Vestland
Du har valgt: Herand
Nullstill
Filter
Ferdig

-

Mer enn 100 treff ( i Herand )
 

Nettkurs 10 000 kr
Nettkurs uten samlinger med nettforelesninger. [+]
Kurset passer for: deg som skal bli: apotektekniker – helsesekretær - tannhelsesekretær deg som har helse- og sosialfag vg1 eller grunnkurs samt fellesfagene/allmennfagene fra vg1 og vg2/grunnkurs og vk-1. Kursets innhold er: Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Start:          Når du selv ønskerOmfang:      En innlevering for hvert fag – i alt 3Pris:            Felles programfag: Kr. 10.000,- ekskl. lærebøker og eksamensavgift                    (kan deles i 4 månedlige avdrag med kr. 200,- i avdragsgebyr pr. avdragTidsplan Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av mapper til retting. Du velger selv når du vil starte opp med kurset og hvor lang tid du vil bruke. Innleveringer En innlevering for hvert fag – i alt 3. Kurset er i tråd med læreplanens kompetansemål. Det følger med ulike nettressurser som du kan benytte så mye og så ofte du vil.Lånekassen  Utdanningen er godkjent for lån og stipend i Lånekassen. For å få lån omgjort til stipend kreves det at deltaker avlegger privatisteksamen i samtlige fag som utgjør 4 eksamener.Eksamensform  Privatisteksamen etter gjeldende regler. Oppmelding elektronisk: www.privatistweb.no Fører frem til fagbrev. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. [-]
Les mer
Nettkurs 12 måneder 12 000 kr
ITIL® 4 Strategist: Direct, Plan and improve er en modul innen ITIL®. Modulen er en nøkkelkomponenten i både ITIL® 4 Managing Professional og ITIL® 4 Strategic Leader-løp... [+]
Modulen dekker bruk og effekt av Lean og agile arbeidsmåter, og hvordan dette kan utnyttes til fordel for organisasjonen. Kurset vil gi kandidatene en praktisk og strategisk metode for å planlegge og levere kontinuerlig forbedring med nødvendig smidighet.  E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 12 moduler. Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider Du vil motta en e-post med tilgang til e-læringen, sertifiseringsvoucher og digital bok fra Peoplecert. Du avtaler tid for sertifiseringen som beskrevet i e-posten fra Peoplecert.   [-]
Les mer
Nettkurs 4 500 kr
Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. [+]
Kurset passer for assistenter i barnehage/skole/sfo, barne- og ungdomsarbeidere, omsorgsarbeidere, andre yrkesutøvere og foreldre. Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse av problematferd og gjøre deltakerne i stand til å sette i verk mest mulig effektive tiltak.Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC.     Start:             Når du selv ønsker. Omfang:         3 innleveringer Pris:               kr.4.500,- (kan deles i 4 månedlige avdrag med                        kr. 200,- i avdragsgebyr for hvert avdrag).   Tidsplan • Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av besvarelser til veiledning. • Du velger selv når du vil starte opp med kurset og du bestemmer selv hvor lang tid du vil bruke.   Innleveringer • Innlevering av 3 besvarelser   Mål for kurset Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse av problematferd og gjøre deltakerne i stand til å sette i verk mest mulig effektive tiltak.   Kursdeltakerne skal få kunnskap om: • Problematferd med omfang av problemet og hvordan slik atferd kan forstås • Kompetanseutviklende og problemløsende arbeid • Hvordan stimulere sosial læring til det beste for den enkelte?   Tema • Problematferd • Utvikling av atferdsproblemer • Perspektiver på endring • Undervisningsstrategier • Psykodynamisk tilnærming • Psykopedagogisk tilnærming • Involveringspedagogikk • Atferdsmodifikasjon • Strukturering av læringsmiljøet • Forebygging • Hvordan oppstår problematferd? • Atferdskorrigering • Aggressive og utagerende barn • Sosial kompetanse hos barn og unge • Læringspsykologi og sosial kompetanse • Mestringskompetanse • Hva påvirker kompetanseutviklingen? • Sosial læring  • Læring av sosial kompetanse • Tiltak for å fremme sosial kompetanse       Litteratur Sosial kompetanse og problematferd i skolen. Terje Ogden m fl. ISBN 9788205391765 Gyldendal Norsk Forlag 2009   Vurdering  Bestått/ikke bestått.   Kursbevis  Kursbevis utstedes til de som har bestått og som har betalt kursavgiften i sin helhet.   Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. [-]
