iX 07/2021

Assume the breach! Heutzutage ist nicht mehr die Frage, ob Ihre Infrastruktur Ziel eines Angriffs wird, sondern ob Sie darauf gewappnet sind. Microsoft gibt Ihnen dazu einen Reihe Werkzeuge an die Hand, und dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie sie richtig einsetzen. Mit den richtigen Administrationsmethoden erschweren Sie so den Angriff und sorgen dafür, dass wichtige Daten sicher bleiben und kein Schaden entsteht. Zahlreiche Best Practices und Hinweise aus der Praxis erklären Ihnen, wie Sie Ihre Systeme absichern und sich auf den Ernstfall vorbereiten. Aus dem Inhalt: Angriffsmethoden und WerkzeugeSysteme härten und sichere AdministrationAuthentifizierungsprotokolleLeast-Privilege-Prinzip und Tier-ModellCredential Guard und Remote Credential GuardAdmin ForestPAM-TrustAdministration: Just in time and just enoughUpdate-Management mit WSUSPKI und CAAuditing: ATA und ATPMonitoring und ReportingLeseprobe (PDF-Link)

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.

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)

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"