Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Madison County

Understand the purpose and key concepts of Service Configuration Management, including its role in maintaining accurate and reliable information about configuration items (CIs) within the IT infrastructure. This eLearning is: Interactive Self-paced Device-friendly 2-3 hours content Mobile-optimised Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple Choice 30 Minutes Closed book Pass Mark: 65% [-]

Kurset fokuserer på konvertering av etterspørsel til verdi via IT-relaterte tjenester. Modulen dekker sentrale emner som SLA-design, styring av flere leverandører, kommunikasjon, relasjonsstyring, CX- og UX-design, kartlegging av kunder og mer. E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 8 moduler. Les mer om ITIL® 4 på  AXELOS sine websider. Du vil motta en e-post med tilgang til e-læringen, sertifiseringsvoucher og digital bok fra Peoplecert. Du avtaler tid for sertifiseringen som beskrevet i e-posten fra Peoplecert. [-]

Understand the purpose and key concepts of the Monitor, Support, and Fulfil practices, elucidating their importance in maintaining, supporting, and delivering IT services effectively.InteractiveOur eLearning:Self-pacedDevice-friendly12 hour contentMobile-optimised Exam:60 questionsMultiple Choice90 minutesClosed bookMinimum required score to pass: 65%  [-]

ITIL® 4 Foundation-kurset er en introduksjon til ITIL® 4. Kurset lar kandidater se på IT-tjenestestyring gjennom en ende-til-ende driftsmodell, som inkluderer oppretting, levering og kontinuerlig forbedring av IT-relaterte produkter og tjenester. E-læringskurset inneholder 12 timer med undervisning, og er delt inn i 8 moduler. Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider. Inkluderer: Tilgang til ITIL® 4 Foundation e-læring (engelsk) i 12 måneder. ITIL® Foundation online voucher til sertifiseringstest + digital ITIL Foundation bok Du vil motta en e-post med tilgang til e-læringen, sertifiseringsvoucher og digital bok fra Peoplecert. Du avtaler tid for sertifiseringen som beskrevet i e-posten fra Peoplecert. Sertifiseringen består av: 40 spørsmål Multiple Choice 60 minutter + 15 minutter til rådighet dersom du ikke har engelsk som morsmål For å bestå må du ha minimum 26 riktige (65%) Ingen hjelpemidler tillatt ITIL®/PRINCE2®/MSP®/MoP® are registered trademarks of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS Limited. All rights reserved. [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen. Innleveringer: For å kunne gå opp til eksamen må 8 av 12 øvinger være godkjent. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig, individuell, 3 timer,  Ansvarlig: Olav Skundberg Eksamensdato: 16.12.13 / 26.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten kan:- forklare hvordan en datamaskin utsettes for angrep gjennom skadelig programvare og hvordan man kan beskytte seg mot dette- beskrive ulike typer nettbaserte angrep og hvordan man kan beskytte seg mot dette- beskrive ulike krypteringsmekanismer og forklare hvordan digitale sertifikat brukes for å oppnå sikre tjenester.- referere til aktuelle lover og retningslinjer innen sikkerhet- gjøre greie for en organisasjonsmessig informasjonssikkerhetssikkerhetspolicy FERDIGHETER:Kandidaten kan:- kontrollere egen PC for skadelig programvare- kontrollere at installert programvare er oppdatert- utføre pakkefangst med Wireshark og tolke resultatet GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er bevisst på å holde programvare oppdatert og å bruke nettvett Innhold:Skadelig programvare: sikkerhetshull, informasjonskapsler, virus og antivirus Nettverk: Virtuelle private nett (VPN), brannmur, demilitarisert sone (DMZ), tjenestenektangrep Sikre tjenester: Krypteringsmetoder og sjekksum. Digitale sertifikater og Public Key Infrastructure (PKI) Samfunn og virksomhet: ekom-loven og personvernloven. Sikkerhetshåndbok og ISO27001Les mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Internett og sikkerhet 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]

