Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Etnedal

  Fleksible kurs for fremtidenNy kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt. NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.     Revit MEP MagiCAD El Basis I   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Introduksjon til BIM Link av Revit-modeller Koordinering av modeller Utarbeidelse av EL-installasjoner Snitt og detaljer Skjemaer og uttrekk til utprint   Dette er et populært kurs, meld deg på nå!   Tilpassete kurs for bedrifterVi vil at kundene våre skal være best på det de gjør - hele tiden.  Derfor tenker vi langsiktig om kompetanseutvikling og ser regelmessig kunnskapsløft som en naturlig del av en virksomhet. Vårt kurskonsept bygger på et moderne sett av ulike læringsmiljøer, som gjør det enkelt å finne riktig løsning uansett behov. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg@nticad.no eller les mer på www.nticad.no [-]

Dette kurset tilbys som bedriftsinternt kurs   Fra mars 2020 til oktober 2020 økte antall daglige teams-brukere på verdensbasis fra 44 millioner til 115 millioner. Dette er en enorm økning og for mange innebar det å bli kastet inn i noe nytt uten opplæring. Det som egentlig skulle gjøre arbeidsdagen lettere, lagde flere utfordringer.  Appen er brukervennlig og fungerer sømløst med de andre verktøyene i Microsoft 365, men appen vokser ettersom behovene endrer seg, og med 115 millioner brukere er behovene også mange. Microsoft Teams er derfor et stort verktøy for god og effektiv samhandling, men verktøyene kan være så gode de bare vil – dersom de som bruker det ikke er kjent med funksjonalitetene som gjør Microsoft sømløst. I løpet av kurset vil deltagere få en god oversikt på hva Teams er, hva det kan brukes for, og hvordan best mulig bruke det. Kurset gir også tips og triks for best practice, samt hvordan man kan holde seg oppdatert på ny funksjonalitet som kommer.    Metode: Digitalkurs: Kursholder holder informative økter med gjennomgang og demonstrasjoner av de viktigste verktøyene, hvordan de virker sammen, og hvordan du og dine kollegaer bruker de effektivt sammen. Kursdeltakerne vil ha mulighet til å stille spørsmål, enten muntlig eller skriftlig, avhengig av gruppestørrelsen.    Kurs på Bouvethuset på Majorstuen: Kursholdere vil bruke en kombinasjon av undervisning, demonstrasjoner og øvelser så deltagerne kan raskt komme i gang og samtidig bygge en bevisst og robust tilnærming til verktøyet. Deltagkerne får da mulighet til å teste ut funksjonalitet underveis i Bouvet sitt kursmiljø.    Målgruppe Alle som ønsker en grundig introduksjon og opplæring i Teams applikasjonen. Det passer både for deg som aldri har brukt Teams før, og for deg som ønsker å utvikle deg til superbruker. Spesielt egnet for deg som skal være med å spesifisere, tilrettelegge eller være ansvarlig for innføring av samhandlingsløsninger.   Kursinnhold •    Teams som del av Office 365 plattformen•    Oversikt over begreper, lisensmodeller og relatert•    Pålogging, navigasjon og grensesnitt i Teams•    Hvordan strukturere velfungerende Teams: kanaler, faner, og mer•    Fillagring og fildeling•    Samtaler, chat og virtuelle møter•    Samtidig redigering•    Beste praksiser, tips og triks•    Innstillinger og sikkerhet•    Administrasjon for Teams eiere•    Kontinuerlig læring i bruk av verktøyet•    Samhandlingsstrategier   [-]

MD-101: Managing Modern Desktops [-]

Kursinnhold Import av .csv Import av tekstfiler (.txt) Import fra internett Transformering av data Rette opp feil Lage beregnede kolonner Regelmessig import Analyse av store datamengder   Det er fordelaktig å ha to skjermer - en til å følge kurset og en til å gjøre det kursholder demonstrerer. Kurset gjennomføres i sanntid med nettundervisning via Teams. Det blir mulighet for å stille spørsmål, ha diskusjoner, demonstrasjoner og øvelser. Du vil motta en invitasjon til Teams fra kursholder.   [-]

