Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Gamle Oslo

Fleksible kurs for fremtiden Ny 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.   MagiCAD VVS for AutoCAD grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Etablering av prosjekt Prosjektering av ventilasjonsanlegg, varmeanlegg, og sanitæranlegg Sammenkobling av systemer gjennom flere tegninger Tekstefunksjoner, snitt, tegninger til utskrift Beregninger, utbalansering, lyd, mengdeberegning Bruk av leverandørspesifike produkter Kollisjonskontroll Automatisk generering av utsparinger Deltakerne skal lære å håndtere tegninger i et prosjekt; arkitekt, VVS-tegninger etc. De skal lære å berike en VVS-modell slik at mest mulig informasjon kan nyttes med hensyn til BIM, 2D-tegninger, strømningstekniske beregninger og lydberegninger. Tilpassete kurs for bedrifter Vi 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 [-]

Verden er i endring, det snakkes om den fjerde industrielle revolusjon og stadig flere ledere etterspør «radikal digital innovasjon». Men hva betyr det? Hvor skal vi begynne? Og hvordan kan vi sikre en plass med på toget inn i fremtiden, når vi lever i en virkelighet der teknologi utvikler seg eksponentielt og selskaper logaritmisk? Mange mener Design Thinking er svaret på det. Designtenking er et tankesett og en brukerorientert tilnærming til innovasjon. Metoden kombinerer designernes iterative tilnærming til tjeneste- og produktutvikling, med økonomenes analytiske og strategiske metoder for forretningsutvikling. Resultatet blir løsninger som har større sannsynlighet for å svare på brukerbehovene, er lønnsomme og i tråd med forretningsstrategi. Bli med på to dagers intensivt kurs i Design Thinking, lær å lage knallgode kundeopplevelser. Mål og gjennomføring Kurset er en blanding av praktisk workshop og foredrag med fokus på kundeopplevelse og de enorme digitale mulighetene vi har i dag. Med en «fail fast, fail cheap» tilnærming skal vi få kjenne på kroppen hva det betyr å ikke forelske seg i første idé, samarbeide på tvers av fagdisipliner og ikke minst ALLTID ha brukeren i fokus. Vi vil jobbe med å kartlegge kundens brukerbehov og jobber, og videre designe verdiforslag, tar valg, utforske gode forretningsmodell, teste, evaluerer og ikke minst LÆRE. Målet er at du skal forlate kurset med en verktøykasse du kan bruke på din egen arbeidsplass. Kurset inneholder: Forståelse av dagens digitale landskap Strategisk arbeid med innovasjon Design Thinking: teori og praktiske verktøy for design av verdifulle kundeopplevelser Kursleder: André Nordal Sylte, fagleder kundekonsept i DNB. Han jobber med å utforske og spesifisere prioriterte kundesegmenters viktigste behov, og designe verdiforslag til disse. Han har tidligere jobbet i Deloitte og Creuna. André er veldig kunnskapsrik og inspirerende, vi lover deg to meget lærerike og innholdsrike kvelder. Tid: 25. – 26. november kl. 17 – 21, matservering fra kl. 1630.   [-]

Agenda Day 1: Introduction to the GDPR and initiation of the GDPR Compliance Day 2: Plan the implementation of the GDPR Day 3: Deploying the GDPR Day 4: Monitoring and continuous improvement of GDPR compliance Day 5: Certification Exam [-]

Etter gjennomført kurs skal kursdeltagerne bla. kunne bruke Inventor til å:• Lage modeller• Generere tegninger ut i fra modell• Lage sammenstillinger• Utføre de vanligste tegne- og editeringsfunksjoner• Målsette og påføre tekstKursinnhold:• Grunnleggende begrep og arbeidsmetoder • Parametrisk part-modellering• Arbeide med skisser• Features• Arbeide med sammenstillinger• 2D-layout - oppsett og innstillinger• Generere 2D-tegninger fra modell• Målsetting og innsetting av stykklister [-]

