IT-kurs
Lögdeå
Du har valgt: Nordmaling NV
Nullstill
Filter
Ferdig

-

Mer enn 100 treff ( i Nordmaling NV ) i IT-kurs
 

Nettkurs 12 måneder 9 000 kr
ITIL® 4 Specialist: Create, Deliver and Support dekker «kjernen» i ITIL®, aktiviteter rundt administrasjon av tjenester, og utvider omfanget av ITIL® til å omfatte «oppre... [+]
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. [-]
Les mer
Oslo 1 dag 9 900 kr
07 Jun
07 Jun
09 Sep
ITIL® 4 Practitioner: Incident Management [+]
ITIL® 4 Practitioner: Incident Management [-]
Les mer
Webinar 2 timer 1 690 kr
På webinaret vil vi vise deg hvordan du kan lage nettbaserte spørreundersøkelse og tester ved hjelp av Microsoft Forms. [+]
På webinaret vil vi vise deg hvordan du kan lage nettbaserte spørreundersøkelse, tester og påmeldingsskjemaer ved hjelp av Microsoft Forms. Microsoft Forms er en enkel og elegant app i Microsoft 365 familien for opprettelse av undersøkelser og tester. Du kan lage skjema med flere språk i samme skjema. Du kan ha forgreninger til ulike svarretninger alt etter hva som velges som svar. Det er mange ulike spørsmålsalternativer å velge mellom. Svarene kan være anonyme om ønskelig. Du kan også sette inn undersøkelser (poll) i et Teams-møte eller som en del av en presentasjon i PowerPoint. Resultatene behandler og analyserer du enkelt i Excel. Hva er Forms | Forskjell undersøkelser og tester | Personlige skjema vs gruppeskjema | Opprette skjema | Spørsmålstyper | Forgreninger | Innstillinger | Flere språk i samme skjema | Simulere skjema | Delingsmåter (samle inn svar) | Samarbeide om samme skjema eller duplisere skjema (gi kopi til andre) | Resultater og analyser | Forms og Teams | Forms og PowerPoint Pris: 1690 kroner [-]
Les mer
Nettstudie 2 semester 4 980 kr
På forespørsel
Introduksjon til ITIL v3 med utgangspunkt i tjenestelivssyklusmodellen. Gjennomgang av livssyklusfasene tjenestestrategi, tjenestedesign, tjenesteovergang, tjenesteadmini... [+]
  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: Av totalt 12 øvinger må 4 tekstbaserte øvinger og 4 flervalgstester (totalt 8 øvinger) være godkjent for å få gå opp til eksamen. Øvingene som blir godkjent må dekke et bredt spekter av de temaene som gjennomgås i emnet. Nærmere opplysninger ved studiestart. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig, individuell, 3 timer,  Ansvarlig: Knut Arne Strand Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten kan:- tegne opp og forklare livssyklusmodellen til ITIL versjon 3- gjengi suksessfaktorer knyttet til innføring av ITIL- forklare hva som menes med begrepene tjenestestrategi, tjenestedesign, tjenesteovergang, tjenesteadministrasjon og kontinuerlig tjenesteforbedring- beskrive utvalgte prosesser som inngår i ITIL-standarden og hvilke arbeidsoppgaver som utføres av de aktuelle prosessene FERDIGHETER:Kandidaten kan:- redegjøre for hvordan utvalgte ITIL-prosesser typisk kan implementeres og forvaltes i en gitt organisasjon- redegjøre for hvordan utvalgte prosesser fungerer sammen og hvilken informasjon som flyter mellom dem- lage en plan for innføring av utvalgte ITIL-prosesser i en konkret bedrift- implementere utvalgte deler av ITIL-standarden i en konkret bedrift GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten har:- grunnleggende forståelse av ITIL som beste praksis for drift av IT-systemer- forståelse for at ITIL kan implementeres i små trinn og med noen få prosesser, samt utvides til å være svært omfattende, med mange operative prosesser og funksjoner Innhold:Introduksjon til ITIL v3 med utgangspunkt i tjenestelivssyklusmodellen. Gjennomgang av livssyklusfasene tjenestestrategi, tjenestedesign, tjenesteovergang, tjenesteadministrasjon og kontinuerlig tjenesteforbedring med tilhørende prosesser og funksjoner.Les mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag ITIL v3 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]
Les mer
Majorstuen 1 dag 7 600 kr
Med Power Automate kan du automatisere forretningsprosesser og handlinger på tvers av organisasjonen, med lite eller ingen koding. Ta farvel med kjedelige, repetitive opp... [+]
