IT-kurs
Du har valgt: IT kompetanse
Nullstill
Filter
Ferdig

-

Nettstudier 1 semester 4 980 kr
På forespørsel
Utviklingsprosesser. Modellering. UML. Verktøy. Objektorientert analyse Objektorientert design. Bruk av arkitektoniske stiler og design mønstre. Implementasjon og test. [+]
Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Erfaring fra et objektorientert programmeringsspråk, kjennskap til prosjektarbeid Innleveringer: Innleverte øvinger. Det blir gitt 10 øvinger, 8 må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Personlig veileder: ja Vurderingsform: 4 timer skriftlig eksamen. Ansvarlig: Tore Berg Hansen Eksamensdato: 12.12.13         Læremål: Forventet læringsutbytte:Etter å ha gjennomført emnet Objektorientert systemutvikling skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan definere, gjenkjenne og forklare de grunnleggende konsepter for utvikling av store programvaresystemer basert på det objektorienterte paradigme- argumentere for betydningen av å følge en prosessmodell- argumentere for fordelene med smidige prosesser- argumentere for modellbasert utvikling- beskrive modellene som brukes i objektorientert systemutvikling og hvordan de henger sammen- forklare begrepene arkitektoniske stiler og designmønstre FERDIGHETER:Kandidaten:- kan demonstrere den systematiske gangen fra krav, via arkitektonisk og detaljert design, til ferdig kodet og implementert system GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er klar over at utvikling av store programvaresystemer er ingeniørarbeid- er seg bevisst at utvikling av komplekse programvaresystemer krever koordinert innsats av et velfungerende team som følger en definert, smidig prosess- er opptatt av tett kontakt med alle interessenter for å oppnå et godt resultat Innhold:Utviklingsprosesser. Modellering. UML. Verktøy. Objektorientert analyse Objektorientert design. Bruk av arkitektoniske stiler og design mønstre. Implementasjon og test.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Objektorientert systemutvikling 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]
Les mer
1 dag 4 900 kr
Dave Wells: Practice Director, Data Management at Eckerson Group   Dave Wells is an advisory consultant, educator, and industry analyst dedicated to b... [+]
   Dave Wells: Practice Director, Data Management at Eckerson Group   Dave Wells is an advisory consultant, educator, and industry analyst dedicated to building meaningful connections throughout the path from data to business value. More than forty years of information systems experience combined with over ten years of business management give him a unique perspective about the connections among business, information, data, and technology.    The once simple world of data preparation—ETL for operational data integration—changed radically with the emergence of self-service data analysis and visualization tools. Every line-of-business data analyst needs the ability to prepare data before analysis. The exciting work of analytics doesn’t work well until the data is ready for meaningful analysis.    The common practice of using spreadsheets to improve, enrich, blend, and format data is inefficient, time consuming, and error prone. Modern data preparation technologies meet the challenges with business-friendly and code-free tools. When your analytics projects spend more time finding and fixing data than analyzing the data, you really need to make a change. Learn about the tools and techniques that can help individuals and teams—both business and technical—to cleanse, combine, format, and sample data for analytics.     You Will Learn:  •The common challenges of data preparation in the age of big data   •Techniques for data preparation that improve both speed and quality of analytics activities   •The business case and the technical case for data preparation tools   •The data management and governance benefits of data preparation technologies   •The landscape of tools and technologies for modern data preparation     OM CGI   CGI Group Inc. ble grunnlagt i 1976 og er verdens femte største uavhengige leverandør av tjenester innen IT- og forretningsprosesser. Med 74 000 medarbeidere over hele verden, leverer CGI en portefølje av ende-til-ende løsninger innen avanserte IT- og forretningskonsulenttjenester, systemintegrasjon og utsetting av IT- og forretningsprosesser. CGIs modell med kundenærhet, et globalt leveransenettverk og egne løsninger bidrar til at kundene hurtigere oppnår resultater og bidrar til deres digitale transformasjon. CGI har en samlet årlig omsetning på over 60 milliarder NOK. CGI-aksjene er notert på TSX (GIB.A) og NYSE (GIB). Hjemmeside: www.cginorge.no      [-]
Les mer
1 dag 5 900 kr
Big Data has become THE buzzword in today’s media. Unfortunately, most in-depth information on Big Data are for those building the solution, not those seeking a competiti... [+]
