Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Strömsbro

Understand the purpose and key concepts of Information Security Management, elucidating its significance in safeguarding the confidentiality, integrity, and availability of organisational information assets. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours content   Mobile-optimised   Practical exercises   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

SISE: Implementing and Configuring Cisco Identity Services Engine [-]

OneNote er et program fra Microsoft som gir deg mulighet til å digitalisere dine notater. Programmet egner seg særlig for deg som har behov for å skrive møtenotater, foredragsnotater og arbeidsnotater. OneNote vil synkronisere dine notater på tvers av dine enheter, og kan benyttes på din PC, din smarttelefon eller nettbrett. Du kan bygge inn tekst og filer fra Outlook, Word, Excel og PowerPoint, samt film- og lydfiler. Har du oversikten over notater etter at møter er over? Føler du at de papirbaserte notatene over tid blir uoversiktlige og lite tilgjengelige. Du kan jobbe raskere, smartere og bedre ved å ta i bruk OneNote. I dine digitale notater i OneNote kan du inkludere tekst, bilder, lenker til filer og websider, lyd og film. Du kan ta notater fra din smarttelefon, ditt nettbrett eller din PC; alt etter hva du har tilgjengelig. Systemet vil synkronisere notatene på tvers av dine enheter. OneNote er en del av Microsoft Office og er tilgjengelig gratis for alle.  Kurset kan spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler. Deltakere må ha med egen datamaskin med relevant programvare. 6 gode grunner til å delta Du vil se hvor enkelt det er å ta raske notater Lær hvordan du finner igjen notater raskt og effektivt Du vil kunne koble notater til oppgaver i Outlook Lær å holde møtenotater koblet til avtaler og møter i Outlook Få en innføring i hvordan flere kan jobbe samtidig med notater Lær hvordan OneNote kobler lyd/videoopptak med notater Synkroniser dine notater mellom dine enheter (PC, mobil, nettbrett) Forkunnskap: Erfaring i bruk av Microsoft Office. Varighet:3 timer Pris:3200 kroner Ansatte ved UiS har egne betalingsbetingelser. [-]

The students will also explore how to design data security including data access, data policies and standards. They will also design Azure data solutions which includes the optimization, availability and disaster recovery of big data, batch processing and streaming data solutions. Agenda Module 1: Data Platform Architecture Considerations. -Core Principles of Creating Architectures-Design with Security in Mind-Performance and Scalability-Design for availability and recoverability-Design for efficiency and operations-Case Study Module 2: Azure Batch Processing Reference Architectures. -Lambda architectures from a Batch Mode Perspective-Design an Enterprise BI solution in Azure-Automate enterprise BI solutions in Azure-Architect an Enterprise-grade Conversational Bot in Azure Module 3: Azure Real-Time Reference Architectures. -Lambda architectures for a Real-Time Perspective-Lambda architectures for a Real-Time Perspective-Design a stream processing pipeline with Azure Databricks-Create an Azure IoT reference architecture Module 4: Data Platform Security Design Considerations. -Defense in Depth Security Approach-Network Level Protection-Identity Protection-Encryption Usage-Advanced Threat Protection Module 5: Designing for Resiliency and Scale. -Design Backup and Restore strategies-Optimize Network Performance-Design for Optimized Storage and Database Performance-Design for Optimized Storage and Database Performance-Incorporate Disaster Recovery into Architectures-Design Backup and Restore strategies Module 6: Design for Efficiency and Operations. -Maximizing the Efficiency of your Cloud Environment-Use Monitoring and Analytics to Gain Operational Insights-Use Automation to Reduce Effort and Error [-]

MoP® Foundation [-]