Med Power Automate kan du automatisere forretningsprosesser og handlinger på tvers av organisasjonen, med lite eller ingen koding. Ta farvel med kjedelige, repetitive oppgaver og effektiviser hverdagen. Ikke minst er Power Automate ofte en del av Microsoft 365 lisensen du kanskje allerede har. Power Automate er Microsoft sin løsning for automatisering av prosesser, og er en tjeneste som lar deg utvikle flyter på tvers av en rekke applikasjoner og tjenester med lite eller ingen koding. Du kan selvfølgelig få tjenestene i Microsoft 365 til å snakke sammen slik du vil, men det finnes også flere hundre koblinger til andre eksterne tjenester. I tillegg har du naturligvis mulighet til å benytte generelle tilkoblinger, for å hente data fra egne APIer, databaser og tjenester. Power Automate gir muligheter til brukere på tvers av organisasjonen som tidligere i stor grad har vært forbeholdt utviklere.  I løpet av kurset vil deltagere få en hands-on opplevelse av hva Power Automate er, hva det kan brukes til, og hvordan en kan jobbe med det. Kursholderen vil gjøre deltakerne godt kjent med terminologien, demonstrere løsninger og utfordre med øvelser.  Dette er et introduksjonskurs, så det er naturligvis mye vi ikke vil rekke å gå gjennom. Kursleder vil peke deltagerne til gode kilder for videre læring. Det er også mulig å be om bedriftsinterne kurs på videregående nivå, der man kan spesifisere ønsket fokus og spesifikke behov. Disse kan også kjøres som workshops.   TA MED EGEN PC   Kursinnhold Power Automate - det store bildet Ulike flyttyper Bli kjent med arbeidsflaten Datakilder og koblinger Beste praksis for navngivning, utvikling, dokumentering m.m. Bruksområder og viktige begrensninger   [-]
Les mer
13 timer
Grunnleggende Excel [+]
Her starter vi ganske på begynnelsen, og går ut fra at deltagerne har liten eller ingen erfaring med Excel. Vi starter med de grunnleggende prinsippene, og bygger så videre på dem. I stikkordsform ser innholdet ut slik: Regnearkets oppbygning – grunnprinsipper Tall og tekst – identifisere og korrigere/konvertere Listefunksjonalitet – sortere, filtrere, redigere, skrive ut, etc. Grunnleggende formelbygging – de fire regneartene Kopiering av formler – absolutte og relative referanser Sentrale funksjoner: SUMMER, GJENNOMSNITT, HVIS,   HVISFEIL Modellbyggingsteknikker - sammendrag av data over flere ark Grafiske fremstillinger av numeriske data Identifisere og fjerne duplikatverdier fra en liste Arbeide med tid (dager, klokkeslett, etc.) i Excel [-]
Les mer
Nettkurs 12 timer 1 275 kr
E-læringskurset gir deg en opplevelsesrik og praktisk opplæring i presentasjonsprogrammet PowerPoint 2016. En kombinasjon av videoer, teori, oppskrifter, oppgaver og test... [+]
E-læringskurset gir deg en opplevelsesrik og praktisk opplæring i presentasjonsprogrammet PowerPoint 2016. En kombinasjon av videoer, teori, oppskrifter, oppgaver og tester gjør det enkelt å lære seg de nye funksjonene og verktøyene. En komplett e-læring med både grunnleggende og videregående emner. E-læringskurset inneholder 82 opplæringsvideoer.E-læringskurset er tilpasset Office 365.Testene i e-læringskurset måler kunnskap før, under og etter opplæringen. Når ettertesten er bestått får du tilgang til et kursbevis i PDF-format som enkelt kan lagres eller skrives ut.Jobb smart og effektivt!- Office 365 gir deg alltid den nyeste versjonen av PowerPoint.- Maler og tema er tilgjengelig ved oppstart.- Enklere åpning og lagring av presentasjoner.- Microsoft-kontoen kobler enheten til OneDrive, slik at du alltid har tilgang til filene dine.- Egen modus som er optimalisert for berøring.- Enklere søk etter kommandoer, handlinger og hjelp.- Bruk av tema gir en konsekvent layout på alle Office-dokumenter.- Temaene har et sett med ferdige fargevarianter.- Standard lysbildestørrelse er nå widescreen (16:9).- Elementer som skal gjentas på alle lysbildene kan settes inn i lysbildemalen.- Enklere å finne og sette inn bilder fra både datamaskinen, OneDrive og en kilde på Internett.