Kurs i Oslo

Test test [-]

Målsetting: Forebygge at personell som arbeider nær ved elektriske anlegg og betjener elektrisk utstyr ikke blir utsatt for ulykker som er forårsaket av kortslutning (lysbue) eller strømgjennomgang i et lavspenningsanlegg. Deltakerne vil også få opplæring i hvordan man skal opptre hvis en kommer opp i en ulykke forårsaket av elektrisk strøm, samt teoretisk opplæring i førstehjelp (HLR). Kurset er i henhold til: Kurset tilfredsstiller myndighetenes krav iht. FSE-forskriftens §§ 2 og 3 og DSB`s Elsikkerhet nr. 73 og 84 for ikke sakkyndig personell som skal arbeide med enkle driftsoppgaver. Årlig repetisjon er et myndighetskrav, ref. FSE-forskriften § 7.   Læremål: Etter gjennomført kurs skal deltakerne ha en bevisst holdning til elsikkerhet, slik at antall personskader og skader på materiell pga. elektrisk strøm blir redusert. FSE opplæring skal gi kunnskap om regelverk og instruksjoner, enkle vedlikeholdsoppgaver, hvordan betjene et elektrisk anlegg med blant annet sikringer og motorvern, risikovurdering og planlegging, jordfeilproblematikk og faremomenter, bruk av måleinstrumenter, bruk av verneutstyr og til slutt melding om ulykker og opplæring i førstehjelp ved strømulykker. Del 1 – FSE Instruert personell Elsikkerhet – hvorfor så viktig? Myndighetskrav FSE-forskriften Ansvarsforhold Instruert personell – definisjoner – ansvar Overordnet planlegging Risikovurdering Strømgjennomgang Melding om ulykker Ulykker og statistikk Kortslutning og lysbueskader Bruk av verneutstyr Feilsøking Jordfeilproblematikk Faremomenter Teknisk opplæring Del 2 - førstehjelp Opptreden på skadestedet Prioritering og behandling Elektriske skader  -  Fallskader Skader ved strømgjennomgang (rytmeforstyrrelser i hjerte) Lysbueskader Brannskader Hvordan HLR skal utføres De mest alminnelige akutte sykdommer Alminnelig reaksjon når krisesituasjoner oppstår   [-]

C# is a power language. [-]

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 55% korrekte svar (dvs 28 av 50 spørsmål). Deltakerne har 1 time og 15 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.   Nødvendige Forkunnskaper: Ingen [-]

Du vil få tilsendt en 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 casebasert med 50 tilknyttede multiple choice-spørsmål, og du består ved 66% korrekte svar (dvs 30 av 50 spørsmål). Deltakerne har 2 timer og 30 minutter til rådighet på eksamen.  Dette er en åpen bok eksamen. Nødvendige forkunnskaper: PRINCE2® Agile Foundation eller PRINCE2® Foundation sertifisering [-]