Datagrunnlaget Gruppering Formatering Tallformater Visningsalternativer Feltinnstillinger Beregnede felt Bruk av flere pivottabeller i samme arbeidsbok Slicere som virker på flere pivottabeller eller pivotdiagrammer Tabellfunksjonalitet   Analyse av pivotdiagram Bruk av pivotdiagram i andre programmer   et er fordelaktig å ha to skjermer - en til å følge kurset og en til å gjøre det kursholder demonstrerer. Kurset gjennomføres i sanntid med nettundervisning via Teams. Det blir mulighet for å stille spørsmål, ha diskusjoner, demonstrasjoner og øvelser. Du vil motta en invitasjon til Teams fra kursholder.   [-]

Objectives Describe specialized data classifications on Azure Identify Azure data protection mechanisms Implement Azure data encryption methods Secure Internet protocols and how to implement them on Azure Describe Azure security services and features Agenda Module 1: Identity and Access -Configure Azure Active Directory for Azure workloads and subscriptions-Configure Azure AD Privileged Identity Management-Configure security for an Azure subscription Module 2: Platform Protection -Understand cloud security-Build a network-Secure network-Implement host security-Implement platform security-Implement subscription security Module 3: Security Operations -Configure security services-Configure security policies by using Azure Security Center-Manage security alerts-Respond to and remediate security issues-Create security baselines Module 4: Data and applications -Configure security policies to manage data-Configure security for data infrastructure-Configure encryption for data at rest-Understand application security-Implement security for application lifecycle-Secure applications-Configure and manage Azure Key Vault       [-]

Ønsker du å jobbe med ulike tegninger i Visio, men føler du ikke mestrer programmet? Vil du i tillegg kunne lage egne maler for å jobbe mer effektivt? Da er ”Visio Grunnleggende” kurset for deg! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1    Hva er Visio? Få oversikt. Bli kjent med programvinduet og hvordan du kan tilpasse det etter dine behov. Mal. Hvordan er en mal bygd opp og hvordan jobbe med en tegning? Formatering. Lær å formatere og hva formateringsbegrepet betyr. Sjablonger og figurer. Hva er sjablonger og figurer?   Å jobbe effektivt med Visio Bygge opp en tegning. Lær å bygge opp en tegning fra bunnen av. Hurtigtaster. Effektiv bruk av tastatur og mus. Formatering. Bruk formatering for å gjøre tegningene oversiktlige og informasjonen mest mulig tilgjengelig. Ark. Lær å jobbe med flere ark, navngi dem, slette dem, bruke bakgrunner etc. Praktisk oppgaveløsing. Jobb med skreddersydde oppgaver innenfor dagens temaer. Andre Office-programmer. Lær å bruke Visio-tegninger i andre Office-programmer.   Flytskjema og organisasjonskart Koblinger. Lær å koble figurer på en effektiv måte. Oppsett. Hvordan sørge for at figurene står plassert på en nøyaktig og oversiktlig måte? Navigasjon. Bygge opp praktisk navigasjon mellom sidene i en større tegning.   Dag 2    Nettverksdiagram Figurdata. Knytt praktisk informasjon til figurene i tegningen. Rapporter. Hvordan hente ut rapporter fra en tegning?   Prosjektplaner Tidslinje. Illustrere faser i et prosjekt på en oversiktlig måte. Gantt-diagram. Vise prosjektinformasjon på en mer detaljert måte. Utskrift. Få oversikt over de vanligste problemstillingene ved utskrift.   Egne maler Maler. Hva er maler, deres styrke og hvordan kan jeg utnytte dem best mulig i mitt arbeid? Sjablonger. Bygge opp en egen samling med de figurene du skal bruke. Figurer. Lær å lage egne tilpassede figurer. Praktisk oppgaveløsing. Jobb med skreddersydde oppgaver innenfor dagens temaer.   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