- PowerPoint Designer er en ny tjeneste som automatisk genererer utformingsideer for et lysbilde.- Objekter tilpasses ved å endre plassering, størrelse, rotering, rekkefølge etc.- Bildebehandling med bildestiler, lysstyrke, kontrast, farger og kunstneriske effekter.- Figurene kan brukes til å tegne linjer, rektangler, piler, stjerner og flytskjema.- WordArt kan brukes for å lage spesielle teksteffekter i en presentasjon.- Ny og spennende tegnefunksjon for håndskriftsmerknader.- SmartArt-grafikk kan brukes til å lage flotte illustrasjoner.- Diagram egner seg godt for å gi et visuelt, lettfattelig inntrykk av tallverdier.- Tabeller kan brukes for å presentere informasjon på en oversiktlig måte.- Videoer og lyder kan gjøre presentasjonene mer spennende.- Skjerminnspilling kan startes direkte fra presentasjonen.- Et integrert utskriftsmiljø med både utskriftsinnstillinger og forhåndsvisning.- Dynamiske animasjoner og overganger imponerer under lysbildeframvisning.- Innspillingsfunksjonen kan brukes for å finne en passende tidsberegning for lysbildene.- Med Presentasjonstjeneste for Office eller Skype for Business, kan presentasjoner kjøres via nettet.Innhold:- Før du starter- Utforming- Tekst- Bilder- Figurer- SmartArt-grafikk- Diagram- Tabeller- Medier- Framvisning [-]
Les mer
Virtuelt klasserom 4 dager 25 000 kr
In this course, the student will learn about the data engineering patterns and practices as it pertains to working with batch and real-time analytical solutions using Azu... [+]
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     [-]
Les mer
Nettkurs 2 timer 1 990 kr
Dette webinaret fokuserer på bruk av eksisterende presentasjoner, endringer av disse, samt det å klargjøre for presentasjon. Vi viser deg en rekke tips og teknikker so... [+]
Dette webinaret fokuserer på bruk av eksisterende presentasjoner, endringer av disse, samt det å klargjøre for presentasjon. Vi viser deg en rekke tips og teknikker som bidrar til at presentasjonen ser strøken ut, og som hjelper deg å spare verdifull tid i forberedelsesfasen.  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:   Gjenbruk Sette inn lysbilder fra andre presentasjoner Tilbakestille lysbildeoppsett Endre mal Rydde opp i manuelle feil   Klargjøring Konvertere tekst til SmartArt Animasjon og lysbildeovergang Tilrettelegge for navigasjon (hyperkoblinger) Tilpasset fremvisning Lag lysbildefremvisning Ta med presentasjonen på minnepinne   3 gode grunner til å delta 1. Lær og gjenbruke innhold fra andre presentasjoner effektivt 2. Få oversikt over måter å "rydde opp" i en presentasjon 3. Få tips til praktiske verktøy til ferdigstilling av presentasjonen   [-]
Les mer
1 dag 9 500 kr
Power BI er et fleksibelt verktøy som dekker hele prosessen fra datafangst til deling av rapporter. Selv om det virker lett på overflaten har Power BI funksjoner som åpne... [+]
Power BI er et fleksibelt verktøy som dekker hele prosessen fra datafangst til deling av rapporter. Selv om det virker lett på overflaten har Power BI funksjoner som åpner uendelige muligheter. Det er flere triks som skaper en bedre brukeropplevelse av Power BI samtidig som at man bruker Power BI til å gjennomføre avanserte kalkulasjoner.   Dette kurset bygger på filmdata som deltakerne hentes direkte fra IMDB via funksjoner i Power Query, og brukes til å lage en lekker rapport i Power BI. Kurset bygger ikke direkte på «Selvbetjening og analyse med Power BI», men bygger videre på flere av teknikkene som ble gjennomgått her, og er myntet på de som allerede har litt erfaring med bruk av Power BI. Deltakerne vil få en grunnleggende innføring i:  Henter og renser ekte data fra IMDB via Power Query. Power Query funksjoner Avansert bruk av bokmerker Et dypdykk i design Dynamiske overskrifter med DAX Variabelsyntaks i DAX Filter- og radkontekst  Dynamisk link til nettsider med DAX Egendefinerte verktøytips Betinget formatering Målgruppe: Kurset er for folk som har jobbet med Power BI i minst et par måneder. Det er en fordel hvis man har gjennomført «Selvbetjening og analyse med Power BI», men det er ikke et krav. Ta med egen PC med nyeste versjon av Power BI. Du bør også ha signet opp med en 30-dagers gratislisens for Power BI Pro.    