Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Hordaland

Kurset fokuserer på integrering av forskjellige verdistrømmer og aktiviteter for å lage, levere og støtte IT-aktiverte produkter og tjenester, samtidig som den dekker støtte for praksis, metoder og verktøy. Kurset gir kandidatene forståelse for tjenestekvalitet og forbedringsmetoder. E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 8 moduler. Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider. Inkluderer: Tilgang til ITIL® 4 Specialist: Create, Deliver and Support e-læring (engelsk) i 12 måneder. ITIL® 4 Specialist: Create, Deliver and Support online voucher til sertifiseringstest.   ITIL®/PRINCE2®/MSP®/MoP® are registered trademarks of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS Limited. All rights reserved. [-]

Mange av prinsippene for stor dokumenter kan med fordel også anvendes på de aller fleste dokumenter, inklusive brev og notater. Her går vi gjennom alt du trenger for å skrive bøker eller avhandlinger og også det du trenger for å skrive invitasjoner til nyttårsfest eller barnebursdag. Kursinnhold Fletting til brev, konvolutter, etiketter og e-post Bruk av stiler Bilder og bildetekster innholdsfortegnelse, stikkordliste og figurliste Spalter, marger, sidefarger, sidekantlinjer og dokumenttemaer. Deldokumenter kan samles i et hoved dokument  Topp- og bunntekster og side nummerering. Utklipp, figurer, SmartArt og diagram. Tekstbokser Tabeller: Formatering, sortering og beregninger. Maler med Felt, innholdskontroller og skjemakontroller Med makroer kan du effektivisere avanserte oppgaver som består av serie med handlinger. 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. [-]

Oppdag den intuitive og robuste verdenen av 3D-modellering med "SketchUp: Komplett", et omfattende kurs ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no. SketchUp, populært blant arkitekter, ingeniører, snekkere og kreative fagfolk, er et gratis verktøy som lar deg designe i både to- og tredimensjonalt perspektiv. Dette kurset er designet for alle som ønsker å lære å bruke SketchUp effektivt, uavhengig av tidligere erfaring. Kurset vil guide deg gjennom SketchUps grunnleggende, inkludert oppsett, verktøy og paneler, og hvordan du skaper to- og tredimensjonale figurer. Du vil lære å kontrollere kameraet, anvende ulike visningsstiler og manipulere objekter med en rekke verktøy. Videre dekkes tegning av figurer, måling og merking av modeller, organisering av prosjekter, samt arbeid med komponenter, materialer og teksturer. Med dette kurset vil du utvikle ferdigheter for å lage detaljerte og nøyaktige 3D-modeller og bli i stand til å presentere dine design på en overbevisende måte. Ved kursets slutt vil du ha en solid forståelse av SketchUp, noe som gjør deg i stand til å bruke programmet for en rekke prosjekter, fra enkle skisser til komplekse arkitektoniske design.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Kamera Kapittel 3: Visning Kapittel 4: Manipulere Kapittel 5: Tegne Kapittel 6: Måle og merke Kapittel 7: Organisere Kapittel 8: Komponenter Kapittel 9: Material og tekstur Kapittel 10: Presentasjon Kapittel 11: Avslutning   Varighet: 3 timer og 4 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

På kurset lærer du å utføre statiske beregninger etter vanlig lineær (1. ordens) teori for en gitt bjelke-, fagverk- eller rammekonstruksjon både i 2D og 3D. Kurset gir grunnleggende opplæring i bruk av Focus Konstruksjon i både 2D og 3D.  Du lærer å bygge opp modeller og utføre statiske analyser av disse. Kursinnhold: Introduksjon av programmet Brukergrensesnittet Konstruksjonsmodellen Randbetingelser (oppleggsbetingelser) Segmenttyper. Fri modellering Definere lasttilfeller Legg inn jevnt fordelte laster og punktlaster Kombinere lasttilfeller ved hjelp av NS 3490 Lastkombinasjoner i brudd- og bruksgrensetilstanden Visning av statikkresultater Visning av oppleggskrefter Forhåndsvisning / utskriftmaler Programmets hjelpesystem [-]