Test-Driven JavaScript - (Hands-on) [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Kunnskaper tilsvarende emnet IINI1001 IT-Introduksjon Innleveringer: 6 av 10 øvinger er obligatoriske. Vurderingsform: 1-timers eksamen på nett av typen flervalgsprøve Ansvarlig: Geir Maribu Eksamensdato: 09.12.13 / 12.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare hva Linux er, dvs. historikk, kultur og hvilken rolle og hvilken påvirkning Linux har i dag.- kan redegjøre for hva som menes med åpen og fri programvare og hvordan Linux er en del av denne kulturen. FERDIGHETER:Kandidaten kan:- installere Linux aleine på maskin, i dualboot med Windows eller inni et virtualiseringssystem.- bruke Linux skrivebordsmiljø (GUI) og tilhørende applikasjoner som et reelt alternativ til MS Windows- bruke kommandogrensesnittet til de vanligste fil- og mappeoperasjonene, og til kommandoer der GUI-et ikke er det beste valget- utføre vanlig systemarbeid på egen Linux-maskin som vedlikehold, installering, oppdatering- vise i praksis hvordan Linux kan integreres med Window og Mac GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er bevisst på hva slags utviklingsmiljø Linux er en del av Innhold:Installering av Linux, hva er Linux, distribusjoner, GNU, GPL, Linus Torvalds etc. Historikk, Linux skrivebordsmiljø inkl. Filbehandler, Linux-programmer, kommandobasert Linux, omdirigering, kanaler etc Tilgangsrettigheter, prosesser kommandoskallet, skallprogrammering, filsystemer, installering av programmer, oppdatering, brukere og brukeradministrasjon, remote login, cron-jobber, loggfiler, backupLes mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Praktisk Linux 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]

På webinaret går vi gjennom oppsett og presentasjonsopplevelser i Microsoft Teams møter. Teams er i rask utvikling og spesielt på presentasjonsfronten har det skjedd store endringer i det siste. Dette webinaret tar for seg alternativer i oppsett av møtet, tildele riktige roller og skape den beste presentasjonsopplevelsen for deltakerne. Opprette Teams-møter – via Outlook eller Teams | Ad Hoc møter | Kanalmøter | Innstillinger for møtet – i innkallelsen | Innstillinger og administrasjon av møtet – når møtet er i gang i Teams | Visninger | Presentere/dele – hva og hvordan| Presentasjonsvisninger | Teksting | Opptak | Møtenotater – før, under og etter Pris: 1690 kroner [-]

Docker and Kubernetes Development [-]

You’ll get hands-on experience with building a Reactive application to stream data leveraging the newly available Reactive data types, Spring WebFlux, Spring Data and Rsocket. Besides that, we will work with some new tools which make dealing with errors and blocking APIs visible. Agenda Introduction Reactive Streams, Publisher/Subscriber types and Reactor types Getting familiar with Project Reactor Using Reactive RabbitMQ with Spring Using Rsocket as a streaming message protocol Using Spring WebFlux Functional configuration API for Spring WebFlux Using Reactive Types with Thymeleaf Using Spring Security Reactive Using Spring Data MongoDB to reactively stream data Using Spring Data R2DBC Using Reactive Redis with Spring What’s next?  Target audience This workshop is targeted at developers and architects who are new to reactive programming and want to learn how to use the Spring ecosystem to get started. Requierments Participants should have some prior knowledge about Java and the Spring Framework/Ecosystem. The workshop will be held in English. In order to participate, you will need: A laptop with at enough spare disk space and RAM Java, Maven and your favourite IDE installed (Eclipse, Spring STS, IntelliJ, Netbeans) Docker for some demos [-]