Ingeniørpakken gir til sammen 2 realfagspoeng og passer for deg som vil bli ingeniør, men som mangler fag eller må forbedre fagene. Har du studiekompetanse, men mangler realfag for å kunne søke opptak ved ingeniørhøyskoler? Fagene du trenger, er matematikk R1 og R2 og fysikk 1. Her kan du prøve Matematikk eller Fysikk (gratis) Gjennomføring NettstudierDu bestemmer hva, hvor og når du vil lære. Her får du varierte leksjoner i form av tekster, video, quiz, podcast, veiledning og oppgaver. Du har alltid kontakt med din personlige lærer hos K2. Målet er å gjøre deg best mulig forberedt til eksamen. Her kan du prøve alle kursene (gratis) Din digitale læringsplattform Den nettbaserte læringsportalen til K2 er tilpasset både mobil, nettbrett og pc. Det gir deg enkelt tilgang til å studere faget på en engasjerende og spennende måte, uansett hvor du er.  Eksamen Som deltaker ved K2 er du privatist og må ta eksamen i fagene for å få karakter. Oppmeldingsfristene er normalt 15. september og 1.februar. Plattform for oppmelding til eksamen kan variere fra fylke til fylke. Se fylkesoversikt her. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding.  Velg Ingeniørpakken og få tilgang til Fysikk 1, Matematikk R1 og Matematikk R2 i 12 måneder. Du velger selv når du vil ta eksamen.  Fysikk 1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R2, eksamen nov/des eller mai/juni Veien videre Om du har generell studiekompetanse (GENS) og velger å ta fagene fysikk 1 og matematikk R1 og R2 som privatist, da oppfyller du opptakskravene til flere studier, inkludert ingeniørstudier. Se praktisk info for frister og opptak til universitet og høyskole. Gratis veiledning Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning. Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg!Ønsker du mer informasjon om kurset velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, så klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Søk direkte via lanekassen.no.For mer informasjon se nettsiden vår under Praktisk info. Støtteordninger Er du organisert i en fagforening, kan du i de fleste fagforeningene søke støtte til utdanning. Dersom du er organisert bør du sjekke med din fagforening om muligheter for støtte, frister og hvordan du søker. Forkunnskaper Du må ha fullført grunnskole eller tilsvarende opplæring. Minoritetsspråklige bør ha minimum B1-nivå i norsk muntlig og skriftlig. Dersom du har behov for å lære mer norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle kurs her Krav til utstyr Som deltaker på K2 Nettstudier kan du bruke både mobil, nettbrett og PC når du tar kurset.Til eksamen må du ha tilgang til PC. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se her hva du har tilgang til av nettbaserte ressurser på eksamen. Praktisk info Du finner svar på ofte stilte spørsmål på nettsiden vår under praktisk info.   [-]

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 [-]

COURSE OVERVIEW Students will begin by understanding the core compute and storage technologies that are used to build an analytical solution. They will then explore how to design an analytical serving layers and focus on data engineering considerations for working with source files. 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. TARGET AUDIENCE The primary audience for this course is data professionals, data architects, and business intelligence professionals who want to learn about data engineering and building analytical solutions using data platform technologies that exist on Microsoft Azure. The secondary audience for this course data analysts and data scientists who work with analytical solutions built on Microsoft Azure. COURSE OBJECTIVES   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 CONTENT 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. Introduction to Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Introduction to Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Work with data streams by using Azure Stream Analytics Lab 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads Combine streaming and batch processing with a single pipeline Organize the data lake into levels of file transformation Index data lake storage for query and workload acceleration After completing module 1, students will be able to: Describe Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Describe Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Describe Azure Stream Analytics 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. Design a multidimensional schema to optimize analytical workloads Code-free transformation at scale with Azure Data Factory Populate slowly changing dimensions in Azure Synapse Analytics pipelines Lab 2: Designing and Implementing the Serving Layer Design a star schema for analytical workloads Populate slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows After completing module 2, students will be able to: Design a star schema for analytical workloads Populate a slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows 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. Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Lab 3: Data engineering considerations Managing files in an Azure data lake Securing files stored in an Azure data lake After completing module 3, students will be able to: Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics 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). Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools Lab 4: Run interactive queries using serverless SQL pools Query Parquet data with serverless SQL pools Create external tables for Parquet and CSV files Create views with serverless SQL pools Secure access to data in a data lake when using serverless SQL pools Configure data lake security using Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control List After completing module 4, students will be able to: Understand Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools 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. Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics Lab 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform Data Exploration in Synapse Studio Ingest data with Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Spark pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Spark pools in Azure Synapse Analytics After completing module 5, students will be able to: Describe big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics 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. Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks Lab 6: Data Exploration and Transformation in Azure Databricks Use DataFrames in Azure Databricks to explore and filter data Cache a DataFrame for faster subsequent queries Remove duplicate data Manipulate date/time values Remove and rename DataFrame columns Aggregate data stored in a DataFrame After completing module 6, students will be able to: Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks 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. Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory Lab 7: Ingest and load Data into the Data Warehouse Perform petabyte-scale ingestion with Azure Synapse Pipelines Import data with PolyBase and COPY using T-SQL Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics After completing module 7, students will be able to: Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory 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. Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Code-free transformation at scale with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Lab 8: Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Execute code-free transformations at scale with Azure Synapse Pipelines Create data pipeline to import poorly formatted CSV files Create Mapping Data Flows After completing module 8, students will be able to: Perform data integration with Azure Data Factory Perform code-free transformation at scale with Azure Data Factory 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. Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory Lab 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines After completing module 9, students will be able to: Orchestrate data movement and transformation 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. Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics Lab 10: Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Understand developer features of Azure Synapse Analytics Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Improve query performance After completing module 10, students will be able to: Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics 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. Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics Lab 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Check for skewed data and space usage Understand column store storage details Study the impact of materialized views Explore rules for minimally logged operations After completing module 11, students will be able to: Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics 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. Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools Lab 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pool for Azure Synapse Analytics After completing module 12, students will be able to: Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Azure Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with SQL serverless for Azure Synapse Analytics 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. Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data Lab 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics Secure Azure Synapse Analytics supporting infrastructure Secure the Azure Synapse Analytics workspace and managed services Secure Azure Synapse Analytics workspace data After completing module 13, students will be able to: Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data 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. Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics Lab 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics Use Stream Analytics to process real-time data from Event Hubs Use Stream Analytics windowing functions to build aggregates and output to Synapse Analytics Scale the Azure Stream Analytics job to increase throughput through partitioning Repartition the stream input to optimize parallelization After completing module 14, students will be able to: Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics 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. Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Lab 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Explore key features and uses of Structured Streaming Stream data from a file and write it out to a distributed file system Use sliding windows to aggregate over chunks of data rather than all data Apply watermarking to remove stale data Connect to Event Hubs read and write streams After completing module 15, students will be able to: Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase 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. Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics Lab 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Integrate an Azure Synapse workspace and Power BI Optimize integration with Power BI Improve query performance with materialized views and result-set caching Visualize data with SQL serverless and create a Power BI report After completing module 16, students will be able to: Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics 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. Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics Lab 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics Create an Azure Machine Learning linked service Trigger an Auto ML experiment using data from a Spark table Enrich data using trained models Serve prediction results using Power BI After completing module 17, students will be able to: Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics     [-]