 Students will learn through a mix of demonstrations and hands-on lab experiences deploying virtual desktop experiences and apps on Windows Virtual Desktop and optimizing them to run in multi-session virtual environments.Students for AZ-140: Configuring and Operating Windows Virtual Desktop on Microsoft Azure are interested in delivering applications on Windows Virtual Desktop and optimizing them to run in multi-session virtual environments. As a Windows Virtual Desktop administrator, you will closely with the Azure Administrators and Architects, along with Microsoft 365 Administrators. Windows Virtual Desktop administrator responsibilities include planning, deploying, packaging, updating, and maintaining the Azure Windows Virtual Desktop infrastructure. They also create session host images, implement and manage FSLogix, monitor Windows Virtual Desktop performance, and automate Windows Virtual Desktop management tasks. COURSE OBJECTIVES   Select an appropriate licensing model for Windows Virtual Desktop Implement networking for Windows Virtual Desktop Manage Windows Virtual Desktop session hosts by using Azure Bastion Configure storage for FSLogix components Create and manage session host images Implement Azure roles and role-based access control (RBAC) for Windows Virtual Desktop Configure user Windows Virtual Desktop experience settings Install and configure apps on a session host Implement business continuity and disaster recovery Monitor and manage Windows Virtual Desktop performance     COURSE CONTENT Module 1: Plan a Windows Virtual Desktop Architecture In this module, you will learn how to assess existing physical and virtual desktop environments, plan and configure name resolution for Active Directory (AD) and Azure Active Directory Domain Services (Azure AD DS), and plan for Windows Virtual Desktop client deployments. LESSONS M1 Windows Virtual Desktop Architecture Design the WVD architecture Design for user identities and profiles LAB: PREPARE FOR DEPLOYMENT OF AZURE WINDOWS VIRTUAL DESKTOP (AZURE AD DS) LAB: PREPARE FOR DEPLOYMENT OF AZURE WINDOWS VIRTUAL DESKTOP (AD DS) After completing module 1, students will be able to: Understand Windows Virtual Desktop Components Understand personal and pooled desktops Recommend an operating system for a WVD implementation Plan a host pools architecture Module 2: Implement a WVD Infrastructure In this module, you will learn how to manage connectivity to the internet and on-premises networks, create a host pool by using the Azure portal, deploy host pools and hosts by using Azure Resource Manager templates, apply OS and application updates to a running WVD host, and create a master image. LESSONS M2 Implement and manage networking for WVD Implement and manage storage for WVD Create and configure host pools and session hosts Create and manage session host image LAB: CREATE AND CONFIGURE HOST POOLS AND SESSION HOSTS (AZURE AD DS) LAB: DEPLOY HOST POOLS AND SESSION HOSTS BY USING THE AZURE PORTAL (AD DS) LAB: IMPLEMENT AND MANAGE STORAGE FOR WVD (AZURE AD DS) LAB: DEPLOY HOST POOLS AND HOSTS BY USING AZURE RESOURCE MANAGER TEMPLATES LAB: DEPLOY AND MANAGE HOST POOLS AND HOSTS BY USING POWERSHELL After completing module 2, students will be able to: Implement Azure virtual network connectivity Manage connectivity to the internet and on-premises networks Understanding Windows Virtual Desktop network connectivity Configure WVD session hosts using Azure Bastion Configure storage for FSLogix components Configure disks and file shares Modify a session host image Create and use a Shared Image Gallery (SIG) Module 3: Manage Access and Security In this module, you will learn how to plan and implement Azure roles and RBAC for WVD, implement Conditional Access policies for connections, plan and implement MFA, and manage security by using Azure Security Center. LESSONS M3 Manage access Manage security LAB: CONFIGURE CONDITIONAL ACCESS POLICIES FOR CONNECTIONS TO WVD (AD DS) After completing module 3, students will be able to: Manage local roles, groups and rights assignment on WVD session hosts. Configure user restrictions by using AD group policies and Azure AD policies Understand Conditional Access policy components Prepare for Azure Active Directory (Azure AD)-based Conditional Access for Windows Virtual Desktop Implement Azure AD-based Conditional Access for Windows Virtual Desktop Module 4: Manage User Environments and Apps In this module, you will learn how to plan for FSLogix, install FSLogix, configure Cloud Cache, deploy an application as a RemoteApp, and implement and manage OneDrive for Business for a multi-session environment. LESSONS M4 Implement and manage FSLogix Configure user experience settings Install and configure apps on a session host LAB: WINDOWS VIRTUAL DESKTOP PROFILE MANAGEMENT (AZURE AD DS) LAB: WINDOWS VIRTUAL DESKTOP PROFILE MANAGEMENT (AD DS) LAB: WINDOWS VIRTUAL DESKTOP APPLICATION PACKAGING (AD DS) After completing module 4, students will be able to: Configure Profile Containers Configure Azure Files to store profile containers for WVD in an AAD DS environment Implement FSLogix based profiles for Windows Virtual Desktop in Azure AD DS environment Implement FSLogix based profiles for Windows Virtual Desktop Prepare for and create MSIX app packages Implement MSIX app attach container for Windows Virtual Desktop in AD DS environmen Module 5: Monitor and maintain a WVD infrastructure In this module, you will learn how to plan and implement a disaster recovery plan for WVD, configure automation for WVD, implement autoscaling in host pools, and optimize session host capacity and performance. LESSONS M5 Plan and implement business continuity and disaster recovery Automate WVD management tasks Monitor and manage performance and health LAB: IMPLEMENT AUTOSCALING IN HOST POOLS (AD DS) After completing module 5, students will be able to: Plan and implement a disaster recovery plan for WVD Configure automation for WVD Monitor WVD by using Azure Monitor Customize Azure Workbooks for WVD monitoring Configure autoscaling of Windows Virtual Desktop session hosts Verify autoscaling of Windows Virtual Desktop session host [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Windows server 2008/2012 - god kjennskap om Windows server Innleveringer: Øvinger: 8 av må være godkjent. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Eksamen blir arrangert som 2 dagers hjemmeeksamen (start kl 09.00 og innlevering kl 15.00 dagen etter). Hver student får tildelt et virtuelt område. Det skal også leveres en skriftelig begrunnelse for de valg som er foretatt. Hjemmeeksamen, individuell, 2 dager, 0 Ansvarlig: Stein Meisingseth Eksamensdato: 10.12.13 / 13.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- har innsikt i drift av nettverk basert på Windows Server, programvaredistribusjon og kjenner til hvilke verktøy som kan brukes for administrasjon av virtuelle maskiner og nettverk- kan forklare systemer som kan benyttes til overvåkning og vedlikehold FERDIGHETER:Kandidaten kan:- installere og konfigurere System Center Configuration Manager 2012- automatisere manuelle operasjoner- sikre, oppdatere og overvåke IT-systemer GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten har:- perspektiv og kompetanse i å velge riktige og tilpassete driftsløsninger- kompetanse i å formidle driftsterminologi, både muntlig og skriftlig Innhold:- Automatisering og sikring ved hjelp av System Center Cooperation Manager 2012 (SCCM 2012) - Applikasjonsutrulling - Operativ System utrulling - Klient tilstands-monitorering - Programvare oppdateringer - Sikkerhetsbeskyttelse vha Endpoint ProtectionLes mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Microsoft System Center i overvåkning og drift 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

