Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Kristiansand

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 [-]

Kurset fokuserer på integrering av forskjellige verdistrømmer og aktiviteter for å lage, levere og støtte IT-aktiverte produkter og tjenester, samtidig som den dekker støtte for praksis, metoder og verktøy. Kurset gir kandidatene forståelse for tjenestekvalitet og forbedringsmetoder. E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 8 moduler. Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider. Inkluderer: Tilgang til ITIL® 4 Specialist: Create, Deliver and Support e-læring (engelsk) i 12 måneder. ITIL® 4 Specialist: Create, Deliver and Support online voucher til sertifiseringstest.   ITIL®/PRINCE2®/MSP®/MoP® are registered trademarks of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS Limited. All rights reserved. [-]

ITIL® Specialist - Drive Stakeholder Value [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: 6 AV 10 øvinger må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Vurderingsform: En individuell 4-timers nettbasert hjemmeeksamen. Ansvarlig: Svend Andreas Horgen Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare hva et program er- kan redegjøre for grunnleggende byggestener i programmering, så som variabler, kontrollstrukturer, matriser (arrays) og funksjoner- kan analysere en spesiell problemstilling og planlegge hvordan den kan løses generelt med programkode FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke et .NET-basert utviklingsmiljø i kodeutvikling- kan lage funksjonelle brukergrensesnitt- kan identifisere feil i programkode- kan lage strukturert programkode som løser enkle problemstillinger- kan anvende innebygde funksjoner fra .NET-rammeverket i egen kode GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er bevisst på viktigheten av å eliminere feilsituasjoner Innhold:Introduksjon til grunnleggende programmeringsprinsipper som variabler, datatyper, kontrollstrukturer (løkker og beslutninger), matriser (arrays), egendefinerte funksjoner og innebyde funksjoner. Utforme brukergrensesnitt som er fine å se på og enkle å bruke. Feilhåndtering. Strukturere og planlegge koden på en god måte.Les mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Programmering i Visual Basic 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]

  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   [-]

Oracle GoldenGate 19c: Fundamentals for Oracle [-]

Vi går gjennom praktiske øvelser og tips og triks for bruk av bl.a.  Passordløs ssh, scp og sftp ved bruk av nøkler Redigere flere dokumenter samtidig med vim Håndtere av brukere og grupper Navigere og håndtere filsystemer, mapper og filer, inkludert eierskap og tilganger Analyse av loggfiler og andre tabulære data med grep, cut, sort, unic, sed, awk, wc mm. Hente av eksterne filer med wget, og bruke eksterne api'er med curl Installere og konfigurere programvare med apt/yum/dnf og vim Sette opp og administrere brannmur med ufw Sjekke sikkerheten med nmap og ncrack Monitorering med top og htop Håndtere prosesser med ps, pstree, kill, killall, bg og fg Håndtere daemons med systemctl Logg-sjekk med journalctl og logwatch Backup, komprimering og arkivering med tar, rsync, zip, gzip og bzip2 Sette opp jobber i crontab og bruke anacron til å kjøre jobber til fastsatte tider Bruke drop-down terminal-emulatorer som guake og yakuake Bruke tmux/screen for å kjøre flere terminal sessions samtidig, bevare sessions etter utlogging osv. Kryptering og dekryptering med gnupg, inkludert lage nøkkelsett og publisere offentlig nøkkel på nøkkelservere.   [-]

MB-910: Microsoft Dynamics 365 Fundamentals (CRM) [-]

Bedriftstilbud! Vi tilbyr nå rabatterte priser for på PECB ISO/IEC Foundation 27001 som bedriftsinternt kurs for grupper (minimum 5 personer).Kurset kan holdes i lokalene til Orange Cyberdefense på Lysaker Torg, eller hos dere. Kontakt oss for et godt tilbud.  Har dere sikkerhetskompetansen dere trenger? Orange Cyberdefense holder sertifiseringskurs innen cyber- og informasjonssikkerhet levert av den anerkjente sertifisering- og kursleverandøren PECB. PECB ISO/IEC 27001 Foundation er et 2 dagers kurs, der man vil lære om de grunnleggende elementene for å implementere og lede et styringssystem for informasjonssikkerhet (ISMS) i samsvar med ISO/IEC 27001. Etter kurset vil kursdeltagerne forstå de ulike delene i et ISMS, inkludert policyer, rutiner, måling, internrevisjon og kontinuerlig forbedring. Kurset er ment for bedriftens ansatte som skal delta i innføringen av et styringssystem for informasjonssikkerhet, eller som trenger å lære mer om informasjonssikkerhet og styring av dette i en virksomhet.  Læringsmål for kurset Kjennskap til ISO/IEC 27001 og kunne se sammenhenger mellom ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27002 og andre rammeverk. Forstå ulike tilnærminger, standarder, metoder og teknikker som brukes for å implementere og styre et ISMS. Kunne drifte elementene i et styringssystem for informasjonssikkerhet ISMS.   Bindende påmelding Vi forbeholder oss retten til å utsette kurs ved for få deltakere/ påmeldte. Tilbud om ny kursdato vil bli gitt.  [-]