  Gode tips for jobbing med store tabeller og lister  Effektiv rydding i ruskete data og omgjøring av ulike datoformater Få kontroll på utskrifter – unngå 30 blanke ark Gode metoder for å lage mer robuste modeller som tåler endringer  Smart strukturering av regnearkene  Flere tips til praktisk bruk av Pivot  Hvordan bygge modeller som er ryddige og gode å vedlikeholde Mange små hurtigtaster og snarveier for å spare tid Dette kurset samler mange av de mest praktiske hverdagstipsene for deg som bruker Excel jevnlig. Rett på sak og mange smarte tips – her lærer du både ting du har slitt mye med, og ting du ikke ante at du trengte.  Introduksjon Tabell Del 1 – Lage, filter, sortere Tabell Del 2 – Formler Tabell Del 3 – Hurtigtaster og snarveier Kalkyler Del 1 – Navning Kalkyler Del 2 - De små smarte knepene Kalkyler Del 3 – Formler på tvers av ark Rydding Del 1 – Tekst til kolonne Rydding Del 2 – Format, dato Utskrift Pivot Del 1 – Intro Pivot Del 2 – Gruppering Pivot Del 3 – Formatering Pivot Del 4 – Slicer og grafer Formler Del 1 – finn.rad Formler Del 2 – Indeks Formler Del 3 – Hvisfeil / #IT [-]

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. After completing this course, students will be able to: 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 prerequisites Successful students start this course with knowledge of cloud computing and core data concepts and professional experience with data solutions.Recommended prerequisites:M-DP900 - Microsoft Azure Data FundamentalsM-AZ900 - Microsoft Azure Fundamentals Agenda 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. 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. 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. 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). 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synapase 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. 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. [-]

CEH: Certified Ethical Hacker v12 [-]

 In Microsoft 365 security management, you will examine all the common types of threat vectors and data breaches facing organizations today, and you will learn how Microsoft 365’s security solutions address these security threats. Global Knowledge will introduce you to the Microsoft Secure Score, as well as to Azure Active Directory Identity Protection. You will then learn how to manage the Microsoft 365 security services, including Exchange Online Protection, Advanced Threat Protection, Safe Attachments, and Safe Links. Finally, you will be introduced to the various reports that monitor your security health. You will then transition from security services to threat intelligence; specifically, using the Security Dashboard and Advanced Threat Analytics to stay ahead of potential security breaches. 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 work load administrator certification paths. COURSE OBJECTIVES By actively participating in this course, you will learn about the following: Microsoft 365 Security Metrics Microsoft 365 Security Services Microsoft 365 Threat Intelligence Data Governance in Microsoft 365 Archiving and Retention in Office 365 Data Governance in Microsoft 365 Intelligence Search and Investigations Device Management Windows 10 Deployment Strategies Mobile Device Management COURSE CONTENT Module 1: Introduction to Microsoft 365 Security Metrics Threat Vectors and Data Breaches Security Solutions in Microsoft 365 Introduction to the Secure Score Introduction to Azure Active Directory Identity Protection Module 2: Managing Your Microsoft 365 Security Services Introduction to Exchange Online Protection Introduction to Advanced Threat Protection Managing Safe Attachments Managing Safe Links Monitoring and Reports Module 3: Lab 1 - Manage Microsoft 365 Security Services Exercise 1 - Set up a Microsoft 365 Trial Tenant Exercise 2 - Implement an ATP Safe Links policy and Safe Attachment policy Module 4: Microsoft 365 Threat Intelligence Overview of Microsoft 365 Threat Intelligence Using the Security Dashboard Configuring Advanced Threat Analytics Implementing Your Cloud Application Security Module 5: Lab 2 - Implement Alert Notifications Using the Security Dashboard Exercise 1 - Prepare for implementing Alert Policies Exercise 2 - Implement Security Alert Notifications Exercise 3 - Implement Group Alerts Exercise 4 - Implement eDiscovery Alerts Module 6: Introduction to Data Governance in Microsoft 365 Introduction to Archiving in Microsoft 365 Introduction to Retention in Microsoft 365 Introduction to Information Rights Management Introduction to Secure Multipurpose Internet Mail Extension Introduction to Office 365 Message Encryption Introduction to Data Loss Prevention Module 7: Archiving and Retention in Office 365 In-Place Records Management in SharePoint Archiving and Retention in Exchange Retention Policies in the SCC Module 8: Lab 3 - Implement Archiving and Retention Exercise 1 - Initialize Compliance in Your Organization Exercise 2 - Configure Retention Tags and Policies Exercise 3 - Implement Retention Policies Module 9: Implementing Data Governance in Microsoft 365 Intelligence Planning Your Security and Complaince Needs Building Ethical Walls in Exchange Online Creating a Simple DLP Policy from a Built-in Template Creating a Custom DLP Policy Creating a DLP Policy to Protect Documents Working with Policy Tips Module 10: Lab 4 - Implement DLP Policies Exercise 1 - Manage DLP Policies Exercise 2 - Test MRM and DLP Policies Module 11: Managing Data Governance in Microsoft 365 Managing Retention in Email Troubleshooting Data Governance Implementing Azure Information Protection Implementing Advanced Features of AIP Implementing Windows Information Protection Module 12: Lab 5 - Implement AIP and WIP Exercise 1 - Implement Azure Information Protection Exercise 2 - Implement Windows Information Protection Module 13: Managing Search and Investigations Searching for Content in the Security and Compliance Center Auditing Log Investigations Managing Advanced eDiscovery Module 14: Lab 6 - Manage Search and Investigations Exercise 1 - Investigate Your Microsoft 365 Data Exercise 2 - Configure and Deploy a Data Subject Request Module 15: Planning for Device Management Introduction to Co-management Preparing Your Windows 10 Devices for Co-management Transitioning from Configuration Manager to Intune Introduction to Microsoft Store for Business Planning for Mobile Application Management Module 16: Lab 7 - Implement the Microsoft Store for Business Exercise 1 - Configure the Microsoft Store for Business Exercise 2 - Manage the Microsoft Store for Business Module 17: Planning Your Windows 10 Deployment Strategy Windows 10 Deployment Scenarios Implementing Windows Autopilot Planning Your Windows 10 Subscription Activation Strategy Resolving Windows 10 Upgrade Errors Introduction to Windows Analytics Module 18: Implementing Mobile Device Management Planning Mobile Device Management Deploying Mobile Device Management Enrolling Devices to MDM Managing Device Compliance Module 19: Lab 8 - Manage Devices with Intune Exercise 1 - Enable Device Management Exercise 2 - Configure Azure AD for Intune Exercise 3 - Create Intune Policies Exercise 4 - Enroll a Windows 10 Device Exercise 5 - Manage and Monitor a Device in Intune TEST CERTIFICATION This course helps you to prepare for exam MS101. [-]

