Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Bergen

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher slik at du kan ta sertifiseringstesten for eksempel hjemme eller på jobb. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice - 50 spørsmål skal besvares, og du består ved 50% korrekte svar (dvs 25 av 50 spørsmål). Deltakerne har 40 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.   Nødvendige forkunnskaper: Ingen [-]

Med Power Automate kan du automatisere forretningsprosesser og handlinger på tvers av organisasjonen, med lite eller ingen koding. Ta farvel med kjedelige, repetitive oppgaver og effektiviser hverdagen. Ikke minst er Power Automate ofte en del av Microsoft 365 lisensen du kanskje allerede har. Power Automate er Microsoft sin løsning for automatisering av prosesser, og er en tjeneste som lar deg utvikle flyter på tvers av en rekke applikasjoner og tjenester med lite eller ingen koding. Du kan selvfølgelig få tjenestene i Microsoft 365 til å snakke sammen slik du vil, men det finnes også flere hundre koblinger til andre eksterne tjenester. I tillegg har du naturligvis mulighet til å benytte generelle tilkoblinger, for å hente data fra egne APIer, databaser og tjenester. Power Automate gir muligheter til brukere på tvers av organisasjonen som tidligere i stor grad har vært forbeholdt utviklere.  I løpet av kurset vil deltagere få en hands-on opplevelse av hva Power Automate er, hva det kan brukes til, og hvordan en kan jobbe med det. Kursholderen vil gjøre deltakerne godt kjent med terminologien, demonstrere løsninger og utfordre med øvelser.  Dette er et introduksjonskurs, så det er naturligvis mye vi ikke vil rekke å gå gjennom. Kursleder vil peke deltagerne til gode kilder for videre læring. Det er også mulig å be om bedriftsinterne kurs på videregående nivå, der man kan spesifisere ønsket fokus og spesifikke behov. Disse kan også kjøres som workshops.   TA MED EGEN PC   Kursinnhold Power Automate - det store bildet Ulike flyttyper Bli kjent med arbeidsflaten Datakilder og koblinger Beste praksis for navngivning, utvikling, dokumentering m.m. Bruksområder og viktige begrensninger   [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Erfaring med programmering i et objektorientert språk. Innleveringer: Det blir gitt 10 øvinger. 8 må være godkjente for å gå opp til eksamen. Personlig veileder: ja Vurderingsform: individuell skriftlig eksamen, 3 timer. Ansvarlig: Tore Berg Hansen Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal kandidaten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten kan forklare:- hva .NET-rammeverket er, dets hensikt og hva det inneholder- begrepene Common Language Runtime, Common Type System og managed code- begrepene Solution, Project og Assembly- hva en webtjeneste er- hvordan datakilder kan aksesseres ved hjelp av ADO.NET- hvordan webapplikasjoner kan lages ved hjelp av ASP.NET FERDIGHETER:Kandidaten:- kan skrive korte programmer i C#, Visual Basic .NET og C++/managed C++ som viser bruk av de sentrale konsepter som klassebiblioteket, ADO.NET og ASP.NET GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er klar over at .NET rammeverket har styrker og svakheter og at det finnes alternative teknologier Innhold:.NET-rammeverket og arkitekturen. Common Language Runtime (CLR). Common Type System (CTS). Klassebiblioteket. Common Language Specification (CLS). Assemblies. Programmeringsspråkene C#, C++, Visual Basic.NET. Managed code. Web services. ADO.NET. ASP.NET.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Applikasjonsutvikling på .NET-plattformen 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