Les mer
Nettkurs 4 500 kr
Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. [+]
Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om motiverende ledelse. Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til ledelse der mellommenneskelige relasjoner inngår. Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC.     Start:         Når du selv ønsker. Omfang:     3 innleveringer Pris:           kr. 4.500,- (kan deles i 4 månedlige avdrag med                    kr. 200,- i avdragsgebyr for hvert avdrag).    Tidsplan • Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av besvarelser til veiledning. • Du velger selv når du vil starte opp med lederkurset og hvor lang tid du vil      bruke.   Innleveringer • Innlevering av 3 besvarelser   Målgruppe for vårt lederkurs Alle som har et verv eller arbeid, eller ønsker et verv eller arbeid der mellommenneskelige relasjoner og ledelse inngår.   Mål for lederkurset Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til lederverv og ledelse.   Kursbeskrivelse Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om ledelse.   Tema - Lederkurs • Ledelse i dag • Dagens utfordringer • Dagens muligheter • Ledelsesteori • Administrasjon • Organisasjon • Lederkompetanse • Hvor læres denne kompetansen? • Ledertyper • Personlighet • Kommunikasjon • Hva er god kommunikasjon? • Hvilke utfordringer møter vi i kommunikasjon? • Relasjonskompetanse • Makt • Tillit • Motivasjon • Kreativitet • Behov • Gruppe • Team • Utvikling • Vi-følelse • Helhetlig tenking   Litteratur Relasjonell ledelse Hans Morten Skivik ISBN 9788205329669 Gyldendal 2004   Vurdering  Bestått/ikke bestått.   Kursbevis  Kursbevis utstedes til de som har bestått og som har betalt kursavgiften i sin helhet.   Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgiften for vårt lederkurs.   Dersom du ønsker å komme i kontakt med studieekspert kan du trygt ta kontakt med oss på telefon: 913 58 038913 58 038 eller sende oss E-post til: postmottak@kompetansesenter-bedriftshjelp.com Vi har lang erfaring med kurs og studier og vet hva som vil passe deg best etter en kort og uforpliktende samtale. [-]
Les mer
Nettkurs 18 måneder 33 530 kr
Ta studiekompetanse - nettstudier 6 fag fra videregående skole hos K2 Utdanning (privatist). Oppnå studiekompetanse med 23/5 regelen. [+]
6-fagpakken gir deg generell studiekompetanse (23/5-regelen) og du kan studere på høgskole eller universitet. Kurspakken passer for deg som ønsker generell studiekompetanse eller vil forbedre karakterene dine fra videregående skole. Du kan ta hele 6-fagpakken eller enkeltstående fag.  6-fagpakken inneholder fagene Norsk, Engelsk, Matematikk 1P og 2P, Naturfag, Samfunnskunnskap og Historie. Gjennomføring NettstudierDu bestemmer 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. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding.  Norsk muntlig og skriftlig, eksamen nov/des eller mai/juni Engelsk, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk 1P og Matematikk 2P, eksamen nov/des eller mai/juni Naturfag, eksamen nov/des eller mai/juni Samfunnskunnskap, eksamen nov/des eller mai/juni Historie, eksamen nov/des eller mai/juni Veien videre Med generell studiekompetanse (23/5-regelen og de 6 fagene du kan ta hos oss) eller vitnemål fra studieforberedende program (4 fagene) kan du søke opptakt til høgskoler og universitet. Se praktisk info for frister og opptak til universitet og høyskole. Gratis veiledning Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg! Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning.  Ønsker du mer informasjon om kurset, velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Du søker direkte via lanekassen.no. Alt du må vite om lån og stipend fra Lånekassen som deltaker hos K2 utdanning Støtteordning 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 mere norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle norskkurs K2 tilbyr. Krav til utstyr Som deltaker hos K2 må du ha tilgang til pc på eksamen. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se 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.     [-]
Les mer
Nettkurs 18 måneder 14 370 kr
Realfag passer for deg som trenger å forbedre karakteren i faget, eller som trenger fordypning for videre studier på høgskole eller universitet. [+]
