Heise Academy
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.
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.
PHP – Datenbanken steuern mit PDO
Datenbanken fungieren neben Frontend und Backend als wesentlicher Bestandteil des Data Layers in der Webentwicklung. Ihre korrekte Integration und Nutzung sind entscheidend für die Effizienz und Sicherheit von Webanwendungen. Als eine der meistgenutzten Sprachen für die Webentwicklung bietet PHP vielfältige Möglichkeiten, Datenbanken zu verwalten und dynamische Inhalte zu generieren, was PHP zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Erstellung interaktiver und funktionsreicher Webapplikationen macht.In diesem Kurs haben Sie die Gelegenheit, unter Verwendung der Abstraktionsebene PDO (PHP Data Objects) eigene PHP-Anwendungen mit funktionierendem Data Layer zu entwickeln. Dafür setzen Sie zunächst mithilfe von Visual Studio Code, das Sie kostenfrei unter Windows, MacOS und Linux nutzen können, eine Entwicklungsumgebung auf. Sie richten mit der ebenfalls kostenlosen Software XAMPP einen lokalen Webserver ein und machen sich mit phpMyAdmin zur Datenbankverwaltung vertraut. Der Kurs bietet zudem ein Beispielprojekt und praxisorientierte Aufgaben, in denen Sie Ihre Kenntnisse direkt anwenden und wertvolle Erfahrungen sammeln können. Länge: 04:50 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Kapitelüberblick Die drei Säulen der Webentwicklung Vorbereitungen für den richtigen Einstieg Kapitelüberblick Installation eines Webservers und eines SQL-Servers (XAMPP) Installation von Visual Studio Code (VS Code) Vorstellung von VS Code: Aufbau, Grundlagen und die wichtigsten Tastenkürzel SQL und phpMyAdmin – Crashkurs Kapitelüberblick SQL – Bedeutung, Aufbau und Verwendung phpMyAdmin – Crashkurs (Teil 1) phpMyAdmin – Crashkurs (Teil 2) Aufgabe: Tabelle anlegen und befüllen Quiz: SQL und phpMyAdmin – Crashkurs PDO – Grundlagen Kapitelüberblick Verbindungsaufbau zur MySQL-Datenbank (Teil 1) Verbindungsaufbau zur MySQL-Datenbank (Teil 2) Exkurs: Best Practices für Zugangsdatenspeicherung (Teil 1) Exkurs: Best Practices für Zugangsdatenspeicherung (Teil 2) Abfragen mit PDO: SELECT (Teil 1) Abfragen mit PDO: SELECT (Teil 2) Abfragen mit PDO: SELECT (Teil 3) Abfragen mit PDO: INSERT, UPDATE, DELETE (Teil 1) Abfragen mit PDO: INSERT, UPDATE, DELETE (Teil 2) Aufgabe – Funktionsablauf: Einfügen -> Auslesen -> Editieren -> Auslesen -> Löschen (Teil 1) Aufgabe – Funktionsablauf: Einfügen -> Auslesen -> Editieren -> Auslesen -> Löschen (Teil 2) Quiz: PDO – Grundlagen PDO – Expertenlevel leicht gemacht Kapitelüberblick Prepared Statements: Schutz vor SQL Injections (Teil 1) Prepared Statements: Schutz vor SQL Injections (Teil 2) Sonderfall: Last Inserted ID Fehlerbehandlung und PDOExceptions Transactions in PDO (Teil 1) Transactions in PDO (Teil 2) Aufgabe: Transaction durchführen mit Fehlerbehandlung Quiz: PDO – Expertenlevel leicht gemacht Praxisprojekt: Blogartikel Kapitelüberblick Datenbankstruktur erstellen und befüllen Artikel auslesen (Übersichts- und Detailseite) (Teil 1) Artikel auslesen (Übersichts- und Detailseite) (Teil 2) Artikel auslesen (Übersichts- und Detailseite) (Teil 3) Blogartikel erstellen (Teil 1) Blogartikel erstellen (Teil 2) Blogartikel erstellen (Teil 3) Blogartikel editieren und löschen (Teil 1) Blogartikel editieren und löschen (Teil 2) Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Niklas Raczek hat bereits im Schulalter gelernt, mit Java zu programmieren, und mit 16 Jahren Projekte für Siemens und andere namhafte Firmen umgesetzt. Während seines Studiums der Wirtschaftsinformatik startete er seine Selbständigkeit und hielt Softwareschulungen für Siemens in ganz Deutschland, China und Indien. Aktuell entwickelt er umfangreiche Software mit Programmiersprachen wie PHP, Python, Node.js, React.js, Next.js und mehr – als Chief Development Officer bei der Connecting Media GmbH.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.
Podman für Fortgeschrittene: Container-Sicherheit und die REST API
Container-Engines wie Podman und containerd verwenden Linux-Technologien, um Container vom Rest des Systems zu isolieren. In diesem Kurs befasst sich der IT-Experte Valentin Rothberg mit grundlegenden Aspekten der Container-Sicherheit. Er erklärt anhand praktischer Beispiele, wie Sie Automatisierungen zur Absicherung Ihrer Container nutzen, bestimmte Syscalls erlauben und SELinux-Fehler analysieren können.Ein weiterer Schwerpunkt des Kurses ist die Docker-kompatible REST API von Podman. Sie erfahren, wie Sie bestehende Workloads (z.B. Compose) von Docker auf Podman migrieren können. Wenn Sie Windows oder Mac nutzen, steht Ihnen Podman Desktop (https://podman-desktop.io/) zur Verfügung. Damit lässt sich Podman einfach und bequem auf dem Desktop installieren, und das ganz ohne Lizenzgebühren.Länge: 00:55 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Praktische Container-Sicherheit Kapitelüberblick Podman und User Namespaces Linux Capabilities Systemaufrufe filtern mit SECCOMP Dateisystem-Labels und SELinux Quiz: Praktische Container-Sicherheit REST APIs – Podman ohne Kommandozeile Kapitelüberblick Docker-Kompatibilität auf der REST API Die Podman REST API Quiz: REST APIs – Podman ohne Kommandozeile Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Valentin Rothberg ist Software Engineer in Red Hat’s Container Runtimes Team und arbeitet an Container-Werkzeugen wie Podman, Buildah und Skopeo und den zugrunde liegenden Container-Technologien. Er hat zu vielen anderen Projekten in der Container-Landschaft beigetragen, z.B. Kubernetes, dem Linux-Kernel, Moby, Google Cloud und container-diff. Vor seiner Tätigkeit in der Industrie war Valentin Rothberg in der akademischen Forschung und Lehre von Betriebssystemen tätig.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, so dass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise Academy bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Podman für Fortgeschrittene: systemd- und Kubernetes-Workloads