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. [-]

Kursinnhold FINN.RAD() FINN.KOLONNE() XOPPSLAG() – den nye oppslagsfunksjonen. Super funksjonalitet INDEKS() / SAMMENLIGNE() [-]

Jobber du ofte med store dokumenter og ønsker å ha bedre oversikt i disse? Savner du noen praktiske tips og triks for å få bedre kontroll på formatering, layout og tekstflyt? Ønsker du å jobbe mer effektivt med disse dokumentene? Da er Jobb smart med store dokumenter kurset for deg! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Problemstillinger rundt store dokumenter Forankring av objekter Bruk av bilder Bruk av stiler   Store dokumenter Navigasjon Stiler Nummerere overskrifter Plassering av tabeller og bilder Kryssreferanse Fotnoter og sluttnoter Disposisjonsvisning/ Navigasjonsrute   Innholdsfortegnelse og stikkordregister Lage innholdsfortegnelse Lage stikkordregister Figurliste/bildeliste   Topp/bunntekst Sidenummerering Egendefinert topp- og bunntekst Bruk av felt Variabel topp- og bunntekst Bruk av inndelinger   Rydde/klargjøre dokumenter Diverse søk/erstatt muligheter Bruk av stilervinduet for å håndtere "manuell formatering"   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

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   [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Grunnleggende objektorientert programmering i for eksempel Java eller C++ Innleveringer: Øvinger: 8 av 11 må være godkjent.  Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, 4 timer. Case-beskrivelser etc. legges ut i ItsLearning 24 timer før. (NB! Eksamensform kan bli endret under forutsetning av at ny teknologi gjør det mulig å arrangere eksamen elektronisk.) Ansvarlig: Grethe Sandstrak Eksamensdato: 05.12.13 / 08.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal kandidaten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan gjøre rede for sentrale begreper innen objektorientering- kan konstruere et objektorientert C#. NET-program ut fra en gitt problemstilling- kan finne fram, sette seg inn i og anvende dokumentasjon om .NET Framework library- kjenner til ulike GUI-komponenter og hvordan de brukes i C#-programmer FERDIGHETER:Kandidaten kan:- sette opp programmiljø for å utvikle og kjøre C#. NET applikasjoner på egen pc- kan anvende klasser fra .NET Framework library- lage C#.NET program* med fordeling av oppgaver mellom objekter og der arv og polymorfi benyttes* med grafiske brukergrensesnitt* som kommuniserer med en database via SQL* med LINQ, delegater, templates GENERELL KOMPETANSEKandidaten kan:- kommunisere om objektorientert programmering og databaser med relevant begrepsapparat Innhold:NET-arkitekturen. Utviklingsmiljøet. Grunnleggende C#-syntaks. Objektorientert programmering med arv og polymorfi. GUI. Datafiler. Programmering mot databaser. ADO.NET, LINQ, Templates, Collections.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag C#.NET 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Google Analytics 4 er det nye og forbedrede analyseverktøyet til Google. Det er bygget på moderne og intellligent teknologi som gjør det bedre rustet for å møte framtiden, enten framtiden blir med eller uten informasjonskapsler. I dette kurset kommer Espen Faugstad til å lære deg hvordan du bruker Google Analytics 4. Du kommer til lære hvordan du installerer sporingspikselen på egen nettside, legger til og redigerer en datastrøm, konfigurerer kontoen slik at du får maksimalt ut av verktøyet, og ikke minst, du lærer hvordan alle de forskjellige innebygde rapporter fungerer i praksis. Velkommen til kurs.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installere GA4 Kapittel 3: Konfigurere GA4 Kapittel 4: Bruke GA4 Kapittel 5: Startside og livssyklus Kapittel 6: Bruker og hendelser Kapittel 7: Utforsk og konfigurer Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 2 timer og 39 minutter.   Hørt om Netflix? Vi er som dem, bare at vi lager nettkurs. Utdannet.no AS er en norsk startup som utvikler nettkurs i datateknologi, kreative fagfelt og grunnleggende forretningsferdigheter. Med støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet utvikler vi nestegenerasjons kursplattform, med mål om å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle. Med over 1 million videovisninger, 20.000 registrerte medlemmer og en gjennomsnittlig årlig vekst på 45 % er vi godt i gang med å befeste vår posisjon i det norske markedet. Vi har kunder fra bedrifter som: Adresseavisen, Coca-Cola, Helsedirektoratet, IKEA, Joblearn, NAV, Nordea, NorgesGruppen, NRK, Oslo kommune, Securitas, Telenor og Utdanningsforbundet.   [-]