Målsetting Hensikten med opplæringen er å gi blivende personell vinsj operatør en god teoretisk grunnopplæring i sikker bruk av denne typen vinsj med tilhørende utstyrOpplæringen skal gi elevene god innsikt i prinsippene for elektrisk, pneumatisk og hydraulisk drevet personell vinsjer og konstruksjon, virkemåte, bruk og vedlikehold av disse slik at uhell og ulykker i forbindelse med vinsjoperasjoner unngås Emneliste Teori: * Innledning * Regelverk * Konstruksjon og virkemåte * Sikkerhetssystem, brytere * Generelle sikkerhetsbestemmelser * Signaler, kommunikasjon * Kontroll og vedlikehold * Eksamen Praktiske øvelser: * Daglig kontroll * Nødprosedyrer * Redning Avslutningsprøve Teori module:Minimum antall spørsmål: 10Maksimal tid for prøve:1 timeMinimum score for å bestå:80 % Kompetansebevis / sertifikat Et kursbevis vil bli utstedt til hver kandidat som har gjennomført og bestått opplæringenKursbeviset vil inneholde informasjon om opplæringssted, kursinnhold, dato for gjennomføring, kandidatens navn og fødselsdato og være signert av daglig leder/kurs koordinator [-]

  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 [-]

  Kurset settes opp i virtuelt klasserom, det vil si at forelesningene foregår via livestreaming, hvor hver enkelt deltaker logger seg på fra sin egen pc/Ipad for å følge undervisningen. Det vil være toveis kommunikasjon med veileder og de andre deltakerne underveis i undervisningen, akkurat som om man var i et vanlig klasserom. ForkunnskaperKurset er tilrettelagt for voksne med praksis i faget. Det kreves ingen forkunnskaper for å melde seg på kurset utover at du har tilgang til PC med kamera og mikrofon, og at du snakker, skriver og forstår norsk. Vi anbefaler at man har relevant arbeidspraksis før man starter på teoriundervisningen. Hovedområdene i byggdrifterfaget er som følger: Drift og vedlikeholdHovedområdet handler om drift, kontroll og ettersyn av bygninger, VVS-installasjoner, elkraftinstallasjoner, tele- og automatiseringsinstallasjoner, andre innendørs installasjoner og utendørs installasjoner. Videre handler det om forebyggende vedlikehold og enkle reparasjoner som ikke krever annen spesiell fagkompetanse. En del av hovedområdet er også praktiske forhold ved energiovervåking og energiøkonomisering, samt avfallshåndtering. Forebyggende tiltak vedrørende brann og sikkerhet, samt dokumentasjon av egne arbeider inngår også i hovedområdet. En del av hovedområdet er FDV (forvaltning, drift og vedlikehold) –og SD-programmer (sentral driftskontroll) BransjelæreHovedområdet handler om hvilke kunnskaps- og ferdighetsområder byggdrifteren må anvende for å løse drifts- og vedlikeholdsoppgaver. Typiske kunnskaps- og ferdighetsområder er lover, forskrifter og standarder innen bygg. Videre handler det om kjennskap til funksjonsbeskrivelser, tegninger og FDV-dokumentasjon (forvaltning, drift og vedlikehold).  Kommunikasjon med andre faggrupper inngår også i hovedområdet. Hovedområdet handler om kunnskaper om tverrfaglig systemkompetanse. Den skal dekke alle installasjoner i bygget vedr. sikkerhet, brukernes helse og velvære og levetiden på de tekniske installasjonene GjennomføringDette kurset vil gjennomføres som nettundervisning i virtuelt klasserom, med livestreaming.  Vi har dyktige lærere som er vant til å jobbe med voksne, og som tilpasser innholdet i undervisningen i forhold til dette. I tillegg benytter vi en læringsplattform hvor lærerne legger ut relevant informasjon fra faget, tips og råd, samt en del oppgaver som løses underveis. Vi legger opp til eksamensforberedende undervisning i slutten av kursperioden, og jobber oss gjennom tidligere eksamensoppgaver.Kurset går i hovedsak en kveld i uken, mandager, fra klokken 17-21. Undervisningen følger skoleruta.  EksamenPrivatisteksamen i mai/juni 2022.Oppmelding til eksamen skal skje via internett: www.privatistweb.no  eller via din fylkeskommune Finansiering og faktureringDersom du er medlem i en fagforening vil du i mange tilfeller kunne søke om stipend til utdanning. En del fagforeninger gir stipend gjennom LOs Utdanningsfond. Fagforbundet , Handel og kontor. og FLT har egne stipendordninger.Ta kontakt med din fagforening for å få mer informasjon. Det blir utsendt faktura etter kursstart til avtalt fakturamottaker. Faktura sendes pr epost om du ikke påfører annet på kontrakten. Veien til fagbrev via AOF: Teorikurs hos AOF Midt-Norge. Gjennom undervisning og oppfølging av veileder, skal du som deltaker få den kunnskapen du trenger for å bestå den teoretiske eksamen.  Du trenger ingen formell kompetanse for å ta kurset, men du må kunne forstå, snakke og skrive norsk for undervisning, lærebøker og eksamen er på norsk. Du må ta en teoretisk eksamen gjennom din fylkeskommune. Eksamen avlegges som privatist hos fylkeskommunen.  Oppmelding ca. et halvt år før eksamen - normalt i slutten av januar for vårsemesteret og begynnelsen av september for høstsemesteret. Oppmelding på www.privatistweb.no eller via din Fylkeskommune. Du må ha fem år med variert praksis fra fagområdet (omregnet til 100% stilling). Det er fylkeskommunen som godkjenner denne praksisen. Du må ta en praktisk fagprøve oftest på egen arbeidsplass i regi av fylkeskommunen.  For å ta denne prøven må du ha bestått teoriprøven og fått praksiserfaringen din godkjent hos fylkeskommunen. Når teorieksamen og fagprøven er bestått får du fagbrev i faget. [-]