Sie möchten Kubernetes YAML lokal auf Ihrer Maschine testen, bevor Sie den teuren Cluster anfassen? Sie möchteen Kubernetes YAML auf Ihrem Raspberry Pi ausführen? Und vielleicht all das auch noch in systemd-Units, um die Workload bestmöglich in bestehende Systeme zu integrieren? In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Grundlagen zur Arbeit mit Kubernetes-Workloads und systemd mit Podman. Podman lässt sich unkompliziert in moderne Linux-Systeme integrieren und verbindet die moderne Welt des Cloud-Native-Computing mit traditionellem Sysadmin-Handwerk. Dieser Kurs befasst sich genau mit dieser Thematik und beleuchtet die Kubernetes- und systemd-Integration von Podman. Valentin Rothberg zeigt Ihnen auch, wie Sie Container für automatische Updates konfigurieren können und wie Rollbacks funktionieren.Länge: 00:48 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Container Images Kapitelüberblick Kubernetes YAML mit Podman ausführen Kubernetes-Secrets in Podman Kubernetes YAML mit Podman generieren Quiz: Container Images Container Images erstellen Kapitelüberblick systemd in einem Container ausführen Containerisierte systemd-Units Auto-Updates und Rollbacks mit Podman und systemd Kubernetes-Workloads mit Podman und systemd Quiz: Container Images erstellen Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Valentin Rothberg ist Software Engineer in Red Hats Container Runtimes Team und arbeitet an Container-Tools wie Podman, Buildah und Skopeo und den zugrundeliegenden Container-Technologien. Er hat zu vielen anderen Projekten in der Containerlandschaft beigetragen, wie z.B. Kubernetes, Linux Kernel, Moby, Google Cloud, container-diff und mehr. Vor seiner Tätigkeit in der Industrie war Valentin in der akademischen Welt in der Forschung und Lehre von Betriebssystemen tätig.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, so dass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise Academy bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Podman: Eine praktische Einführung in Container
In diesem Kurs führt der IT-Experte Valentin Rothberg in die wichtigsten Grundlagen von Linux-Containern ein. Wie sehen Container-Prozesse auf einem Linux-System aus? Woraus besteht ein Container-Image? Für diesen Kurs verwenden Sie Podman, ein modernes Container-Tool. Mit Podman können Sie bequem auf Ihrem Mac, Linux oder auch Windows Rechner mit Containern arbeiten. Oft ist dabei die Arbeit mit lokalen Daten und Verzeichnissen wichtig, so dass Sie auch lernen, wie Sie mit sogenannten Volumes und Mounts arbeiten können, insbesondere als Benutzer ohne root-Rechte.Länge: 01:04 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Was ist ein Container? Kapitelüberblick Podman-Container auf einer Linux-Maschine Container-Image mit Skopeo Containers in Action Kapitelüberblick Die Podman Kommandozeile Container verwalten mit Podman Container und das Dateisystem - Volumes und Mounts Kapitelüberblick Named-Volumes Mounts Rootless Podman - Container ohne Root-Rechte Kapitelüberblick Das Problem von Containern mit Root-Rechten “Rootless containers” mit Podman Quiz: Podman: Eine praktische Einführung in Container Abschluss Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Valentin Rothberg ist Software Engineer in Red Hats Container Runtimes Team und arbeitet an Container-Tools wie Podman, Buildah und Skopeo und den zugrundeliegenden Container-Technologien. Er hat zu vielen anderen Projekten in der Containerlandschaft beigetragen, wie z.B. Kubernetes, Linux Kernel, Moby, Google Cloud, container-diff und mehr. Vor seiner Tätigkeit in der Industrie war Valentin in der akademischen Welt in der Forschung und Lehre von Betriebssystemen tätig.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt, so dass Sie den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen können, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise Academy bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Power BI für Fortgeschrittene
Power BI gilt als die populärste Software für Datenmodelle und BI. Nur die wenigsten Anwender beherrschen allerdings die fortgeschrittenen Tools der Anwendung. In diesem Kurs gibt der Data-Science-Experte Fabio Basler einen umfassenden Überblick über die erweiterten Möglichkeiten von Power BI, wie komplexe Datenmodellierung, -transformierung und -visualisierung sowie Data Science und Machine Learning mit Python und R. Die Grundlage des Kurses bildet eine Fallstudie mit Übungsdaten, sodass Sie alle Schritte selbst nachvollziehen und durchführen können. Los geht es mit dem Anbinden verschiedener Datenquellen und dem Bereinigen der Daten mithilfe des Power-Query-Editors. Anschließend lernen Sie ein logisches Datenschema aufzubauen und alles über Hierarchien und das Verwalten von Beziehungen. Außerdem setzen Sie fortgeschrittene Methoden wie Webscraping ein, um Finanzdaten von Webseiten zu extrahieren. Sie nutzen die Data-Science-Programmiersprachen Python und R, um Visualisierungen in Power BI zu erstellen und die Projektdaten zu transformieren. Zum Abschluss geht es um Methoden des maschinellen Lernens aus dem Bereich Clustering, um die Umsatz- und Kostendaten in Clustergruppen zu ordnen. Falls Sie neu in der Welt der Business Intelligence sind oder bisher nur mit den Grundanwendungen von Power BI gearbeitet haben, ist dieser Kurs für Sie genau richtig.Länge: 04:13 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einleitung Kapitelüberblick Installation von Power BI Benutzeroberfläche Wie sehen die Projektdaten aus? Excel- und CSV-Daten laden PDF-Dateien laden JSON-Dateien laden Access-Datenbank-Dateien laden Quiz: Einleitung Fortgeschrittene Datenmodellierung Kapitelüberblick Theorie: Beziehungen Beziehungen verwalten Hierarchien Quiz: Fortgeschrittene Datenmodellierung Fortgeschrittene Datentransformation Kapitelüberblick Einfache Transformierungen Erweiterte Transformierungseinstellungen Spalten berechnen Joins Gruppierungen Statistiken Altersberechnung Quiz: Fortgeschrittene Datentransformation Fortgeschrittene Visualisierungen Kapitelüberblick Analysebaum Panel Charts QuickInfo Wasserfall-Charts Flächenkartogramme Matrizen Prozentdarstellungen Interaktive Seitennavigation Punktediagramme Quiz: Fortgeschrittene Visualisierungen Fortgeschrittene Analysetechniken und Shortcuts Kapitelüberblick Q&A-Funktion nutzen