Data genereres i stadig større mengder - av mennesker, av sensorer og av innebygde dataenheter. Mottak, behandling og analyse av store datamengder krever distribuerte teknologier og lagringsformater. Big Data er blitt et fellesbegrep på disse teknologiene og dataene de behandler. Det er i dag forretningskritisk innenfor flere og flere bransjer å kunne håndtere Big Data. Men hvor skal man begynne? Kursinnhold Hvordan defineres Big Data? Hvilke problemstillinger kan løses med Big Data Hvilke Big Data teknologier finnes og hvilke bør vi satse på? Hva er hovedutfordringene med å ta i bruk Big Data? Kurset gjennomføres som en serie foredrag med rom for spørsmål og utdypninger innen hvert emne. De mest brukte teknologiene innen Big Data lagring, datahåndtering og analyse blir gjennomgått og vurdert, inkludert Hadoop, Spark, Hive, HBase, Cassandra, Kafka, MongoDB og en rekke andre. [-]

Dette er et 4-dagers introduksjonskurs i Java-programmering. Kurset passer for deg som ønsker å komme igang med Java-programmering, forstå grunnleggende programmeringskonsepter, lage enkle programmer og forstå Java-kode skrevet av andre. Hvis du ikke har tatt noen Java-kurs tidligere er dette stedet å begynne. Vi bruker Eclipse IDE med siste versjon av Java (Standard Edition) til kurset. Målsetting Etter gjennomført kurs vil deltakerne kunne skrive enkle programmer i Java og kjenne til de grunnleggende komponentene og prinsippene Java bygger på. Kursinnhold Hva er Java? Kort historikk og anvendelseområder frem til idag. Grunnleggende konsepter for objektorientert programmering: Abstraksjon, innkapsling, arv og polymorfi Variabler og datatyper Klasser, objekter og metoder Public, Private og Protected Constructors, getters and setters Pakker og biblioteker Behandling av tall og tekst Betingelser (if - else, switch) Progammeringsløkker (for, while, do ... while, forEach) Lesing fra og skriving til tekstfiler Java Collections (Set, List, Map, ArrayList, TreeMap etc.) Lesing fra og skriving til databaser med JDBC Kompilering og eksekvering av Java-programmer Hente inn avhengigheter fra internett ved hjelp av Maven Nytt i Java: Stream api med filter, map, reduce, forEach og pil-funksjoner, samt Collections Literals. Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læringsmidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvingsoppgaver til hvert av temaene som gjennomgås. 01. februar: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»02. februar: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»03. februar: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»06. februar: Gjennomgang og oppsummering Fra kl.10:00-14:00 15.mars: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»16.mars: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»17.mars: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»20.mars: Gjennomgang og oppsummering Fra kl.10:00-14:00   [-]

Kurset vil gi deg en grunnleggende forståelse i bruk av tegne- og konstruksjonsprogrammet AutoCAD. AutoCAD 2D Grunnkurs:• Hovedprinsipper i AutoCAD's brukergrensesnitt• Oppretting og lagring av tegninger• Tegne- og editeringskommandoer• Hjelpefunksjoner for å tegne nøyaktig• Skjermstyring• Lagoppbygging og struktur• Målsetting, teksting og skravering• Symbol- og blokkhåndtering• Layout/plotting   Etter gjennomført kurs skal kursdeltagerne bl.a. kunne bruke AutoCAD til å: • Opprette tegninger• Utføre de vanligste tegne- og editeringsfunksjoner• Bruke og forstå lagoppbygging• Målsette og påføre tekst• Skrive ut tegning i målestokk  [-]