Kurset gir en grundig innføring i emner knyttet til DNVs standard for rekrutteringspersonell. Formålet med sertifiseringen er at et upartisk sertifiseringsorgan skal kunne bekrefte at en person har relevante forkunnskaper og dokumentert kompetanse iht.DNVs standard for sertifisering av rekrutteringspersonell. Videre at denne kompetansen opprettholdes i sertifikatperioden. Intensjonen med ordningen er at man på en forutsigbar måte sikrer et minimumsnivå for utøvelsen av faget. DNV sertifikatet er et kvalitetsstempel i markedet som dokumenterer relevante kunnskaper og sikrer at du som har den minimumskompetansen som kreves for å drive med rekruttering. Blant annet vil standardiseringen kunne bidra til: * Generell kompetanseheving i bransjen.* Sikre intervjuobjektet en etisk og profesjonell behandling* Kvalitetssikring av kompetanse ved ansettelse av rekrutteringspersonell* Forenkling ved valg av ekstern rekrutteringsleverandør* Objektiv dokumentasjon av kompetanse for rekrutteringspersonellet* Økt treffsikkerhet og økonomisk gevinst for rekrutterende virksomhet Mer informasjon om sertifiseringsordningen finner du på DNVs nettsider. (Se https://www.dnv.no/services/rekrutteringspersonell-52250) Kostnader tilknyttet sertifiseringen kommer i tillegg til kursavgiften. KURSLEDEREAlle våre kursledere har lang og bred operativ erfaring fra ledende stillinger i næringslivet. Dette kurset ledes av en erfaren bedriftsrådgiver som arbeider med rekruttering og utvelgelse til daglig. NB! Innholdet i dette kurset kan du også finne i nettstudiet "Rekruttering & Utvelgelse i Praksis" som vi har utviklet i samarbeid med NKI Nettstudier. Dette er et kurs som har opppstart hver dag hele året når det passer best for deg. Du finner mer informasjon om om det her: http://www.nettstudium.no Du finner mer informasjon om kurset her: https://www.raad.no/informasjon-rekrutteringskurs-dnv-gl-raad-academy/ [-]

GDPR - Certified Data Protection Officer [-]

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.   På kurset vil du lære å: Sammenstille flere IFC-modeller, og navigere i disse Velge ut grupper av objekter for nærmere studier Legge inn snitt, måle, markere og opprette slides fra visninger av modellen Bruke forhåndsdefinerte regelsett til kontroll av BIM-modeller Kommunisere «issues» (Saker) fra regelsjekk i Excel- og BCF-formatet Høste informasjoner og mengder fra modellen basert på eksisterende templates og klassifikasjoner   Dette er et populært kurs, meld deg på nå! 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 fokus-områdene 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@nti.biz eller les mer på www.nti.biz [-]