COURSE OVERVIEW Students will begin by understanding the core compute and storage technologies that are used to build an analytical solution. They will then explore how to design an analytical serving layers and focus on data engineering considerations for working with source files. 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. TARGET AUDIENCE The primary audience for this course is data professionals, data architects, and business intelligence professionals who want to learn about data engineering and building analytical solutions using data platform technologies that exist on Microsoft Azure. The secondary audience for this course data analysts and data scientists who work with analytical solutions built on Microsoft Azure. COURSE OBJECTIVES   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 CONTENT 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. Introduction to Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Introduction to Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Work with data streams by using Azure Stream Analytics Lab 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads Combine streaming and batch processing with a single pipeline Organize the data lake into levels of file transformation Index data lake storage for query and workload acceleration After completing module 1, students will be able to: Describe Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Describe Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Describe Azure Stream Analytics 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. Design a multidimensional schema to optimize analytical workloads Code-free transformation at scale with Azure Data Factory Populate slowly changing dimensions in Azure Synapse Analytics pipelines Lab 2: Designing and Implementing the Serving Layer Design a star schema for analytical workloads Populate slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows After completing module 2, students will be able to: Design a star schema for analytical workloads Populate a slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows 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. Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Lab 3: Data engineering considerations Managing files in an Azure data lake Securing files stored in an Azure data lake After completing module 3, students will be able to: Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics 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). Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools Lab 4: Run interactive queries using serverless SQL pools Query Parquet data with serverless SQL pools Create external tables for Parquet and CSV files Create views with serverless SQL pools Secure access to data in a data lake when using serverless SQL pools Configure data lake security using Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control List After completing module 4, students will be able to: Understand Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools 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. Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics Lab 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform Data Exploration in Synapse Studio Ingest data with Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Spark pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Spark pools in Azure Synapse Analytics After completing module 5, students will be able to: Describe big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics 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. Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks Lab 6: Data Exploration and Transformation in Azure Databricks Use DataFrames in Azure Databricks to explore and filter data Cache a DataFrame for faster subsequent queries Remove duplicate data Manipulate date/time values Remove and rename DataFrame columns Aggregate data stored in a DataFrame After completing module 6, students will be able to: Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks 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. Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory Lab 7: Ingest and load Data into the Data Warehouse Perform petabyte-scale ingestion with Azure Synapse Pipelines Import data with PolyBase and COPY using T-SQL Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics After completing module 7, students will be able to: Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory 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. Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Code-free transformation at scale with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Lab 8: Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Execute code-free transformations at scale with Azure Synapse Pipelines Create data pipeline to import poorly formatted CSV files Create Mapping Data Flows After completing module 8, students will be able to: Perform data integration with Azure Data Factory Perform code-free transformation at scale with Azure Data Factory 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. Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory Lab 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines After completing module 9, students will be able to: Orchestrate data movement and transformation 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. Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics Lab 10: Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Understand developer features of Azure Synapse Analytics Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Improve query performance After completing module 10, students will be able to: Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics 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. Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics Lab 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Check for skewed data and space usage Understand column store storage details Study the impact of materialized views Explore rules for minimally logged operations After completing module 11, students will be able to: Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics 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. Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools Lab 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pool for Azure Synapse Analytics After completing module 12, students will be able to: Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Azure Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with SQL serverless for Azure Synapse Analytics 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. Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data Lab 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics Secure Azure Synapse Analytics supporting infrastructure Secure the Azure Synapse Analytics workspace and managed services Secure Azure Synapse Analytics workspace data After completing module 13, students will be able to: Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data 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. Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics Lab 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics Use Stream Analytics to process real-time data from Event Hubs Use Stream Analytics windowing functions to build aggregates and output to Synapse Analytics Scale the Azure Stream Analytics job to increase throughput through partitioning Repartition the stream input to optimize parallelization After completing module 14, students will be able to: Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics 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. Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Lab 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Explore key features and uses of Structured Streaming Stream data from a file and write it out to a distributed file system Use sliding windows to aggregate over chunks of data rather than all data Apply watermarking to remove stale data Connect to Event Hubs read and write streams After completing module 15, students will be able to: Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase 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. Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics Lab 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Integrate an Azure Synapse workspace and Power BI Optimize integration with Power BI Improve query performance with materialized views and result-set caching Visualize data with SQL serverless and create a Power BI report After completing module 16, students will be able to: Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics 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. Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics Lab 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics Create an Azure Machine Learning linked service Trigger an Auto ML experiment using data from a Spark table Enrich data using trained models Serve prediction results using Power BI After completing module 17, students will be able to: Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics     [-]