Webscraping Hilfreiche Shortcuts Quiz: Fortgeschrittene Analysetechniken Data Science mit Power BI Kapitelüberblick Theorie: Programmiersprachen in Power BI Anbindung von Python Anbindung von R Visualisierungen mit Python Visualisierungen mit R Datenbezogene Visualisierungen mit Python (Teil 1) Datenbezogene Visualisierungen mit Python (Teil 2) Datenbezogene Visualisierungen mit R (Teil 1) Datenbezogene Visualisierungen mit R (Teil 2) Datentabellen erstellen mit Python Datentabellen erstellen mit R Datentransformierung mit Python Datentransformierung mit R Quiz: Data Science mit Power BI Machine Learning mit Power BI Kapitelüberblick Clustering in Power BI Vorstellung des Python-Clustering-Skripts Vorstellung des R-Clustering-Skripts Clustering in Power BI mit Python Clustering in Power BI mit R Quiz: Machine Learning mit Power BI 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 EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
PowerShell für Administratoren
Mit Windows PowerShell können IT-Experten die Verwaltung des Windows-Betriebssystems und der Anwendungen, die in der Windows-Server-Umgebung ausgeführt werden, steuern und automatisieren. Mithilfe von Befehlen, so genannten Cmdlets, können Computer über die Befehlszeile verwaltet werden. In diesem Kurs erwerben Sie genau dieses praktische und fachliche Wissen, mit dem Sie auch komplexere Aufgaben im Windows-Umfeld und darüber hinaus umsetzen können.Von den einfachen Grundlagen bis hin zu individuellen Skripten, die Ihnen die tägliche Arbeit erleichtern, lernen Sie die verschiedenen Techniken der PowerShell kennen. Anhand von Beispielen aus der Praxis können Sie die Aufgaben leicht nachvollziehen. Anschließend werden Ihnen mögliche Lösungsansätze vorgestellt. So können Sie Ihr erlerntes Wissen überprüfen und festigen.Sie lernen die Grundlagen von Programmabläufen kennen, wie Sie alle Komponenten im Windows Client- und Serverumfeld automatisieren, Übersichten einmalig erstellen und grundlegende Aufgaben des Alltags schneller erledigen können. Darüber hinaus stellt Ihnen der IT-Experte Philip Lorenz weitere Module vor, mit denen Sie zusätzliche Möglichkeiten haben, z.B. Teamnachrichten zu versenden oder umfangreiche Reports über Ihr Active Directory zu erstellen. Selbstverständlich erhalten Sie den kompletten Code des Kurses, so dass Sie diesen auch für Ihre tägliche Arbeit nutzen können.Länge: 07:40 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Motivation und Setup Herzlich Willkommen zu diesem Kurs Welche Dateien und Tools werden benötigt? Einführung in die Kursmaterialien Vorstellung der Arbeitsumgebung Erste Schritte mit der PowerShell Intro Die Powershell-Konsole Die Powershell ISE Warum du VSCode nutzen solltest Überblick Powershell CMDlets Das mächtige Powershell-Hilfesystem: Get-Command und Get-Help Wichtige CMDlets für deinen Arbeitsalltag Aufgaben Lösungsvorschlag Quiz: Erste Schritte mit der PowerShell Eigene Benutzerverwaltung erstellen mit Variablen und Datentypen Intro Variablen - Datencontainer für deine Scripts Datentypen - Der Grundbaustein zum PowerShell-Verständnis String: Benutzernamen und Mail-Adresse erstellen Integer: Zahlen zur Informationsspeicherung Boolean: Anwesenheitsstatus prüfen DateTime: Alter automatisch berechnen Array: Tätigkeiten als Liste HashTable: Key-Value-Speicher für alle Benutzer Aufgaben Lösungsvorschlag Quiz: Eigene Benutzerverwaltung erstellen mit Variablen und Datentypen Programmabläufe: Erklärt an praxisnahen Beispielen Intro Funktionen: Übersicht und Wiederverwendbarkeit Bedingungen: Lass deine Scripte Entscheidungen treffen Schleifen: Konzept für effiziente Programmierung For-Schleife: Code mehrfach ausführen While&Until Schleife: Warten auf Serverneustart Foreach-Schleife: Die bessere For-Schleife? Error-Handling: Richtig mit Programmfehlern umgehen Aufgaben Lösungsvorschlag Quiz: Programmabläufe: Erklärt an praxisnahen Beispielen Interaktion mit dem Windows-FileSystem Intro Navigieren durch das Windows FileSystem PSDrives: Zugriff auf FileSystem, Registry und Co. Suchen, Filtern und Anzeigen von Dateien Schreiben von txt- und csv-Dateien Verwalten von Dateisystem-Berechtigungen: Was sind ACLs? Aufgaben Lösungsvorschlag Quiz: Interaktion mit dem Windows-Filesystem Management diverser Windows Tools Intro Zugriff auf andere Server mit PSRemoting Installation von Windows-Features Verwaltung von Firewall-Regeln Abfragen des Windows-Event-Logs Software-Verwaltung über WIM und CIM Abfragen diverser Computer-Informationen Aufgaben Lösungsvorschlag Quiz: Management diverser Windows Tools Management und Automatisierung des Active Directory Intro Das Active-Directory-Modul Abfragen von Domänen- und Forestinformationen Active-Directory-Replikation abfragen Anlegen, Modifizieren und Löschen von Benutzern Verwalten von AD-Gruppen Verwalten von AD-Computern Verwaltung von Organisationseinheiten Bulk-Creation: Gleichzeitiges Anlegen mehrerer Nutzer Aufgaben Lösungsvorschlag Management und Automatisierung des Active Directory PowerShell-Module und Empfehlungen Intro Debugging: Fehler finden und beheben Was sind Module und wie erstellst du dein eigenes? PSWriteWord: Per PowerShell Word Dateien erstellen PSTeams: Interaktive Nachrichten an Teams senden PoshSSH: Parallele SSH Sessions in der PowerShell PSWinDocumentation: komplette AD-Analyse PS-YAML: YAML-Dateien konvertieren mit PowerShell Chocolatey: PacketManager für deine Softwareverwaltung Quiz: PowerShell-Module und Empfehlungen Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Philip Lorenz ist ausgebildeter Fachinformatiker und verfügt über mehrjährige Erfahrung in den Bereichen Windows Server, VMware und Azure. Seine Kernkompetenz liegt in der Automatisierung von Prozessen. Darüber hinaus ist er freiberuflich als Autor für verschiedene Online-Verlage tätig, bietet Dienstleistungen und Schulungen im Bereich PowerShell an und produziert mit Leidenschaft YouTube-Videos zu den Themen des LearningIT-Kanals.So lernen Sie mit diesem Videokurs:In den Videokursen der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich alles genau erklären. Das Wissen ist in viele 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 bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Programmieren mit R: Grundlagen Teil 1
