Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Bergen

Ønsker du å mestre Google Analytics 4 for å få dybdeinnsikt i kundeadferden på nettstedet eller appen din? Da er kurset "Google Analytics 4: Komplett", ledet av Espen Faugstad, perfekt for deg. Dette kurset er designet for å gi deg en helhetlig forståelse av Google Analytics 4, slik at du kan jobbe profesjonelt med dette kraftige analyseverktøyet. Kurset starter med grunnleggende om hvordan Google Analytics 4 fungerer og veileder deg gjennom installasjonen på din nettside. Du vil lære å konfigurere Google Analytics for å maksimere dets potensial, administrere brukere, spore nettstedsøk, og mye mer. I tillegg gir kurset deg en detaljert gjennomgang av standardrapporter og utforskninger som er tilgjengelige i Google Analytics 4. Mot slutten av kurset vil du dykke inn i mer avanserte temaer som opprettelse og sporing av egendefinerte hendelser, konverteringssporing, og hvordan du kan utnytte innsikter fra brukerdata for å forbedre dine digitale strategier. Dette kurset er din vei til å bli en ekspert i Google Analytics 4.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installer Kapittel 3: Konfigurer Kapittel 4: Rapporter Kapittel 5: Utforsk Kapittel 6: Hendelser Kapittel 7: Avansert Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 4 timer og 48 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Sliter du med å importere data og lage rapporter/analysegrunnlag i Excel? Et riktig grunnlag er avgjørende for en god rapport! Se hvor enkelt man lager rapporter og analyserer data med Pivottabeller. Webinaret varer i 2 timer og består av to økter à 45 min. Etter hver økt er det 10 min spørsmålsrunde. Mellom øktene er det 10 min pause. Webinaret kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt kun for din bedrift.   Kursinnhold:   Import av tekstfil med problemer   Bruk veiviser for å importere tekstfil Fiks ulike problemstilling allerede i veiviser   Kort repetisjon av prinsipper om å arbeide med lister   Datavask - opprydding i grunnlaget Lær ulike metoder for å rydde opp i grunnlaget   Tabellfunksjonalitet Formater liste som tabell Bli kjent med fordeler å jobbe mot tabell Bli kjent med strukturere cellereferanser   Pivotteknikk [-]

På dette online-kurset vil du lære: Publisering, redigering, kommentering og markering Sikkerhet, digitale stempler og digital signatur Opprette og lagre symboler og tilpassede markeringsverktøy i Tool Chest Skybasert samarbeid og deling av dokumenter i Bluebeam Studio eXtreme-funksjoner (OCR – Tekstfjerning - Skjema-opprettelse - Batch Link) Noen eXtreme-funksjoner blir vist/nevnt i kurset [-]

  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.   Solibri Office Avansert På kurset vil du lære å: Konfigurere optimal eksport av IFC-filer fra Revit Skape egne klassifikasjoner og bruke disse i mengdeuttak og egendefinerte regler Bli kjent med eksisterende regelsett og tilpasning av disse Opprette egne regelsett Opprette mengdeuttak og basere disse på klassifikasjoner. Skape rapporter Spesialtilpasning av Solibri Office Håndtere saker i BCF-format Spesialtilpasset kurs: NTI anbefaler spesialtilpassede kurs for bedrifter som planlegger å sende to eller flere deltakere på Solibri-kurs. Grunnen til dette er at Solibri brukes av mange forskjellige aktører og profesjoner i BAE-bransjen, og følgelig blir de åpne kursene ofte for generelle for enkelte kursdeltakere. I et spesialtilpasset kurs vil vår kurskonsulent kartlegge fokusområdene i forkant av kurset, og gjennomføre kurset i henhold til selskapets behov, gjerne basert på kundens egne modeller. Utbyttet av kurset blir følgelig mye større.   Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg-no@nticad.biz eller les mer på www.nti.biz [-]

HENSIKTHensikten med kurset er å gi deltagerne en grunnleggende forståelse i bruken av tegne- og konstruksjonsprogrammet Autodesk Revit. Kurset er nødvendig for å komme raskt i gang med Autodesk Revit, og for å få den nødvendige forståelse for de mulighetene programmet gir. UTDANNINGSMÅLDu vil lære grunnleggende teknikk for bruk av programmet, og skal kunne bruke programmet til å lage 3D-modeller av bygninger, hente ut informasjon fra modellen og kunne produsere 2D-arbeidstegninger basert på 3D-modellen. KURSINNHOLD: Introduksjon av Autodesk Revit Architecture Brukergrensesnitt Behandling av visninger Oppretting av Etasjeplan og Rutenett Søyler Vegger, dører, vinduer Gulv/Himling Tak Editeringsverktøy Dimensjonering/Tekst/Tittelfelt Detaljering Utskrift Kurset er på norsk, men kursmanualen er engelsk. [-]

