TUTORIALS
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 3: Textverarbeitung
Der dritte Teil unserer Deep-Learning-Kursserie widmet sich der Verarbeitung von Sprache und Text mit modernen neuronalen Netzarchitekturen. Im Zentrum stehen dabei Transformer-Modelle, die heute das Rückgrat vieler Anwendungen im Bereich Natural Language Processing (NLP) bilden – von Chatbots bis hin zu automatischer Übersetzung.Sie lernen, wie Wörter mithilfe von Word Embedding in mathematische Vektoren überführt werden und damit semantische Zusammenhänge in Texten abgebildet werden können. Darauf aufbauend steigen Sie in die Welt der Transformer ein – eine der bedeutendsten Entwicklungen im Deep Learning.Der Kurs erläutert sowohl Decoder-Only-Transformer, die zur Texterzeugung verwendet werden, als auch Encoder-Decoder-Transformer, die typischerweise für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung eingesetzt werden. Sie erfahren, wie diese Modelle strukturiert sind, wie sie trainiert werden und wie ihre verschiedenen Komponenten – wie Attention-Mechanismen, Layer Normalization und Feedforward-Blöcke – zusammenspielen.Wie in den vorherigen Kursen liegt auch hier der Fokus auf Praxisnähe: Mit zahlreichen Übungen, Codebeispielen und zwei begleitenden Projekten wenden Sie die Theorie auf reale NLP-Aufgaben an.Länge: 02:58 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung in Transformer-Modelle KapitelüberblickHauptarten von Transformer-ModellenWord-Embedding für Transformer-ModelleVorhersagen eines Decoder-Only-TransformersTextdaten in Python importierenInput- und Output-Tokens erstellenDefinition der Decoder-KomponentenDecoder-Only-Transformer trainieren und bewertenQuiz: Einführung in Transformer-Modelle Projekt 8 – Trainiere dein eigenes Large Language Model (LLM) KapitelüberblickProjektvorlage in PythonProjektlösung in Python Transformer-Modelle – Vertiefung KapitelüberblickEncoder-Decoder-Transformer – IntuitionÜbersetzte Texte in Python importierenDefinition der Encoder-KomponentenDefinition der Decoder-KomponentenEncoder-Decoder-Transformer trainieren und bewertenQuiz: Transformer-Modelle – Vertiefung Projekt 9 – KI-gestützte Textübersetzung KapitelüberblickProjektvorlage in PythonProjektlösung 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 4: Deep Reinforcement Learning
Die letzte Etappe für einen gelungenen Einstieg ins Thema Deep Learning: Tauchen Sie ein in die spannende Welt des Deep Reinforcement Learning (DRL) – ein Ansatz, bei dem KI-Agenten eigenständig lernen, durch gezielte Aktionen Belohnungen zu maximieren und damit intelligente Entscheidungen zu treffen. Sie lernen die wichtigsten Konzepte im Bereich Deep Learning kennen, darunter Zustände, Aktionen, Belohnungen, Policies und Umgebungen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt außerdem auf der Definition und Modellierung von RL-Umgebungen, z. B. mit Frameworks wie OpenAI Gym. Sie bauen eigene Agenten, trainieren diese über wiederholte Interaktion mit ihrer Umgebung und beobachten, wie die Agenten selbstständig Strategien entwickeln, etwa zur Navigation, Steuerung oder Prozessautomatisierung.Wie in den vorherigen Teilen der Reihe steht auch hier die Praxis im Vordergrund: Mit interaktiven Übungen, einem begleitenden Projekt und zahlreichen Beispielen erleben Sie DRL praxisnah und fundiert. Dieser Kurs rundet Ihre Deep-Learning-Ausbildung ab und eröffnet Ihnen spannende Perspektiven für autonome KI-Systeme.Länge: 01:27 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Kursüberblick Herzlich willkommen zu diesem Kurs Deep Reinforcement Learning KapitelüberblickDeep Reinforcement Learning (DRL) – IntuitionDRL-Umgebung definierenAktionen in einer DRL-Umgebung ausführenKI-Agenten erstellenKI-Agenten trainieren und bewertenQuiz: Deep Reinforcement Learning Projekt 10 – Trainiere deinen eigenen KI-Agenten KapitelüberblickProjektvorlage in PythonProjektlösung in PythonWeitere DRL-Umgebungen 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Synchronisation von Identitäten: Identity Lifecycle Management