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 ingeniørstudier? 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. 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 Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg! Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning.  Ønsker du mer informasjon om kurset, velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Du søker direkte via lanekassen.no. Alt du må vite om lån og stipend fra Lånekassen som deltaker hos K2 utdanning Støtteordning 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 mere norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle norskkurs K2 tilbyr. Krav til utstyr Som deltaker hos K2 må du ha tilgang til pc på eksamen. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se 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.     [-]
Les mer
Virtuelt klasserom 4 dager 25 000 kr
In this course, the student will learn about the data engineering patterns and practices as it pertains to working with batch and real-time analytical solutions using Azu... [+]
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     [-]
Les mer
Virtuelt klasserom 4 dager 23 000 kr
Python is an object oriented rapid development language deployed in many scenarios in the modern world. [+]
COURSE OVERVIEW   This Python Programming 1 course is designed to give delegates the knowledge to develop and maintain Python scripts using the current version (V3) of Python. There are many similarities between Python V2 and Python V3. The skills gained on this course will allow the delegate to develop their own skills further using Python V2 or V3 to support the development and maintenance of scripts. The Python Programming 1 course comprises sessions dealing with syntax,variables and data types,operators and expressions,conditions and loops,functions,objects,collections,modules and packages,strings,pattern matching,exception handling,binary and text files,and databases. Exercises and examples are used throughout the course to give practical hands-on experience with the techniques covered. TARGET AUDIENCE The Python Programming 1 course course is aimed at those who want to improve their Python programming skills,and for developers/engineers who want to migrate to Python from another language,particularly those with little or no object-oriented knowledge. For those wishing to learn Python and have no previous knowledge of programming,they should look to attend our foundation course Introduction to Programming - Python. COURSE OBJECTIVES This course aims to provide the delegate with the knowledge to be able to produce Python scripts and applications that exploit all core elements of the language including variables,expressions,selection and iteration,functions,objects,collections,strings,modules,pattern matching,exception handling,I/O,and classes. COURSE CONTENT DAY 1 COURSE INTRODUCTION Administration and Course Materials Course Structure and Agenda Delegate and Trainer Introductions SESSION 1: GETTING STARTED About Python Python versions Python documentation Python runtimes Installing Python The REPL shell Python editors SESSION 2: PYTHON SCRIPTS & SYNTAX Script naming Comments Docstring Statements The backslash Code blocks Whitespace Console IO (to enable the writing of simple programs) A first Python program Script execution SESSION 3: VARIABLES & DATA TYPES Literals Identifiers Assignment Numbers (bool,int,float,complex) Binary,octal,and hexadecimal numbers Floating point accuracy Collections (str,list,tuple,set,dict) None Implicit and explicit type conversion (casting) The type function SESSION 4: OPERATORS & EXPRESSIONS Arithmetic Operators Assignment Operators Comparison Operators Logical Operators Membership Operators Bitwise Operators Identity Operators SESSION 5: CONDITIONS & LOOPS Conditional statements (if,elif,else) Nested conditional statements Short hand if/if else Python's alternative to the ternary operator Iterative statements (while,for,else) The range function Iterating over a list Break Continue Nested conditional/iterative statements COURSE CONTENTS - DAY 2 SESSION 6: FUNCTIONS Declaration Invocation Default values for parameters Named arguments args and kwargs