Dette grunnleggende kurset om Microsoft Azure gir deg en solid forståelse av fundamentale konsepter i Azure-skymiljøet. Kursholderen, seniorutvikler John Inge Muldal Erlandsen, vil veilede deg gjennom nøkkelkomponentene og mulighetene som Azure tilbyr. Microsoft Azure er en ledende skyplattform og konkurrerer direkte med Amazon Web Services (AWS). Azure inneholder et bredt spekter av enheter, funksjoner og tjenester som du kan bruke for å oppfylle ulike behov innen skytjenester. Dette kurset er spesielt rettet mot forberedelse til AZ-900-eksamen, som fører til Microsoft-sertifiseringen "Microsoft Certified Fundamentals". Målet med kurset er å gi deg tilstrekkelig kunnskap og forberedelse til å bestå denne eksamenen med suksess. Kurset vil dekke følgende emner: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Tjenester Kapittel 3: Verktøy Kapittel 4: Sikkerhet Kapittel 5: Styring Kapittel 6: Administrasjon Kapittel 7: Avslutning   Varighet: 4 timer og 32 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. 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 tilgjengelig. Vi har opplevd betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: For å kunne gå opp til eksamen må 8 utvalgte øvingsoppgaver være godkjente. Det settes krav til at studenten har tilgang til en PC som kan brukes til praktiske maskinvare- og programvareendringer for å trene på feildiagnostisering og feilretting. Maskinen kan gjerne være en eldre og utdatert maskin, men den må virke. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer. Ansvarlig: Geir Ove Rosvold Eksamensdato: 20.12.13 / 23.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- har innsikt i datamaskinens virkemåte både fra et teoretisk og praktisk ståsted- kjenner godt til de enkelte komponenter i datamaskinen og hvordan de virker sammen- kjenner til de grunnleggende matematikk- og informatikktema (tallsystemer, datarepresentasjon, lokalitet) som er relevante for emnets tekniske hovedtemaer FERDIGHETER:Kandidaten:- kan gjøre nytte av sine teoretiske kunnskaper inne emnets tema i relevant praktisk problemløsing- kan optimalisere, oppgradere og holde ved like en datamaskin, samt diagnostisere, feilsøke og reparere en datamaskin ved de vanligste feilsituasjoner GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har kompetanse til selvstendig både å formidle og å ta i bruk sine kunnskaper og ferdigheter innen emnets tema- kan i en praktisk driftssituasjon, forklare og gjøre bruk av sin kunnskap både innen hvert enkelt tema i faget og på tvers av temaene Innhold:Datamaskinarkitektur: De viktigste komponentene og deres virkemåte og oppbygging: CPU, buss, lagerteknologier (cache og ulike typer primær- og sekundærlager), kontrollere og io-utstyr, avbruddsmekanismen, DMA, brikkesett og moderne systemarkitektur, ulike maskinklasser. Prosessorarkitektur: Pipeline, superskalaritet, dynamisk utføring, mikrooperasjoner, kontrollenheten, hardkoding kontra mikroprogrammering, RISC og CISC. Teori-tema: Tallsystemer. Datarepresentasjon og -aritmetikk. Buss- og lagerhierarki. Cache og lokalitet. Høynivåspråk kontra assembly. Praktisk driftsarbeid: Kabinett, hovedkort, ulike prosessorer, buss, RAM, cache, BIOS. Lyd-, nettverks-og skjermkort. Sekundærminne (Harddisk, CD-ROM, DVD, tape og andre typer). Avbruddsmekanismen, I/O, DMA og busmastering. Å oppdage og rette feil. Boot-prosessen. Formatering, partisjonering.Les mer om faget her [-]

  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.   Få kontroll på alle funksjonene i Sheet Metal   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Bruker-grensesnitt og filtyper Funksjoner for platekonstruksjon Standard-oppsett 2D dokumentasjon utbrettsdelen Eksport av data til stansemaskiner Etter kurset vil du kunne arbeide optimalt med konstruksjon og dokumentasjon av materialer laget i sheet metal modulen. Du lærer prinsipper og best practise i bruk og opsetting av parter til plate konstruksjoner, samt tilgang til bearbeidelse av plater, utbrett og output til f.eks. DXF-filer.     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   [-]