Dieser Kurs ist Teil einer Reihe, die sich mit Technologien zur Identitätssynchronisierung beschäftigt. Dabei bauen wir anhand praktischer Anwendungsfälle und typischer Anforderungen eine hybride Beispielinfrastruktur auf, in der verschiedene Synchronisationstools zum Einsatz kommen.Der vierte Teil der Kursreihe befasst sich mit Lifecycle Workflows in Microsoft Entra ID, die die automatisierte Verwaltung von Benutzerkonten während ihres gesamten Lebenszyklus ermöglichen – von der Bereitstellung von Zugriffsrechten und dem Versand von Begrüßungs-E-Mails bei Neueinstellung bis hin zum Entzug von Berechtigungen beim Unternehmensaustritt. Dies verringert den manuellen Aufwand, reduziert Fehler und sorgt damit für mehr Sicherheit, Compliance und Effizienz.Sie lernen, wie Sie Workflows an die prozessualen Anforderungen Ihrer IT-Infrastruktur anpassen und einsetzen, um den Benutzerlebenszyklus zu optimieren und zu automatisieren. Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen der Entra-ID-Experte Klaus Bierschenk, wie Onboarding- und Offboarding-Aktivitäten sowie Automatisierungen für interne Wechsel funktionieren. Darüber hinaus erkunden Sie Custom Extensions, die es erlauben, vordefinierte Tasks etwa über Logic Apps individuell zu erweitern.Die Kursreihe setzt sich aus folgenden Teilen zusammen:Entra Connect SyncEntra Cloud SyncAPI-Driven Provisioning und weitere SynchronisierungstechnologienIdentity Lifecycle ManagementCross-Tenant SynchronisationLänge: 01:38 StundenAlle Video-Lektionen im Überblick: Synchronisation von Identitäten: Identity Lifecycle ManagementHerzlich willkommen zu diesem KursÜbersicht und Einstieg in den KursLizensierung und praktische Beispiele Vorbereitende Arbeiten für die PraxisbeispieleJoiner-Workflows einrichtenJoiner-Workflows: ErgebnisseMover-Workflows einrichtenMover-Workflows: ErgebnisseLeaver-Workflows: Einrichtung und DemoÜberblick über Custom ExtensionsErgänzende Hinweise für die ImplementierungQuiz: Synchronisation von Identitäten – Identity Lifecycle ManagementFazit und Kursabschluss 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.
JUnit 5 – Einstieg in die Welt des Testens mit Java
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.In diesem ersten Teil unserer vierteiligen JUnit-5-Kursreihe lernen Sie die Grundlagen des modernen Testens mit JUnit 5 kennen. Wir starten mit der Installation der erforderlichen Komponenten, sodass Sie Ihre Entwicklungsumgebung optimal für Unit-Tests vorbereiten können. Danach schreiben wir gemeinsam die ersten Tests und machen uns mit den grundlegenden Konzepten vertraut.Ein zentraler Bestandteil des Kurses sind Assertions – die Bausteine, mit denen Sie überprüfen, ob Ihr Code das gewünschte Verhalten zeigt. Sie lernen, welche Assertions es gibt und wann Sie welche verwenden sollten. Zusätzlich beschäftigen wir uns mit Assumptions, die es Ihnen ermöglichen, Tests unter bestimmten Bedingungen auszuführen.Damit Ihre Tests gut strukturiert und wartbar bleiben, widmen wir uns den wichtigsten Lifecycle-Annotationen, die Ihnen dabei helfen, Testumgebungen effizient vorzubereiten und aufzuräumen. Zum Abschluss des Kurses wenden wir das Gelernte in einem praxisnahen Beispielprojekt an: Wir testen einen REST-Service und zeigen, wie Sie JUnit 5 in echten Softwareprojekten einsetzen.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: 04:07 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einleitung und Vorbereitungen KapitelüberblickEinführung in JUnit 5Einführung in die JUnit-5-PlattformDependenciesBrew installierenSdkMan installierenJDK und Maven installieren Der erste Test KapitelüberblickAnnotation @TestDein erster TestQuiz: Der erste Test Vergleiche in JUnit 5 KapitelüberblickWas sind Assertions?Was sind Assertions in Java?assertTrue & assertFalseassertEquals & assertNotEqualsassertNull & assertNotNullassertSame & assertNotSameassertInstanceOfassertArrayEqualsassertIterableEqualsassertLinesMatchassertTimeoutassertTimeoutPreemptivelyassertThrows & assertDoesNotThrowassertThrowsExactlyassertAllfailQuiz: Vergleiche in JUnit 5 Annahmen in JUnit 5 KapitelüberblickWas sind Assumptions?assumeTrueassumeFalseQuiz: Annahmen in JUnit 5 Testlebenszyklus Kapitelüberblick@BeforeEach & @AfterEach@BeforeAll & @AfterAll@Suite, @BeforeSuite, @AfterSuite@TestInstance@DisabledPraxisbeispiel – Teil 1: Vorstellung des TestsystemsPraxisbeispiel – Teil 2: REST-Service-Implementierung testenPraxisbeispiel – Teil 3: RequestHandler testenPraxisbeispiel – Teil 4: Gesamtsystem testenQuiz: Testlebenszyklus 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.