Excel Ekspert kurs for deg som ønsker en omfattende fordypning i Excel knyttet til formler og funksjoner, men som ikke har tid til å sette deg inn i dette på egenhånd. Vil du lære mer om håndtering av datagrunnlag og rapportering på grunnlag fra flere kilder, samt bygging av dynamiske modeller? Da er ”Excel Ekspert” kurset for deg! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1   Funksjoner i Excel Utarbeidelse av dynamiske modeller ved bruk av navn og funksjoner. Funksjoner. Få oversikt over flere avanserte funksjoner samt se kraften av å bruke sammensatte funksjoner Navn. Bruk navn for å forenkle og tydeliggjøre formler og funksjoner. Lag dynamiske etiketter til diagrammer Matriseregning. Få en innføring i hvordan du kan jobbe med matrisefunksjonalitet i Excel.   Alternativknapper og kombinasjonsbokser Gjør modellene dine mer interaktive ved bruk av kontroller   Dag 2   Klargjøre data for beregninger ved bruk av PowerQuery Hva er PowerQuery? Lese inn data til PowerQuery fra ulike kilder Eksempel: tilføye og slå sammen Snu krysstabell Kobling til tekstfil med problemer Manglende struktur i kolonner. Lær hvordan du kan gjengi informasjon i regnearket slik at grunnlaget kan brukes til rapportering. Duplikater. Lær forskjellige måter å kvitte seg med duplikater på. Splitte informasjon. Lær forskjellige måter for å skille data i kolonner.   Beregninger ved bruk av Pivot Eksempel: prosentvis fordeling ”i år mot i fjor”. Pivotkonsolidering og datakonsolidering.   Makroer Innspilling av makro. Hvordan lage makroer for å automatisere rutinearbeid? Redigering av makroer. Lær hvordan makroer kan gjøres mer dynamiske, kombinert med navn og bruk av meldingsbokser og ”hvis” setninger. Demonstrere viktige VBA metoder 4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti     [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Grunnleggende kunnskaper i HTML, CSS og programmering. Dette tilsvarer Webutvikling 1 og et vilkårlig programmeringsemne. Innleveringer: For å kunne gå opp til eksamen må 5 av 8 obligatoriske øvingsoppgaver være godkjent. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Karakteren settes på grunnlag av større øving/case (60 %) og flervalgseksamen på nett (40 %). Netteksamen varer 1 t. Begge deler må være bestått. klageadgang i emnet gjelder hver enkelt vurderingsdel. Ansvarlig: Tore Mallaug Eksamensdato: 11.12.13 / 14.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- forstår hvordan et nettsted er delt i funksjonalitet som utføres på tjeneren og funksjonalitet som utføres i nettleseren- kjenner til aktuelle teknologier som kan anvendes for å konstruere et nettsted FERDIGHETER:Kandidaten:- kan utvikle utvikle nettsteder med logikk på både klient- og tjenerside- kan å utvikle et komplett nettsted basert på en kombinasjon av tredjepartskomponenter og egen kode/design- har grunnleggende kunnskap i PHP og JavaScript- kan teknikker for å utveksle data med andre parter på Internett GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- kan identifisere potensielle sikkerhetsmessige svakheter i en webløsning og iverksette gode sikkerhetstiltak Innhold:Installasjon av webserver med scriptspråk og database. PHP, tilstandsbevaring (sesjonshåndtering), JavaScript, Ajax, web på mobile enheter, avansert innhold (lyd, video, 3D, m.m.), bruk av tredjeparts datakilder (web services m.m.), sikkerhet i webapplikasjoner, komponentbasert webutvikling.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Webutvikling 2 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]