AZ-140: Configuring and Operating Microsoft Azure Virtual Desktop [-]

Kursinnhold Import av .csv Import av tekstfiler (.txt) Import fra internett Transformering av data Rette opp feil Lage beregnede kolonner Regelmessig import Analyse av store datamengder   Det er fordelaktig å ha to skjermer - en til å følge kurset og en til å gjøre det kursholder demonstrerer. Kurset gjennomføres i sanntid med nettundervisning via Teams. Det blir mulighet for å stille spørsmål, ha diskusjoner, demonstrasjoner og øvelser. Du vil motta en invitasjon til Teams fra kursholder.   [-]

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.   Revit MEP MagiCAD VVS Videregående   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Import av IFC-fil fra ArchiCADOppsett av prosjekt basert på IFC-fil (Levels, Grids, Spaces, georeferering)Lage egne produkter med MagiCAD-informasjon og Revit-familierSamspill mellom MagiCAD-produkter og Revit-familierTFM-merkesystemBeregninger: Dimensjonering, utbalansering, lydIFC: Property Set Manager, eksportkonfigurasjon, evaluering i Solibri   Dette er et populært kurs, meld deg på nå! 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   [-]

Kursinstruktør Terje Berg-Hansen 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 teknologier leder han også Oslo Hadoop User Group, og er levende interessert i nye teknologier, distribuerte databaser og Big Data Science.    Kursinnhold XML er en moden standard for å utveksle informasjon mellom applikasjoner. Med XML og relaterte standarder som XSL(T) og XQuery er det mulig å utvikle distribuerte nettbaserte tjenester for utveksling av data i et standardisert format.    Målsetting Deltakerne vil etter kurset ha en grunnleggende forståelse av og kjennskap til hvorfor og hvordan XML kan anvendes for å oppnå en bedre utveksling og deling av strukturert og ustrukturert informasjon.   Forkunnskaper Grunnleggende kunnskaper om internett, HTML og CSS er en fordel, men ikke nødvendig for å ta dette kurset.   Kursinnhold Introduksjon Introduksjon til XML og XML-relaterte teknologier, som XPath, XQuery og XSL XML-verktøy Editorer og verktøy for validering, søk og endring av XML Grunnleggende XML XML struktur og syntaks. Gjennomgang av målene for XML. Lage og utforme XML dokumenter Navnerom (namespaces) Oppretting og bruk av navnerom for å skille elementer og funksjoner med samme navn. Validering av  XML Gjennomgang av teknologier som Document Type Definitions (DTD's) og XML Schemas for å kontrollere og styre struktur og data i XML filer Presentasjon av XML Bruk av html og CSS til å presentere XML data Søking i XML Søk i XML-dokumenter med XPath . Introduksjon til XSL(T) Kort om XSL og XSL Transformations. Bruk av XSLT til å formatere, sortere, filtrere og konvertere XML Data   Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læremidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvelsesoppgaver til hovedtemaene som gjennomgås.   [-]