Big Data has become THE buzzword in today’s media. Unfortunately, most in-depth information on Big Data are for those building the solution, not those seeking a competitive edge through advanced analytics. Now we share our experience and best practices. Learn about advanced analytics and how big data can be transform your business. Get fundamental understanding of principles, techniques and platforms, and be informed about the challenges involved in implementing a solution. Most people in business find it difficult to make decisions based on the large amount of information they have. Big Data is about solving this challenge. Affecto has more than 15 years of experience in Business Intelligence and Big Data. A deeper understanding of available business information may create development opportunities and can transform knowledge into action through good decision-making. Real time information and self-service give you precise and relevant information. This way you can take smart decisions and give personalized service and advice. Content:What is Big Data, and how to make use of it? Is Big Data just a hype? Innovation with Big Data Client cases and best uses of Big Data in real life Hands-on training Data discovery and analysis with new tools such as IBM Watson and Blue Mix What are the main technologies within Big Data? Data sources Visualization Analysis and data mining Implementation Introduction to data mining and Big Data techniques Big Data and marketing: Segmenting and targeting your audience Social media analytics. How to get data from the web and understand the buzz Text mining. How to understand text and boost your prediction level Internet of Things and Big Data: Utilizing sensor data for predictive maintenance and analytics Hands-on training Vizualisation and analysis with tools as Tableau Big Data challenges How to choose the right tools Organizing Big Data projects How to get started with Big Data successfully   OM CGI CGI Group Inc. ble grunnlagt i 1976 og er verdens femte største uavhengige leverandør av tjenester innen IT- og forretningsprosesser. Med 74 000 medarbeidere over hele verden, leverer CGI en portefølje av ende-til-ende løsninger innen avanserte IT- og forretningskonsulenttjenester, systemintegrasjon og utsetting av IT- og forretningsprosesser. CGIs modell med kundenærhet, et globalt leveransenettverk og egne løsninger bidrar til at kundene hurtigere oppnår resultater og bidrar til deres digitale transformasjon. CGI har en samlet årlig omsetning på over 60 milliarder NOK. CGI-aksjene er notert på TSX (GIB.A) og NYSE (GIB). Hjemmeside: www.cgi.com [-]
Les mer
Nettkurs 1 semester 5 250 kr
IT sett i forhold til samfunn, etikk og grønt miljø. De brede sammenhengene teknologien er en del av gjennom diskusjon rundt grunnleggende teori, lover og statlig regelve... [+]
Studieår: 2018-2019   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Anbefalt forkunnskap: Organisasjon og ledelse eller tilsvarende forhåndskunnskaper Innleveringer:   Vurderingsform: 2 prosjektoppgaver, teller 50 % hver. Ansvarlig: Kirsti Berntsen         Faglig innhold: IT sett i forhold til samfunn, etikk og grønt miljø. De brede sammenhengene teknologien er en del av gjennom diskusjon rundt grunnleggende teori, lover og statlig regelverk. Hvordan sosiale og samfunnsmessige forhold påvirker, og blir påvirket av, trekk ved utvikling og bruk av informasjons- og kommunikasjonsteknologi (IKT). Selvstendig analyse og bevisstgjøring om overforenklede forklaringsmodeller. Læremål: Etter å ha gjennomført emnet IT, miljø og samfunn skal studenten ha følgende samlede læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- har kunnskap om ulike etiske teorier og etisk tenkning- kjenner til påvirkningen fra informasjonsteknologi på miljøet og på samfunnsutviklingen både i bedrifter, det offentlige og i familie og hverdagsliv- forstår hvilke etiske utfordringer utviklingen innen informasjonsteknologi gir i dagens samfunn, og kjenner til forskjellige måter å møte utfordringene på FERDIGHETER:Kandidaten:- kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til IT og miljøpåvirkning- kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til IT og samfunnspåvirkning- kan redegjøre for og diskutere forskjellige etiske teorier og hvordan disse relaterer til dagens utvikling innenfor informasjonsteknologi- kan selv søke opp og diskutere eget materiale som er relevant i forhold til IT og påvirkningen på miljø og samfunn GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har kjennskap til aktuelle retningslinjer og lovverk knyttet til utvikling, anskaffelse, innføring og bruk av IKT data og datanettverk (for eksempel: personvern, universell utforming, offentlig anskaffelse, sertifisering, arbeidsliv, Copyright Creative Commons (CC))- har kunnskap om lover knytt til bruk av data og datanettverk- viser en bevisst holdning til informasjonssamfunnets miljømessige utfordringer- viser en bevisst holdning til hvordan IT påvirker samfunnet vi lever i- kan formidle fagstoffet skriftlig- kan identifisere, planlegge og gjennomføre en selvstendig oppgave i samarbeid med andre Påmeldingsfrist: 25.08.18 / 25.01.19         Dette faget går: Høst 2018    Fag IT, miljø og samfunn 5250,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]