Die Open-Source-Programmiersprache R wurde speziell für die statistische Datenauswertung und Datenvisualisierung entwickelt. Mit ihrer großen Palette an Funktionen und Bibliotheken, die von der Community kontinuierlich erweitert und verbessert werden, zählt sie zu den beliebtesten Werkzeugen von Data Scientists.In diesem Kurs bietet Ihnen der Data-Science-Experte Fabio Basler einen fundierten Einstieg in die Programmierung mit R. Von der Beherrschung der Datenstrukturen wie Vektoren und Listen bis zur Entwicklung erster eigener Programme werden Sie die essenziellen Grundlagen der Datenmanipulation und -analyse mit R erlernen und ein solides Verständnis für die Syntax und Struktur von R gewinnen. Durch praktische Übungen werden Sie in der Lage sein, Daten aufzubereiten und Berechnungen durchzuführen. Sie werden das Schreiben von Kontrollanweisungen mithilfe von If-Anweisungen und Schleifen meistern und lernen, wie Sie Funktionen effektiv programmieren, Befehlsausdrücke im Code wiederverwenden und Zeichenkettenfunktionen geschickt zur Manipulation von Strings einsetzen.Länge: 05:27 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Kapitelüberblick RStudio installieren Vorstellung des RStudio Benutzeroberfläche des RStudio kennenlernen Theorie: Warum R als Programmiersprache? Grundlagen der Programmierung mit R Kapitelüberblick Arbeiten mit R Tipps beim Starten und Schließen Vorstellung der Arbeitsumgebung Arithmetik Funktionen und Hilfe Libraries Mathematische Funktionen Grundlegende Datentypen Zuweisungen Kommentare Logische Ausdrücke Shortcuts (Teil 1) Shortcuts (Teil 2) Hilfefunktionen Aufgabe: Grundlagen der Programmierung mit R Lösung: Grundlagen der Programmierung mit R Quiz: Grundlagen der Programmierung mit R Datenstrukturen Kapitelüberblick Vektoren Arrays Matrizen Listen NA NULL Inf Quiz: Datenstrukturen Elementare Datenverarbeitung Kapitelüberblick Data Frames als Datenstruktur Eingebaute Datensätze in R .xlsx- und .csv-Datenimport Datensätze speichern und exportieren Grundlegende Analysefunktionen Zeilen Spalten Filtern Spalten berechnen Merges Aufgabe: Elementare Datenverarbeitung Lösung: Elementare Datenverarbeitung (Teil 1) Lösung: Elementare Datenverarbeitung (Teil 2) Quiz: Elementare Datenverarbeitung Kontrollanweisungen Kapitelüberblick Bedingte Anweisungen (if) Verzweigungsanweisungen (ifelse) For-Schleife: Iterationen mit bekannter Anzahl von Elementen While-Schleife: Iteration mit Bedingung Aufgabe: Steuerungsstrukturen Lösung: Steuerungsstrukturen Quiz: Kontrollanweisungen Funktionen Kapitelüberblick Einführung in Funktionen Statistische Funktionen programmieren Aufgabe: Kovarianz und Korrelation Lösung: Kovarianz und Korrelation Quiz: Funktionen Zeichenketten, Datum und Uhrzeit Kapitelüberblick Zeichenkettenfunktionen: paste, nchar, substr, substring Zeichenkettenfunktionen: grep, sub, replace, strsplit Stringr: Übereinstimmungen Stringr: Subset Stringr: Längen Stringr: Ersetzungen Stringr: Joins Stringr: Sortierungen Reguläre Ausdrücke Datumsfunktionen Uhrzeitfunktionen Quiz: Zeichenketten, Datum und Uhrzeit 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. 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.
Programmieren mit R: Grundlagen Teil 2
Die Open-Source-Programmiersprache R wurde speziell für die statistische Auswertung und Visualisierung von Daten entwickelt. Mit ihrer großen Palette an Funktionen und Bibliotheken, die von der Community kontinuierlich erweitert und verbessert werden, zählt sie zu den beliebtesten Werkzeugen von Data Scientists. Dieser zweite Teil unserer Serie bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Grundlagenwissen über die Programmierung mit R zu erweitern und zu vertiefen. Von der Datenbereinigung und -visualisierung über deskriptive und induktive Analyseverfahren bis hin zu statistischen Testmethoden erklärt Ihnen unser Data-Science-Experte Fabio Basler alle relevanten Konzepte und Methoden sowie deren Umsetzung in R. Zum Schluss betrachten wir die Interoperabilität von R mit anderen Programmiersprachen und Anwendungen wie Python, Julia, Power BI und Tableau.Der Kurs ist angereichert mit zahlreichen Übungsaufgaben, die Ihnen dabei helfen, das Erlernte in die Praxis zu übersetzen.Länge: 04:39 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Kapitelüberblick RStudio installieren Vorstellung des RStudio Theorie: Warum R für Data Science? Quiz: Einführung Grafische Visualisierungen Kapitelüberblick Einführung in die Datenvisualisierung Visualisierungen speichern Liniendiagramme Formatierungen Theorie: Boxplots Boxplots Theorie: Histogramme Histogramme Säulen- und Balkendiagramme Kreisdiagramme Punktdiagramme Heatmaps Quiz: Grafische Visualisierungen Deskriptive statistische Auswertungen Kapitelüberblick Skalenniveaus und Datenarten Mittelwertkennzahlen Lageverteilungsmaße Streuungskennzahlen Korrelationen Quiz: Deskriptive statistische Auswertungen Datenbereinigung mit R Kapitelüberblick Behandlung fehlender Werte Datensätze zusammenführen Numerische Variablen filtern Daten klassieren Daten klassieren mit gleich großen Klassen Vergleichbarkeit durch Standardisierung Quiz: Datenbereinigung mit R Analysemethoden der induktiven Statistik Kapitelüberblick Statistische Verteilungen Normalverteilung Wahrscheinlichkeiten mit Normalverteilung Test auf Normalverteilung Intervallschätzungen ANOVA-Varianztest Bland-Altman-Plot Quiz: Analysemethoden der induktiven Statistik Statistische Testverfahren Kapitelüberblick t-Test Binomialtest Chi-Quadrat-Test Fisher-Test Levene-Test Friedman-Test Quiz: Statistische Testverfahren R und andere Anwendungen Kapitelüberblick R und Python R in Julia R und Power BI: Anbindung R und Power BI: Visuals R und Power BI: Datentabelle erstellen R und Tableau: Anbindung R und Tableau: Skripte Quiz: R und andere Anwendungen 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. 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.
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 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 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.
