Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Enebakk

Understand the purpose and key concepts of Problem Management, including its role in identifying and managing the root causes of incidents to prevent recurrence.   This eLearning is: Interactive   Self-paced   Device-friendly   2-3 hours content   Mobile-optimised   Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

Understand the purpose and key concepts of Release Management, elucidating its significance in planning, scheduling, and controlling the build, test, and deployment of releases to ensure they deliver the expected outcomes. The eLearning course: Interactive Self-paced Device-friendly 2-3 hour content Mobile-optimised Practical exercises   Exam:   20 questions Multiple choise Closed book 30 minutes Minimum required score to pass: 65% [-]

Understand the purpose and key concepts of the Continual Improvement Practice, elucidating its significance in fostering a culture of ongoing improvement and innovation within the organisation. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours content   Mobile-optimised   Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

Agenda:• Introduksjon til BIM• Link av Revit-modeller• Koordinering av modeller• Utarbeidelse av generisk modell• Arbeide med eksisterende families• Håndtering av forandringer i grunnlaget• Snitt og detaljer• Skjemaer og uttrekk• Oppsetning til print [-]

Power BI – Profesjonelle rapporter [-]

Koding automasjon i bygg Denne fagskole utdanningens innhold tilsvarer 5 studiepoeng og utdanning er på nettet.  Maksimalt antall studieplasser er 25. Utdanningen er praktisk tilrettelagt, slik at du kan anvende teori og kunnskap i praksis. Du vil få mulighet til å jobbe med reelle og aktuelle problemstillinger, og du vil få tilbakemelding fra erfarne fagfolk. Læremateriellet består av video, podkaster, resyme av fagstoff, artikler, forskningsrapporter, foredrag, presentasjon av fagstoff, samt quizer og annet. Læremateriellet du får tilgang til er på en LMS som er under kontinuerlig utvikling og oppdatering. Du får ett års tilgang til læremateriell, etter at utdanningen er ferdig, på Learning Management System (LMS) I denne utdanningen lærer du om: Installere Python på egen PC (Spyder): Veiledning for hvordan du installerer Python og Spyder IDE for å utvikle Python-programmer. Introduksjon til programmering i: HTML: Grunnleggende om HTML-strukturer og webutvikling. Python: Introduksjon til grunnleggende programmeringskonsepter, inkludert: Variabler og Datatyper: Opprettelse og bruk av variabler med ulike datatyper som heltall (integers), desimaltall (floats), strenger (strings), lister (lists), tupler (tuples), og dictionaries (dictionaries). Operatorer: Bruk av matematiske, sammenlignings-, og logiske operatorer for beregninger og verdikomparasjoner. Løkker: Implementering av kontrollstrukturer som if-setninger, for- og while-løkker, samt avvikshantering med try og except for å styre programflyten. Funksjoner: Definisjon og anvendelse av funksjoner for å organisere koden i moduler og forbedre lesbarheten og vedlikeholdbarheten. Input og Output: Håndtering av datainnlesning fra bruker og datavisning til skjermen. Moduler og Biblioteker: Utforsking av innebygde og tredjepartsmoduler for å utvide programmets funksjonalitet. Filstyring: Åpning, lesing, skriving, og lukking av filer. Strukturering av kode: Organisering av kode ved hjelp av funksjoner, klasser, og moduler for bedre lesbarhet og vedlikehold. JavaScript: Grunnleggende programmeringskonsepter for å utvikle interaktive webapplikasjoner. Programmere App til mobil telefon: Introduksjon til å kunne programmere Android-apps. Fra sensor til web: Utvikling av programmer fra grunnen av, fra å programmere Arduino UNO som en Modbus RTU slave til å utvikle en Modbus RTU master i Python. Konfigurasjon av egen PC som webserver (IIS) for å støtte webapplikasjoner. Integrert prosjektarbeid som involverer programmering fra sensor til web, som kombinerer hardware og software for å samle, behandle, og presentere data. Inkluderer API-er (Application Programming Interfaces) og tekniske beskrivelser. Du velger selv prosjektoppgave: Oppgaven kan for eksempel innebære å innhente data via API fra https://www.yr.no/ eller en annen nettressurs. Ved å anvende Modbus for I/O på Arduino, er det mulig å utvikle et system som både overvåker og regulerer energiforbruket ditt. Brukergrensesnittet kan være basert på web, og konfigureres på din egen datamaskin. Denne utdanningen danner et solid fundament for videre læring og anvendelse av disse konseptene i automasjon i bygg. Bedriftsinterne utdanning tilpasset din bedrift Denne utdanningen kan tilbys som en bedriftsintern utdanning. Det faglige innholdet er fastsatt, men den faglige tilnærmingen kan tilpasses den enkelte bedrifts behov og ønsker. Ta kontakt for en prat, så kan vi sammen lage et utdanningsløp som passer for deg og din bedrift. Kontaktpersoner er Hans Gunnar Hansen (tlf. 91101824) og Vidar Luth-Hanssen (tlf. 91373153) [-]