Les mer
2 dager 13 500 kr
Course Overview This course is applicable to software version 10. Learn the mechanics of Data Integration using the Informatica Developer tool for Big Data Development. T... [+]
Course Overview This course is applicable to software version 10. Learn the mechanics of Data Integration using the Informatica Developer tool for Big Data Development. This course takes you through the key components to develop, configure, and deploy data integration mappings.    Objectives After successfully completing this course, students should be able to: Extract data from relation and flat file sources Develop commonly used transformations for mappings Automate metadata changes through dynamic mappings Parameterize mappings  Assemble mappings into workflows Deploy mappings and workflows as applications Target Audience Developer Prerequisites Previous experience with an RDBMS environment    Agenda Module 1: Fundamentals Introduction to the Developer tool Brief Overview of Big Data Management Architecture Reviewing the Developer interface Module 2: Developing Physical Data Objects Introduction to the types of physical data objects Using relational connections Using flat file connections Synchronize a flat file data object Module 3: Viewing Data Introduction to data views Troubleshooting configurations Reviewing logs Monitoring activities Module 4: Developing Mappings and Transformations Mapping and transformation concepts Core transformations Developing and validating a mapping Using transformations in a mapping Module 5: Working with Dynamic Schema and Dynamic Mappings Introduction to dynamic mapping concepts Developing and running a dynamic mapping Reviewing a mapping template Module 6: Deploying Applications  Deploying Applications for Users Create, deploy, and run an application Module 7: Parameters Using Parameters Types of Parameters Parameter file and Parameter set Run mappings with parameter file and parameter set Module 8: Workflows Working with Workflows Create a workflow Configure a workflow Add a conditional sequence flow OM CGI CGI Group Inc. ble grunnlagt i 1976 og er verdens femte største uavhengige leverandør av tjenester innen IT- og forretningsprosesser. Med 74 000 medarbeidere over hele verden, leverer CGI en portefølje av ende-til-ende løsninger innen avanserte IT- og forretningskonsulenttjenester, systemintegrasjon og utsetting av IT- og forretningsprosesser. CGIs modell med kundenærhet, et globalt leveransenettverk og egne løsninger bidrar til at kundene hurtigere oppnår resultater og bidrar til deres digitale transformasjon. CGI har en samlet årlig omsetning på over 60 milliarder NOK. CGI-aksjene er notert på TSX (GIB.A) og NYSE (GIB). Hjemmeside: www.cgi.com [-]
Les mer
9 500 kr
Praktisk maskinlæring med eksempler i R, Python og Azure ML. [+]
Maskinlæring inngår som en naturlig del av faget kunstig intelligens (AI), og har de senere årene fått stor oppmerksomhet. I dette kurset vil du bli kjent med mange av metodene som benyttes i maskinlæring. Kurset har en praktisk tilnærming der du anvender metodene på forskjellige case. Hver kursdeltager har tilgang på egen kursPC, og velger selv om han/hun vil arbeid i R, Python, Azure ML, eller bare være passiv deltager. Kursinnhold Lineær og ulineær regresjon Logistisk regresjon Trebaserte metoder (Random forrest) Support vector machines og Kernels Nevrale nettverk (prediksjon og læring) Avanserte nevrale nettverk Ikke-veiledet læring K-means clustering Prinsipal komponentanalyse (PCA) Overparameterisering og hyperparametertilpasning Dimensjonsreduksjon og regularisering Eksempler i R, Python og Azure ML [-]
Les mer
Nettkurs 1 semester 5 250 kr
Hvordan dagens bedrifter bruker informasjonsteknologi og systemer for å oppnå forretningsmål; organisasjon, informasjonssystemer, og strategi; it-infrastruktur og ny tekn... [+]
