Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Nittedal

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher slik at du kan ta sertifiseringstesten for eksempel hjemme eller på jobb. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice - 50 spørsmål skal besvares, og du består ved 50% korrekte svar (dvs 25 av 50 spørsmål). Deltakerne har 40 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.   Nødvendige forkunnskaper: Ingen [-]

Stadig flere bedrifter har behov for folk med kunnskaper om data og databehandling. Kan du dokumentere at du har slik kunnskap? Mål med kurset: Deltakeren skal tilegne seg kunnskaper om de mest benyttede Windows programmene og etter avsluttet kurs kunne jobbe smartere og mer effektivt. Krav til forkunnskaper: Et innføringskurs i data eller noe erfaring med data fra før er nødvendig. Kurset MS Office 2016 - 4 Moduler tar for seg de mest brukte Windows programmene: Excel Word PowerPoint Windows 10 Gjennomføring:  Gjennomføres på Internett, interaktivt. Kurset inneholder tekst, bilder, videofremvisninger, små tester og en mengde oppgaver. Enkelt og fleksibelt. Kursdeltageren har on-line tilgang i 12 måneder fra man starter å ta kurset.  Dette gjør at man har tilstrekkelig tid til å tilegne seg nødvendige kunnskaper. [-]

Microsoft 365 Enterprise Administrator Expert (MCE) - Boot Camp [-]

Python Programming [-]

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.   AutoCAD P&ID grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Opprette og håndtere P&ID-prosjekter Tegne og redigere P&ID-diagrammer Eksportere og Importere data via Excel Uttrekk av lister og rapporter Du vil lære å opprette og håndtere P&ID-prosjekter, tegne diagrammer med de verktøy og kommandoer som er designet til formålet, og bruke toolpalettenes utstyr, ventiler, fittings og instrumenter. I tillegg til å bruke valideringsverktøyet til å kvalitetssikre ditt prosjekt, eksportfunksjonen til å skape 'nøytrale' AutoCAD-kopier av dine P&ID-tegninger samt å lage forskjellige rapporter og datauttrekk for f.eks. utstyr, ventiler, instrumenter osv.   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 [-]

COURSE OVERVIEW The Certified Information Systems Security Professional (CISSP) is the most globally recognized certification in the cybersecurity market. CISSP validates a cybersecurity professional’s deep technical and managerial knowledge and experience to effectively design, engineer and manage an organization’s overall security posture. Please note an exam voucher is included as part of this course TARGET AUDIENCE Cybersecurity professionals with at least 5 years in the information security field. Member data has shown that amajority of CISSP holders are in middle management and a much smaller proportion are in senior or junior/entry-level positions. Roles include:• Chief Information Officer• Chief Information Security Officer• Chief Technology Officer• Compliance Manager / Officer• Director of Security• Information Architect• Information Manager / Information RiskManager or Consultant• IT Specialist / Director / Manager• Network / System Administrator• Security Administrator• Security Architect / Security Analyst• Security Consultant• Security Manager• Security Systems Engineer / Security EngineerSectorsCISSP is relevant across all sectors and industries, including:• Aerospace• Automotive• Banking, financial services, insurance (BFSI)• Construction• Cybersecurity• Energy• Engineering• Government• Healthcare, IT products, services, consulting• Manufacturing• Pharma• Retail• Telecom COURSE OBJECTIVESAfter completing this course you should be able to: Understand and apply fundamental concepts and methods related to the fields of information technology and security Align overall organizational operational goals with security functions and implementations. Understand how to protect assets of the organization as they go through their lifecycle. Understand the concepts, principles, structures and standards used to design, implement, monitor and secure operating systems, equipment, networks, applications and those controls used to enforce various levels of confidentiality, integrity and availability. Implement system security through the application of security design principles and application of appropriate security control mitigations for vulnerabilities present in common information system types and architectures. Understand the importance of cryptography and the security services it can provide in today’s digital and information age. Understand the impact of physical security elements on information system security and apply secure design principles to evaluate or recommend appropriate physical security protections. Understand the elements that comprise communication and network security coupled with a thorough description of how the communication and network systems function. List the concepts and architecture that define the associated technology and implementation systems and protocols at Open Systems Interconnection (OSI) model layers 1-7. Identify standard terms for applying physical and logical access controls to environments related to their security practice. Appraise various access control models to meet business security requirements. Name primary methods for designing and validating test and audit strategies that support business requirements. Enhance and optimize an organization’s operational function and capacity by applying and utilizing appropriate security controls and countermeasures. Recognize risks to an organization’s operational endeavours and assess specific threats, vulnerabilities and controls. Understand the System Lifecycle (SLC) and the Software Development Lifecycle (SDLC) and how to apply security to it; identify which security control(s) are appropriate for the development environment; and assess the effectiveness of software security. COURSE CONTENT Domain 1: Security and Risk Management Domain 2: Asset Security Domain 3: Security Architecture and Engineering Domain 4: Communication and Network Security Domain 5: Identity and Access Management (IAM) Domain 6: Security Assessment and Testing Domain 7: Security Operations Domain 8: Software Development Security TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exam: (ISC)2 Certified Information Systems Security Professional Gaining this accreditation is not just about passing the exam, there are a number of other criteria that need to be met including 5 years of cumulative, paid work experience in two or more of the eight domains of the (ISC)²® CISSP CBK . Full details can be found at https://www.isc2.org/cissp/default.aspx Those without the required experience can take the exam to become an Associate of (ISC)²  while working towards the experience needed for full certification Please note an exam voucher is included as part of this course   [-]