Sicherheit in Kubernetes
Kubernetes hat sich als Standard für die Container-Orchestrierung etabliert und ist damit zum Ziel von Angriffen geworden. Dieser Kurs bietet einen systematischen Überblick über die wesentlichen Sicherheitsaspekte und Werkzeuge, um Kubernetes-Umgebungen effektiv zu härten.Zunächst machen Sie sich mit der Kubernetes-Architektur vertraut und lernen, zentrale Komponenten wie das Kubelet und den API-Server abzusichern. Anschließend befassen Sie sich mit dem Berechtigungskonzept in Kubernetes sowie der Implementierung von Firewalls und der Datenverschlüsselung.Danach geht es an die Analyse von Konfigurationsdateien und Container Images mit Kubesec und Trivy sowie die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien mittels Kyverno. Sie erfahren auch, wie Sie Ihre Container in einer Sandbox betreiben und mit AppArmor die Container-Berechtigungen auf Host-Ebene einschränken können. Zum Abschluss lernen Sie Falco kennen, ein Tool zur Echtzeit-Überwachung, sowie Kube-bench, das Sie bei der systematischen Überprüfung Ihrer Cluster auf Sicherheitslücken unterstützt.Für die erfolgreiche Kursteilnahme werden grundlegende Kenntnisse in der Administration von Kubernetes vorausgesetzt.Länge: 01:50 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einleitung KapitelüberblickArchitektur von KubernetesWie kann ich Kubernetes installieren?Unsere Lab-UmgebungDer rote FadenFirewallsQuiz: Einleitung Kubelet KapitelüberblickTheorie: Das kubeletLabs: Das kubeletQuiz: Kubelet Berechtigungen KapitelüberblickTheorie: Berechtigungen in KubernetesLabs: Berechtigungen in Kubernetes – ÜberblickLabs: Berechtigungen in Kubernetes – AngriffLabs: Berechtigungen in Kubernetes – PräventionLabs: Berechtigungen in Kubernetes – Service Account TokenQuiz: Berechtigungen Network Policy KapitelüberblickTheorie: Firewalls im Kubernetes ClusterLabs: Firewalls im Kubernetes ClusterQuiz: Network Policy Verschlüsselung KapitelüberblickVerschlüsselung – eine EinführungTheorie: Verschlüsselung bei Verwendung der DatenLabs: Verschlüsselung bei Verwendung der DatenTheorie: Verschlüsselung der Daten im TransportLabs: Verschlüsselung der Daten im TransportTheorie: Service MeshTheorie: Verschlüsselung der Daten im RuhezustandLabs: Verschlüsselung der Daten in etcdTheorie: Verschlüsselung der etcd-BackupsLabs: Verschlüsselung der etcd-BackupsWarum sind wir mit Secrets noch nicht zufrieden?Quiz: Verschlüsselung Statische Pod-Analyse KapitelüberblickTheorie: kubesecLabs: kubesecQuiz: Statische Pod-Analyse Image Scanning KapitelüberblickTheorie: TrivyLabs: TrivyQuiz: Image Scanning Admission Plugins KapitelüberblickTheorie: Pod Security PoliciesTheorie: API-Server Admission ControlLabs: KyvernoQuiz: Admission Plugins Linux-Security-Module KapitelüberblickTheorie: Linux-Security-ModuleLabs: AppArmorQuiz: Linux-Security-Module Sandboxing KapitelüberblickTheorie: SandboxingLabs: gvisorQuiz: Sandboxing Monitoring KapitelüberblickTheorie: Kubernetes AuditingLabs: Kubernetes AuditingTheorie: FalcoLabs: FalcoQuiz: Monitoring Benchmarking KapitelüberblickTheorie: BenchmarkingLabs: BenchmarkingQuiz: Benchmarking Abschluss Fazit und KursabschlussÜber den Trainer:Hubert Ströbitzer ist Kubernetes-Trainer bei Kubermatic und unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung von Cloud-Strategien. Als ehemaliger Backend-Entwickler mit umfassender Erfahrung in JVM-basierten Sprachen konzentriert er sich heute auf DevOps-Themen. Zudem organisiert er das „Infrastructure as a Meetup“ in Österreich und ist als Linux Foundation Trainer für die Zertifizierungen CKA (Certified Kubernetes Administrator) und CKAD (Certified Kubernetes Application Developer) tätig. Darüber hinaus wirkte er an der Entwicklung der CKA-Zertifizierungsfragen mit.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 1