Studieår: 2018-2019   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Anbefalt forkunnskap: IFUD1101 IT Introduksjon eller tilsvarende forhåndskunnskaper. Innleveringer: Arbeidskravet består av 3 øvinger. Alle 3 øvinger må være godkjent for å få gå opp til eksamen. Vurderingsform: Skriftlig eksamen, 3 timer Ansvarlig: Xiaomeng Su         Faglig innhold: Hvordan dagens bedrifter bruker informasjonsteknologi og systemer for å oppnå forretningsmål; organisasjon, informasjonssystemer, og strategi; it-infrastruktur og ny teknologi; viktige forretningssystemer. Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- Kjenner til ulike typer informasjonssystemer som brukes i bedrifter og organisasjoner.- Har kunnskap om hvordan datateknologi og nettløsninger kan brukes i bedriftens forvaltning av informasjon og kunnskap.- Har kunnskap om hvordan bedrifter bruker informasjonsteknologi og systemer for å oppnå forretningsmål. FERDIGHETER:Kandidaten:- Kan se behov for og være pådriver for små og mellomstore informasjonssystem løsninger for bedrifter.- Kan komme med anbefalinger for bruk av moderne IT og nye teknologiløsninger.- Kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til informasjonsforvaltning og ivaretakelse av virksomheters kunnskapskapital. GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- Har forståelse for betydningen av aktiv informasjons- og kunnskapsforvaltning.- Kan delta i planlegging og gjennomføring av informasjonshåndteringsprosjekter.- Kan identifisere, planlegge og gjennomføre en selvstendig oppgave i samarbeid med andre. Påmeldingsfrist: 25.08.18 / 25.01.19         Dette faget går: Høst 2018    Fag Informasjonsforvaltning 5250,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]
Les mer
3 dager 12 000 kr
Hovedformålet med kurset er å gi studentene muligheten til å bruke Microsoft R Server til å lage og analysere store datasett, og vise hvordan man bruker det i Big Dat... [+]
About this course The main purpose of the course is to give students the ability to use Microsoft R Server to create and run an analysis on a large dataset, and show how to utilize it in Big Data environments, such as a Hadoop or Spark cluster, or a SQL Server database.   Audience profile    The primary audience for this course is people who wish to analyze large datasets within a big data environment. The secondary audience are developers who need to integrate R analyses into their solutions.   At course completion After completing this course, students will be able to: Explain how Microsoft R Server and Microsoft R Client work Use R Client with R Server to explore big data held in different data stores Visualize data by using graphs and plots Transform and clean big data sets Implement options for splitting analysis jobs into parallel tasks  Build and evaluate regression models generated from big data  Create, score, and deploy partitioning models generated from big data Use R in the SQL Server and Hadoop environments     Certifications This course prepares you for exam 70-773, and is a prerequisite for MCSA Machine Learning Certification.   Prerequisites The course suits you who want to analyze large datasets in a big data environment, or if you are developers and want to integrate R analyzes into their solutions.   [-]
Les mer
1 dag 4 900 kr
Dave Wells: Practice Director, Data Management at Eckerson Group   Dave Wells is an advisory consultant, educator, and industry analyst dedicated to building meaningful c... [+]
  OM CGI   CGI Group Inc. ble grunnlagt i 1976 og er verdens femte største uavhengige leverandør av tjenester innen IT- og forretningsprosesser. Med 74 000 medarbeidere over hele verden, leverer CGI en portefølje av ende-til-ende løsninger innen avanserte IT- og forretningskonsulenttjenester, systemintegrasjon og utsetting av IT- og forretningsprosesser. CGIs modell med kundenærhet, et globalt leveransenettverk og egne løsninger bidrar til at kundene hurtigere oppnår resultater og bidrar til deres digitale transformasjon. CGI har en samlet årlig omsetning på over 60 milliarder NOK. CGI-aksjene er notert på TSX (GIB.A) og NYSE (GIB). Hjemmeside: www.cginorge.no     Dave Wells: Practice Director, Data Management at Eckerson Group   Dave Wells is an advisory consultant, educator, and industry analyst dedicated to building meaningful connections throughout the path from data to business value. More than forty years of information systems experience combined with over ten years of business management give him a unique perspective about the connections among business, information, data, and technology. Stories are powerful things that have been used throughout history to capture attention, convey ideas, fire the imagination, and stir the soul. A well-told story can also give life to data. On the surface, storytelling appears to be the opposite of analytics: anecdotal instead of quantitative. But quantities aren't the only way, and often not the ideal way to convey information. Not everyone is a quant who thinks natively in numbers. Some think in pictures, thus the popularity of data visualization. Still others prefer to treat data as secondary; they are more interested to understand its meaning through anecdotes, metaphors, and examples. Storytellers reach the quants and the non-quants, too. They don't dismiss the value of the quants—quantification is the foundation. In fact, storytellers amplify quantification by rendering data and the events that it reflects with visuals, words, or other media. They communicate the what, when, where, who, and why of business past, present, and future more persuasively than could be done with data alone.      You Will Learn:    •Four reasons to pursue the art of storytelling   •How to find the stories in data   •How to choose the best media for storytelling   •How to compose captivating and compelling stories   [-]