COURSE OVERVIEW   This Python Programming 1 course is designed to give delegates the knowledge to develop and maintain Python scripts using the current version (V3) of Python. There are many similarities between Python V2 and Python V3. The skills gained on this course will allow the delegate to develop their own skills further using Python V2 or V3 to support the development and maintenance of scripts. The Python Programming 1 course comprises sessions dealing with syntax,variables and data types,operators and expressions,conditions and loops,functions,objects,collections,modules and packages,strings,pattern matching,exception handling,binary and text files,and databases. Exercises and examples are used throughout the course to give practical hands-on experience with the techniques covered. TARGET AUDIENCE The Python Programming 1 course course is aimed at those who want to improve their Python programming skills,and for developers/engineers who want to migrate to Python from another language,particularly those with little or no object-oriented knowledge. For those wishing to learn Python and have no previous knowledge of programming,they should look to attend our foundation course Introduction to Programming - Python. COURSE OBJECTIVES This course aims to provide the delegate with the knowledge to be able to produce Python scripts and applications that exploit all core elements of the language including variables,expressions,selection and iteration,functions,objects,collections,strings,modules,pattern matching,exception handling,I/O,and classes. COURSE CONTENT DAY 1 COURSE INTRODUCTION Administration and Course Materials Course Structure and Agenda Delegate and Trainer Introductions SESSION 1: GETTING STARTED About Python Python versions Python documentation Python runtimes Installing Python The REPL shell Python editors SESSION 2: PYTHON SCRIPTS & SYNTAX Script naming Comments Docstring Statements The backslash Code blocks Whitespace Console IO (to enable the writing of simple programs) A first Python program Script execution SESSION 3: VARIABLES & DATA TYPES Literals Identifiers Assignment Numbers (bool,int,float,complex) Binary,octal,and hexadecimal numbers Floating point accuracy Collections (str,list,tuple,set,dict) None Implicit and explicit type conversion (casting) The type function SESSION 4: OPERATORS & EXPRESSIONS Arithmetic Operators Assignment Operators Comparison Operators Logical Operators Membership Operators Bitwise Operators Identity Operators SESSION 5: CONDITIONS & LOOPS Conditional statements (if,elif,else) Nested conditional statements Short hand if/if else Python's alternative to the ternary operator Iterative statements (while,for,else) The range function Iterating over a list Break Continue Nested conditional/iterative statements COURSE CONTENTS - DAY 2 SESSION 6: FUNCTIONS Declaration Invocation Default values for parameters Named arguments args and kwargs Returning multiple values None returned Variable scope Masking and shadowing The pass keyword Recursive functions SESSION 7: OBJECTS AND CLASSES About objects Attributes and the dot notation The dir function Dunder attributes Mutability The id function Pass by reference Introduction to Classes Class Declaration and Instantiation Data attributes Methods Composition SESSION 8: LISTS About lists List syntax including slicing Getting and setting list elements Iterating over a list Checking for the presence of a value The len function List methods incl. append,insert,remove,pop,clear,copy,sort,reverse etc. The del keyword Appending to and combining lists List comprehension SESSION 9: TUPLES About tuples Tuple syntax Getting tuple elements including unpacking Iterating over a tuple Checking for the presence of a value The len function Appending to and combining tuples SESSION 10: SETS About Sets Dictionary syntax Creating,adding and removing set elements Iterating over a set Membership Testing Sorting Copying Set methods incl. union,intersection,difference,symmetric_difference etc. COURSE CONTENTS - DAY 3 SESSION 11: DICTIONARIES About dictionaries Dictionary syntax Getting and setting dictionary elements Iterating over a dictionary (keys,values,and items) Checking for the presence of a key The len function Dictionary methods incl. keys,values,items,get,pop,popitem,clear etc. The del keyword Dictionary comprehension SESSION 12: STRINGS About strings String syntax including slicing Escape characters Triple-quoted strings Concatenation Placeholders The format method Other methods e.g. endswith,find,join,lower,replace,split,startswith,strip,upper etc. A string as a list of bytes SESSION 13: MODULES & PACKAGES About modules Inbuilt modules math,random and platform the dir() and help() functions Creating and using modules the __pycache__ and the .pyc files The module search path Importing modules Namespaces Importing module objects The import wildcard Aliases Importing within a function Executable modules Reloading a module About packages Importing packaged modules Importing packaged module objects Package initialisation Subpackages Referencing objects in sibling packages The Standard Library Installing modules and packages using pip SESSION 14: PATTERN MATCHING About regular expressions Regular expression special characters Raw strings About the re module re module functions incl. match,search,findall,full match,split,sub   COURSE CONTENTS - DAY 4 SESSION 15: EXCEPTION HANDLING About exceptions and exception handling Handling exceptions (try,except,else,finally) Exception types The exception object Raising exceptions Custom exception types Built-in exceptions hierarchy SESSION 16: FILES & THE FILESYSTEM The open function Methods for seeking (seekable,seek) Methods for reading from a file (readable,read,readline,readlines) Iterating over a file Methods for writing to a file (writable,write,writelines) Introduction to context managers Text encoding schemes,codepoints,codespace ASCII and UNICODE (UTF schemes) UTF-8,binary and hexadecimal representations The ord() and chr() functions Binary files,bytes and bytearray I/O layered abstraction. About the os module os module functions incl. getcwd,listdir,mkdir,chdir,remove,rmdir etc. OSError numbers and the errno module SESSION 17: DATABASES The DB-API DP-API implementations Establishing a connection Creating a cursor Executing a query Fetching results Transactions Inserting,updating,and deleting records FOLLOW ON COURSES Python Programming 2  Data Analysis Python  Apache Web Server PHP Programming  PHP & MySQL for Web Development  PHP & MariaDB for Web Development  Perl Programming  Ruby Programming  Introduction to MySQL  Introduction to MariaDB [-]