Python für Deskriptive Statistik
Die deskriptive Statistik ist ein Teilgebiet der Statistik und hat zum Ziel, Daten durch Kennzahlen, Übersichten und Visualisierungen zu analysieren.In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Werkzeuge der deskriptiven Statistik anwendungsorientiert mit Hilfe der Programmiersprache Python kennen. Aufgeteilt in fünf Abschnitte lernen Sie die Grundlagen der Statistik kennen und vertiefen Ihre Kenntnisse bis hin zu fortgeschrittenen Analysemethoden: Mittelwerte, Lagemaße, Streuungskennzahlen und Zusammenhänge.Wenn die Welt der Statistik noch neu für Sie ist und Sie sich zum Datenanalysten weiterbilden möchten, ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.Länge: 05:12 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Grundlagen Kapitelüberblick Warum Statistik? Einrichtung Entwicklungsumgebung Überblick Notebooks Deskriptive Statistik Kapitelüberblick Was sind Skalenniveaus? Aufgabe: Skalenniveaus Lösung: Skalenniveaus Quiz: Deskriptive Statistik Mittelwertkennzahlen Kapitelüberblick Übersicht Mittelwertkennzahlen Was sind Modalwert und Median? Was sind arithmetische und geometrische Mittel? Modalwert in Python Median in Python Arithmetisches Mittel in Python Geometrisches Mittel in Python Aufgabe: Mittelwertkennzahlen Lösung: Mittelwertkennzahlen Quiz: Mittelwertkennzahlen Lageverteilung Kapitelüberblick Quantile und Boxplots Quantile berechnen Perzentile berechnen Boxplots visualisieren Histogramme visualisieren Schiefe und Wölbung Aufgabe: Lageverteilung Lösung: Lageverteilung Quiz: Lageverteilung Streuungskennzahlen Kapitelüberblick Was sind Spannweite und Lineare Streuung? Was sind Varianz und Variationskoeffizient? Spannweite in Python Lineare Streuung in Python Varianz in Python Variationskoeffizient in Python Aufgabe: Streuungskennzahlen Lösung: Streuungskennzahlen Quiz: Streuungskennzahlen Zusammenhangsmaße Kapitelüberblick Was sind Zusammenhangsmaße? Kontingenztabelle kurz erklärt Kontingenzkoeffizient kurz erklärt Kreuztabelle in Python Kontingenzkoeffizient in Python Was ist eine Rangkorrelation? Rangkorrelation in Python Was sind Korrelationen? Kovarianz in Python Korrelationskoeffizient in Python Korrelation visuell untersuchen Aufgabe: Zusammenhangsmaße Lösung: Zusammenhangsmaße Quiz: Zusammenhangsmaße 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 der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich 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 bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Python für Induktive Statistik
Die induktive Statistik gilt als Teilgebiet der Statistik und verfolgt das Ziel, durch Schließen, Schätzen und Testen Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Werkzeuge der schließenden Statistik anwendungsorientiert anhand der Programmiersprache Python kennen. Data Scientist Fabio Basler hat den Kurs in vier Abschnitte unterteilt, in denen Sie alles von den Grundlagen der induktiven Statistik bis hin zu fortgeschrittenen Analysemethoden lernen: Konfidenzintervalle, einseitige und zweiseitige Tests.Wenn die Welt der induktiven Statistik noch neu für Sie ist und Sie sich zum Datenanalysten weiterbilden möchten, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie.Länge: 04:03 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs ÜberblickSchätztheorie Kapitelüberblick Einführung in die Induktive Statistik Erklärung: Konfidenzintervalle Beispiel für Konfidenzintervalle Aufgabe: Konfidenzintervalle Lösung: Konfidenzintervalle Quiz: Schätztheorie Einseitiger Hypothesentest Kapitelüberblick Einführung in Hypothesentests Erklärung: Einseitiger Testfall für den Erwartungswert Einseitiger Testfall für den Erwartungswert in Python Erklärung: Einseitiger Testfall für den Anteilswert Einseitiger Testfall für den Anteilswert in Python Erklärung: Einseitiger Testfall für den Varianzwert Einseitiger Testfall für den Varianzwert in Python Aufgabe: Einseitiger Hypothesentest Lösung: Datenauswertung Lösung: Erwartungswert Lösung: Anteilswert Lösung: Varianzwert Quiz: Einseitiger Hypothesentest Zweiseitiger Hypothesentest Kapitelüberblick Erklärung: Zweiseitiger Testfall für den Erwartungswert Zweiseitiger Testfall für den Erwartungswert in Python Erklärung: Zweiseitiger Testfall für den Anteilswert Zweiseitiger Testfall für den Anteilswert in Python Erklärung: Zweiseitiger Testfall für den Varianzwert Zweiseitiger Testfall für den Varianzwert in Python Aufgabe: Zweiseitige Hypothesentests Lösung: Datenauswertung Lösung: Erwartungswert Lösung: Anteilswert Lösung: Varianzwert Quiz: Zweiseitiger Hypothesentest 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. 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.
Python für Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Die Stochastik gilt als Teilgebiet der Statistik und hat zum Ziel, die Gesetzmäßigkeiten zufälliger Ereignisse mit Hilfe von Wahrscheinlichkeiten zu systematisieren.In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitstheorie kennen. In vier Abschnitten erklärt Data Scientist Fabio Basler alles über die mathematische Systematisierung von Wahrscheinlichkeiten anwendungsorientiert anhand der Programmiersprache Python. Dabei lernen Sie, Zufallsereignisse mit Modellen wie der Binomial-, Hypergeometrischen-, Poisson- oder Normalverteilung zu formulieren.Wenn die Welt der Stochastik neu für Sie ist und Sie sich zum Datenanalysten weiterbilden möchten, bietet Ihnen dieser Kurs einen perfekten Einstieg in das Thema.Länge: 03:40 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Stochastik und Kombinatorik Kapitelüberblick Einführung in die Stochastik Einführung in Kombinatorik Kombinatorik in Python Einführung in Zufallsvariablen Einführung in Wahrscheinlichkeitsverteilungen Quiz: Stochastik und Kombinatorik Binomialverteilung Kapitelüberblick Einführung in Binomialverteilung Funktionen in Python Approximation in Python Rechenbeispiel Aufgabe zur Binomialverteilung Lösung zur Aufgabe Quiz: Binomialverteilung Hypergeometrische Verteilung Kapitelüberblick Einführung in Hypergeometrische Verteilung Funktionen in Python Approximation in Python Rechenbeispiel Aufgabe zur Hypergeometrischen Verteilung Lösung zur Aufgabe Quiz: Hypergeometrische Verteilung Poisson-Verteilung Kapitelüberblick Einführung in Poisson-Verteilung Funktionen in Python Approximation in Python Rechenbeispiel Aufgabe zur Poisson-Verteilung Lösung zur Aufgabe Quiz: Poisson-Verteilung Normalverteilung Kapitelüberblick Einführung in Normalverteilung Anwendungsbeispiel Funktionen in Python Rechenbeispiel Rechenbeispiel Lösung zur Aufgabe Quiz: Normalverteilung 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 der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich 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 bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen: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.