Les mer
Bedriftsintern
Dataopplæring for dine medarbeidere med kort formell utdanning. Kurset finansieres av staten. Kompetansehuset Neo søker midler og arrangerer kurset. [+]
Kompetansepluss-kurs   Kompetansepluss styrker grunnleggende ferdigheter i norsk, data, skriving og lesing På kurs i Kompetansepluss kan dine medarbeidere styrke sine ferdigheter i muntlig norsk, skriftlig norsk, det å lese og forstå informasjon på norsk, samt matematikk og grunnleggende dataferdigheter. Du kan velge kurs i lesing og skriving i kombinasjon med data, norskopplæring i kombinasjon med data, eller ren norskopplæring eller ren dataopplæring. Mulighetene er mange. Kursene passer også for medlemmer i lag og foreninger.   Praktisk informasjon  Kurset foregår på arbeidsplassen med ca. 10 personer i hver gruppe. Tidspunkt og ukedag(er) for kurset tilpasses bedriftens ønsker. Kursets lengde kan variere fra 50 timer til 200 timer, det kommer an på medarbeidernes motivasjon og hvor mye de trenger å lære. Lærerne på kurset er erfarne og engasjerte pedagoger og lærere.    Positive endringer for bedriften Kompetansepluss-kurs bidrar ofte til positive endringer i virksomheten. De fleste som har gjennomført kurs rapporterer at det nå er bedre kommunikasjon og samarbeid, og bedre gjennomføring av arbeidsoppgaver. Noen virksomheter opplever at HMS-rutinene følges bedre opp enn før, og at bedre kommunikasjon fører til økt trivsel, og dermed lavere sykefravær.   Ingen kostnader for din bedrift/din forening Kursene finansieres av Staten, gjennom Kompetanse Norge. Ordningen er et ledd i regjeringens kompetansepolitikk og skal bidra til at voksne får nødvendig kompetanse til å mestre krav og omstilling i arbeidslivet. Tanken er at dersom den enkelte mestrer grunnleggende ferdigheter innen lesing, skriving, muntlige ferdigheter, data og hverdagsmatematikk, blir ikke veien så lang for å skaffe seg ny jobb dersom jobben de har faller bort. Kompetansehuset Neo skriver søknad på vegne av din virksomhet og står ansvarlig for midlene overfor Kompetanse Norge. Hovedutlysning er september hvert år, med søknadsfrist i november.   Kursene handler om det deltakerne trenger i hverdagen Kursene er lagt opp til å være nyttige for akkurat deres virksomhet, og vi legger derfor mye arbeid i å tilpasse kursene. Vi lager en yrkesprofil som viser hva deres medarbeidere trenger å kunne av lesing, skriving, data, muntlige ferdigheter og hverdagsmatematikk på jobben. Vi søker å legge opp kursene så nær virkeligheten som mulig, derfor bruker vi skriv, skjemaer, personalhåndbok og realistiske situasjoner i undervisningen. Datakurs for medarbeidere kan handle om å sende epost med vedlegg, bli enda bedre på excel, skrive i Word, beherske håndholdte terminaler med mer. For ansatte med fag- eller lederansvar kan opplæringen fokusere på å rapportere i excel, lage presentasjoner eller andre mer avanserte temaer.  Kurs i muntlige ferdigheter kan for eksempel handle om det å gi en beskjed, det å sjekke at man har forstått en beskjed, å kunne fortelle hva som har skjedd dersom det har vært en nestenulykke, det å kunne snakke med kunder om produkter med mer. Kurs i lesing og skriving kan handle om å forstå personalhåndboken, kunne lese skriv fra virksomheten, det å kunne skrive en nestenulykke-rapport, det å kunne skrive en beskjed med mer. Kurs i hverdagsmatematikk kan handle om å beregne tid, volum, avstander, gjøre overslag med penger, enkel prosentregning, det å måle riktig, med mer.   Hvorfor velge Kompetansehuset Neo som leverandør? Du får en oversikt over nivået til alle deltakerne når de starter kurset, og det lages også en slik oversikt når kurset er ferdig.  Du får se kjøreplanen som angir når de lærer hva på kurset. Der står det når de lærer de ulike momentene i yrkesprofilen - som det å kunne samtale med kunder, det å kunne gi og ta imot enkle beskjeder, eller andre momenter i yrkesprofilen. Det betyr at dere som kunde vet når dere kan forvente hva av de som går på kurs. Vi fører oppmøtet på en nettløsning der du kan logge dere på og følge oppmøtet på alle deres kurs. Vi har en pedagogisk leder som besøker alle kurs og sikrer kvaliteten på kursene. Alle som har fullført kursene får selvsagt kursbevis.     [-]
Les mer
Oslo 1 dag 6 300 kr
24 Jun
Hva betyr den nye eksplosjonen av maskinlæring i markedet for deg? Dette kurset gir deg en god oversikt over de viktigste begrepene, løsninger og hvilke muligheter Mask..... [+]