  An Azure IoT Developer is responsible for implementing and then maintaining the cloud and edge portions of an Azure IoT solution. In addition to configuring and maintaining devices by using Azure IoT services and other Microsoft tools, the IoT Developer also sets up the physical devices and is responsible for maintaining the devices throughout the life cycle. The IoT Developer implements designs for IoT solutions, including device topology, connectivity, debugging and security. For Edge device scenarios, the IoT Developer also deploys compute/containers and configures device networking, which could include various edge gateway implementations. The IoT Developer implements designs for solutions to manage data pipelines, including monitoring and data transformation as it relates to IoT. The IoT Developer works with data engineers and other stakeholders to ensure successful business integration. IoT Developers should have a good understanding of Azure services, including data storage options, data analysis, data processing, and the Azure IoT PaaS versus SaaS options. After completing this course, students will be able to: Create, configure, and manage an Azure IoT hub. Provision devices by using IoT Hub and DPS, including provisioning at scale. Establish secure 2-way communication between devices and IoT Hub. Implement message processing by using IoT Hub routing and Azure Stream Analytics. Configure the connection to Time Series Insights and support business integration requirements. Implement IoT Edge scenarios using marketplace modules and various edge gateway patterns. Implement IoT Edge scenarios that require developing and deploying custom modules and containers. Implement device management using device twins and direct methods. Implement solution monitoring, logging, and diagnostics testing. Recognize and address security concerns and implement Azure Security Center for IoT. Build an IoT Solution by using Azure IoT Central and recongize SaaS opportunities for IoT. Course prerequisites IoT Developers should have basic programming skills in at least one Azure-supported language, including C#, Node.js, C, Python, or Java. Software development experience is a prerequisite for this course, but no specific software language is required, and the experience does not need to be at a professional level. Data Processing Experience: General understanding of data storage and data processing is a recommended but not required.  Cloud Solution Awareness: Students should have a basic understanding of PaaS, SaaS, and IaaS implementations. Microsoft Azure Fundamentals (M-AZ-900T00/M-AZ900), or equivalent skills, is recommended.  This course helps to prepare for exam AZ-220.   Agenda Module 1: Introduction to IoT and Azure IoT Services -Business Opportunities for IoT-Introduction to IoT Solution Architecture-IoT Hardware and Cloud Services Module 2: Devices and Device Communication -IoT Hub and Devices-IoT Developer Tools-Device Configuration and Communication Module 3: Device Provisioning at Scale -Device Provisioning Service Terms and Concepts-Configure and Manage the Device Provisioning Service-Device Provisioning Tasks Module 4: Message Processing and Analytics -Messages and Message Processing-Data Storage Options-Azure Stream Analytics Module 5: Insights and Business Integration -Business Integration for IoT Solutions-Data Visualization with Time Series Insights-Data Visualization with Power BI Module 6: Azure IoT Edge Deployment Process -Introduction to Azure IoT Edge-Edge Deployment Process-Edge Gateway Devices Module 7: Azure IoT Edge Modules and Containers -Develop Custom Edge Modules-Offline and Local Storage Module 8: Device Management -Introduction to IoT Device Management-Manage IoT and IoT Edge Devices-Device Management at Scale Module 9: Solution Testing, Diagnostics, and Logging -Monitoring and Logging-Troubleshooting Module 10: Azure Security Center and IoT Security Considerations -Security Fundamentals for IoT Solutions-Introduction to Azure Security Center for IoT-Enhance Protection with Azure Security Center for IoT Agents Module 11: Build an IoT Solution with IoT Central -Introduction to IoT Central-Create and Manage Device Templates-Manage Devices in Azure IoT Central [-]

UTDANNINGSMÅLDu vil lære grunnleggende teknikk for bruk av programmet, og skal kunne bruke programmet til å lage 3D-modeller av terreng, veier, VA. Hente ut informasjon fra modellen og kunne produsere 2D-arbeidstegninger basert på 3D-modellen. KURSINNHOLD: Norsk kursdokumentasjon Introduksjon av Civil 3D Brukergrensesnitt Behandling av visninger Etabler og arbeide med en terrengmodell Masseberegning Punktgrupper Planering av områder med tilhørende skråningsutslag Grunnleggende vegprosjektering, konstruksjon av senterlinje, lengdeprofil, tverrprofil og vegmodell med skjæring og fylling mot terreng Bearbeide terreng ved hjelp av data fra vegmodellen Grunnleggende bruk av VA funksjonaliteten med opptegning i plan og profil, og presentasjon av data Landmåling; import av feltbokfiler fra målestasjon, og produksjon av punktgrupper og terrengmodeller av dataene Tekst/Tittelfelt Detaljering Utskrift [-]

Sammenligne tegninger, også i batch Hvordan standardisere designgjennomgangen? Opprette tilpassede markeringsverktøy i Tool Chest Bruk av Markeringslisten for sporing, kommentering og status på markeringer Samhandling i sanntid mellom forskjellige aktører under designgjennomgangen i Studio Sessions [-]