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     [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: For å kunne gå opp til eksamen må 8 utvalgte øvingsoppgaver være godkjente. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer. Ansvarlig: Arne Bjørn Mikalsen Eksamensdato: 16.12.13 / 19.05.14         Læremål: KUNNSKAPERKandidaten:- kan gjøre rede for de mest brukte teknologiene for lokalnettverk- kan gjøre rede for teknisk oppbygning av nettverk- kan gjøre rede for ulike nettverkskomponenter, deres virkemåte og bruksområde- kan planlegge og vurdere sikkerhet i lokalnettverk FERDIGHETER:Kandidaten:- kan koble til og konfigurere en datamaskin slik at den fungerer i et nettverk med internettoppkobling- kan opprette brukerkontoer, tildele rettigheter, samt administrere nettverk med en ressursdatabase- kan planlegge, implementere og konfigurere et mindre lokalnettverk GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har kompetanse til selvstendig både å formidle og å ta i bruk sine kunnskaper og ferdigheter innen emnets tema i en driftssituasjon- kan i en praktisk driftssituasjon, forklare og gjøre bruk av sin kunnskap både innen hvert enkelt tema i faget og på tvers av temaene- kan kommunisere med andre om nettverksløsninger Innhold:Fysiske medier i bruk i lokalnettverk. Nettverkskomponenter. Design av nettverk (nettverk infrastruktur). Trådløse nettverk, design og sikkerhet. Generelt om forskjellige typer nettverksoperativsystem. Introduksjon til Active Directory og eDirectory. Prinsipper for konfigurasjon, installasjon, drift og sikkerhet og driftsfilosofi i lokalnettverk. Introduksjon til virtualisering. Driftsmodeller: Fjerndrift eller ASP (Application Service Provider)Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Drift av lokalnettverk 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Bli en ekspert i verdens ledende programvare for digital bildebehandling og grafisk design med kurset "Photoshop: Komplett". Ledet av sertifisert Photoshop-ekspert Espen Faugstad hos Utdannet.no, er dette kurset perfekt for alle som ønsker å utforske og mestre Adobe Photoshop, et verktøy sentralt i nesten alle kreative prosjekter. Dette omfattende kurset tar deg gjennom alle aspekter av Photoshop, fra grunnleggende til avanserte teknikker. Du vil lære alt fra å åpne og håndtere dokumenter, jobbe med lag, utføre markeringer og beskjæringer, til avansert retusjering og redigering. Kurset dekker også bruk av justeringer, masker, effekter, blend modes og filtre. Med praktiske prosjekter og eksempler vil du utvikle ferdigheter som gjør deg i stand til å løse komplekse og kreative utfordringer, og ved kursets slutt vil du ha oppnådd en dyptgående forståelse og kompetanse i Photoshop. Dette kurset vil utruste deg med kunnskapen og ferdighetene som trengs for å utnytte Photoshop i full skala, enten for personlig bruk eller i en profesjonell sammenheng.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Åpne Kapittel 3: Dokument Kapittel 4: Image Kapittel 5: Layers Kapittel 6: Markere Kapittel 7: Beskjære Kapittel 8: Retusjere Kapittel 9: Verktøy Kapittel 10: Adjustments Kapittel 11: Masker Kapittel 12: Effekter Kapittel 13: Blend Modes Kapittel 14: Filter Kapittel 15: Prosjekter Kapittel 16: Eksportere Kapittel 17: Avslutning   Varighet: 8 timer og 59 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. [-]