Kursinnhold Maskinlæring er vitenskapen om å få datamaskiner til å fungere uten å være eksplisitt programmert. I praksis betyr dette at du utvikler dataprogrammer som kan gjøre spådommer basert på data. Det er lett å se den massive økningen i popularitet for "maskinlæring" de siste årene, men mange bedrifter har ofte problemer med å identifisere hvor deres virksomhet faktisk kan bruke maskinlæring for å løse sine forretningsproblemer. Gjennom dette kurset skal man få oversikt over de mulighetene som maskinlæring tilbyr deg og din bedrift for å få solide forretningsresultater i praksis. - Hva er maskinlæring, datavitenskap og kunstig intelligens og hvordan det er relatert til statistikk og dataanalyse? - Hvordan å utvinne kunnskap fra dataene dine? - Hva betyr Big data og hvordan analyseres det? - Hvor og hvordan skal du bruke maskinlæring til dine daglige forretningsproblemer? - Hvordan bruke datamønstre til å ta avgjørelser og spådommer med eksempler på ekte verden? - Hvilke typer forretningsproblemer kan maskinen lære å håndtere - Muligheter som maskinlæring gir din bedrift - Hva er de teoretiske aspekter på metoder innen maskinlæring? - Hvilke ML-metoder som er relevante for ulike problemstillinger innen dataanalyse? - Hvordan å evaluere styrker og svakheter mellom disse algoritmene og velge den beste? - Anvendt data science og konkrete kunde eksempler i praksis Målsetning Dette er et kurs som gir deg oversikt over end-to-end prosessen for å få verdi og innsikt fra dataene dine og forståelse for forholdet mellom et bestemt problem og metodene som brukes til å løse problemet. Etter dette kurset vil du vite hvordan du trekker ut og identifiserer egenskaper som best representerer dataene dine, noen av de viktigste maskinlæringsalgoritmene, og hvordan du evaluerer ytelse til maskinlæringsalgoritmer. [-]
Les mer
4 dager 4 865 kr
På forespørsel
Modul Operate omhandler nettverk og relaterte kommunikasjonstjenester innen en IT-infrastruktur, samt vedlikehold og brukerproblemstillinger i forhold til tjenestetilbude... [+]
Kursinnhold• Hardwarekomponenter og arkitektur• Operativsystemer  • Kommunikasjon og nettverk• Nettverkstjenester• Trådløs og mobil databehandling• Nettverksadministrasjon• Service og support   UndervisningsformKlasseromsundervisning med prosjektor hvor deltakerne får tildelt PC med nødvendig programvare installert. Praktisk trening med øvingsoppgaver for å aktivisere kunnskapen.   InstruktørerVi har erfarne instruktørene med høy kompetanse, lang erfaring og dyktige pedagogiske evner.   MålsetningModul Operate omhandler nettverk og relaterte kommunikasjonstjenester innen en IT- infrastruktur, samt vedlikehold og brukerproblemstillinger i forhold til tjenestetilbudet. Modulen krever at kandidaten skal kjenne til hardware komponenter, dataarkitekturer og forskjellige operativsystemer. Kandidaten skal også skille mellom ulike nivåer av kommunikasjonsprotokoller, og deres bruk i både kablede og trådløse nettverksteknologier. Dessuten skal kandidaten forstå Simple Network Management Protocol (SNMP), e-post og webtjenester, og de tilhørende sikkerhetstrusler og mottiltak. Kandidaten skal forstå betydningen av en klient-orientert tilnærming til IT-støtte, og kunne benytte noen av de grunnleggende prinsipper for IT-support.. [-]
Les mer
Oslo 2 dager 15 000 kr
21 Oct
This live classroom course is new for 2018! It focuses on the newest technologies of Microsoft Machine Learning Server and SQL Server 2017. [+]
This live classroom course is new for 2018! It focuses on the newest technologies of Microsoft Machine Learning Server and SQL Server 2017. This 2-day course introduces the most important concepts and Tools, and should be followed by the 3-day course: Intermediate Machine Learning in R on SQL Server and Microsoft ML Server. If you have attended a prior course on Machine Learning, like Rafals week-long class Practical Data Science course offered in 2015-2017, and if you are versed in model validity, accuracy, and reliability, then you should consider attending the Intermediate course only. Ask yourself these questions: Can I explain the difference between cross-validation and hold-out testing? Do I know which business metrics correspond to precision and which to recall? Is model accuracy more important than reliability? And how does a boosted decision tree work? If in doubt, please attend both the Introduction course (2 days) and Intermediate course (3 days).  