Mit dem Microsoft Copilot in Excel bekommt Ihre Datenanalyse Rückenwind. Von einfachen Formeln bis hin zu komplexen Pivot-Auswertungen lernen Sie in diesem Kurs, wie Sie Ihre Arbeitsabläufe in Excel mit gezielten Prompts optimieren. Der KI-Assistent hilft Ihnen außerdem dabei, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und Formelfehler zu beheben. Data Scientist Fabio Basler zeigt Ihnen Schritt für Schritt die essenziellen Anwendungsmöglichkeiten von Microsofts Copilot in Excel. Länge: 02:50 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung in Microsoft Copilot Kapitelüberblick Theorie: Was ist Microsoft Copilot? Copilot in der Online-Version einsetzen Copilot Pro einrichten Copilot in Microsoft Excel und Tipps Vorstellung der Projektdaten Theorie: Dynamische Tabellen in Excel Daten vorbereiten und als dynamische Tabellen formatieren Wie funktioniert der Copilot in Excel? Quiz: Einführung in Microsoft Copilot Grundlegende Excel-Operationen Kapitelüberblick Spalten berechnen: Umsatz aus Preis und Menge ermitteln Formeln einsetzen zur Berechnung der Kosten-Spalte Farbskala und Hervorhebungen von Daten Sortierungen von Daten Filterungen von Daten Spalten und Zeilen hinzufügen und entfernen Suchen und Ersetzen von Einträgen Spracheingaben Aufgabe: Basic Tasks Lösung: Basic Tasks Quiz: Grundlegende Excel-Operationen Formeln Kapitelüberblick Datumswerte Logikfunktionen Textfunktionen Prozentwertberechnungen Teilergebnis berechnen und Datenschnitte erstellen Formelvorschläge generieren Spalten auftrennen und verbinden Groß- und Kleinschreibung Formelfehler beheben Aufgabe: Formelberechnungen Lösung: Formelberechnungen Quiz: Formeln Pivot-Tabellen Kapitelüberblick Einführung in Pivot-Tabellen Pivot-Tabelle erstellen Auswertungen generieren Aggregationen und komplexere Analysen Vorschläge in Pivot-Tabellen generieren Excel-Datenanalyse-Feature vs. Microsoft Copilot Anomalie-Detektion Aufgabe: Pivot-Tabellen Lösung: Pivot-Tabellen Quiz: Pivot-Tabellen Abschluss Fazit und Kursabschluss Über 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 Endgeräte Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Penetration Testing – Grundkurs Teil 1
Wie effektiv ein System wirklich abgesichert wurde, stellt sich erst bei einem Penetration Test heraus. Mit diesem Grundkurs gelingt Ihnen der Einstieg in die Welt des Pentestings. Sie lernen die wichtigsten Konzepte, Tools und Techniken kennen, um Netzwerke und Systeme auf Sicherheitslücken zu überprüfen und Schwachstellen zu identifizieren. Länge: 04:27 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Was ist ein Pentest? Kapitelüberblick Was ist ein Pentest? Bedeutung eines Penetrationstests Bedeutung der Pentest-Methoden Penetration Testing Execution Standard (PTES) MITRE ATT&CK Cyber Kill Chain Pentest-Vertrag Dokumentation Pentest-Labor einrichten Kapitelüberblick Ziel und Zweck Hypervisor auswählen Virtuelle Netzwerkkonfiguration Verschiedene ISO-Dateien Kali Autopilot Hack The Box und TryHackMe Basis-Toolset Kapitelüberblick Kali Linux – eine Auffrischung Starten mit dem Befehl nmap Inventar mit nmap erstellen IP-Liste mit nmap untersuchen Searchsploit und nmap Portbereich anpassen Bericht mit nmap und xsltproc erstellen Nmap Scripting Engine (NSE) DMitry (Deepmagic Information Gathering Tool) DNSenum WhatWeb theHarvester PowerShell-Scripting in Windows Kapitelüberblick PowerShell – eine Auffrischung Alias in der PowerShell Get Member PowerShell-Hilfe aktualisieren Invoke-WebRequest Bash-Scripting in Linux Kapitelüberblick Bash – eine Auffrischung Argumente anzeigen Mit Variablen arbeiten Benutzereingabe Schleife und Array Aufgaben automatisieren mit einem Skript Python-Scripting Kapitelüberblick SYN-Flood-Angriff mit Python Banner Grabbing mit Python Portscan per Python-Skript durchführen Verzeichnisse und Dateien des FTP-Servers auflisten Einfaches nmap-Beispiel mit Python Häufig verwendete Kali-Tools Kapitelüberblick Einsatz von Nikto Zed Attack Proxy (ZAP) SQL-Injection mit Burp Suite Greenbone Vulnerability Manager (GVM) Exploit mit einem Python-Skript Metasploit vorbereiten und Exploit suchen Payload auswählen und Modul ausführen John the Ripper Abschluss GitHub Fazit 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 Endgeräte Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.