Lightroom CC er et råflott bilderedigeringsverktøy for fotoentusiaster. Lightroom CC inneholder alt du trenger for å organisere, redigere, lagre og dele bildene dine på tvers av enheter - dette være seg datamaskin, nettbrett eller mobil. Det betyr at du kan redigere et bilde på datamaskinen og fortsette på mobilen. Bildene synkroniseres nemlig i skyen. I dette kurset kommer Espen Faugstad til å guide deg gjennom programmet fra A til Å. Du kommer til å lære å importere og organisere, redigere ved hjelp av enkle og avanserte verktøy, og eksportere og dele. Du kommer også til å lære hvordan den skybaserte lagringsplassen kommer til å påvirke, og ikke minst, forbedre din digitale arbeidsflyt.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Importere Kapittel 3: Organisere Kapittel 4: Redigere (enkel) Kapittel 5: Beskjære Kapittel 6: Redigere (avansert) Kapittel 7: Eksportere Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 2 timer og 16 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.   [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IINI1001 IT Introduksjon eller tilsvarende forhåndskunnskaper. Innleveringer: Et større prosjektarbeid som gjennomføres som gruppearbeid. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Vurderingen i faget er basert på prosjektarbeidet. Prosjektene gjennomføres gruppevis. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltakelse eller ved kontraktsbrudd med øvrige medlemmer. Ansvarlig: Thor O. Olsen         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet «Lokale informasjonstjenester» skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kjenner til ulike typer informasjon som brukes i bedrifter og organisasjoner- har kunnskap om hvordan datateknologi og nettløsninger kan brukes i bedriftens forvaltning av informasjon- har kunnskap om moderne former for intern opplæring og oppbevaring og tilgjengelighet av kunnskapskapital FERDIGHETER:Kandidaten:- kan se behov for og være pådriver for små og mellomstore informasjonsløsninger for intern informasjon- kan komme med anbefalinger for bruk av moderne IT-kommunikasjonsløsninger - kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til informasjonsforvaltning og ivaretakelse av virksomheters kunnskapskapital GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har forståelse for betydningen av aktiv informasjons- og kunnskapsforvaltning.- kan delta i planlegging og gjennomføring av informasjonshåndteringsprosjekter- kan identifisere, planlegge og gjennomføre en selvstendig oppgave i samarbeid med andre Innhold:Intranett og intranett-teknologi; Tjenesteinnhold i lokale informasjonssystemer; Sikkerhet i informasjonstjenester; Bedriftsopplæring;Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Lokale informasjonstjenester 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