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 og LT Basis I Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: AutoCADs brukergrensesnitt Den strategiske bruken av programmet fra start til slutt i tegningsprosessen Utføre og modifisere en tegning Bruk av tegneobjekter Bruk av redigeringsverktøy Laghåndtering, bruk av tekst og målsetting Håndtere layout og plotte den ferdige tegningen Etter kurset vil du ha god kjennskap til AutoCADs brukerflate og hvordan du skal bruke programmet gjennom hele tegneprosessen. Du vil kunne utføre og modifisere en tegning når det gjelder bruk av tegneobjekter, bruk av redigeringsverktøy, laghåndtering, tekstbruk og målsetning samt opprettelse og bruk av blokker. Du vil også kunne håndtere layout og plotte den ferdige tegningen. 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 [-]

Excelkurs Basis - elæringskurs [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: God kjennskap til Windows XP/Windows 7/Windows 8 eller god generell kunnskap om andre operativsystemer. Innleveringer: Innleverte øvinger. Det blir gitt 12 øvinger og 8 må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen Personlig veileder: ja Vurderingsform: 3-timers individuell skriftlig eksamen Ansvarlig: Jostein Lund Eksamensdato: 05.12.13 / 08.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet Windows server for systemansvarlige skal studenten ha følgende læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- har innsikt i drift av nettverk basert på Windows Server, programvaredistribusjon, virtualisering og overvåking. FERDIGHETER:Kandidaten kan:- installere Windows Server med roller og tjenester- lage/opprette og konfigurere Active Directory- opprette brukere, grupper og tilgangskontroll- benytte Group Policy til utrulling av skrivere og programvare, implementere innloggings-script og sette passordpolicy- opprette og konfigurere lokale og vandrende (roaming) profiler- utvikle, tilpasse og implementere innloggingsscript for brukerne- sette opp og drifte lokale og delte skrivere- rulle ut operativsystemer og applikasjoner- opprette og administrere virtuelle maskiner og nettverk GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten har:- perspektiv og kompetanse i å velge riktige og tilpassete driftsløsninger- kompetanse i å formidle driftsterminologi, både muntlig og skriftlig Innhold:Installasjon av tjenermaskin og tilkobling av arbeidsstasjoner med Windows 7/8. Brukeradministrasjon og hvordan sikkerheten i Windows 2008/2012 nettverk settes opp med bruk av Active Directory, DNS, deling, NTFS, grupper, domener og Group Policy. Oppsett av profiler, loginscript for brukere, utskriftmiljøet, distribusjon av OS og programvare, fjerndrifting og virtualisering (server 2008/2012).Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Windows server for systemansvarlige 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Kursinstruktør   Geir Johan Gylseth Geir Johan Gylseth er utdannet ved Universitetet i Oslo med hovedvekt på Informatikk og har over 30 års erfaring som instruktør. Geir sin styrke ligger innenfor MS Office. Han har lang erfaring med skreddersøm av kurs, kursmanualer og oppgaver. Geir er en entusiastisk og dyktig instruktør som får meget gode evalueringer. Kursinstruktør   Jonny Austad Jonny Austad er utdannet som Adjunkt og har jobbet som lærer og instruktør siden 1989. Han har dessuten jobbet mye med support og drifting av nettverk og vet som oftest hva som er vanlige problemer ute i bedriftene. Han var den første Datakort-læreren i landet (høsten 1997), og har Office-pakken med spesielt Excel som sitt hjertebarn. Jonny er en meget hyggelig og utadvendt person som elsker å undervise med smarte løsninger på problemer samt vise smarte tips og triks i de ulike programmene. Kursinnhold Dette kurset lærer deg å håndtere ressurser, aktiviteter og budsjett. Du kan opprette, oppdatere og gjøre enkel oppfølging i et prosjekt. Vi går igjennom hvordan du, både grafisk og i tekst, ser effekten av forandringer i prosjekt og hvordan du kan skrive ut dine prosjektplaner. Målet med kurset er å gi deg en prossessorientert tilnærming i MS Project slik at du er i stand til å arbeide målrettet og effektivt med programvaren etter kurset. Sett opp Project for bruk i din bedrift – tips og triks. Lag egne kalendere for enkeltpersoner og/eller grupper. Hold oversikt over tids- og ressursbruk. Vit hvem som jobber hvor – på tvers av prosjekter. Kontroller kostnadene i prosjektet. Ta hensyn til lønnsøkningerog variable kostnader. Vis og kontroller hvordan prosjektet går i forhold til opprinnelig plan (Baseline). Presenter fremdrift på papir og på nett. Utnytt de nye rapportmulighetene. Ta hensyn til at arbeid noen ganger foregår på kvelden og i helger. Se hvordan du kan få vakre utskrifter med egendefinertekomponenter ved hjelp av Project 2016 sine rapportegenskaper. Lag dine egne tabeller og visninger, skreddersydd til ditt bruk. Gjør rapportering og oppfølging enkel slik at du kan konsentrere deg om å lede prosjektet. Bruk tidslinje for enkelkommunikasjon av fremdrift. Kommunikasjon med andre programmer. I tillegg får du en rekke tips og triks du kan bruke i din arbeidsdag.  Alt du lærer får du repetert gjennom aktiv oppgaveløsning slik at du husker det du har lært når du kommer tilbake på jobb. Kursdokumentasjon, lunsj og pausemat er selvsagt inkludert! Kursholderne har mer enn 20 års Project erfaring som de gjerne deler med deg! Meld deg på Project-kurs allerede i dag og sikre deg plass!  Av innhold kan vi nevne:   Innstilling av programvaren – en reprise fra grunnkurset Hva vil jeg ha ut av mine planer og hvordan får jeg det Effektiv og målrettet planlegging Bruk av ressurspool – Ressursstyring på tvers av prosjekter Integrasjon og kobling mot Excel i rapportering og kostnadsoppfølging En grundig gjennomgang av mulighetene i Project Bygg dine egne rapporter og visninger Bruk av flere kalendere Detaljert budsjettering og kostnadsoppfølging Få hjelp og råd med dine konkrete utfordringer i Project [-]