The students will learn how to interactively explore data stored in files in a data lake. They will learn the various ingestion techniques that can be used to load data using the Apache Spark capability found in Azure Synapse Analytics or Azure Databricks, or how to ingest using Azure Data Factory or Azure Synapse pipelines. The students will also learn the various ways they can transform the data using the same technologies that is used to ingest data. The student will spend time on the course learning how to monitor and analyze the performance of analytical system so that they can optimize the performance of data loads, or queries that are issued against the systems. They will understand the importance of implementing security to ensure that the data is protected at rest or in transit. The student will then show how the data in an analytical system can be used to create dashboards, or build predictive models in Azure Synapse Analytics. After completing this course, students will be able to: Explore compute and storage options for data engineering workloads in Azure Design and Implement the serving layer Understand data engineering considerations Run interactive queries using serverless SQL pools Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform data Exploration and Transformation in Azure Databricks Ingest and load Data into the Data Warehouse Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Perform end-to-end security with Azure Synapse Analytics Perform real-time Stream Processing with Stream Analytics Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics Course prerequisites Successful students start this course with knowledge of cloud computing and core data concepts and professional experience with data solutions.Recommended prerequisites:M-DP900 - Microsoft Azure Data FundamentalsM-AZ900 - Microsoft Azure Fundamentals Agenda Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads This module provides an overview of the Azure compute and storage technology options that are available to data engineers building analytical workloads. This module teaches ways to structure the data lake, and to optimize the files for exploration, streaming, and batch workloads. The student will learn how to organize the data lake into levels of data refinement as they transform files through batch and stream processing. Then they will learn how to create indexes on their datasets, such as CSV, JSON, and Parquet files, and use them for potential query and workload acceleration. Module 2: Design and implement the serving layer This module teaches how to design and implement data stores in a modern data warehouse to optimize analytical workloads. The student will learn how to design a multidimensional schema to store fact and dimension data. Then the student will learn how to populate slowly changing dimensions through incremental data loading from Azure Data Factory. Module 3: Data engineering considerations for source files This module explores data engineering considerations that are common when loading data into a modern data warehouse analytical from files stored in an Azure Data Lake, and understanding the security consideration associated with storing files stored in the data lake. Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools In this module, students will learn how to work with files stored in the data lake and external file sources, through T-SQL statements executed by a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics. Students will query Parquet files stored in a data lake, as well as CSV files stored in an external data store. Next, they will create Azure Active Directory security groups and enforce access to files in the data lake through Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control Lists (ACLs). Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark This module teaches how to explore data stored in a data lake, transform the data, and load data into a relational data store. The student will explore Parquet and JSON files and use techniques to query and transform JSON files with hierarchical structures. Then the student will use Apache Spark to load data into the data warehouse and join Parquet data in the data lake with data in the dedicated SQL pool. Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks This module teaches how to use various Apache Spark DataFrame methods to explore and transform data in Azure Databricks. The student will learn how to perform standard DataFrame methods to explore and transform data. They will also learn how to perform more advanced tasks, such as removing duplicate data, manipulate date/time values, rename columns, and aggregate data. Module 7: Ingest and load data into the data warehouse This module teaches students how to ingest data into the data warehouse through T-SQL scripts and Synapse Analytics integration pipelines. The student will learn how to load data into Synapse dedicated SQL pools with PolyBase and COPY using T-SQL. The student will also learn how to use workload management along with a Copy activity in a Azure Synapse pipeline for petabyte-scale data ingestion. Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines This module teaches students how to build data integration pipelines to ingest from multiple data sources, transform data using mapping data flowss, and perform data movement into one or more data sinks. Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines In this module, you will learn how to create linked services, and orchestrate data movement and transformation using notebooks in Azure Synapse Pipelines. Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse In this module, students will learn strategies to optimize data storage and processing when using dedicated SQL pools in Azure Synapse Analytics. The student will know how to use developer features, such as windowing and HyperLogLog functions, use data loading best practices, and optimize and improve query performance. Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage In this module, students will learn how to analyze then optimize the data storage of the Azure Synapse dedicated SQL pools. The student will know techniques to understand table space usage and column store storage details. Next the student will know how to compare storage requirements between identical tables that use different data types. Finally, the student will observe the impact materialized views have when executed in place of complex queries and learn how to avoid extensive logging by optimizing delete operations. Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link In this module, students will learn how Azure Synapse Link enables seamless connectivity of an Azure Cosmos DB account to a Synapse workspace. The student will understand how to enable and configure Synapse link, then how to query the Azure Cosmos DB analytical store using Apache Spark and SQL serverless. Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics In this module, students will learn how to secure a Synapse Analytics workspace and its supporting infrastructure. The student will observe the SQL Active Directory Admin, manage IP firewall rules, manage secrets with Azure Key Vault and access those secrets through a Key Vault linked service and pipeline activities. The student will understand how to implement column-level security, row-level security, and dynamic data masking when using dedicated SQL pools. Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics In this module, students will learn how to process streaming data with Azure Stream Analytics. The student will ingest vehicle telemetry data into Event Hubs, then process that data in real time, using various windowing functions in Azure Stream Analytics. They will output the data to Azure Synapse Analytics. Finally, the student will learn how to scale the Stream Analytics job to increase throughput. Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks In this module, students will learn how to ingest and process streaming data at scale with Event Hubs and Spark Structured Streaming in Azure Databricks. The student will learn the key features and uses of Structured Streaming. The student will implement sliding windows to aggregate over chunks of data and apply watermarking to remove stale data. Finally, the student will connect to Event Hubs to read and write streams. Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synapase Analytics In this module, the student will learn how to integrate Power BI with their Synapse workspace to build reports in Power BI. The student will create a new data source and Power BI report in Synapse Studio. Then the student will learn how to improve query performance with materialized views and result-set caching. Finally, the student will explore the data lake with serverless SQL pools and create visualizations against that data in Power BI. Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics This module explores the integrated, end-to-end Azure Machine Learning and Azure Cognitive Services experience in Azure Synapse Analytics. You will learn how to connect an Azure Synapse Analytics workspace to an Azure Machine Learning workspace using a Linked Service and then trigger an Automated ML experiment that uses data from a Spark table. You will also learn how to use trained models from Azure Machine Learning or Azure Cognitive Services to enrich data in a SQL pool table and then serve prediction results using Power BI. [-]