To deliver the best possible training we follow the industry. The agenda and course content are subject to continuous improvement and revision without further notice. Machine Learning Fundamentals We begin with a thorough introduction of all of the key concepts, terminology, components, and tools. Topics include: Machine learning vs. data mining vs. artificial intelligence Tool landscape: open source R vs. Microsoft R, Python, SQL Server, ML Server, Azure ML Teamwork Algorithms There are hundreds of machine learning algorithms, yet they belong to just a dozen of groups, of which 5 are in very common use. We will introduce those algorithm classes, and we will discuss some of the most often used examples in each class, while explaining which technology tools (Azure ML, SQL, or R) provide their most convenient implementation. You will also learn how to find more algorithms on the Internet and how to figure out if they are any good for real use. Topics include: What do algorithms do? Algorithm classes in R, Python, ML Server, Azure ML, and SSAS Data Mining Supervised vs. unsupervised learning Classifiers Clustering Regressions Similarity Matching Recommenders Data Machine learning requires you to prepare your data into a rather unique, flat, denormalised format. While features (inputs) are always necessary, and you may need to engineer thousands of them, we do not need labels (predictive outputs) in all cases. Topics include: Cases, observations, signatures Inputs and outputs, features, labels, regressors, independent and dependent variables, factors Data formats, discretization/quantizing vs. continuous Indicator columns Feature engineering Azure ML data preparation and manipulation modules Moving data around and its storage, SQL vs. NoSQL, files, data lakes, BLOBs, and Hadoop Process of Data Science The process consists of problem formulation, data preparation, modelling, validation, and deployment—in an iterative fashion. You will briefly learn about the CRISP-DM industry-standard approach but the key subject of this module will teach you how to apply the scientific method of reasoning to solve real-world business problems with machine learning and statistics. Notably, you will learn how to start projects by expressing needs as hypotheses, and how to test them. Topics include: CRISP-DM Stating business question in data science term Hypothesis testing and experiments Students t-test Pearson chi-squared test Iterative hypothesis refinement Introduction to Model Building At the heart of every project we build machine learning models! The process is simple and it follows a well-trodden path. In this module you will build your first decision tree and get it ready for validation in the next module. Topics include: Connecting to data Splitting data to create a holdout Training a decision tree Scoring the holdout Plotting accuracy Introduction to Model Validation The most important aspect of any data science, artificial intelligence, and machine learning project is the iterative validation and improvement of the models. Without validation, your models cannot be reliably used. There are several tests of model validity, most importantly those that check accuracy and reliability. Topics include: Testing accuracy False positives vs. false negatives Classification (confusion) matrix Precision and recall Balancing precision with recall vs. business goals and constraints Introduction to lift charts and ROC curves Testing reliability Testing usefulness Format The course format is 50% lectures, 30% demos and 20% tutorials. You are encouraged to follow the demos on your machine, and you will be challenged to find answers to 3 larger problems during the tutorials. While they are a hands-on part of the course, if you prefer not to practice, you are welcome to use that time for additional Q&A, or to analyse your own data. We will provide you with all the necessary data sets, and we will explain what free or evaluation edition software needs to be installed to follow the course on your own laptop. In some training centres we are able to provide pre-built machines which you can use instead of your own—please enquire. You will need an Azure account (even a free one) during the course. You can copy course experiments and data into your workspace for learning and for future reference after the course.  [-]
Les mer
Nettkurs 1 semester 5 250 kr
Standardisering og lagdelt kommunikasjon. Protokoller på applikasjonslag, transportlag, nettverkslag, lenkelag og overføringsteknologi på fysisk lag. [+]
Studieår: 2018-2019   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Anbefalt forkunnskap: Generell bruk av datamaskin, e-post og web. Innleveringer: Øvinger: minst 8 må være godkjent.  Vurderingsform: 3-timers skriftlig eksamen, individuell  Ansvarlig: Helge Hafting         Faglig innhold: Standardisering og lagdelt kommunikasjon. Protokoller på applikasjonslag, transportlag, nettverkslag, lenkelag og overføringsteknologi på fysisk lag. Om nettverksstrukturer og virkemåten til nettverkskomponenter. Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan redegjøre for prinsipper i pakkesvitsjet og lagdelt datakommunikasjon- kan redegjøre for virkemåten til protokoller på applikasjon-, transport-, nettverk og lenkelag- kan redegjøre for nettverksstrukturer, utstyr og overføringsteknologi FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke Wireshark til å analysere datapakker- kan bruke verktøyene Ping og Traceroute GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- kan kommunisere om nettverksprotokoller og nettverksløsninger Påmeldingsfrist: 25.08.18 / 25.01.19         Velg semester:  Høst 2018    Vår 2019     Fag Datakommunikasjon 5250,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]
