnung mit Python sowie bei der Erledigung alltäglicher Aufgaben. Dazu gehören das Bearbeiten, Umwandeln und Bereinigen von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen und die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken oder Machine-Learning-Modellen. Dieses Handbuch erläutert die Verwendung der folgenden Tools:• IPython und Jupyter für datenintensive Berechnungen• NumPy und Pandas zum effizienten Speichern und Bearbeiten von Daten und Datenarrays in Python• Matplotlib für vielfältige Möglichkeiten der Visualisierung von Daten• Scikit-Learn zur effizienten und sauberen Implementierung der wichtigsten und am meisten verbreiteten Algorithmen des Machine Learnings  Der Autor zeigt Ihnen, wie Sie die zum Betreiben von Data Science verfügbaren Pakete nutzen, um Daten effektiv zu speichern, zu handhaben und Einblick in diese Daten zu gewinnen. Grundlegende Kenntnisse in Python werden dabei vorausgesetzt.

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Neu
Machine Learning mit Python (3. Auflg.)
Das umfassende Praxis-Handbuch für Data Science, Deep Learning und Predictive Analytics in 3. Auflage 03/2021.Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-AlgorithmenInhalt & Leseprobe (PDF-Link)

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Neuronale Netze programmieren mit Python (2. Auflg.)
Neuronale Netze stehen im Mittelpunkt, wenn es um Künstliche Intelligenz und Machine Learning geht. Sie revolutionieren derzeit die verschiedensten Anwendungsgebiete vom Strategiespiel bis zur Bild- und Spracherkennung. In neuronalen Netzen stecken geniale Ideen, die sich zum Glück einfach erklären lassen. Unsere Experten helfen Ihnen dabei, neuronale Netze zu verstehen und selber zu entwickeln. Um sie gewinnbringend einzusetzen, programmieren Sie verschiedene Netztypen selbst nach. Und zwar in Python, der Hauptsprache der KI-Welt. Sie werden sich dabei mit Mathematik und Programmierung befassen, brauchen aber keine konkreten Vorkenntnisse. Alles wird Ihnen besonders anschaulich mit zahlreichen Abbildungen erklärt. Ein faszinierendes Buch, das Ihnen den Durchblick in der KI-Welt bringt. Jetzt in der 2. Auflage! Schneller Einstieg mit allen Python- und Mathegrundlagen Lernalgorithmen, Aktivierungsfunktionen, Backpropagation Inkl. Online-Lernumgebung und Einstieg in TensorFlow

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Algorithmen in Python
Inhalt Algorithmen gehören zum Rüstzeug guter Entwickler und Programmierer. Dieses Buch stellt Ihnen eine Vielzahl an problemlösenden Techniken für den Programmieralltag vor und zeigt, wie Sie diese Techniken in Ihre Anwendungen implementieren. Dabei lernen Sie 32 Klassiker der Informatik kennen, vom einfachen Such-Algorithmus bis zu genetischen Algorithmen und neuronalen Netzen in der KI. Randvoll mit Codebeispielen in Python sowie Profitipps für Programmierer. Selbst wenn Ihnen einiges bekannt vorkommen wird, es warten zahlreiche Aha-Erlebnisse auf Sie. Ideal für alle, die ihre ersten Schritte in der Programmierung hinter sich haben und jetzt voll durchstarten wollen! - Programmieren trainieren mit bekannten und modernen Klassikern - Von der Suche bis zu k-Means, vom Dreizeiler bis zur dynamischen Programmierung und KI - Für Studium, Coding-Katas, Workouts oder in Eigeninitiative - Titel der amerikanischen Originalausgabe: "Classic Computer Science Problems in Python"

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