Bli en ekspert i online annonsering med Google Ads gjennom dette dyptgående kurset ledet av Espen Faugstad, gründer av Utdannet.no og en veteran med over 10 års erfaring i digital markedsføring. Dette kurset er skreddersydd for alle, fra de som aldri har brukt Google Ads før, til de som har erfaring men ønsker å heve sin kompetanse til ekspertnivå. Kurset starter med grunnleggende om hvordan du oppretter og konfigurerer en Google Ads-konto. Du vil lære å installere Google Ads-taggen og konverteringssporing, utføre målgruppe- og søkeordsanalyse, og forstå hvordan Google Ads-auksjonen fungerer. Kurset dekker også hvordan du oppretter og optimaliserer ulike typer annonser, inkludert tekst-, bilde-, video- og remarketingannonser. Med en praktisk tilnærming vil kurset guide deg gjennom prosessen med å sette opp effektive kampanjer, forstå auksjonssystemet, og bruke analyseverktøy for å forbedre dine resultater. Ved kursets slutt vil du ha tilegnet deg den kunnskapen du trenger for å mestre Google Ads og drive effektiv annonsering på vegne av deg selv eller dine klienter.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Målgruppe Kapittel 3: Søkeord Kapittel 4: Auksjon Kapittel 5: Tekstannonser Kapittel 6: Bildeannonser Kapittel 7: Videoannonser Kapittel 8: Remarketing Kapittel 9: Analyse Kapittel 10: Avslutning   Varighet: 5 timer og 12 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Excel Grunnkurs [-]