Returning multiple values None returned Variable scope Masking and shadowing The pass keyword Recursive functions SESSION 7: OBJECTS AND CLASSES About objects Attributes and the dot notation The dir function Dunder attributes Mutability The id function Pass by reference Introduction to Classes Class Declaration and Instantiation Data attributes Methods Composition SESSION 8: LISTS About lists List syntax including slicing Getting and setting list elements Iterating over a list Checking for the presence of a value The len function List methods incl. append,insert,remove,pop,clear,copy,sort,reverse etc. The del keyword Appending to and combining lists List comprehension SESSION 9: TUPLES About tuples Tuple syntax Getting tuple elements including unpacking Iterating over a tuple Checking for the presence of a value The len function Appending to and combining tuples SESSION 10: SETS About Sets Dictionary syntax Creating,adding and removing set elements Iterating over a set Membership Testing Sorting Copying Set methods incl. union,intersection,difference,symmetric_difference etc. COURSE CONTENTS - DAY 3 SESSION 11: DICTIONARIES About dictionaries Dictionary syntax Getting and setting dictionary elements Iterating over a dictionary (keys,values,and items) Checking for the presence of a key The len function Dictionary methods incl. keys,values,items,get,pop,popitem,clear etc. The del keyword Dictionary comprehension SESSION 12: STRINGS About strings String syntax including slicing Escape characters Triple-quoted strings Concatenation Placeholders The format method Other methods e.g. endswith,find,join,lower,replace,split,startswith,strip,upper etc. A string as a list of bytes SESSION 13: MODULES & PACKAGES About modules Inbuilt modules math,random and platform the dir() and help() functions Creating and using modules the __pycache__ and the .pyc files The module search path Importing modules Namespaces Importing module objects The import wildcard Aliases Importing within a function Executable modules Reloading a module About packages Importing packaged modules Importing packaged module objects Package initialisation Subpackages Referencing objects in sibling packages The Standard Library Installing modules and packages using pip SESSION 14: PATTERN MATCHING About regular expressions Regular expression special characters Raw strings About the re module re module functions incl. match,search,findall,full match,split,sub   COURSE CONTENTS - DAY 4 SESSION 15: EXCEPTION HANDLING About exceptions and exception handling Handling exceptions (try,except,else,finally) Exception types The exception object Raising exceptions Custom exception types Built-in exceptions hierarchy SESSION 16: FILES & THE FILESYSTEM The open function Methods for seeking (seekable,seek) Methods for reading from a file (readable,read,readline,readlines) Iterating over a file Methods for writing to a file (writable,write,writelines) Introduction to context managers Text encoding schemes,codepoints,codespace ASCII and UNICODE (UTF schemes) UTF-8,binary and hexadecimal representations The ord() and chr() functions Binary files,bytes and bytearray I/O layered abstraction. About the os module os module functions incl. getcwd,listdir,mkdir,chdir,remove,rmdir etc. OSError numbers and the errno module SESSION 17: DATABASES The DB-API DP-API implementations Establishing a connection Creating a cursor Executing a query Fetching results Transactions Inserting,updating,and deleting records FOLLOW ON COURSES Python Programming 2  Data Analysis Python  Apache Web Server PHP Programming  PHP & MySQL for Web Development  PHP & MariaDB for Web Development  Perl Programming  Ruby Programming  Introduction to MySQL  Introduction to MariaDB [-]
Les mer
4 dager 25 000 kr
Styreopplæring i form av 4 heldags styreseminar / styrekurs innen styrer, styrers arbeid, og styreoppgaver som strategi og økonomi, med fokus på styrerollen, Integrert st... [+]