COURSE OVERVIEW The Developing on Amazon Web Services AWS course is designed to help individuals design and build secure, reliable and scalable AWS-based applications. In this course, we cover fundamental concepts and baseline programming for developing applications on AWS. We also show you how to work with AWS code libraries, SDKs, and IDE toolkits so that you can effectively develop and deploy code on the AWS platform.   TARGET AUDIENCE This course is intended for Developers COURSE CONTENT Note: course outline may vary slightly based on the regional location and/or language in which the class is delivered. Day 1: Getting Started Working with the AWS code library, SDKs, and IDE toolkits Introduction to AWS security features Service object models and baseline concepts for working with Amazon Simple Storage Service (S3) and Amazon DynamoDB Day 2: Working with AWS Services Service object models and baseline concepts for working with the Amazon Simple Queue Service (SQS) and the Amazon Simple Notification Service (SNS) Applying AWS security features Day 3: Application Development and Deployment Best Practices Application deployment using AWS Elastic Beanstalk Best practices for working with AWS services   [-]

Dette er et 2-dagers påbyggingskurs i SQL-programmering. Målsettingen er at etter gjennomført kurs vil deltakerne være fortrolige med mer avanserte søk etter data i SQL-databaser, oppretting av egne funksjoner og eksportering av data i ulike formater, som XML- og JSON.   Innhold Vi bruker Oracle, PostgreSQL og Microsoft SQL-server i kurset og belyser forskjellene mellom disse i håndteringen av avanserte SQL-setninger.   Agenda Gruppering med delsummer ved bruk av Rollup og Cube. Betingelseslogikk i søk med CASE ... WHEN ... THEN ... ELSE Oppretting av egne funksjoner med SQL Oppretting og bruk av Materialized Views Bruk av Common Table Expressions (CTE) Bruk av komplekse felt og sammensatte datatyper (arrays, egne datatyper etc.) - opprette komplekse felt, sette inn data og søke etter data i komplekse felt. Eksportere data som JSON / XML Bruk av Vindusfunksjoner til bl.a. å regne ut kumulative summer, rangeringer mm. Krysstabuleringer med PIVOT-funksjoner Bruk av SELF JOINS Behandling av geografiske data med SQL   Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læringsmidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvingsoppgaver til hvert av hovedtemaene som gjennomgås.   Kursinstruktør: Terje Berg-Hansen har bred erfaring fra prosjektledelse, utvikling og drift med små og store databaser, både SQL- og NoSQL-baserte. I tillegg til å undervise i etablerte og nye teknologier jobber han med programmering, webutvikling og administrasjon av Linux-servere. Han er levende interessert i nye teknologier, distribuerte databaser og Data Science.   [-]