GeT Everything NTI tilbyr eLæringkurs av høyeste kvalitet. Uansett hvilket kurs du velger har du tilgang til dem 24/7 i 1 år (365 dager). Med elæringskurs velger du selv ditt tempo i læringen, og om du vil lære gjennom kombinasjon av å se, lese, lytte og teste selv – eller hvorfor ikke en kombinasjon av flere? Det du trenger er en PC, smarttelefon eller nettbrett som har internettilgang   Her er et utvalg av kursene du får tilgang på: Autodesk Adobe Primavera Bluebeam Bentlye Microsof Trimble McNeel NTI  leverer opplæring for å forenkle og effektivisere din arbeidshverdag Vi har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon. Global eTraining har over 25 års erfaring med opplæring, og har solgt millioner av elæringskurs i over 150 land.  PC, smarttelefon eller nettbrett som har internettilgang Pål har gjennomført e-læringskurs Pål hadde ikke anledning til å reise bort en uke for å delta på kurs, da var det forlokkende å gjennomføre kurset som e-læringskurs. Kurset var absolutt verdt pengene. Det var en viktig bekreftelse på at jeg har basiskunnskapene. Jeg lærte mange nye viktige kommandoer for å gjøre operasjoner mer effektivt, fikk også en pekepinn på hvor jeg kan bygge på med kunnskap.Les mer her [-]

Jira Project Administration (Cloud) [-]

AZ-140: Configuring and Operating Microsoft Azure Virtual Desktop [-]

OneNote er et program fra Microsoft som gir deg mulighet til å digitalisere dine notater. Programmet egner seg særlig for deg som har behov for å skrive møtenotater, foredragsnotater og arbeidsnotater. OneNote vil synkronisere dine notater på tvers av dine enheter, og kan benyttes på din PC, din smarttelefon eller nettbrett. Du kan bygge inn tekst og filer fra Outlook, Word, Excel og PowerPoint, samt film- og lydfiler. Har du oversikten over notater etter at møter er over? Føler du at de papirbaserte notatene over tid blir uoversiktlige og lite tilgjengelige. Du kan jobbe raskere, smartere og bedre ved å ta i bruk OneNote. I dine digitale notater i OneNote kan du inkludere tekst, bilder, lenker til filer og websider, lyd og film. Du kan ta notater fra din smarttelefon, ditt nettbrett eller din PC; alt etter hva du har tilgjengelig. Systemet vil synkronisere notatene på tvers av dine enheter. OneNote er en del av Microsoft Office og er tilgjengelig gratis for alle.  Kurset kan spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler. Deltakere må ha med egen datamaskin med relevant programvare. 6 gode grunner til å delta Du vil se hvor enkelt det er å ta raske notater Lær hvordan du finner igjen notater raskt og effektivt Du vil kunne koble notater til oppgaver i Outlook Lær å holde møtenotater koblet til avtaler og møter i Outlook Få en innføring i hvordan flere kan jobbe samtidig med notater Lær hvordan OneNote kobler lyd/videoopptak med notater Synkroniser dine notater mellom dine enheter (PC, mobil, nettbrett) Forkunnskap: Erfaring i bruk av Microsoft Office. Varighet:3 timer Pris:3200 kroner Ansatte ved UiS har egne betalingsbetingelser. [-]

