Windows 11 Administration & Troubleshooting (WIN11) - Online Training

• Windows 11-Versionen, Lizenzierung und Einsatzszenarien
• Neue Features in Windows 11 und Ausblick in zukünftige Entwicklungen
• Setup von Windows 11
• Konten, Authentifizierung und Autorisierung in Windows 11
• Windows 11 Daten-Storage und Filesystem
• Windows 11 Netzwerkkonfiguration
• Installieren und Verwalten von Applikationen in Windows 11
• Lokale und zentralisierte Verwaltung von Windows 11
• Implementieren und Verwalten von Sicherheit
• Technische Überwachung von Windows 11
• Systematik des Troubleshootings
• Troubleshooting des Netzwerk-Zugriffs
• Troubleshooting bei Startup-Problemen
• Troubleshooting von Treibern und Applikationen

Lernziele

Im Mittelpunkt des Seminars steht der Erwerb von Fähigkeiten bei der Einrichtung und Konfiguration von Windows 11-Betriebssystemen. Darüber hinaus werden Fehlersuche und Problembehandlung trainiert. Grundlagen dafür sind die systematische Analyse aller wichtigen Windows-Komponenten und -Konzepte vom Netzwerk über Dateisystem bis zur Authentifizierung/Autorisierung von Identitäten.

Die Kursteilnehmer lernen Windows-Verwaltungstools kennen, installieren und konfigurieren das Betriebssystem und binden es in lokale oder Cloud-basierte Strukturen ein. Sie entwickeln grundlegende Ansätze zum Schutz vor Bedrohungen und richten die bordeigenen Sicherheitskomponenten ein.

In den Troubleshooting-Modulen erlernen die Teilnehmer an praktischen Beispielen den effizienten Einsatz von Diagnose- und Analysetools.

Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich an Techniker, Systembetreuer und IT-Mitarbeiter, die Windows 11 Desktopsysteme, Benutzer und zugehörige Netzwerkressourcen unterstützen. Eine weitere Zielgruppe sind Desktop-Supporter, die ein systematisches Grundlagenwissen zum Windows11-Betriebssystem erwerben wollen. Sekundäre Zielgruppe sind Führungskräfte und Entscheider, die einen Überblick über verschiedene Einsatzszenarien und Verwaltungsoptionen von Windows 11 erhalten. Dabei werden OnPremise- und Cloud-basierte Ansätze berücksichtigt.