Python in Excel für Datenmanipulation und -analyse
Die Integration von Python in Microsoft Excel eröffnet eine neue Dimension der Datenanalyse und -verarbeitung und ermöglicht es, die Vorteile der leistungsstarken Programmiersprache Python direkt in Ihrer vertrauten Excel-Umgebung zu nutzen.Dieser Kurs bietet eine fundierte Einführung in die Datenaufbereitung und -auswertung in Excel mithilfe von Python. Zunächst erklärt Ihnen der Data-Science-Experte Fabio Basler, welche Python-Bibliotheken Sie dafür benötigen, wie Sie diese importieren und wie Sie Fehlermeldungen verstehen und beheben. Zudem lernen Sie die Berechnungsreihenfolge von Python-Funktionen in Excel kennen und steuern, um korrekte Ergebnisse zu erzielen. Fabio Basler beleuchtet auch das Thema Datenschutz und zeigt Ihnen nützliche Tastenkombinationen, die Ihnen die Arbeit mit Python in Excel erleichtern.Anschließend tauchen Sie tief in die Datenanalyse und -manipulation mit Pandas ein. Sie lernen, wie Sie Data Frames einsetzen, Daten filtern, gruppieren, aggregieren und verknüpfen sowie mit fehlenden Werten umgehen. Praktische Übungsaufgaben zur Anwendung und Festigung des Gelernten runden diesen Kurs ab.Entdecken Sie die Synergien von Python und Excel in unserer zweiteiligen Kursserie:Python in Excel für Datenmanipulation und -analysePython in Excel für Datenvisualisierung und Machine LearningLänge: 03:16 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einführung Kapitelüberblick Installation von Microsoft Excel Tipps für den Excel-Start Python in Excel aktivieren Python-Schnellstart in Excel Symbolleiste für den Schnellzugriff und Registerkarte Theorie: Welche Möglichkeiten bietet das Feature? Quiz: Einführung Python in Excel unter der Haube Kapitelüberblick Wie funktioniert Python in Excel? Initialisierung: Welche Python-Bibliotheken sind standardmäßig integriert? Python-Version überprüfen Fehlermeldungen verstehen Programmbibliotheken importieren Besondere Tastenkombinationen Datenschutz Berechnungsreihenfolge Quiz: Python in Excel unter der Haube Explorative Datenanalysen mit Pandas Kapitelüberblick Vorstellung der Projektdaten und Problemstellungen Mit Data Frames arbeiten Einfache Analysen Spalten und Zeilen analysieren Indizierung und Umbennenungen Indexing mit loc und iloc Slicing mit loc und iloc Spalten berechnen Aufgabe: Explorative Datenanalyse mit Pandas Lösung: Explorative Datenanalyse mit Pandas Quiz: Explorative Datenanalysen mit Pandas Fortgeschrittene Datenmanipulation mit Pandas Kapitelüberblick Daten sortieren Daten filtern mit filter Datenfilterung über Kriterien Filterung mit between und where Daten aggregieren und gruppieren Daten verknüpfen: Joins und Merges Umgang mit fehlenden Daten (NULL) Aufgabe: Fortgeschrittene Datenanalysen mit Pandas Lösung: Fortgeschrittene Datenanalysen mit Pandas Quiz: Fortgeschrittene Datenmanipulation mit Pandas 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. 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.
Python in Excel für Datenvisualisierung und Machine Learning
Die Integration von Python in Microsoft Excel eröffnet eine neue Dimension der Datenanalyse und -verarbeitung und ermöglicht es, die Vorteile der leistungsstarken Programmiersprache Python direkt in Ihrer vertrauten Excel-Umgebung zu nutzen. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Datenvisualisierung und fortgeschrittene Analysetechniken mit Python in Excel. Zum Auftakt machen Sie sich mit Matplotlib vertraut und lernen, verschiedene Darstellungsformen von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexen 3D-Diagrammen umzusetzen und anzupassen. Anschließend widmen wir uns Seaborn, einer weiteren wichtigen Python-Bibliothek für Datenvisualisierung. Sie erfahren, wie Sie unter anderem Boxplots, Violinplots, Histogramme und Heatmaps in Excel erstellen.Darüber hinaus betrachten wir reguläre Ausdrücke sowie die Integration von Power Query und Python zur erweiterten Datenmanipulation. Zum Schluss erkunden wir die Möglichkeiten der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens mit Python in Excel. Dabei berechnen Sie Korrelationen und wenden lineare Regression sowie Clustering-Techniken an, um Muster in Ihren Daten zu identifizieren.Entdecken Sie die Synergien von Python und Excel in unserer zweiteiligen Kursserie:Python in Excel für Datenmanipulation und -analysePython in Excel für Datenvisualisierung und Machine LearningLänge: 02:51 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Vorstellung und Infos zum Kurs Herzlich willkommen zu diesem Kurs Datenvisualisierung mit Matplotlib Kapitelüberblick Einfache Plots mit Matplotlib erstellen Liniendiagramm und Konfigurationen Säulen- und Balkendiagramm Streudiagramm Kreisdiagramm 3D-Diagramm Subplot Aufgabe: Datenvisualisierung mit Matplotlib Lösung: Datenvisualisierung mit Matplotlib Quiz: Datenvisualisierung mit Matplotlib Datenvisualisierung mit Seaborn Kapitelüberblick Einführung in Seaborn Boxplot, Violinplot, Boxenplot Stripplot und Swarmplot Histplot, Displot, Jointplot, KDE Scatterplot und Pairplot KDE-Plot und Jointplot Heatmap und Clustermap FacetGrid Aufgabe: Visualisierungen mit Seaborn Lösung: Visualisierungen mit Seaborn Quiz: Datenvisualisierung mit Seaborn Fortgeschrittene Methoden Kapitelüberblick Reguläre Ausdrücke: E-Mails Reguläre Ausdrücke: Währungen Reguläre Ausdrücke: Zahlenwerte Power Query und Python Quiz: Fortgeschrittene Methoden Statistik und Machine Learning Kapitelüberblick Deskriptive Statistik Pearson-Korrelation berechnen Kategoriale Korrelation Lineare Regression als Modell trainieren Prognosen mit dem Modell erstellen Clustering: Datenvorbereitung, Centroids und Cluster Labels Clustering: Visualisierung und Interpretation Quiz: Statistik und Machine Learning 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. 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.
