Systemutvikling

Her får du mulighet til å være med å utvikle gode webløsninger, hvor grafikk er en vesentlig del av undervisningen. Det blir bl. a. produksjon av skoleavis, årbok og hjemmesider. Basisundervisning i grafisk design og illustrasjon: idearbeid, skissering, grunnleggende fargelære, struktur og montering. Elevene er deltagende på plakater og brosjyre, samt ansvarlige for skoleavis.   Andre emnerAndre emner er blant annet: kommunikasjon, budskap/målgruppe, prosjektarbeid, konsepttenking, presentasjon, kundefokus,arbeidsprosesser, ferdiggjøring og trykkeri.   Sentrale tema: Webdesign Grafisk design HTML Dreamweaver PHP Photoshop Indesign Illustrator Digital foto [-]

Har du lyst på meir kunnskap, inspirasjon og ferdigheitar? Utvikle gode og kreative websider, grafikk, 3D og mye anna?    Eit år på data- og internettlinja er nyttig for deg som planlegg ei yrkeskarriere innan data. Det er også nyttig for deg som vil bruke datamaskinen som ei fritidssyssel. Data- og internettlinja gir deg nemleg tid til spesialisering, samtidig som vi går i breidda. Gjennom året blir du kjend med ulike standardprogramvarer, LAN, maskinvare, operativsystem, språk og metodar. Alt som trengst for å utvikle web-sider, spel og liknande. Elevane brukar sine eigne datamaskinar. Data- og internettlinja Data- og internettlinja er eit allsidig og kreativt tilbod med grunnleggjande opplæring in-nan data, programvare og utvikling av gode websider. Her lærer du mellom anna om digi-talbildebehandling, lyd, videoredigering, flash, animering, html, PHP.  Du vil også jobbe ein del med programmering og 3D teikning, samt sjølvvalde tema og fordjupingar. Vi brukar dei mest vanlege verktøy for data i privat - og arbeidsliv.  Klasserommet er samla i eit felles 100Mb-nettverk. Skulen har breiband og klasserommet vårt er utstyr med videokanon, scanner, digital kamera/video, skrivarar med meir.  Elevane tar med seg sin eigen datamaskin og bruker den i studia. Mange bygger om på eigen datamaskin når dei kjem til skulen.     Målet er at du etter eit år på Voss FHS skal ha testa ut nye og kreative måtar å bruke datamaskinen på. Slik får du eit godt grunnlag for å bruke verktøya/programma vidare i utdanning, jobb eller fritid.     UndervisningaNokon er sterke på det grafiske, nokre på koding og andre på innhald. Moderne webut-vikling er difor ofte basert på at ein jobbar i team. Det skal vi også gjere. Slik lærer vi best – og får det kjekt saman.    Ulike kunnskapsnivåHovedutfordinga vår er at elevane er på svært ulike kunnskapsnivå. Difor er behovet ulikt frå tema til tema, frå elev til elev. Noen kan mykje frå før mens andre er nybegynnarar. Dei som kan mykje om eit tema ønsker gjerne å utvikle denne kunnskapen, kan hende med meir fokus på det faglege. Vi gjer alt vi kan for å følgje opp dei individuelle behova på best mulig måte.   InndelingOmlag halvparten av undervisninga er felles for heile klassa. Her går vi gjennom tema som er nye for alle. Omlag ein fjerdedel av tida brukast på tema du kanskje mestrar frå før. Da kan du i tilfelle velje å bruke denne tida på eigne prosjekt. Den siste fjerdedelen er sett av til eigne eller felles prosjekt innafor tema de finn mest interessant. Samarbeid med Film- og fotolinja eller Musikklinja er også mogeleg her. På same måte som på dei andre linjene, kan elevane bruke lokala og utstyret så mykje dei vil på fritida.   TemaFør jul vil vi ha ein klar struktur. Etter jul kjem tema som kan stå meir aleine. I starten set vi oss inn i html, bildebehandlingsprogram og teikneprogram. Neste steg er mellom anna Dreamweaver, PHP, Flash og animeringer. Vi brukar grunnleggjande programmering i Visual Basic eller Flash og greie program for å teikne i 3D. Dessutan er vi innom tema som Windows, Linuxs, OSX, nettverk / LAN, kontor-programmer, modding av spel, re-digering av musikk, lyd og video samt bygging av maskinar. I og med at spelindustrien har blitt større enn filmindustrien i omsetning, vil vi dessutan jobbe ein del med gaming og modifisering av spel. Er dette ting du allerede kan mykje om, får du god tid til å jobbe deg vidare inn i dei ulike tema.    BigBenStudieturDet har blitt ein tradisjon at klassen reiser til utlandet, for eksempel London, for å sjå på datamaskinen som kreativt verktøy.  [-]

IP2: IP- og nettverks-workshop [-]