Les mer
Bedriftsintern
Dataopplæring for dine medarbeidere med kort formell utdanning. Kurset finansieres av staten. Kompetansehuset Neo søker midler og arrangerer kurset. [+]
Kompetansepluss-kurs   Kompetansepluss styrker grunnleggende ferdigheter i norsk, data, skriving og lesing På kurs i Kompetansepluss kan dine medarbeidere styrke sine ferdigheter i muntlig norsk, skriftlig norsk, det å lese og forstå informasjon på norsk, samt matematikk og grunnleggende dataferdigheter. Du kan velge kurs i lesing og skriving i kombinasjon med data, norskopplæring i kombinasjon med data, eller ren norskopplæring eller ren dataopplæring. Mulighetene er mange. Kursene passer også for medlemmer i lag og foreninger.   Praktisk informasjon  Kurset foregår på arbeidsplassen med ca. 10 personer i hver gruppe. Tidspunkt og ukedag(er) for kurset tilpasses bedriftens ønsker. Kursets lengde kan variere fra 50 timer til 200 timer, det kommer an på medarbeidernes motivasjon og hvor mye de trenger å lære. Lærerne på kurset er erfarne og engasjerte pedagoger og lærere.    Positive endringer for bedriften Kompetansepluss-kurs bidrar ofte til positive endringer i virksomheten. De fleste som har gjennomført kurs rapporterer at det nå er bedre kommunikasjon og samarbeid, og bedre gjennomføring av arbeidsoppgaver. Noen virksomheter opplever at HMS-rutinene følges bedre opp enn før, og at bedre kommunikasjon fører til økt trivsel, og dermed lavere sykefravær.   Ingen kostnader for din bedrift/din forening Kursene finansieres av Staten, gjennom Kompetanse Norge. Ordningen er et ledd i regjeringens kompetansepolitikk og skal bidra til at voksne får nødvendig kompetanse til å mestre krav og omstilling i arbeidslivet. Tanken er at dersom den enkelte mestrer grunnleggende ferdigheter innen lesing, skriving, muntlige ferdigheter, data og hverdagsmatematikk, blir ikke veien så lang for å skaffe seg ny jobb dersom jobben de har faller bort. Kompetansehuset Neo skriver søknad på vegne av din virksomhet og står ansvarlig for midlene overfor Kompetanse Norge. Hovedutlysning er september hvert år, med søknadsfrist i november.   Kursene handler om det deltakerne trenger i hverdagen Kursene er lagt opp til å være nyttige for akkurat deres virksomhet, og vi legger derfor mye arbeid i å tilpasse kursene. Vi lager en yrkesprofil som viser hva deres medarbeidere trenger å kunne av lesing, skriving, data, muntlige ferdigheter og hverdagsmatematikk på jobben. Vi søker å legge opp kursene så nær virkeligheten som mulig, derfor bruker vi skriv, skjemaer, personalhåndbok og realistiske situasjoner i undervisningen. Datakurs for medarbeidere kan handle om å sende epost med vedlegg, bli enda bedre på excel, skrive i Word, beherske håndholdte terminaler med mer. For ansatte med fag- eller lederansvar kan opplæringen fokusere på å rapportere i excel, lage presentasjoner eller andre mer avanserte temaer.  Kurs i muntlige ferdigheter kan for eksempel handle om det å gi en beskjed, det å sjekke at man har forstått en beskjed, å kunne fortelle hva som har skjedd dersom det har vært en nestenulykke, det å kunne snakke med kunder om produkter med mer. Kurs i lesing og skriving kan handle om å forstå personalhåndboken, kunne lese skriv fra virksomheten, det å kunne skrive en nestenulykke-rapport, det å kunne skrive en beskjed med mer. Kurs i hverdagsmatematikk kan handle om å beregne tid, volum, avstander, gjøre overslag med penger, enkel prosentregning, det å måle riktig, med mer.   Hvorfor velge Kompetansehuset Neo som leverandør? Du får en oversikt over nivået til alle deltakerne når de starter kurset, og det lages også en slik oversikt når kurset er ferdig.  Du får se kjøreplanen som angir når de lærer hva på kurset. Der står det når de lærer de ulike momentene i yrkesprofilen - som det å kunne samtale med kunder, det å kunne gi og ta imot enkle beskjeder, eller andre momenter i yrkesprofilen. Det betyr at dere som kunde vet når dere kan forvente hva av de som går på kurs. Vi fører oppmøtet på en nettløsning der du kan logge dere på og følge oppmøtet på alle deres kurs. Vi har en pedagogisk leder som besøker alle kurs og sikrer kvaliteten på kursene. Alle som har fullført kursene får selvsagt kursbevis.     [-]
Les mer

Lukk Denne siden benytter seg av informasjonskapsler (cookies).
Du kan fortsette å bruke siden som vanlig hvis du godtar dette. Les mer om bruk av informasjonskapsler i vår personvernerklæring.