Trives du med å jobbe med barn og unge? Har du erfaring fra barnehager, barneparker, skoler, skolefritidsordninger, fritidsklubber eller kommunale etater, men ingen formell utdannelse? Da er fagbrev som barne- og ungdomsarbeider det rette valget for deg!   Barn og unges oppvekstvilkår er i stadig endring, og det er en spennende utfordring for fagarbeideren å delta i denne endrings- og utviklingsprosessen. Gode pedagogiske tilbud til barn og unge er en forutsetning for å lykkes med integrering og gode utviklingsmuligheter for alle i et mangfoldig samfunn.   Som barne- og ungdomsarbeider kan du arbeide i barnehager, barneparker, skoler, skolefritidsordninger, klubber og kommunale etater. Barne- og ungdomsarbeideren tilrettelegger og velger hensiktsmessige pedagogiske metoder i arbeid med barn og unge i alderen 0 – 18 år.   Sentrale arbeidsområder er: planlegging, ledelse, gjennomføring og evaluering av pedagogiske aktiviteter for barn og unge tilrettelegging for lek og fysisk aktivitet med utgangspunkt i den enkeltes funksjonsnivå og livssituasjon anvendelse av forming, sang, lek, musikk, litteratur og drama i det daglige arbeid kommunikasjon med mennesker med ulik kulturell bakgrunn, livssyn og sosial status samarbeid med barn og unge, foresatte, kolleger og andre samarbeidspartnere grensesetting, konfliktløsning og å være en tydelig voksenmodell   Det er ingen krav om faglige forkunnskaper for å delta på kurset, men det er en fordel om du har noen års erfaring fra yrket. Kurset skal forberede og kvalifisere deltagerne teoretisk for å avlegge nødvendige eksamener i barne- og ungdomsarbeiderfaget. Barne- og ungdomsarbeiderfaget er en komprimert utdanning for voksne. Den bygger på læreplanene for Vg1 Helse- og sosialfag, Vg2 Barne- og ungdomsarbeiderfag og Vg3 Barne- og ungdomsarbeiderfaget (hovedfokus).   Deltagere som ønsker det, kan melde seg opp til offentlig tverrfaglig eksamen i  Vg3 Barne- og ungdomsarbeiderfaget og deretter til fagprøven. Praksis må godkjennes av den fylkeskommunale Fagopplæringen. Fullført opplæring med bestått resultat fører frem til fagbrev. Yrkestittel er  Barne- og ungdomsarbeider.    Hovedområder innen Vg3 Barne- og ungdomsarbeiderfaget er: Helsefremmende arbeid:  Hovedområdet handler om sammenhenger mellom fysisk og psykisk helse og aktiviteter for barn og unge. Videre handler det om ulike læringsaktiviteter som grunnlag for vekst og utvikling. Hovedområdet dekker også hygiene, forebygging av sykdom og førstehjelp. Holdninger til tobakk og rusmidler inngår i hovedområdet, og det gjør også forebygging av mobbing, diskriminering og kriminalitet.   Kommunikasjon og samhandling: Hovedområdet handler om kommunikasjon og samhandling med barn og unge. Videre handler det om utvikling av barn og unges selvfølelse, identitet og sosiale kompetanse. Gruppeprosesser og konflikthåndtering inngår også.  Yrkesutøvelse: Hovedområdet handler om ulike typer pedagogiske aktiviteter for barn og unge. Aktiviteter knyttet til kunst og kultur, natur og miljø inngår i hovedområdet. Tilberedning av trygg og sunn mat for barn og unge er også med. Videre inngår relevante regelverk om taushetsplikt og personvern og om universell utforming av produkter og tjenester. Yrkesforståelse og yrkesetikk inngår.    GjennomføringSom deltaker på vårt kurs får du god og tradisjonell klasseromsundervisning her i Trondheim. Vi har dyktige lærere som er vant til å jobbe med voksne og tilpasser innholdet i undervisningen i forhold til dette. I tillegg benytter vi læringsplattformen It`s learning hvor lærerne legger ut relevant informasjon fra faget, tips og råd, samt en del oppgaver som løses underveis. Vi legger opp til eksamensforberedende undervisning i slutten av kursperioden og jobber oss gjennom tidligere eksamensoppgaver.Kurset går en kveld i uken over ca ett år.   EksamenPrivatisteksamen i desember 2019.Frist for oppmelding til eksamen høsten 2019: 15. september 2019.All oppmelding til eksamen skal skje via internett: www.privatistweb.no    FinansieringDersom du er medlem i en fagforening vil du i mange tilfeller kunne søke om stipend til utdanning. En del fagforeninger gir stipend gjennom LOs Utdanningsfond. Du kan også søke Fagforbundet eller Handel og kontor. Ta kontakt med din fagforening for å få mer informasjon. Vi hjelper gjerne med søknaden. Telefon 99 33 18 80.  Det blir utsendt faktura etter kursstart til avtalt fakturamottaker. Faktura sendes pr epost om du ikke påfører annet på kontrakten du får første kvelden. Det kan avtales avbetalingsordning dersom du ønsker det. Antall avdrag føres på kontrakten du får utdelt første kurskveld.   Oversikt over alle våre Teori til fagprøven kurs finner du på vår hjemmeside: http://www.aof.no/midtnorge/teori-til-fagproven/1021           [-]