ISO/IEC 27701 Foundation [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IINI1003 Databaser eller tilsvarende forhåndskunnskaper Innleveringer: Tilsvarende 8 obligatoriske øvinger må være godkjent før endelig karakter settes. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Individuell netteksamen, 2 timer. Ansvarlig: Tore Mallaug Eksamensdato: 13.12.13 / 16.05.14         Læremål: KUNNSKAPERKandidaten:- kjenner sentrale begreper innen flerbrukerproblematikk og databaseadministrasjon, og kan gjøre rede for disse- forstår hvordan innebygd funksjonalitet i relasjonsdatabasesystem kan utnyttes i en klient/tjener-arkitektur- vet hvordan ulike typer data kan lagres og representeres i et databasesystem; tekst, XML og temporale data.- kan gjøre rede for hvordan NoSQL-løsninger er et alternativ til relasjonsdatabaser i Web-løsninger FERDIGHETERKandidaten:- kan administrere en flerbrukerdatabase med SQL-kommandoer i et valgt databaseverktøy- lager sin egen (mest mulig normaliserte) relasjonsdatabase med nøkler og referanseintegritet som ikke bare lagrer strukturelle data, men også tekst og semi-strukturelle data (XML)- kan utnytte databaseverktøyet funksjonalitet til utvidet bruk av SQL i en klient/tjener-sammenheng for å støtte opp rundt applikasjoner mot databasen- kan utnytte databaseverktøyet til å lagre temporale data- kan utføre SQL-spørringer mot ulike typer data i en database GENERELL KOMPETANSEKandidaten:- viser en bevisst holdning til lagring og representasjon av ulike typer data i et informasjonssystem- viser en bevisst holdning til databasedesign for å unngå unødvendig dobbeltlagring av data i en database Innhold:Installering og bruk av valgt databaseverktøy (MySQL). Flerbrukerproblematikk og databaseadministrasjon (DBA) i SQL. Bruk av SQL og innebygd funksjonalitet i databaseverktøyet (bruk av funksjoner/prosedyrer og triggere). Utnytte databaseverktøyet i en klient/tjener -arkitektur. Se på forholdet database - applikasjon. Lagring av ulike typer data; tekst, XML (semi-strukturelle data), dato/tid (temporale data). Enkel bruk av NoSQL-løsning. MySQL blir brukt i eksempler, men noen utfyllende eksempler i Oracle kan forekomme i lærestoffet.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Databaser 2 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

  Fleksible kurs for fremtidenNy kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt. NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.   Navisworks grunnkurs   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: forstå hvordan tverrfaglige modeller settes sammen analysere modellen gjennom visualisering og navigering håndtering av objekter sette inn målsetting legg inn snitt finne informasjon på objektene Navisworks håndterer et stort antall filformater og det er viktig å forstå hvordan tverrfaglige modeller settes sammen slik at dette muligjør analyse av modellen gjennom visualisering, navigering, håndtering av objekter, sette inn målsetting, legge inn snitt og finne informasjon på objektene.   Tilpassete kurs for bedrifterVi vil at kundene våre skal være best på det de gjør - hele tiden.  Derfor tenker vi langsiktig om kompetanseutvikling og ser regelmessig kunnskapsløft som en naturlig del av en virksomhet. Vårt kurskonsept bygger på et moderne sett av ulike læringsmiljøer, som gjør det enkelt å finne riktig løsning uansett behov. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg@nticad.no eller les mer på www.nticad.no [-]

IP1: Generell nettverksteknologi [-]

ISO 27032 Lead Cybersecurity Manager [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Du må ha god kjennskap til Windows 2008 server og oppsett av AD og DNS og installasjon av SQL 2008 server. For deg som ikke har kjennskap til Windows 2008 server og/eller som heller vil bruke mer tid på SharePoint kan vi tilby en variant der du får ferdig oppsatte servere og SharePoint installert. Innleveringer: 8 obligatoriske øvinger. Personlig veileder: ja Vurderingsform: 2 dagers praktisk hjemmeeksamen med både teoretiske og praktiske oppgaver. Ansvarlig: Stein Meisingseth Eksamensdato: 19.12.13 / 15.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten må:- kjenne til bruken av SharePoint i forskjellige situasjoner i en bedrift/organisasjon- kunne gjøre rede for hvordan SharePoint brukes i samskriving- kunne beskrive hvordan ulike roller i en organisasjon kan bruke SharePoint- ha kjennskap til hva det vil si å ha ansvaret for bruken av SharePoint i en bedrift/organisasjon FERDIGHETER:Kandidaten må:- kunne opprette webområder for deling av informasjon med andre- kunne sette opp administrasjon av dokumenter- kunne sette opp publisering av rapporter- kunne sette opp sidestruktur og brukerrettigheter, sideoppsett og tillatelser- kunne opprette infrastruktur for webområder- kunne sette opp muligheter for søking- kunne konfigurere systemet for bruk fra Internett- kunne konfigurerer Office Web Apps- kunne sette opp muligheter for å benytte arbeidsflyt GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har kompetanse til selvstendig både å formidle og å ta i bruk sine kunnskaper og ferdigheter i en bedrift som vil bruke SharePoint- kan i et praktisk prosjekt forklare og gjøre bruk av sin kunnskap for bruk av SharePoint Innhold:Hva er SharePoint. Roller. Tilgang til SharePoint. Opprette og bruke Team Sites. Navigering. Lister og Libraries. Home page. Opprette og bruke webpart. Opprette og bruke SharePoint Sites and Site Collections. Opprette og bruke maler. Sikkerhet i SharePoint. Opprette og bruke Wiki. Dokumentdeling. Søking.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag SharePoint 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