Det er utrolig hva du kan få til i Excel modeller ved å legge til enkel automatisering med Excel macro. Bli inspirert til å utforske de uendelige mulighetene Excel makroer gir! Webinaret kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt kun for din bedrift.   Kursinnhold:   Generelt om bruk av makro i Excel Åpne arbeidsbok med makro Kategori Utvikler og makroinnstillinger Innspiling av makro Innsetting av knapp i regnearket Enkelt redigering av kode Bruk av navngiving Bruk av If setning Bruk av MsgBox Lagre arbeidsbok med makro [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IINI1001 IT Introduksjon eller tilsvarende forhåndskunnskaper. Innleveringer: Et større prosjektarbeid som gjennomføres som gruppearbeid. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Vurderingen i faget er basert på prosjektarbeidet. Prosjektene gjennomføres gruppevis. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltakelse eller ved kontraktsbrudd med øvrige medlemmer. Ansvarlig: Thor O. Olsen         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet «Lokale informasjonstjenester» skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kjenner til ulike typer informasjon som brukes i bedrifter og organisasjoner- har kunnskap om hvordan datateknologi og nettløsninger kan brukes i bedriftens forvaltning av informasjon- har kunnskap om moderne former for intern opplæring og oppbevaring og tilgjengelighet av kunnskapskapital FERDIGHETER:Kandidaten:- kan se behov for og være pådriver for små og mellomstore informasjonsløsninger for intern informasjon- kan komme med anbefalinger for bruk av moderne IT-kommunikasjonsløsninger - kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til informasjonsforvaltning og ivaretakelse av virksomheters kunnskapskapital GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har forståelse for betydningen av aktiv informasjons- og kunnskapsforvaltning.- kan delta i planlegging og gjennomføring av informasjonshåndteringsprosjekter- kan identifisere, planlegge og gjennomføre en selvstendig oppgave i samarbeid med andre Innhold:Intranett og intranett-teknologi; Tjenesteinnhold i lokale informasjonssystemer; Sikkerhet i informasjonstjenester; Bedriftsopplæring;Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Lokale informasjonstjenester 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Excel for Controllere og Økonomisjefer [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Studenten må kunne installere programvare, og programmere. Vanlige programmeringsspråk for opensource er C, C++, java, python, m.fl. Innleveringer:   Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer, teller 60 %. Prosjektoppgave teller 40 %. Ansvarlig: Helge Hafting Eksamensdato: 02.12.13 / 05.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare bakgrunnen for open source, og forskjellen på de vanligste åpne lisensene.- kan beskrive bruk av flerspråklig programvare FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke vanlige programmeringsverktøy GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- kan delta i prosjekter som utvikler åpen programvare videre Innhold:Historien og filosofien bak åpen kildekode. Copyright, lisenser fri programvare. Praktisk bruk av verktøyer som make, diff, patch og versjonskontrollsystemer. Internasjonalisering, flerspråklig programvare. Prosjektarbeid med deltakelse i opensource-prosjekt.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Opensource-utvikling 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. [-]

Få en gratis, effektiv og god innføring i SharePoint Online! Vi viser deg nyttig funksjonalitet slik at du kommer igang. Webinaret varer i 1 time og består av 1 økt à 45 min, samt 15 min spørsmålsrunde. Webinaret kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt kun for din bedrift.   Kursinnhold:   Hva er SharePoint? Bruksområder for SharePoint i Office 365 SharePoint eller OneDrive? Ord og uttrykk i SharePoint   Bli kjent med områder Lagre informasjon i lister Lagre filer i bibliotek Presentere informasjon på sider   Jobbe med dokumenter Opprette og redigere dokument Deling av dokumenter Søk etter innhold   Veien videre Flow Nyheter Teams   3 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Du får tilgang til korte "how-to"-videoklipp [-]