Bli klok på hvordan Lakehouse-plattformen kan brukes for å lagre, bruke og få glede av Big Data   På dette todagers-kurset om Lakehouse-teknologien får du en solid forståelse for fremtidens måte å lagre, håndtere og forvalte Big Data på. Du lærer om hvorfor Lakehouse fungerer som en missing link mellom et datavarehus og en datainnsjø, og du får sjansen til å jobbe under panseret på teknologien. I tillegg lærer du deg prinsippene for hvordan Lakehouse kan brukes til konkret verdiskaping, så som ACID Transactions, versjonshåndtering, styringsmodeller og Time Travel. På kurset tas kjente verktøy som Spark, Python og SWL i bruk for å bygge en Lakehouse-plattform. Du får innsikt i reelle brukeropplevelser der implementering av Lakehouse-teknologi i ulikt omfang er blitt brukt til å modernisere og forbedre selskapers dataarkitektur. Når kurset er slutt vil du være i stand til å identifisere de beste bruksområdene for Lakehouse-teknologi (uansett om det er på moderne eller nedarvede plattformer), samtidig som du kan konfigurere ende-til-ende ETL-arbeidsflyter som vil gjøre datahåndteringen enklere og mer effektivt. Du vil sitte igjen med en dyp forståelse for hvordan Lakehouse-arkitekturen fungerer i praksis – og hvordan du kan bruke den til å bygge mer moderne dataplattformer. Du vil også være bedre i stand til å vurdere kostnadsdrivende elementer ved Lakehouse-baserte løsninger – og ikke minst kunne dokumentere og avgjøre om bruk av Lakehouse vil være økonomisk smart for din bedrift.   Dette får du med deg hjem: En ny forståelse for hvorfor Lakehouse er blitt så populært innen Big Data-analyse. Forståelse for de teknologiske styrkene og svakhetene som ligger i Lakehouse-arkitekturen. Praktisk erfaring med å jobbe med Delta Lake, som er den underliggende teknologien som driver Lakehouse. Evnen til å både planlegge og distribuere Lakehouse-dataflyter videre til produksjon. Forståelse for hvordan Lakehouse kan tilpasses og brukes sammen med både moderne og nedarvede dataplattformer. Kunnskap om bestepraksis når det gjelder bruk av Lakehouse,.     [-]

KursinnholdDette kurset vil introdusere deg til datavitenskap gjennom programmeringsspråket R. Du vil utvikle en dyp forståelse av prinsippene for maskinlæring og utlede praktiske løsninger ved hjelp av prediktiv analyse. Introduksjon til R programmering import og manipulering av data indeksering og spørring med DataFrames og håndtering av manglende verdier undersøkelse av dataene ved å manipulere, slå sammen og bruke aggregatfunksjoner i DataFrames Datavisualisering i R datavisualiseringer i ggplot biblioteket hva som gjør en god eller dårlig visualisering beste praksis for å lage grunnleggende diagrammer opprette innsiktsfulle diagrammer som histogrammer, boksplott og kakediagrammer Supervised maskinlæring i R Linear regresjon Logistisk regresjon Support Vektor Maskiner KNN Decision trees, Random forest, Boosted trees Unsupervised maskinlæring i R K-Means clustering Anbefalingssystemer Tekst analyse ML utfordringene Hvilken metode velger man for å estimere parameter av modellen? Hva er gradient descent og normal equation? Features selection – hva er de beste egenskapene du kan bruke? Overfitting – problem og løsning Hvor kan jeg lære mer?   [-]

Dette kurset vil introdusere deg til datavitenskap gjennom programmeringsspråket Python. Du vil utvikle en dyp forståelse av prinsippene for maskinlæring og utlede praktiske løsninger ved hjelp av prediktiv analyse. Introduksjon til Python programmering  import og manipulering av data med Pandas biblioteket  indeksering og spørring med DataFrames og håndtering av manglende verdier undersøkelse av data ved å manipulere, slå sammen og bruke aggregatfunksjonene til DataFrames Datavisualisering i Python  datavisualiseringer i matplotlb biblioteket hva som gjør en god eller dårlig visualisering beste praksis for å lage grunnleggende diagrammer opprett innsiktsfulle diagrammer som histogrammer, boksplott og kakediagrammer Supervised maskinlæring i scikit-learn bibliotek  Linear regresjon Logistisk regresjon Support Vektor Maskiner KNN Decision trees, Random forest, Boosted trees  Unsupervised maskinlæring i scikit-learn bibliotek K-Means clustering Anbefalingssystemer Tekst analyse  ML utfordringene Hvilken metode velger man for å estimere parameter av modellen? Hva er gradient descent og normal equation? Features selection – hva er de beste egenskapene du kan bruke? Overfitting – problem og løsning Hvor kan jeg lære mer?    [-]

TOGAF® EA Practitioner Bridge Course [-]