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.   På kurset vil du lære å: Sammenstille flere IFC-modeller, og navigere i disse Velge ut grupper av objekter for nærmere studier Legge inn snitt, måle, markere og opprette slides fra visninger av modellen Bruke forhåndsdefinerte regelsett til kontroll av BIM-modeller Kommunisere «issues» (Saker) fra regelsjekk i Excel- og BCF-formatet Høste informasjoner og mengder fra modellen basert på eksisterende templates og klassifikasjoner   Dette er et populært kurs, meld deg på nå! Spesialtilpasset kurs: NTI anbefaler spesialtilpassede kurs for bedrifter som planlegger å sende to eller flere deltakere på Solibri-kurs. Grunnen til dette er at Solibri brukes av mange forskjellige aktører og profesjoner i BAE-bransjen, og følgelig blir de åpne kursene ofte for generelle for enkelte kursdeltakere. I et spesialtilpasset kurs vil vår kurskonsulent kartlegge fokus-områdene i forkant av kurset, og gjennomføre kurset i henhold til selskapets behov, gjerne basert på kundens egne modeller. Utbyttet av kurset blir følgelig mye større. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg-no@nti.biz eller les mer på www.nti.biz [-]

Bli en ekspert i å bruke WordPress, verdens mest populære publiseringssystem, med "WordPress: Komplett", et grundig kurs ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no. WordPress er en favoritt blant små og store bedrifter over hele verden og står bak en betydelig andel av nettsider på internett. Dette kurset er designet for å gi deg en omfattende forståelse av WordPress, fra grunnleggende installasjon til avansert tilpasning og administrasjon. Du vil starte med å lære hvordan du kjøper webhotell og domenenavn, og hvordan du laster opp og installerer WordPress ved hjelp av FTP-klienten FileZilla. Kurset dekker også tilpasning av utseendet på din WordPress-nettside, inkludert temaer og utvidelser, samt bruk av det innovative redigeringsverktøyet Gutenberg for å skape innhold. Du vil lære å opprette sider og blogginnlegg, administrere utvidelser og brukere, oversette temaer og utvidelser, og håndtere viktige innstillinger. Videre vil kurset guide deg gjennom hvordan du sikrer og oppdaterer din WordPress-nettside for å holde den trygg og funksjonell. Etter å ha fullført kurset, vil du ha ferdighetene og kunnskapen som trengs for å lage og vedlikeholde en profesjonell WordPress-nettside.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installere WordPress Kapittel 3: Brukergrensesnitt Kapittel 4: Utseende Kapittel 5: Visuell redigering Kapittel 6: Sider Kapittel 7: Innlegg Kapittel 8: Utvidelser Kapittel 9: Brukere Kapittel 10: Oversette Kapittel 11: Innstillinger Kapittel 12: Sikkerhet Kapittel 13: Avslutning   Varighet: 3 timer og 46 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. [-]

Lær å lage nettsider med WordPress Dette kurset passer for deg som skal designe eller bruke nettsider laget med WordPress og som trenger å forstå hvordan det virker. Du lærer også hvordan du forandrer og tilpasser designmaler, bruker utvidelser, knytter nettsiden mot sosiale medier, og hvordan du søkemotoroptimaliserer nettsidene slik at du blir funnet av brukerene. WordPress er en publiseringsløsning som gjør det enkelt å lage profesjonelle nettsider og det har den fordelen at kunden kan oppdatere og legge inn eget innhold. Dette er verdens største publiseringsverktøy og det finnes utallige designmaler som gjør det mulig for deg å endre utseende på nettsiden uten å endre innholdet. Dette lærer du: Bli kjent med løsningen Opprette nettsider på eget domene Du lærer å lage nettsider ved hjelp av ferdige maler Endre designmaler Publisere nettsider og innlegg Legge inn bilder Gjøre nettsiden din søkbar Bruk av plugins og widgets slik som f. eks: deling i sosiale medier, slideshow, kalenderfunksjon og mye mer Enkel bilde­redigering i WordPress https://igm.no/wordpress-kurs/ [-]