Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Asker

AZ-1008: Administer Active Directory Domain Services [-]

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.   [-]

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher i en e-post fra Peoplecert. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice 50 spørsmål skal besvares, og du består ved 50% korrekte svar (dvs 25 av 50 spørsmål). Deltakerne har 40 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.     [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: Større og mindre øvinger tilsvarende 8 øvinger, hvor 6 må være godkjent før endelig karakter settes. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Karakteren i faget settes på grunnlag av to eksamensdeler - et prosjekt (60 %) og en netteksamen (40 %). Prosjektet går over 5 uker og gjennomføres som gruppearbeid. I vurderingen av prosjektet teller prosess, dokumentasjon og produkt. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltagelse. Netteksamen varer 1 time og består av både flervalgs- og fritekstspørsmål. Både prosjekt, netteksamen og obligatoriske øvinger må være bestått for å få karakter i faget. Klageadgang gjelder for hver enkelt eksamensdel. Ansvarlig: Atle Nes Eksamensdato: 11.12.13 / 14.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet Webutvikling 1 skal studenten ha følgende læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- forstår klient-tjener-arkitektur i konteksten nettleser og webtjener.- kjenner til forskjellen på statiske og dynamiske websider.- kjenner til HTTP-protokollen og kryptert kommunikasjon med HTTPS.- forstår oppbygningen til en URL, domenenavn og porter.- vet forskjellen på absolutt og relativ adressering.- kjenner til virkemåten til søkemotorer.- forstår viktigheten av å følge web-standarder. FERDIGHETER:Kandidaten:- kan utvikle et funksjonelt nettsted ved bruk en enkel testeditor og HTML eller XHTML.- kan laste opp nettstedet til webtjener med SFTP.- kan endre utseendet på nettstedet med intern eller ekstern CSS.- kan bruke DOM og JavaScript til å lage dynamiske nettsider.- kan legge til multimedia (grafikk, bilder, lyd, video) på nettstedet.- kan integrere eksterne tjenester på nettstedet. GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- får en grunnleggende forståelse av hvordan et moderne nettsted er oppbygd. Innhold:Introduksjon til webpublisering, HTML og XHTML, CSS, prinsipper for webdesign, DOM og JavaScript, XML (SVG og RSS), multimedia på web (grafikk, bilder, lyd og video), integrasjon av eksterne tjenester.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Webutvikling 1 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Bli kjent med Revu (Bruksområder, grensesnitt, menyer, verktøy, paneler og profiler) Grunnleggende PDF-håndtering med Revu Markeringsverktøy og måleverktøy Innføring i Tool Chest Innføring i Markeringslisten Innføring i Studio [-]

Pivottabeller og rapportering i Excel [-]

DP-300: Administering Microsoft Azure SQL Solutions [-]

SAFe® Product Owner/Product Manager Certification [-]

Spring Boot Development [-]

I dagens digitaliserte verden øker mengden data med enorme størrelser hver eneste dag. Enten man jobber i store multinasjonale selskap eller i små bedrifter ser man behovet for å dykke ned i data for å skaffe bedre innsikt. Veien dit vil variere fra sted til sted, men en fellesnevner er å bygge opp kompetanse rundt virksomheten sine data. Selvbetjening er en viktig bidragsyter for å bygge kompetansen og bli mer datadrevet. Begrepet kan defineres som en enkel form av styringsinformasjonssystemet, hvor brukeren har tilgang til relevant data og genererer rapporter og/eller analyser med hjelp av selvbetjeningsverktøy. Formålet er gi brukeren mulighet til å optimalisere og forenkle sine arbeidsoppgaver i tillegg til å frigjøre IT spesialister. Power BI er et verktøy som kan hjelpe dere på veien til å bli mer selvbetjent. Det er et kraftfullt analyse– og modelleringsverktøy som gjør at man kan kombinere data fra ulike kilder og sammenstille dem i rapporter og dashboards. Disse kan enkelt deles med andre i organisasjonen og tilgangsstyres i henhold til GDPR, personvern og teknisk kompetanse. Dette kurset gir en grunnleggende innføring i bruk av Power BI Desktop som selvbetjenings- og analyseverktøy for controllere, analytikere og de som jobber med virksomhetsrapportering. Deltakerne vil få en grunnleggende innføring i: Innlasting av data Datamodellering (best practice) Forhold mellom tabeller Power Query og datatransformasjoner DAX (kalkulerte mål og kolonner) Datavisualisering, formattering og rapportoppsett Filtrering, slicers og drillthrough funksjon Navigasjon og bokmerker Publisering av rapport til Power BI Service og overordnet modell for utrulling av Power BI i organisasjonen vil bli presentert i kurset, men disse tema vil ikke bli dekket i dybden. Ta med egen PC med nyeste versjon av Power BI. Du bør også ha signet opp med en 30-dagers gratislisens for Power BI Pro.   Kursinnhold Innlastning av data Kurset bygger på et datasett fra en fiktiv global leverandør av sykkelutstyr hvor data er fordelt på en fakta tabell med tilhørende dimensjonstabeller. Datasettet hentes fra en Excel-fil som er tilsendt før kurset, men denne fremgangsmåten kan enkelt overføres til andre strukturerte databaser. Datamodellering Når vi bruker data fra flere tabeller er det viktig å definere en datamodell som muliggjør analyser på tvers av tabellene. Dette kurset gjennomgår grunnleggende teori om datamodellering sammen med en praktisk gjennomgang av hvordan man oppretter relasjoner og bygger en datamodell i Power BI. Bruke Power Query til å transformere data Power Query er et utrolig kraftig verktøy til å skreddersy data før de lastes inn i Power BI (ETL). Dette kurset gjør deltakerne kjent med hvordan Power BI og Power Query samhandler, og det blir demonstrert enkelte funksjoner i Power Query. Herunder rydding i data via navngivning, sletting og formattering av kolonner. Opprettelsen av en betinget kolonne blir også gjennomgått i kurset. DAX (Kalkulerte mål og kolonner) DAX er språket som brukes til å utføre spesifikke kalkulasjoner på data i Power BI. Dette er et språk hvor man kan utføre ganske komplekse utregninger, og kurset gir en introduksjon til dette på et nybegynnernivå. Det vil si at vi i kurset utarbeider mål og kolonner ved bruk av funksjoner som SUM, COUNT og CALCULATE. Datavisualisering, formattering og rapport oppsett Kurset gjennomgår flere av de vanlige visualiseringstypene som søylediagram, hjuldiagram og tabeller, og det blir vist formateringsmuligheter som valg av farge, kantlinje og akseformattering. Kurset legger også vekt på samhandling mellom visualiseringene, og det opprettes en interaktiv rapport med filtreringsvalg, ikoner og egendefinerte overskrifter. Navigasjon og bokmerker Kurset vil gjennomgå måter å navigere i rapporten på, samt den populære funksjonaliteten bookmarks som kan brukes til blant annet navigasjon og fjerning av anvendte filtre for å gjøre brukeropplevelsen av rapporten bedre.      [-]