Oppdag kraften i effektivt samarbeid med Microsoft Teams gjennom dette omfattende nettkurset ledet av Espen Faugstad. Kurset er skreddersydd for å gi deg en grundig forståelse av Teams' funksjoner, slik at du kan styrke kommunikasjon og samarbeid i organisasjonen din. Lær å navigere i Teams, administrere teams og kanaler, chatte effektivt, holde møter, og dele filer, samt integrere med andre Microsoft 365-applikasjoner og tredjepartsverktøy. Dette kurset er ideelt for alle roller – fra de som er ansvarlige for administrasjonen av Microsoft Teams, til teamledere som ønsker å forbedre samarbeidet, og ansatte som ønsker å jobbe mer effektivt. Meld deg på i dag for å bli en ekspert i Microsoft Teams og ta skrittet mot en mer effektiv og produktiv arbeidshverdag med veiledning fra Espen Faugstad.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Kom i gang Kapittel 3: Teams og kanaler Kapittel 4: Kommunikasjon Kapittel 5: Møter og videosamtaler Kapittel 6: Filhåndtering og samarbeid Kapittel 7: Ekstra funksjonalitet Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 1 time og 47 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. [-]

Bruker du Excel og ønsker å ta et steg videre? Forståelsen av referanser og større kjennskap til funksjoner gir deg mulighet til å utnytte mer av potensialet til Excel. Webinaret varer i 2 timer og består av to økter à 45 min. Etter hver økt er det 10 min spørsmålsrunde. Mellom øktene er det 10 min pause. Webinaret kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt kun for din bedrift.   Kursinnhold:   Relative, absolutte og blandende cellereferanser Hvorfor og hvordan skal man låse cellereferanser ($)?   Generelt om bruk av funksjoner Hvordan finner du funksjoner du trenger Syntaks for funksjoner   Eksempler på noen enkle funksjoner: Idag(), Nå(), Antalla(), mm.   Gjennomgang av HVIS funksjonen og nøstet HVIS [-]