iStyrelsens grunnleggende Styresertifiseringsprogram utgjøres av 4 heldags styrekurs / styreseminar, alle dager kl 10.00 - 15.00. Fokus er på styreollen ut fra STYREMODELLEN, i et svært praktisk orientert lys med en rekke eksempler. Mindre deltakergrupper med deltakere både med svært lang erfaring og mindre erfaring, som ønsker grunnleggende forståelse for, og trygghet i styrets arbeid.Se referanser på nettsiden www.istyrelsen.no  De to første styreseminarene omhandler styrer og styrers arbeid, der styreseminar nr 1 særlig omhandler styrets mandat, rolle og oppgaver, og gjennomgår lover, retningslinjer, verktøy i styrearbeidet som agenda, protokoll, årsplan, sjekkliste, styreevaluering mm De to siste styreseminarene, dvs. nr 3 og 4, omhandler viktige styreoppgaver henholdsvis strategi og økonomi. Strategiseminaret, som er styreseminar nr 3 i StyreModul 1, omhandler både strategibegrepet, strategiprosesser, strategiplaner, hvordan styret involverer seg og forholder seg til strategiarbeidet. Økonomiseinaret, som er styreseminar nr 4 i StyreModul 1, omhandler hva styret bør være særlig oppdatert på når det gjelder økonomi. Her gjennomgås vesentlige bedriftsøkonomiske begreper og sammenhenger, resultat, likviditet, balanse, eiendeler, finansiering, goodwill. Det vises hvordan styret kan sette seg raskt inn i en bedrifts økonomiske situasjon, og hvordan styret effektivt og kontinuerlig kan være oppdatert på økonomisk informasjon særlig relevant for styret. Diplomet iStyrelsens Sertifiseringsbevis i Styrearbeid "SERTIFISERT STYREMEDLEM" gis til de deltakere som gjennomfører. [-]
Les mer
1 semester 13 000 kr
Barne- og ungdomsarbeider 1sem [+]
Barne- og ungdomsarbeider vg2   kurs over 1 semester som fører frem til fagbrev    Undervisning i programfagene for Barne- og ungdomsarbeider vg2:   Pedagogisk arbeid – Kommunikasjon og samhandling – Yrkesliv i barne- og ungdomsarbeiderfag. Undervisning høsten 2024:  start 03.09.2024 – slutt 26.11.2024, tirsdager kl. 17.00 – 20.30. Kursavgift kr. 13.000,- kan deles i 4 månedlige avdrag, kr. 200,- i avdragsgebyr pr. avdrag.   Fellesinformasjon: Sted:         Digitalt klasserom Lånekassen:  Utdanningen er godkjent for lån og stipend i Lånekassen Eksamen:     Teoretisk del av fagprøven. Privatisteksamen etter gjeldende regler.  Påmeldingsfrist 31.07.2024.   Eksamensform  Kurset er eksamensforberedende og fører frem til fagbrev. Privatisteksamen etter gjeldende regler. Oppmelding til privatisteksamen er elektronisk.   Fagprøven som praksiskandidat: Fagprøven består av en teoretisk del og en praktisk del. Dette gjelder for praksiskandidater – de som har minst 5 års godkjent praksis fra yrket, avlegger teoretisk del av fagprøve i tillegg til den praktiske fagprøven.  Det kreves ikke dokumentert praksis for å avlegge den teoretiske prøven.  For å kunne fremstille seg til den praktiske del av fagprøven kreves det dokumentasjon på 5 års godkjent praksis. Praksis vurderes av fylkeskommunen hvor du bor.   Fagprøven for de som følger skolemodellen (lærlinger): Har du allmennfagene/fellesfagene fra ordinær videregående skole, anbefaler vi deg å ta privatisteksamen i samtlige programfag for vg1 og vg2. Du kan da søke lærlingeplass for 2 år. De som er lærlinger må ta eksamen i hvert enkelt fag for vg1 og for vg2 i tillegg til teoretisk og praktisk fagprøve. Om du ønsker ytterligere informasjon kurset eller om du har spørsmål om regelverk og eksamen - ring 91358038.   [-]
Les mer
Nettstudie 2 semester 4 980 kr
På forespørsel
Innføring i datamodellering med EER og UML-notasjon. Design av relasjonsdatabase inkl. bruk av nøkler, referanseintegritet og enkel normalisering. Databasedefinisjon (DDL... [+]
  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IT Introduksjon eller tilsvarende. Innleveringer: Øvinger: 8 må være godkjent.  Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, 3 timer Ansvarlig: Tore Mallaug Eksamensdato: 09.12.13 / 08.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal studenten ha følgende samlede læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten skal:- kjenne sentrale begreper innen databaser og datamodellering, og kan gjøre rede for disse- forstå hvordan en relasjonsdatabase er bygd opp ved å se på relasjonene (tabellene) og tilhørende nøkler- forstå (tolke) et (E)ER-diagram modellert i fagets gjeldende notasjon, og vite hvordan dette kan oversettes til relasjonsmodellen- gjøre rede for hvordan databaser kan fungere i en klient/tjener-arkitektur. FERDIGHETER:Kandidaten skal kunne:- tegne sitt eget (E)ER-diagram for å oppnå en god databasestruktur- lage sin egen normaliserte