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.   AutoCAD & LT Basis II Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Oppbygning av brukerflaten Blokker med attributter og uttrekk til regneark Tabeller og Fields Eksterne referanser Annotative objekter Utdypning av plott og layout Tips og triks Funksjoner i Express Tools Der kurset «AutoCAD & AutoCAD LT 2D Basis I” ga en enkel innføring i de forskjellige delene i tegneprosessen, fokuserer ”AutoCAD & AutoCAD LT 2D Basis II” på en effektivisering av tegneprosessen. Det skjer blant annet ved bruk av blokker med attributter og uttrekk av disse til regneark, tabeller med fields (blant annet til bruk ved arealberegning), eksterne referanser som sparer tid og plass på nettverket, samt annotative objekter som automatisk tilpasses layoutets målforhold. 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 [-]

AI-050: Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service [-]

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. Inventor grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Generelt Part-modellering (3D-komponenter) Samlinger Skjelettmodellering på basisnivå Tegninger i 2D Autodesk Inventor 3D CAD programvare brukes til produktdesign, rendering og simuleringer. Løsningen er viktig når smarte ideer skal bli til produksjonsklar design, og for å utvikle fremtidens produkter og tjenester. Inventor tilfører større kvalitet til utviklingsprosesser med smarte funksjoner som optimaliserer, gjør det enkelt å «se» modellen, og simulere hvordan konseptet/prototypen vil fungere i bruk.   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 [-]