Har du lite erfaring med PowerPoint og ønsker en innføring i programmet? På dette kurset lærer du hvordan du lager presentasjoner med bruk av tekst, bilder og ulike oppsett i PowerPoint. Du jobber i ditt eget tempo via et e-læringsprogram, med instruktør tilstede i rommet som hjelper deg om du står fast.   Kursinnhold:   Bli kjent med PowerPoint Oppstart Åpning Visninger Navigering Lagring og lukking Alternativer Egenskaper Hjelpemuligheter   Utforming Utformingsprosessen Nye presentasjoner Nye lysbilder Tema   Tekst Bruk av tekst i presentasjoner Innskriving og redigering Maler Skriftformatering Justering Avstand mellom linjer og avsnitt Punktlister og nummererte lister Angremuligheter Topptekst og bunntekst Tabulatorer Søking og erstatting Stavekontroll Synonymordbok   Bilder og objekter Bruk av bilder Utklipp Bilder fra fil Fotoalbum Video og lyd fra fil Arbeid med objekter Formatering av bilder Import av objekter   Tegning Tegning Koblingslinjer Formatering av objekter WordArt SmartArt   Diagram Utforming av diagram Diagramtyper Diagramelementer Formatering av diagram   Organisasjonskart Utforming av organisasjonskart Formatering av organisasjonskart   Tabeller Utforming av tabeller Merking Innsetting og sletting Radhøyde og kolonnebredde Justering   Utskrift Utskriftsformat Forhåndsvisning og utskrift Eksport av lysbilder til Word   Lysbildeframvisning Animasjoner Egendefinerte animasjoner Lysbildesortering Overgangseffekter Lysbildeframvisning Tilpassede framvisninger Framvisning uavhengig av PowerPoint   Internett og distribusjon Websider Hyperkoblinger Handlingsknapper Elektronisk post PDF- og XPS-format Dokumentinspeksjon Endelig versjon   [-]

UX Foundation [-]

 This course teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure. TARGET AUDIENCE This course is designed for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud. COURSE CONTENT Module 1: Introduction to Azure Machine Learning In this module, you will learn how to provision an Azure Machine Learning workspace and use it to manage machine learning assets such as data, compute, model training code, logged metrics, and trained models. You will learn how to use the web-based Azure Machine Learning studio interface as well as the Azure Machine Learning SDK and developer tools like Visual Studio Code and Jupyter Notebooks to work with the assets in your workspace. Getting Started with Azure Machine Learning Azure Machine Learning Tools Lab : Creating an Azure Machine Learning WorkspaceLab : Working with Azure Machine Learning Tools After completing this module, you will be able to Provision an Azure Machine Learning workspace Use tools and code to work with Azure Machine Learning Module 2: No-Code Machine Learning with Designer This module introduces the Designer tool, a drag and drop interface for creating machine learning models without writing any code. You will learn how to create a training pipeline that encapsulates data preparation and model training, and then convert that training pipeline to an inference pipeline that can be used to predict values from new data, before finally deploying the inference pipeline as a service for client applications to consume. Training Models with Designer Publishing Models with Designer Lab : Creating a Training Pipeline with the Azure ML DesignerLab : Deploying a Service with the Azure ML Designer After completing this module, you will be able to Use designer to train a machine learning model Deploy a Designer pipeline as a service Module 3: Running Experiments and Training Models In this module, you will get started with experiments that encapsulate data processing and model training code, and use them to train machine learning models. Introduction to Experiments Training and Registering Models Lab : Running ExperimentsLab : Training and Registering Models After completing this module, you will be able to Run code-based experiments in an Azure Machine Learning workspace Train and register machine learning models Module 4: Working with Data Data is a fundamental element in any machine learning workload, so in this module, you will learn how to create and manage datastores and datasets in an Azure Machine Learning workspace, and how to use them in model training experiments. Working with Datastores Working with Datasets Lab : Working with DatastoresLab : Working with Datasets After completing this module, you will be able to Create and consume datastores Create and consume datasets Module 5: Compute Contexts One of the key benefits of the cloud is the ability to leverage compute resources on demand, and use them to scale machine learning processes to an extent that would be infeasible on your own hardware. In this module, you'll learn how to manage experiment environments that ensure consistent runtime consistency for experiments, and how to create and use compute targets for experiment runs. Working with Environments Working with Compute Targets Lab : Working with EnvironmentsLab : Working with Compute Targets After completing this module, you will be able to Create and use environments Create and use compute targets Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines Now that you understand the basics of running workloads as experiments that leverage data assets and compute resources, it's time to learn how to orchestrate these workloads as pipelines of connected steps. Pipelines are key to implementing an effective Machine Learning Operationalization (ML Ops) solution in Azure, so you'll explore how to define and run them in this module. Introduction to Pipelines Publishing and Running Pipelines Lab : Creating a PipelineLab : Publishing a Pipeline After completing this module, you will be able to Create pipelines to automate machine learning workflows Publish and run pipeline services Module 7: Deploying and Consuming Models Models are designed to help decision making through predictions, so they're only useful when deployed and available for an application to consume. In this module learn how to deploy models for real-time inferencing, and for batch inferencing. Real-time Inferencing Batch Inferencing Lab : Creating a Real-time Inferencing ServiceLab : Creating a Batch Inferencing Service After completing this module, you will be able to Publish a model as a real-time inference service Publish a model as a batch inference service Module 8: Training Optimal Models By this stage of the course, you've learned the end-to-end process for training, deploying, and consuming machine learning models; but how do you ensure your model produces the best predictive outputs for your data? In this module, you'll explore how you can use hyperparameter tuning and automated machine learning to take advantage of cloud-scale compute and find the best model for your data. Hyperparameter Tuning Automated Machine Learning Lab : Tuning HyperparametersLab : Using Automated Machine Learning After completing this module, you will be able to Optimize hyperparameters for model training Use automated machine learning to find the optimal model for your data Module 9: Interpreting Models Many of the decisions made by organizations and automated systems today are based on predictions made by machine learning models. It's increasingly important to be able to understand the factors that influence the predictions made by a model, and to be able to determine any unintended biases in the model's behavior. This module describes how you can interpret models to explain how feature importance determines their predictions. Introduction to Model Interpretation using Model Explainers Lab : Reviewing Automated Machine Learning ExplanationsLab : Interpreting Models After completing this module, you will be able to Generate model explanations with automated machine learning Use explainers to interpret machine learning models Module 10: Monitoring Models After a model has been deployed, it's important to understand how the model is being used in production, and to detect any degradation in its effectiveness due to data drift. This module describes techniques for monitoring models and their data. Monitoring Models with Application Insights Monitoring Data Drift Lab : Monitoring a Model with Application InsightsLab : Monitoring Data Drift After completing this module, you will be able to Use Application Insights to monitor a published model Monitor data drift   [-]