Kurs i PowerPoint med Jon-Gunnar Pettersen. Lær de viktigste funksjonene, arbeidsmåtene og metodene.   Få kontroll på innrykk og punktlister Effektive måter å lage tekstbokser på Organisasjonskart og flytdiagrammer Hente inn fra Excel på en proff måte Nyttige tips som gjør presentasjon for publikum tryggere Slik rydder du opp når ting har skjært seg Dette kurset passer for deg som bruker PowerPoint på en regelmessig basis. I dette kurset lærer du om smarte triks som vil ta opplevelsen din av programmet til neste nivå. Her finner du de viktigste funksjonene, de gode arbeidsmåtene og de ryddige metodene for deg som bruker PowerPoint ofte. Du vil lære mye du kanskje kan fra før av, men på en måte som gjør at du kan spare tid og krefter. Etter å ha tatt dette kurset vil du jobbe raskere i PowerPoint, og dine presentasjoner vil ha bedre tekniske kvalitet.   Introduksjon Nye sider og sideoppsett Punktlister Punktlister – del 2 Tegne figurer Tegne figurer – del 2 Tegne figurer – del 3 Smart art Kopiere fra Excel Animasjon Utskrift Visning [-]

Bruker du den vanlige Inventor-malfilen.idw fortsatt, så trenger du kanskje å gjøre den til din egen. Vil du ha A-A (1:20) plassert fast under et view, istedenfor å alltid flytte den under manuelt? Vil du ha lagt til faste skaleringer, eller holder det med de få som ligger i templaten?Er det tykk linjetykkelse i tittelfelt-rammen?Får du Style Conflict- warning hver gang du starter en ny template?Endrer du alltid noe manuelt i tegningen? Du vil få svar på alle disse spørsmålene i dette kurset!   HOVEDPUNKTER: lage eget tittelfelt sette inn logo i tittelfeltet opprette nytt material-bibliotek, og lage nye materialer lage Custom Properties i part, og få dem inn i stykkliste unngå å få Style Conflict-advarselen hver gang du oppretter en ny fil bli kjent med Styles Editor lagre endringer i Styles, dvs endringer i stykkliste, linjetykkelser, stykk-lister, dimensjoner, farger osv. litt om Project-oppsett [-]