relasjonsdatabase med nøkler og referanseintegritet, og opprette databasen i et valgt databaseverktøy (databasesystem)- utføre SQL-spørringer mot en gitt database- lage en relasjonsdatabase som støtter opp om funksjonaliteten til et gitt grafisk brukergrensesnitt GENERELL KOMPETANSEKandidaten- viser en bevisst holdning til strukturell lagring og representasjon av data i et informasjonssystem- viser en bevisst holdning til databasedesign for å unngå unødvendig dobbeltlagring av data i en database Innhold:Innføring i datamodellering med EER og UML-notasjon. Design av relasjonsdatabase inkl. bruk av nøkler, referanseintegritet og enkel normalisering. Databasedefinisjon (DDL) og datamanipulering (DML) i SQL. Bruk av et valgt databaseverktøy (MySQL), se sammenhengen mellom datamodell, databaseverktøy og applikasjon / web-grensesnitt (klient/tjener -arkitektur).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 Databaser 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]
Les mer
240 kr
Vi lærer å fakturere med Visma. [+]
Vi lærer å fakturere med Visma. [-]
Les mer
Virtuelt klasserom 5 dager 28 500 kr
This course covers three central elements of Microsoft 365 enterprise administration: Microsoft 365 tenant and service management, Office 365 management, and Microsoft 36... [+]
COURSE OVERVIEW  In Microsoft 365 tenant and service management, you will examine all the key components that must be planned for when designing your Microsoft 365 tenant. Once this planning phase is complete, you will learn how to configure your Microsoft 365 tenant, including your organizational profile, tenant subscription options, component services, user accounts and licenses, and security groups. Finally, you will learn how to manage your tenant, which includes the configuration of tenant roles and managing your tenant health and services. With your Microsoft 365 tenant now firmly in place, you will examine the key components of Office 365 management. This begins with an overview of Office 365 product functionality, including Exchange Online, SharePoint Online, Microsoft Teams, additional product resources, and device management. You will then transition to configuring Office 365, with a primary focus on configuring Office client connectivity to Office 365. Finally, you will examine how to manage Office 365 ProPlus deployments, from user-driven client installations to centralized Office 365 ProPlus deployments. You will wrap up this section by learning how to configure Office Telemetry and Microsoft Analytics. The course concludes with an in-depth examination of Microsoft 365 identity synchronization, with a focus on Azure Active Directory Connect. You will learn how to plan for and implement Azure AD Connect, how to manage synchronized identities, and how to implement password management in Microsoft 365 using multi-factor authentication and self-service password management. This section wraps up with a comprehensive look at implementing application and external access. You will learn how to add and manage applications in Azure Active Directory, including how to configure multi-tenant applications. You will then examine how to configure Azure AD Application Proxy, including how to install and register a connector and how to publish an on-premises app for remote access. Finally, you will examine how to design and manage solutions for external access. This includes licensing guidance for Azure AD B2B collaboration, creating a collaborative user, and troubleshooting a B2B collaboration. TARGET AUDIENCE This course is designed for persons who are aspiring to the Microsoft 365 Enterprise Admin role and have completed one of the Microsoft 365 role-based administrator certification paths. COURSE OBJECTIVES Designing, configuring, and managing your Microsoft 365 tenant Office 365 product functionality Configuring Office 365 Managing Office 365 ProPlus deployments Planning and implementing identity synchronization Implementing application and external access COURSE CONTENT Module 1: Designing Your Microsoft 365 Tenant Planning Microsoft 365 in your On-premises Infrastructure Planning Your Identity and Authentication Solution Planning Your Service Setup Planning Your Hybrid Enviroment Planning Your Migration to Office 365 Module 2: Configuring Your Microsoft 365 Tenant Planning  Your Microsoft 365 Experience Configuring  Your Microsoft 365 Experience Managing User Accounts and Licenses in Microsoft 365 Managing Security Groups in Microsoft 365 Implementing Your Domain Services Leveraging FastTrack and Partner Services Module 3: Lab 1 - Configuring your Microsoft 365 Tenant Exercise 1 - Set up a Microsoft 365 Trial Tenant Module 4: Managing Your Microsoft 365 Tenant Configuring Tenant Roles Managing Tenant Health and Services Module 5: Lab 2 - Managing your Microsoft 365 Tenant Exercise 1 - Manage Administration Delegation Exercise 2 - Configure Office 365 Message Encryption (OME) Exercise 3 - Monitor and Troubleshoot Office 365 Module 6: Office 365 Overview Exchange Online Overview SharePoint Online Overview Teams Overview Additional Resources Overview Device Management Overview Module 7: Lab 3 - Office 365 Overview Exercise 1 - Exchange Online Overview Exercise 2 - SharePoint Online Overview Exercise 3 - Teams Overview Module 8: Configuring  Office 365 Office 365 Client Overview Configuring Office Client Connectivity to Office 365 Module 9: Managing Office 365 ProPlus Deployments Managing User-Driven Client Installations Managing Centralized Office 365 ProPlus Deployments Configuring Office Telemetry Configuring Microsoft Analytics Module 10: Lab 4 - Managing Office 365 ProPlus installations Exercise 1 - Prepare an Office 365 ProPlus Managed Installation Exercise 2 - Manage a Centralized Office 365 ProPlus Installation Exercise 3 - Deploy and Configure Office Telemetry Components Module 11: Planning and Implementing Identity Synchronization Introduction to Identity Synchronization Planning for Azure AD Connect Implementing Azure AD Connect Managing Synchronized Identities Password Management in Microsoft 365 Module 12: Lab 5 - Implementing Identity Synchronization Exercise 1 - Set up your organization for identity synchronization Exercise 2 - Implement Identity Synchronization Module 13: Implementing Application and External Access Implementing Applications in Azure AD Configuring Azure AD App Proxy Designing Solutions for External Access TEST CERTIFICATION This course helps you to prepare for exam MS100. But as this is part of an expert certification you should already own one of the Microsoft 365 Associate certifications:  Modern Desktop Teamwork Administrator Security Administrator Messaging Administrator. [-]
Les mer
2 dager 16 900 kr
Elasticsearch [+]
Elasticsearch [-]
Les mer
Nettkurs 8 timer 7 000 kr
Med vår e-læringspakke i grunnleggende prosjektledelse får du et godt fundament for å bidra smartere og mer effektivt i prosjektarbeid! [+]
I mai får du 25% rabatt på alle våre e-læringskurs!(Prisen du ser på denne siden er normalpris, før rabatten er trukket fra) Bruk koden Mai23 når du bestiller på nettsiden vår holteacademy.no Med vår e-læringspakke i grunnleggende prosjektledelse får du et godt fundament for å bidra smartere og mer effektivt i prosjektarbeid.3 nyttige e-læringskurs som gir deg en innføring i prosjektfaget – på kort tid! Vi har satt sammen en pakke med 3 relevante e-læringskurs for deg som ønsker å komme raskt i gang med ny kunnskap i prosjektledelse. Disse kursene får du:   Prosjekt som arbeidsform Planlegging og oppfølging i prosjekter Lederskap, kommunikasjon og effektive team Les mer om kursene på: https://www.holteacademy.no/kurs/e-laeringskurs/grunnleggende-prosjektledelse/   Hvert kurs tar cirka 2,5 time. Hvem passer kursene for? Deg som ønsker en god innføring i prosjektfaget. Deg som allerede har erfaring med prosjektarbeid, men trenger et teoretisk fundament, repetisjon eller bevisstgjøring. For team som skal i gang med prosjektarbeid og ønsker å heve kompetansen på kort tid. Praktisk informasjon Kursene er tilgjengelige for deg i 12 måneder fra du bestiller. E-læringskursene kan startes og stoppes akkurat slik du selv ønsker, og du velger selv hvor lenge du studerer av gangen. Alle våre kurs bygger på anerkjent, beste praksis i prosjektfaget og er utviklet av våre erfarne kursholdere i prosjektledelse. Kurspakken består av 3 kurs. Hvert kurs kan også bestilles separat, men ved å bestille vår pakke får du 1 av kursene gratis. (Få 3 kurs, betal for 2). Du får kursbevis for alle 3 kursene.   [-]
Les mer