I en digital tidsalder hvor samhandling er essensielt for bedrifters suksess, er det kritisk for ledere å oppdatere sin kompetanse. Dette éndagskurset tilbyr praktisk trening og materiale for videre selvstudium, slik at ledere kan møte dagens databehov effektivt. Kurset fokuserer på tre hovedområder for å styrke deltakernes lederkompetanse innen datahåndtering. Det kombinerer teori og praksis for å maksimere læringen. Kurset avholdes på én arbeidsdag, med en strukturert agenda som dekker følgende temaer: Strategiske IT/IS-planer, inkludert organisatoriske strukturer, lederansvar, kompetansekartlegging, IT/IS-policyer, og en gjennomgang av IS-domener. Dette inkluderer også sikkerhetsaspekter som aktiva, nettverk, identitets- og tilgangsstyring, risikostyring, sikkerhetsvurdering og -testing, sikkerhetsoperasjoner, og sikkerhet i utviklingsfasen. Intern gapanalyse, oppbygging av en effektiv Enterprise Information Security Architecture (EISA), definering av opplæringskrav, tilpassede SETA-programmer, trusselvurdering, håndtering av sårbarheter, og en praktisk tilnærming til leverandørrisiko og sikkerhetsvurdering av digitale nettverk. Utvikling av KPI-dashboards, trusselvurdering, kommunikasjonsstrategier, introduksjon til økonomiske nøkkeltall innen informasjonssikkerhet, samt planlegging for forretningskontinuitet og katastrofegjenoppretting. Målsettingen er at hver deltaker etter kurset skal kunne sette SMART-mål for hvert punkt, hvor SMART representerer Spesifikke, Målbare, Oppnåelige, Relevante og Tidsbestemte mål. Kurset gir deltakerne verktøyene de trenger for å forbedre sitt lederskap i en digitalisert verden. Kursholder har jobbet med informasjonssikkerhet for ledende teknologiselskaper de siste 25 årene, og har hjulpet ledere finne farbare veier i krevende situasjoner. Han er sertifisert kvalitetsrevisor ISO 19011 og har utarbeidet sikkerhetsstyringsrutiner for selskaper som følger både enkle og svært strenge lovkrav. Han har en Ph.D. i Cybersecurity Leadership, en MBA innen Finans, Digital transformasjon, Forretningsstrategi, Kommunikasjon og Markedsføring. Han er sertifisert i Advanced Computer Security fra Stanford University og Cyber Forensics and Counterterrorism fra Harvard University. Han har også CISSP fra ISC2, Certified Data Privacy Solution Engineer fra ISACA, og CCSK (Certificate of Cloud Security Knowledge) fra CSA. I tillegg har han gjennomført NHH sitt styreprogram, som utgjør en relevant bakgrunn for dette kurset. Til daglig jobber han som CISO for et selskap med lokasjoner på 24 steder over hele verden. Selskapet må både sikre trygg drift og utvikle programvare og tjenester som må være i drift 24/7. [-]

MS-500: Microsoft 365 Security Administrator [-]