E-læring ITIL® 4 Practitioner Incident Management [-]

Architecting on AWS [-]

SFWIPA: Securing Data Center Networks and VPNs with Cisco Secure Firewall Threat Defense [-]

COURSE OVERVIEW The course is not designed to teach students to become professional data scientists or software developers, but rather to build awareness of common AI workloads and the ability to identify Azure services to support them. The course is designed as a blended learning experience that combines instructor-led training with online materials on the Microsoft Learn platform (https://azure.com/learn). The hands-on exercises in the course are based on Learn modules, and students are encouraged to use the content on Learn as reference materials to reinforce what they learn in the class and to explore topics in more depth. TARGET AUDIENCE The Azure AI Fundamentals course is designed for anyone interested in learning about the types of solution artificial intelligence (AI) makes possible, and the services on Microsoft Azure that you can use to create them. You don’t need to have any experience of using Microsoft Azure before taking this course, but a basic level of familiarity with computer technology and the Internet is assumed. Some of the concepts covered in the course require a basic understanding of mathematics, such as the ability to interpret charts. The course includes hands-on activities that involve working with data and running code, so a knowledge of fundamental programming principles will be helpful. COURSE OBJECTIVES  After completing this course, you will be able to: Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Describe fundamental principles of machine learning on Azure Describe features of computer vision workloads on Azure Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Describe features of conversational AI workloads on Azure   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI In this module, you'll learn about common uses of artificial intelligence (AI), and the different types of workload associated with AI. You'll then explore considerations and principles for responsible AI development. Artificial Intelligence in Azure Responsible AI After completing this module you will be able to Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Module 2: Machine Learning Machine learning is the foundation for modern AI solutions. In this module, you'll learn about some fundamental machine learning concepts, and how to use the Azure Machine Learning service to create and publish machine learning models. Introduction to Machine Learning Azure Machine Learning After completing this module you will be able to Describe fundamental principles of machine learning on Azure Module 3: Computer Vision Computer vision is a the area of AI that deals with understanding the world visually, through images, video files, and cameras. In this module you'll explore multiple computer vision techniques and services. Computer Vision Concepts Computer Vision in Azure After completing this module you will be able to Describe features of computer vision workloads on Azure Module 4: Natural Language Processing This module describes scenarios for AI solutions that can process written and spoken language. You'll learn about Azure services that can be used to build solutions that analyze text, recognize and synthesize speech, translate between languages, and interpret commands. After completing this module you will be able to Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Module 5: Conversational AI Conversational AI enables users to engage in a dialog with an AI agent, or *bot*, through communication channels such as email, webchat interfaces, social media, and others. This module describes some basic principles for working with bots and gives you an opportunity to create a bot that can respond intelligently to user questions. Conversational AI Concepts Conversational AI in Azure After completing this module you will be able to Describe features of conversational AI workloads on Azure   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals. HVORFOR VELGE SG PARTNER AS:  Flest kurs med Startgaranti Rimeligste kurs Beste service og personlig oppfølgning Tilgang til opptak etter endt kurs Partner med flere av verdens beste kursleverandører [-]

Confluence Essentials (server) [-]