God formatering i Microsoft Excel handler ikke bare om å få et regneark til å se pent ut; det handler like mye om å kommunisere effektivt. Et dårlig formatert regneark kan gjøre det vanskelig å lese og forstå innholdet. Derimot vil et godt formatert regneark gjøre det enklere å absorbere informasjonen som presenteres. Dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil gi deg ferdighetene du trenger for å formatere data i Microsoft Excel på avansert nivå. Du vil lære hvordan du gjør regnearket mer leselig, forståelig og effektivt. Emner inkluderer formatering av tekstverdier og tallverdier, opprettelse av egendefinerte formateringsregler, tilpasning av rader, kolonner og celler, formatering av tabeller, diagrammer og bilder, og mye mer. Kurset er delt inn i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Skrift Kapittel 3: Justering Kapittel 4: Tall Kapittel 5: Stiler Kapittel 6: Celler Kapittel 7: Tabell Kapittel 8: Diagrammer Kapittel 9: Bilder Kapittel 10: Avslutning Etter å ha fullført kurset, vil du kunne bruke avansert formatering i Excel for å forbedre presentasjonen og lesbarheten av dine regneark, noe som er uvurderlig for effektiv kommunikasjon og dataanalyse.   Varighet: 2 timer og 27 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. [-]

The students will learn how to interactively explore data stored in files in a data lake. They will learn the various ingestion techniques that can be used to load data using the Apache Spark capability found in Azure Synapse Analytics or Azure Databricks, or how to ingest using Azure Data Factory or Azure Synapse pipelines. The students will also learn the various ways they can transform the data using the same technologies that is used to ingest data. The student will spend time on the course learning how to monitor and analyze the performance of analytical system so that they can optimize the performance of data loads, or queries that are issued against the systems. They will understand the importance of implementing security to ensure that the data is protected at rest or in transit. The student will then show how the data in an analytical system can be used to create dashboards, or build predictive models in Azure Synapse Analytics. After completing this course, students will be able to: Explore compute and storage options for data engineering workloads in Azure Design and Implement the serving layer Understand data engineering considerations Run interactive queries using serverless SQL pools Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform data Exploration and Transformation in Azure Databricks Ingest and load Data into the Data Warehouse Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Perform end-to-end security with Azure Synapse Analytics Perform real-time Stream Processing with Stream Analytics Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics Course prerequisites Successful students start this course with knowledge of cloud computing and core data concepts and professional experience with data solutions.Recommended prerequisites:M-DP900 - Microsoft Azure Data FundamentalsM-AZ900 - Microsoft Azure Fundamentals Agenda Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads This module provides an overview of the Azure compute and storage technology options that are available to data engineers building analytical workloads. This module teaches ways to structure the data lake, and to optimize the files for exploration, streaming, and batch workloads. The student will learn how to organize the data lake into levels of data refinement as they transform files through batch and stream processing. Then they will learn how to create indexes on their datasets, such as CSV, JSON, and Parquet files, and use them for potential query and workload acceleration. Module 2: Design and implement the serving layer This module teaches how to design and implement data stores in a modern data warehouse to optimize analytical workloads. The student will learn how to design a multidimensional schema to store fact and dimension data. Then the student will learn how to populate slowly changing dimensions through incremental data loading from Azure Data Factory. Module 3: Data engineering considerations for source files This module explores data engineering considerations that are common when loading data into a modern data warehouse analytical from files stored in an Azure Data Lake, and understanding the security consideration associated with storing files stored in the data lake. Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools In this module, students will learn how to work with files stored in the data lake and external file sources, through T-SQL statements executed by a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics. Students will query Parquet files stored in a data lake, as well as CSV files stored in an external data store. Next, they will create Azure Active Directory security groups and enforce access to files in the data lake through Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control Lists (ACLs). Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark This module teaches how to explore data stored in a data lake, transform the data, and load data into a relational data store. The student will explore Parquet and JSON files and use techniques to query and transform JSON files with hierarchical structures. Then the student will use Apache Spark to load data into the data warehouse and join Parquet data in the data lake with data in the dedicated SQL pool. Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks This module teaches how to use various Apache Spark DataFrame methods to explore and transform data in Azure Databricks. The student will learn how to perform standard DataFrame methods to explore and transform data. They will also learn how to perform more advanced tasks, such as removing duplicate data, manipulate date/time values, rename columns, and aggregate data. Module 7: Ingest and load data into the data warehouse This module teaches students how to ingest data into the data warehouse through T-SQL scripts and Synapse Analytics integration pipelines. The student will learn how to load data into Synapse dedicated SQL pools with PolyBase and COPY using T-SQL. The student will also learn how to use workload management along with a Copy activity in a Azure Synapse pipeline for petabyte-scale data ingestion. Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines This module teaches students how to build data integration pipelines to ingest from multiple data sources, transform data using mapping data flowss, and perform data movement into one or more data sinks. Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines In this module, you will learn how to create linked services, and orchestrate data movement and transformation using notebooks in Azure Synapse Pipelines. Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse In this module, students will learn strategies to optimize data storage and processing when using dedicated SQL pools in Azure Synapse Analytics. The student will know how to use developer features, such as windowing and HyperLogLog functions, use data loading best practices, and optimize and improve query performance. Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage In this module, students will learn how to analyze then optimize the data storage of the Azure Synapse dedicated SQL pools. The student will know techniques to understand table space usage and column store storage details. Next the student will know how to compare storage requirements between identical tables that use different data types. Finally, the student will observe the impact materialized views have when executed in place of complex queries and learn how to avoid extensive logging by optimizing delete operations. Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link In this module, students will learn how Azure Synapse Link enables seamless connectivity of an Azure Cosmos DB account to a Synapse workspace. The student will understand how to enable and configure Synapse link, then how to query the Azure Cosmos DB analytical store using Apache Spark and SQL serverless. Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics In this module, students will learn how to secure a Synapse Analytics workspace and its supporting infrastructure. The student will observe the SQL Active Directory Admin, manage IP firewall rules, manage secrets with Azure Key Vault and access those secrets through a Key Vault linked service and pipeline activities. The student will understand how to implement column-level security, row-level security, and dynamic data masking when using dedicated SQL pools. Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics In this module, students will learn how to process streaming data with Azure Stream Analytics. The student will ingest vehicle telemetry data into Event Hubs, then process that data in real time, using various windowing functions in Azure Stream Analytics. They will output the data to Azure Synapse Analytics. Finally, the student will learn how to scale the Stream Analytics job to increase throughput. Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks In this module, students will learn how to ingest and process streaming data at scale with Event Hubs and Spark Structured Streaming in Azure Databricks. The student will learn the key features and uses of Structured Streaming. The student will implement sliding windows to aggregate over chunks of data and apply watermarking to remove stale data. Finally, the student will connect to Event Hubs to read and write streams. Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synapase Analytics In this module, the student will learn how to integrate Power BI with their Synapse workspace to build reports in Power BI. The student will create a new data source and Power BI report in Synapse Studio. Then the student will learn how to improve query performance with materialized views and result-set caching. Finally, the student will explore the data lake with serverless SQL pools and create visualizations against that data in Power BI. Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics This module explores the integrated, end-to-end Azure Machine Learning and Azure Cognitive Services experience in Azure Synapse Analytics. You will learn how to connect an Azure Synapse Analytics workspace to an Azure Machine Learning workspace using a Linked Service and then trigger an Automated ML experiment that uses data from a Spark table. You will also learn how to use trained models from Azure Machine Learning or Azure Cognitive Services to enrich data in a SQL pool table and then serve prediction results using Power BI. [-]