Verden er i endring, det snakkes om den fjerde industrielle revolusjon og stadig flere ledere etterspør «radikal digital innovasjon». Men hva betyr det? Hvor skal vi begynne? Og hvordan kan vi sikre en plass med på toget inn i fremtiden, når vi lever i en virkelighet der teknologi utvikler seg eksponentielt og selskaper logaritmisk? Mange mener Design Thinking er svaret på det. Designtenking er et tankesett og en brukerorientert tilnærming til innovasjon. Metoden kombinerer designernes iterative tilnærming til tjeneste- og produktutvikling, med økonomenes analytiske og strategiske metoder for forretningsutvikling. Resultatet blir løsninger som har større sannsynlighet for å svare på brukerbehovene, er lønnsomme og i tråd med forretningsstrategi. Bli med på to dagers intensivt kurs i Design Thinking, lær å lage knallgode kundeopplevelser. Mål og gjennomføring Kurset er en blanding av praktisk workshop og foredrag med fokus på kundeopplevelse og de enorme digitale mulighetene vi har i dag. Med en «fail fast, fail cheap» tilnærming skal vi få kjenne på kroppen hva det betyr å ikke forelske seg i første idé, samarbeide på tvers av fagdisipliner og ikke minst ALLTID ha brukeren i fokus. Vi vil jobbe med å kartlegge kundens brukerbehov og jobber, og videre designe verdiforslag, tar valg, utforske gode forretningsmodell, teste, evaluerer og ikke minst LÆRE. Målet er at du skal forlate kurset med en verktøykasse du kan bruke på din egen arbeidsplass. Kurset inneholder: Forståelse av dagens digitale landskap Strategisk arbeid med innovasjon Design Thinking: teori og praktiske verktøy for design av verdifulle kundeopplevelser Kursleder: André Nordal Sylte, fagleder kundekonsept i DNB. Han jobber med å utforske og spesifisere prioriterte kundesegmenters viktigste behov, og designe verdiforslag til disse. Han har tidligere jobbet i Deloitte og Creuna. André er veldig kunnskapsrik og inspirerende, vi lover deg to meget lærerike og innholdsrike kvelder. Tid: 25. – 26. november kl. 17 – 21, matservering fra kl. 1630.   [-]

Blended Virtual CourseThe course is a hybrid of virtual training and self-study which will be a mixture of teaching using Microsoft Teams for short bursts at the beginning of the day, then setting work for the rest of the day and then coming back at the end of the day for another on-line session for any questions before setting homework in the form of practice exams for the evening. You do not have to install Microsoft Teams, you will receive a link and can access the course using the web browser.  Remote proctored examTake your exam from any location. Read about iSQI remote proctored exam here Requirements for the exam: The exam will be using Google Chrome and there is a plug-in that needs to be installed  You will need a laptop/PC with a camera and a microphone  A current ID with a picture    KursinnholdDette kurset forklarer det grunnleggende i softwaretesting. Det er basert på ISTQB- pensum og er akkreditert av BCS.    Kurset inneholder øvelser, prøveeksamener og spill for å fremheve sentrale deler av pensum. Dette sammen med kursmateriell og presentasjoner vil bistå i forståelse av begreper og metoder som blir presentert.   Bouvet sine kursdeltakeres testresultater vs ISTQB gjennomsnitt   «Særs godt kurs med mye fokus på praktiske oppgaver som gjør læring vesentlig lettere. Engasjert kursleder hjelper også. Kursleder starter på et nivå som alle føler seg komfortabel med.» Alexander Røstum Course content Fundamentals of Testing This section looks at why testing is necessary, what testing is, and explains general testing principles, the fundamental test process, and psychological aspects of testing.   Skills Gained • Learn about the differences between the testing levels and targets• Know how to apply both black and white box approaches to all levels of testing• Understand the differences between the various types of review and be aware of Static Analysis• Learn aspects of test planning, estimation, monitoring and control• Communicate better through understanding standard definitions of terms• Gain knowledge of the different types of testing tools and the best way of implementing those tools   Testing throughout the software lifecycle Explains the relationship between testing and life cycle development models, including the V-model and iterative development. Outlines four levels of testing:• Component testing• Integration testing• System testing• Acceptance testing Describes four test types, the targets of testing:• functional• non-functional characteristics• structural• change-related Outlines the role of testing in maintenance.   Static Techniques Explains the differences between the various types of review, and outlines the characteristics of a formal review. Describes how static analysis can find defects.   Test Design Techniques This section explains how to identify test conditions (things to test) and how to design test cases and procedures. It also explains the difference between white and black box testing. The following techniques are described in some detail with practical exercises :• Equivalence Partitioning• Boundary Value Analysis• Decision Tables• State Transition testing• Statement and Decision testingIn addition, use case testing and experience-based testing (such as exploratory testing) are described, and advice is given on choosing techniques.   Test Management This section looks at organisational implications for testing and describes test planning and estimation, test monitoring and control. The relationship of testing and risk is covered,and configuration management and incident management.   Tool Support for Testing Different types of tool support for testing are described throughout the course. This session summarises them, and discusses how to use them effectively and how best to introduce a new tool.   The Exam The ISTQB Foundation exam is a 1-hour, 40 question multiple choice exam. There is an extra 15 minutes allowed for candidates whose first language is not English.The pass mark is 65% (26/40) and there are no pre requisites to taking this exam.The exam is a remote proctored exam [-]

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. [-]