Kursinnhold Henter og renser ekte data fra IMDB via Power Query Vi henter data direkte fra nettsiden til IMDB (scraping) og transformerer dette til et format som er egnet i Power BI. Power Query funksjoner Vi bruker eksempeldata til å trene Power BI til å gjenkjenne mønstre i nettsiden slik at logikken kan transformeres til en funksjon og brukes på flere filmer. Avansert bruk av bokmerker Bokmerker er en funksjon som hjelper deg med å lage interaktive rapporter. I dette kurset bruker vi denne funksjonen til å lage et dynamisk filterpanel. Et dypdykk i design Design er med på å skape et helhetlig inntrykk av rapporten, og bidrar til at rapporten blir mer brukervennlig. Kurset gjennomgår generelle designtriks sammen med teori rundt universal utforming. Dynamiske overskrifter med DAX Du kan enkelt lage statiske overskrifter i Power BI, men med overskrifter som endrer seg etter innholdet, tar du rapporten din til et nytt nivå. Variabelsyntaks i DAX Variabelsyntaksen i DAX skaper en leservennlig struktur i koden samtidig som det kan forbedre ytelsen. Kurset gjennomgår hvordan man bruker variabelsyntaksen og fordelene med det.  Filter- og radkontekst Ord som filterkontekst og radkontekst brukes mye når man snakker om Power BI, men det er ikke alltid tydelig hva det betyr. Kurset gjennomgår forskjellene og illustrerer dette med å tvinge radkontekst i et mål via AVERAGEX funksjonen. Dynamisk link til nettsider med DAX Power BI kan linke til nettsider eller andre Power BI rapporter. I dette kurset lager vi en link som fører direkte til nettsiden for valgt film.  Egendefinerte verktøytips Vektøystips er viser ekstra informasjon når brukeren holder over et element i Power BI. Det finnes en standard visning hvor man kan gjøre et par justeringer, men i dette kurset lager vi et helt eget verktøystips slik at vi har full kontroll over størrelse og innhold. Betinget formatering Betinget formatering lar deg endre formateringen basert på en betinget verdi. I dette kurset lager vi datastolper og fargeendringer via både brukergrensesnittet og DAX [-]
Les mer
Webinar + nettkurs 3 dager 12 450 kr
Har du lyst til å lære å bruke Autodesk Revit Architecture? Her er kurset for deg! [+]
HENSIKTHensikten med kurset er å gi deltagerne en grunnleggende forståelse i bruken av tegne- og konstruksjonsprogrammet Autodesk Revit. Kurset er nødvendig for å komme raskt i gang med Autodesk Revit, og for å få den nødvendige forståelse for de mulighetene programmet gir. UTDANNINGSMÅLDu vil lære grunnleggende teknikk for bruk av programmet, og skal kunne bruke programmet til å lage 3D-modeller av bygninger, hente ut informasjon fra modellen og kunne produsere 2D-arbeidstegninger basert på 3D-modellen. KURSINNHOLD: Introduksjon av Autodesk Revit Architecture Brukergrensesnitt Behandling av visninger Oppretting av Etasjeplan og Rutenett Søyler Vegger, dører, vinduer Gulv/Himling Tak Editeringsverktøy Dimensjonering/Tekst/Tittelfelt Detaljering Utskrift Kurset er på norsk, men kursmanualen er engelsk. [-]
Les mer
Bedriftsintern 3 dager 27 000 kr
In this course, application developers learn how to design, develop, and deploy applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. [+]
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 [-]
Les mer
Virtuelt klasserom 4 dager 23 000 kr
Python is an object oriented rapid development language deployed in many scenarios in the modern world. [+]
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 [-]
Les mer
Nettstudie 2 semester 4 980 kr
På forespørsel
Automatisering og sikring ved hjelp av System Center Cooperation Manager 2012 (SCCM 2012) - Applikasjonsutrulling - Operativ System utrulling - Klient tilstands-monitorer... [+]
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.    [-]
Les mer
Oslo 2 dager 11 900 kr
22 May
22 May
19 Aug
Excel for Controllere og Økonomisjefer [+]
Excel for Controllere og Økonomisjefer [-]
Les mer