Koding automasjon i bygg Denne fagskole utdanningens innhold tilsvarer 5 studiepoeng og utdanning er på nettet.  Maksimalt antall studieplasser er 25. Utdanningen er praktisk tilrettelagt, slik at du kan anvende teori og kunnskap i praksis. Du vil få mulighet til å jobbe med reelle og aktuelle problemstillinger, og du vil få tilbakemelding fra erfarne fagfolk. Læremateriellet består av video, podkaster, resyme av fagstoff, artikler, forskningsrapporter, foredrag, presentasjon av fagstoff, samt quizer og annet. Læremateriellet du får tilgang til er på en LMS som er under kontinuerlig utvikling og oppdatering. Du får ett års tilgang til læremateriell, etter at utdanningen er ferdig, på Learning Management System (LMS) I denne utdanningen lærer du om: Installere Python på egen PC (Spyder): Veiledning for hvordan du installerer Python og Spyder IDE for å utvikle Python-programmer. Introduksjon til programmering i: HTML: Grunnleggende om HTML-strukturer og webutvikling. Python: Introduksjon til grunnleggende programmeringskonsepter, inkludert: Variabler og Datatyper: Opprettelse og bruk av variabler med ulike datatyper som heltall (integers), desimaltall (floats), strenger (strings), lister (lists), tupler (tuples), og dictionaries (dictionaries). Operatorer: Bruk av matematiske, sammenlignings-, og logiske operatorer for beregninger og verdikomparasjoner. Løkker: Implementering av kontrollstrukturer som if-setninger, for- og while-løkker, samt avvikshantering med try og except for å styre programflyten. Funksjoner: Definisjon og anvendelse av funksjoner for å organisere koden i moduler og forbedre lesbarheten og vedlikeholdbarheten. Input og Output: Håndtering av datainnlesning fra bruker og datavisning til skjermen. Moduler og Biblioteker: Utforsking av innebygde og tredjepartsmoduler for å utvide programmets funksjonalitet. Filstyring: Åpning, lesing, skriving, og lukking av filer. Strukturering av kode: Organisering av kode ved hjelp av funksjoner, klasser, og moduler for bedre lesbarhet og vedlikehold. JavaScript: Grunnleggende programmeringskonsepter for å utvikle interaktive webapplikasjoner. Programmere App til mobil telefon: Introduksjon til å kunne programmere Android-apps. Fra sensor til web: Utvikling av programmer fra grunnen av, fra å programmere Arduino UNO som en Modbus RTU slave til å utvikle en Modbus RTU master i Python. Konfigurasjon av egen PC som webserver (IIS) for å støtte webapplikasjoner. Integrert prosjektarbeid som involverer programmering fra sensor til web, som kombinerer hardware og software for å samle, behandle, og presentere data. Inkluderer API-er (Application Programming Interfaces) og tekniske beskrivelser. Du velger selv prosjektoppgave: Oppgaven kan for eksempel innebære å innhente data via API fra https://www.yr.no/ eller en annen nettressurs. Ved å anvende Modbus for I/O på Arduino, er det mulig å utvikle et system som både overvåker og regulerer energiforbruket ditt. Brukergrensesnittet kan være basert på web, og konfigureres på din egen datamaskin. Denne utdanningen danner et solid fundament for videre læring og anvendelse av disse konseptene i automasjon i bygg. Bedriftsinterne utdanning tilpasset din bedrift Denne utdanningen kan tilbys som en bedriftsintern utdanning. Det faglige innholdet er fastsatt, men den faglige tilnærmingen kan tilpasses den enkelte bedrifts behov og ønsker. Ta kontakt for en prat, så kan vi sammen lage et utdanningsløp som passer for deg og din bedrift. Kontaktpersoner er Hans Gunnar Hansen (tlf. 91101824) og Vidar Luth-Hanssen (tlf. 91373153) [-]