Python: NumPy für Data Science
NumPy gilt als eine der populärsten Python-Bibliotheken für Data Science. Auch in weiterführenden Disziplinen wie der Bilderkennung und künstlichen Intelligenz kommt man um den Einsatz von NumPy nicht herum. Die Kernkomponente von NumPy sind mehrdimensionale Arrays, deren Verständnis für die Anwendung dieser leistungsstarken Library unverzichtbar ist.Dieser Kurs bietet einen idealen Einstieg in die Welt von NumPy mit allen relevanten Funktionen und Tricks. Darin zeigt Ihnen der Data-Science-Experte Fabio Basler anhand praxisnaher Übungsdaten die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von NumPy. Dabei lernen Sie die Datenstruktur von Arrays kennen und machen sich mit diversen Funktionen und fortgeschrittenen Konzepten der Datenaufbereitung und -transformation vertraut. Nicht zuletzt erhalten Sie viele wertvolle Tipps, die Ihnen die Arbeit mit NumPy erleichtern.Länge: 04:27 Stunden Alle Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Einleitung Kapitelüberblick Einrichtung der Entwicklungsumgebung Vorstellung der Notebooks NumPy-Grundlagen Kapitelüberblick Warum NumPy mit Python? Installation und Version Hilfe und Funktionen NumPy-Datentypen Quiz: NumPy-Grundlagen Arrays – Grundlagen Kapitelüberblick Arrays erstellen zeros, ones, eye, full full, full_like, identity, empty arange und linspace Random-Modul Listen vs. Arrays Mehrdimensionale Arrays Matrizen Sortierungen Arrays kopieren Aufgabe: Arrays-Grundlagen Lösung: Arrays-Grundlagen Quiz: Arrays – Grundlagen Arrays – Vertiefung Kapitelüberblick Zufallsvariablen und Verteilungsfunktionen Vergleichsoperatoren UND, ODER, XOR, NOT Any und All Einfügen von Elementen in Arrays Löschen von Elementen in Arrays isnan inf Arrays laden und speichern Arrays iterieren Aufgabe: Arrays – Vertiefung Lösung: Arrays – Vertiefung Quiz: Arrays – Vertiefung Berechnungen und Aggregationen Kapitelüberblick Mathematische Operationen Funktionen für mathematische Operationen Theorie: Array-Berechnungen Aggregationsfunktionen (Teil 1) Aggregationsfunktionen (Teil 2) Rundungsfunktionen Trigonometrische Berechnungen Matrizenmultiplikationen Korrelationskoeffizient Quiz: Berechnungen und Aggregationen Indexing und Slicing Kapitelüberblick Indexing-Grundlagen Indexing bei mehrdimensionalen Arrays Slicing Aufgabe: Indexing und Slicing Lösung: Indexing und Slicing Quiz: Indexing und Slicing Reshaping und Merging Kapitelüberblick Reshaping ravel transpose resize concatenate row_stack und column_stack Arrays auftrennen dsplit, hsplit, vsplit stack, dstack, hstack, vstack Quiz: Reshaping und Merging Array-Funktionen Kapitelüberblick repeat flip asarray und asmatrix swapaxes und moveaxes tile trim_zeros und nonzero atleast append unique copyto squeeze Quiz: Array-Funktionen 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. 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.
R für Fortgeschrittene: Datenmanipulation mit tidyverse
Tidyverse ist eine Sammlung von Programmbibliotheken zur effizienten Datenmanipulation mit der Programmiersprache R. Die Bibliotheken von tidyverse, wie dplyr oder tidyr, gehören zu den am häufigsten verwendeten Libraries beim Programmieren mit R überhaupt.In diesem Kurs erhalten Sie eine komplette und praktische Einführung in die Datentransformation mit den Bibliotheken von tidyverse. Hierbei erfahren Sie, wie Sie mit dplyr Zeilen und Spalten bearbeiten können. Sie lernen, Daten zu gruppieren und aggregiert auszuwerten. Anhand von Joins und Verknüpfungen können Sie mehrere Datentabellen gezielt zusammenführen. Anschließend machen Sie sich mit den wichtigsten Funktionen von tidyr bekannt, mit denen Sie Ihre Daten in die richtige Struktur bringen. Der Kurs ist besonders praxisnah aufgebaut und genau richtig für Sie, falls Sie noch neu sind in der Welt von tidyverse oder R.Länge: 04:23 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs R und tidyverse Grundlagen Kapitelüberblick R Studio installieren Vorstellung von R Studio Theorie: Warum tidyverse? Einführung in tidyverse dplyr – Grundlagen Kapitelüberblick Theorie: dplyr Einstieg in dplyr Theorie: Pipe-Operator Pipe-Operator anwenden Eingebaute Datensätze Quiz: dplyr – Grundlagen dplyr – Zeilenbearbeitung Kapitelüberblick filter – Daten filtern Logische Operatoren Filterungen mit logischen Operatoren distinct sample slice top_n Aufgabe: Zeilenbearbeitung mit dplyr Lösung: Zeilenbearbeitung mit dplyr Quiz: dplyr – Zeilenbearbeitung dplyr – Spaltenbearbeitung Kapitelüberblick select – Spalten auswählen select und filter select – contains, matches, starts_with, ends_with select – everything select – num_range Aufgabe: Spaltenbearbeitung mit dplyr Lösung: Spaltenbearbeitung mit dplyr Quiz: dplyr – Spaltenbearbeitung dplyr – Datengruppierung Kapitelüberblick groupby und summarise groupby und count first, last, n_distinct Mittelwertkennzahlen Lageverteilung Streuungskennzahlen Aufgabe: Datengruppierung Lösung: Datengruppierung Quiz: dplyr – Datengruppierung dplyr – Joins und Verknüpfungen Kapitelüberblick Theorie: Joins inner_join left_join und right_join full_join anti_join semi_join intersect und union setdiff bindrows und bindcols Aufgabe: Joins Lösung: Joins Quiz: dplyr – Joins und Verknüpfungen dplyr – Fortgeschrittene Operationen Kapitelüberblick arrange mutate mutate_each transmute rename window-Funktionen Quiz: dplyr – Fortgeschrittene Operationen tidyr – Grundlagen Kapitelüberblick Einführung in tidyr tidyr in R verwenden Reshape – pivot_longer und pivot_wider Reshape – gather Split – separate Split – unite Expand Tables – expand Expand Tables – complete Missing Values – drop_na Missing Values – replace_na Missing Values – fill Quiz: tidyr – Grundlagen tidyr – Nested Data Kapitelüberblick Tibble Data Frames nest unnest enframe und deframe unnest_wider hoist rowwise Quiz: tidyr – Nested Data 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 EndgeräteTechnische Voraussetzungen:Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Rechtliche Aspekte KI-gestützter 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 nicht geschützt ist und welche Risiken sich 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 ActDatenschutzRechtliche Aspekte KI-gestützter SoftwareentwicklungUrheberrechtHaftungsrecht, Arbeitsrecht, ComplianceLänge: 00:20 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Rechtliche Aspekte KI-gestützter Softwareentwicklung Herzlich willkommen zu diesem KursKI und das UrheberrechtKI und CodingVerletzung von Urheberrechten an CodeLösungsansätze und FazitQuiz: KI in der Softwareentwicklung – Rechtliche Grundlagen und FallstrickeKursabschluss 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.