Adobe Audition er et profesjonelt lydredigeringsprogram som gir deg muligheten til å spille inn, mikse og bearbeide lyd. Dette programmet er ideelt for alle som arbeider med lyd, uavhengig om det er for video, animasjon, radio, podkast eller spill. Audition støtter et bredt spekter av lydformater, inkludert ASIO, VST og MIDI. Du kan også enkelt importere prosjekter fra Adobe Premiere Pro, noe som gjør Audition til et utmerket valg for de som ønsker førsteklasses lyd til sine videoproduksjoner. For å få tilgang til Adobe Audition må du abonnere på Adobe Creative Cloud (kr 590 per måned). I dette omfattende kurset vil Espen Faugstad veilede deg gjennom hele programmet, fra begynnelse til slutt. Du vil lære alt du trenger for å kunne bruke programmet på en effektiv måte. Kurset dekker emner som hvordan du importerer, organiserer og redigerer lydfiler. Du vil også lære å fjerne bakgrunnsstøy, fremheve stemmer, legge til lydeffekter, og mye mer. Kursinnhold: Introduksjon Lydterminologi Importering av lyd Redigering med Waveform Editor (del 1) Redigering med Waveform Editor (del 2) Multitrack Editor (del 1) Multitrack Editor (del 2) Bruk av paneler og verktøy Essential Sound-panelet Eksportering av prosjekt og samarbeid med Premiere Pro Etter fullføring av kurset, vil du ha den nødvendige kunnskapen og ferdighetene til å arbeide effektivt med Adobe Audition for å oppnå høykvalitetslyd i dine prosjekter.   Varighet: 4 timer og 5 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av de beste digitale nettkursene i landet. Vår tjeneste fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der våre kunder betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har tilgjengelige. Med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger har vi opplevd betydelig vekst de siste årene. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to use GCP services and pre-trained machine learning APIs to build secure, scalable, and intelligent cloud-native applications. Objectives This course teaches participants the following skills: Use best practices for application development Choose the appropriate data storage option for application data Implement federated identity management Develop loosely coupled application components or microservices Integrate application components and data sources Debug, trace, and monitor applications Perform repeatable deployments with containers and deployment services Choose the appropriate application runtime environment; use Google Container Engine as a runtime environment and later switch to a no-ops solution with Google App Engine Flex All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Best Practices for Application Development -Code and environment management-Design and development of secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices-Continuous integration and delivery-Re-architecting applications for the cloud Module 2: Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK -How to set up and use Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK-Lab: Set up Google Client Libraries, Google Cloud SDK, and Firebase SDK on a Linux instance and set up application credentials Module 3: Overview of Data Storage Options -Overview of options to store application data-Use cases for Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL, and Cloud Spanner Module 4: Best Practices for Using Cloud Datastore -Best practices related to the following:-Queries-Built-in and composite indexes-Inserting and deleting data (batch operations)-Transactions-Error handling-Bulk-loading data into Cloud Datastore by using Google Cloud Dataflow-Lab: Store application data in Cloud Datastore Module 5: Performing Operations on Buckets and Objects -Operations that can be performed on buckets and objects-Consistency model-Error handling Module 6: Best Practices for Using Cloud Storage -Naming buckets for static websites and other uses-Naming objects (from an access distribution perspective)-Performance considerations-Setting up and debugging a CORS configuration on a bucket-Lab: Store files in Cloud Storage Module 7: Handling Authentication and Authorization -Cloud Identity and Access Management (IAM) roles and service accounts-User authentication by using Firebase Authentication-User authentication and authorization by using Cloud Identity-Aware Proxy-Lab: Authenticate users by using Firebase Authentication Module 8: Using Google Cloud Pub/Sub to Integrate Components of Your Application -Topics, publishers, and subscribers-Pull and push subscriptions-Use cases for Cloud Pub/Sub-Lab: Develop a backend service to process messages in a message queue Module 9: Adding Intelligence to Your Application -Overview of pre-trained machine learning APIs such as Cloud Vision API and Cloud Natural Language Processing API Module 10: Using Cloud Functions for Event-Driven Processing -Key concepts such as triggers, background functions, HTTP functions-Use cases-Developing and deploying functions-Logging, error reporting, and monitoring Module 11: Managing APIs with Google Cloud Endpoints -Open API deployment configuration-Lab: Deploy an API for your application Module 12: Deploying an Application by Using Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry, and Google Cloud Deployment Manager -Creating and storing container images-Repeatable deployments with deployment configuration and templates-Lab: Use Deployment Manager to deploy a web application into Google App Engine flexible environment test and production environments Module 13: Execution Environments for Your Application -Considerations for choosing an execution environment for your application or service:-Google Compute Engine-Kubernetes Engine-App Engine flexible environment-Cloud Functions-Cloud Dataflow-Lab: Deploying your application on App Engine flexible environment Module 14: Debugging, Monitoring, and Tuning Performance by Using Google Stackdriver -Stackdriver Debugger-Stackdriver Error Reporting-Lab: Debugging an application error by using Stackdriver Debugger and Error Reporting-Stackdriver Logging-Key concepts related to Stackdriver Trace and Stackdriver Monitoring.-Lab: Use Stackdriver Monitoring and Stackdriver Trace to trace a request across services, observe, and optimize performance [-]

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. [-]