Dette kurset er innrettet mot dem som jobber med økonomisk oppfølging i bedriften. Vi går inn på prosessene fra innhenting av data, bearbeidelse av dataene, sammendrag og analyse av dataene, og til sist rapportering av dataene til bedriftens beslutningstagere. Vi bruker en god del tid på Pivot og Power Pivot her, men vi går ikke fullt så langt som i spesialkurset om Pivottabeller. Kurset forutsetter at man er godt kjent i Excel, og vant til å jobbe med litt kompliserte problemstillinger i Excel. Kontroll/gjennomgang av en del sentral funksjonalitet – bl.a. absolutte, relative og blandede referanser. Sammendrag av data fra flere ark i samme eller flere arbeidsbøker, bl.a. gjennomgående summering og tabulering v.hj.a. INDIREKTE-funksjonen. Betingende sammendrag v.hj.a. matriseformler og funksjoner Sentrale funksjoner, bl.a. HVIS, HVISFEIL, FINN.RAD, FINN.KOLONNE, ANTALL.HVIS, etc. Sammendrag av data med Pivottabell Power Pivot Formler Rapportering av data Statiske rapporter Rapporter med interaktivitet, forskjellige teknikker Visualisering av tallene Dashboard Aktuelle teknikker for å lage dashboards Avstemming av to eller flere lister mot hverandre, f.ex. bank Lister – verktøy i Excel som er aktuelle når vi jobber med lister Makroer/VBA – introduksjon til automatisering [-]

COURSE OVERVIEW   The delegate will learn how to exploit advanced features of the Python language to build complex and efficient applications. Exercises and examples are used throughout the course to give practical hands-on experience with the techniques covered. TARGET AUDIENCE The Python Programming 2 course is designed for existing Python developers who have a good grounding in the basics and want to exploit some of the advanced features of the language. For the delegate for whom Python is their first programming language,we recommend taking the Python Programming 1 course first,then taking some time to practice the skills gained,before returning to take the Python Programming 2 course.   COURSE OBJECTIVES This course aims to provide the delegate with the knowledge to be able to interpret,write,and troubleshoot complex Python applications exploiting inheritance and polymorphism,mixins,composition and aggregation,iterators,generators,decorators,comprehension,concurrency,functional programming,and RESTful web services. COURSE CONTENT DAY 1 COURSE INTRODUCTION Administration and Course Materials Course Structure and Agenda Delegate and Trainer Introductions SESSION 1: ADVANCED OBJECT ORIENTATION The self Keyword Constructors and Destructors Encapsulation Inheritance Introspection with __dict__,__name__,__module__,__bases__ The hasattr(obj,attr),dir(obj),help(obj) functions Polymorphism Abstract Classes Multiple Inheritance and Mixins Composition and Aggregation Static Members SESSION 2: ITERATORS & GENERATORS Iterables Iterators Custom Iterators Generators Yield vs. Return SESSION 3: COMPREHENSIONS List Comprehension Set Comprehension The zip Function Dictionary Comprehension DAY 2 SESSION 4: DECORATORS Decorators Decorator Functions Decorator Annotations Decorator Use Cases Labs SESSION 5: FUNCTIONAL PROGRAMMING Functional Programming Lambdas Immutability Mapping Filtering Reducing SESSION 6: MULTITHREADING Threads Multithreading Thread Construction Thread Execution Thread Sleep Joins Data Sharing Synchronisation Multithreading vs. Multiprocessing DAY 3 SESSION 7: WEB SERVICES RESTful Web Services JSON Data CRUD and HTTP RESTful Clients RESTful APIs SESSION 8: UNIT TESTING Unit Testing Terminology Test Classes Test Fixtures Test Cases Assertions Test Runners   FOLLOW ON COURSES Data Analysis Python [-]

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.   Solibri Anywhere og Site   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 Opprette rapporter og kommentere «issues» i Excel og BCF-format Se på resultatet av utførte regelsjekker i modellen Se på resultatet av utførte informasjons- og mengdeuttak fra modellen Høste informasjon og mengder fra modellen basert på eksisterende maler og klassifikasjoner Skape egne klassifikasjoner og definisjoner for megndeuttak   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 fokusområdene 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   [-]

Agenda:• Introduksjon til BIM• Link av Revit-modeller• Koordinering av modeller• Utarbeidelse av generisk modell• Arbeide med eksisterende families• Håndtering av forandringer i grunnlaget• Snitt og detaljer• Skjemaer og uttrekk• Oppsetning til print [-]