Throughout four years of teaching my High-Performance Java Persistence course, I came to realize that there is so much Java developers can learn about the latest SQL features introduced by Oracle, SQL Server, PostgreSQL, or MySQL.This training spans over the course of 2 days and covers the Top 4 relational database systems: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, and MySQL.From execution plans to the best way to paginate data, this training explains lesser-known techniques such as LATERAL JOIN, CROSS APPLY, as well as Derived Tables, Common Table Expressions, recursive queries, and the amazing Window Functions, PIVOT, or UPSERT statements.Last but not least, we are going to learn that, not only modern databases support JSON column types, but you can combine JSON structures with the traditional relational ones, therefore getting the best of both worlds.All examples are inspired by real-life scenarios, and they come in a GitHub repository for which attendees have exclusive and unlimited time access.At the end of these two days of training, the attendees will be better prepared to solve various data-intensive tasks using all these awesome SQL features that have been over the past 20 years.Agenda  Day 1Introduction - 1h 30m    - Beyond SQL:92    - SQL Parsing    - SQL Operation Order    - TOP-N queries    - OFFSET pagination    - Keyset PaginationSubqueries - 1h 15m    - EXISTS and NOT EXISTS    - IN and NOT IN    - ANY and ALL    - INSERT with subqueries    - Aggregation with subqueries   Joins - 1h 15m    - CROSS JOIN    - INNER and LEFT/RIGHT OUTER JOIN    - FULL OUTER JOIN    - NATURAL JOIN    - LATERAL JOIN and CROSS APPLYDay 2Window Functions - 1h 30m    - Analytics queries and window frame processing    - ROW_NUMBER, RANK, and DENSE_RANK    - FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LEAD and LAG    - CUME_DIST and PERCENT_RANK    - PERCENTILE_DISC and PERCENTILE_CONTDerived Tables, CTE, Hierarchical Queries - 1h 30m    - Derived Tables    - CTE (Common Table Expressions)    - Recursive CTE    - Hierarchical queries   PIVOT, UNPIVOT, FILTER, and CASE - 1h    - CASE Expressions    - PostgreSQL FILTER Expressions    - PIVOT    - UNPIVOTDay 3UPSERT and MERGE - 30m- MERGE statements- UPSERT statements   JSON processing - 1h 30m    - Schemaless data structures and JSON    - JSON queries    - EAV Model   Transactions and Concurrency Control - 2h    - ACID, 2PL, MVCC    - Isolation Levels and anomalies    - Pessimistic and optimistic locking    - SKIP_LOCKED, NOWAIT [-]

Advanced Python Development [-]

Web Development QuickStart [-]

På dette kurset vil du lære å kode et enkelt nettsted, lære de grunnleggende HTML-taggene og designe med Cascading Style Sheet (CSS). Dette er et godt grunnlag for å jobbe med  publiseringsløsninger, som WordPress, søkemotoroptimalisering og universell utforming. Dette vil gjøre deg i stand til forstå web-terminologien og kommunisere med andre webutviklere, slik at du blir mer effektiv og ettertraktet på arbeidsmarkedet. Du får plass til kursoppgaven på et web-hotell under kurset. Dette for å publisere, samt øve på oppgavene en tid også etter endt kurs. Dette lærer du: Grundig innføring i HTML og CSS Kode responsive nettsider (tilpasses ulike skjermstørrelser) Formatering av tekst i HTML Typografi med CSS Universell utforming Riktig struktur på innholdet Bruk av fontdatabase Publisering av nettsidene til en webserver  Hvorfor skal du velge IGM til HTML og CSS opplæring: Kursinstruktørene i HTML og CSS har lang erfaring med koding og mange års undervisningserfaring på kurs og høgskolestudier Små grupper Egenutviklet kursdokumentasjon og teori Minnebrikke med kursoppgaver Gratis support etter kurs Gratis domene i kursperioden Velg mellom bruk av PC eller Mac på våre kursmaskiner [-]

IP1: Generell nettverksteknologi [-]

This one day course is designed for data scientists and engineers who are already using Python and want to take their skills to the next level. At the end of this course the students will know how to structure their Python programs for improved reuse, how to build and use automated tests for their code, and how to analyze program performance. The class will use Python 3. We start by covering ideas and concepts for improving overall software design . We then explore how these ideas can be applied to a small but realistic Python project. We will look at techniques and best-practices for working with Python projects in groups Key topics • Software design principles• Managing dependencies in software• Isolating development environments• Packaging code for reuse• Documentation and style• Automated testing• Profiling programs• Strategies and techniques for optimization• Maintaining invariants and constraints• Creating command-line interfaces• Sharing code with package servers Course exercises • Creating isolated environments with venv or conda Applying core software design principles• Following Python best-practices• Using a practical and flexible project structure• Building packages from your code• Documenting your code in a standard way• Creating and running automated tests• Using a profiler to find performance problems• Optimizing your code based on profiling data• Uploading packages to a package server• Using your own packages from a package server Bring your own computer with Python 3.3+ and an editor installed.  [-]

Docker and Kubernetes Development [-]

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.   [-]