Red Hat Enterprise Linux: Betrieb laufender Systeme
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) bietet eine stabile und zuverlässige Plattform für Administratoren, die Netzwerke in Unternehmen oder Rechenzentren betreiben.In diesem Kurs zeigt Ihnen der IT-Experte Tom Wechsler, wie Sie die volle Kontrolle über ein bestehendes RHEL-System erlangen. Zunächst lernen Sie das Herunterfahren und Neustarten des Systems und wie Sie den Benutzerzugriff während der Wartung einschränken können. Weiter geht es mit dem Zurücksetzen von Root-Passwörtern bei eingeschränktem Zugriff. Darüber hinaus erfahren Sie, wie Sie die Leistung des Systems an die eigens definierten Anforderungen anpassen können. Dieser Kurs richtet sich an (angehende) Systemadministratoren und Netzwerkadministratoren. Er ist Teil einer Serie, die sich zur Vorbereitung auf die Prüfung zum „Red Hat Certified System Administrator (RHCSA)“ eignet:Red Hat Enterprise Linux: Grundlegende BefehleRed Hat Enterprise Linux: Erstellen von Shell-SkriptenRed Hat Enterprise Linux: Betrieb laufender SystemeRed Hat Enterprise Linux: Konfiguration des lokalen SpeichersRed Hat Enterprise Linux: Erstellen und Konfigurieren von DateisystemenRed Hat Enterprise Linux: Konfigurieren und Warten von SystemenRed Hat Enterprise Linux: Grundlegende NetzwerkverwaltungRed Hat Enterprise Linux: Verwalten lokaler Benutzer und GruppenRed Hat Enterprise Linux: SicherheitsmanagementRed Hat Enterprise Linux: ContainerverwaltungLänge: 02:37 StundenAlle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Systeme neustarten und herunterfahren Kapitelüberblick Die Testumgebung Neustarten und ausschalten Mit Shutdown und Optionen arbeiten Benutzeranmeldung einschränken Quiz: Systeme neustarten und herunterfahren Ein Root-Passwort in RHEL wiederherstellen Kapitelüberblick Den SELinux-Kontext verstehen Den Boot-Prozess bearbeiten Ein verlorenes Root-Passwort wiederherstellen Quiz: Ein Root-Passwort in RHEL wiederherstellen Systemdienste verwalten Kapitelüberblick Systemd und Systemctl Mit Systemctl arbeiten Mit Socket Units arbeiten Dienste bearbeiten und maskieren Mit Systemd-Zielen arbeiten Systemstart bearbeiten Quiz: Systemdienste verwalten Die Systemleistung verwalten Kapitelüberblick Mit uptime arbeiten Mit top arbeiten Prozessabstimmung mit Nice und Renice Mit dem Befehl ps arbeiten Prozesse beenden Profile verwalten mit tuned-adm Quiz: Die Systemleistung verwalten Protokollierung und Protokolldateien verwalten Kapitelüberblick Einführung in die Systemprotokolle Einfache Log-Aktionen Rsyslog kennenlernen Logrotate in der CLI verwenden Mit dem Journal Log arbeiten Quiz: Protokollierung und Protokolldateien verwalten Abschluss GitHub Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Tom Wechsler ist seit mehr als 20 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.
Red Hat Enterprise Linux: Containerverwaltung
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) bietet eine stabile und sichere Plattform für Administratoren, die Netzwerke in Unternehmen oder Rechenzentren betreiben.In diesem Kurs zeigt Ihnen RHEL-Experte Tom Wechsler, wie Sie Container mit Podman ohne Root-Berechtigungen bereitstellen und verwalten. Nach der Installation von Podman lernen Sie den Umgang mit Registries und Images ebenso wie das Betreiben eines Webservers mit lokalen Inhalten. Mit dem Ausführen eines systemd-Dienstes in einem Container und der Orchestrierung der Konfiguration mit Podman Compose verfügen Sie schließlich über alle Fähigkeiten, um Container effektiv in Ihrer DevOps-Umgebung einzusetzen.Dieser Kurs richtet sich an (angehende) System-, Desktop- und Netzwerkadministratoren. Er ist Teil einer Serie, die sich zur Vorbereitung auf die Prüfung zum „Red Hat Certified System Administrator (RHCSA)“ eignet:Red Hat Enterprise Linux: Grundlegende BefehleRed Hat Enterprise Linux: Erstellen von Shell-SkriptenRed Hat Enterprise Linux: Betrieb laufender SystemeRed Hat Enterprise Linux: Konfiguration des lokalen SpeichersRed Hat Enterprise Linux: Erstellen und Konfigurieren von DateisystemenRed Hat Enterprise Linux: Konfigurieren und Warten von SystemenRed Hat Enterprise Linux: Grundlegende NetzwerkverwaltungRed Hat Enterprise Linux: Verwalten lokaler Benutzer und GruppenRed Hat Enterprise Linux: SicherheitsmanagementRed Hat Enterprise Linux: ContainerverwaltungLänge: 03:18 Stunden Alle Video-Lektionen im Überblick: Herzlich willkommen zu diesem Kurs Podman verstehen Kapitelüberblick Meine Testumgebung Einführung in die Isolierung mit Namespaces Einführung in Container Podman installieren Quiz: Podman verstehen Mit Registries und Images arbeiten Kapitelüberblick Podman mit einem Skript installieren Podman Hello World Image Suchen und Herunterladen von Images Images mit inspect untersuchen Quiz: Mit Registries und Images arbeiten Container verstehen Kapitelüberblick Mit skopeo Image-Informationen anzeigen Container benennen Container im Hintergrund betreiben Container überwachen Quiz: Container verstehen Webserver mit lokalen Inhalten betreiben Kapitelüberblick Container mit einer Portzuordnung erstellen Container mit einer Volume-Zuordnung erstellen Erstellen eines systemd-Dienstes Quiz: Webserver mit lokalen Inhalten betreiben systemd-Dienste in Containern ausführen Kapitelüberblick SELinux anpassen und SSH-Schlüsselpaar Dockerfile-Datei und Image erstellen Container mit dem benutzerdefinierten Image erstellen Ubuntu-Projektverzeichnis erweitern Quiz: systemd-Dienste in Containern ausführen Podman-Netzwerke Kapitelüberblick SSH-Verbindungstest Mit Podman ein Netzwerk erstellen Erneuter SSH-Verbindungstest Quiz: Podman-Netzwerke Orchestrierung der Konfiguration mit Podman Compose Kapitelüberblick Clean-up Tuning des vim-Editors Vorbereiten der Testumgebung Eine einfache compose.yaml-Datei Container-Infrastruktur erstellen Mit der Container-Infrastruktur arbeiten Quiz: Orchestrierung der Konfiguration mit Podman Compose Abschluss GitHub Fazit und Kursabschluss Über den Trainer:Tom Wechsler ist seit mehr als 20 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.