  Webinaret passer for deg som har de grunnleggende ferdighetene i Excel, men som vil lære mer om verktøyene i programmet. På kurset vil vi vise deg hvordan du kan jobbe mer effektivt ved å ta i bruk flere verktøy som ligger i systemet. Målet er at du etter endt kurs skal kunne jobbe raskere og mer effektivt når du produserer regneark. Temaer på webinaret: Datatyper i Excel Autofyll og serier Formatering og betinget formatering Formler med absolutte, relative og blandede referanser Bruk av navn i formler Noen praktiske funksjoner Lister og tabeller med sortering og filtrering Bygge diagram raskt og enkelt   Pris: 1600 kroner (Ansatte og studenter ved UiS har egne betingelser)   [-]

  Kurs med Daniel Webb som lærer deg grunnleggende ferdigheter  i Power BI.   I vår moderne verden er det data overalt – i bilen, ute, hjemme og ikke minst på jobb. Å ha kontroll på dataene er viktigere enn noensinne, og da gjelder det å gjøre informasjon lett tilgjengelig for rett person på rett sted og til rett tid. Power BI er Microsofts Business Intelligence-verktøy, og kan hjelpe deg med hele prosessen fra innhenting av data til ferdig rapport. Power BI er ypperlig for å tilgjengeliggjøre, dele og samarbeide om viktig informasjon med det resultatet at du kan ta faktabaserte valg og beslutninger. Power BI er tett integrert med Microsoft sine andre løsninger, bl.a. Excel, Teams og Power Platform. I dette kurset bruker Daniel Webb Power BI til å lage en salgsrapport basert på data fra en Excel-fil. Du vil lære deg de grunnleggende ferdighetene for å kunne lage dine egne rapporter i Power BI Desktop, samt få en oversikt over hele Power BI-økosystemet og hvordan ting henger sammen.    Leksjoner Introduksjon til kurset Power BI – Introduksjon og oversikt Power BI Desktop Power BI Service Power BI – lisensiering Introduksjon til Get Data Import vs Direct Query vs Live Connection Gjennomgang av ofte brukte data connectors Excel connector, lokale filer og gateways Introduksjon tll Power Query Arbeid med første data Query Import av andre queries Datamodelleringsteori Modellering i praksis DAX og measures Å skrive DAX DAX-eksempler Quick measures Report view i Power BI Desktop Hvilken visual skal du bruke? Slicers og filters Setter ting sammen Workspaces i Power BI Service Workspace-elementer – reports, datasets og dashboards Deling og samarbeid Oppsummering   [-]

Kurs i PowerPoint med Jon-Gunnar Pettersen. Lær de viktigste funksjonene, arbeidsmåtene og metodene.   Få kontroll på innrykk og punktlister Effektive måter å lage tekstbokser på Organisasjonskart og flytdiagrammer Hente inn fra Excel på en proff måte Nyttige tips som gjør presentasjon for publikum tryggere Slik rydder du opp når ting har skjært seg Dette kurset passer for deg som bruker PowerPoint på en regelmessig basis. I dette kurset lærer du om smarte triks som vil ta opplevelsen din av programmet til neste nivå. Her finner du de viktigste funksjonene, de gode arbeidsmåtene og de ryddige metodene for deg som bruker PowerPoint ofte. Du vil lære mye du kanskje kan fra før av, men på en måte som gjør at du kan spare tid og krefter. Etter å ha tatt dette kurset vil du jobbe raskere i PowerPoint, og dine presentasjoner vil ha bedre tekniske kvalitet.   Introduksjon Nye sider og sideoppsett Punktlister Punktlister – del 2 Tegne figurer Tegne figurer – del 2 Tegne figurer – del 3 Smart art Kopiere fra Excel Animasjon Utskrift Visning [-]