Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Uppsala län

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

Understand the purpose and key concepts of the Continual Improvement Practice, elucidating its significance in fostering a culture of ongoing improvement and innovation within the organisation. 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% [-]

Understand the purpose and key concepts of Deployment Management, highlighting its importance in managing the deployment of new or changed services into the live environment. This eLearning is: Interactive Self-paced   Device-friendly   2-3 hours of content   Mobile-optimised   Exam: 20 questions Multiple choise 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: 65% [-]

Architecting on AWS [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Emnet gir en innføring i programmering og krever ingen bestemte forkunnskaper. Innleveringer: Innleverte øvinger. Det blir gitt 10 øvinger, 8 må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 4 timer,  Ansvarlig: Tore Berg Hansen Eksamensdato: 06.12.13         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan definere, gjenkjenne og forklare de grunnleggende konsepter for programmering i C++ så som programmers struktur, nøkkelord, spesialtegn, datatyper, algoritmer, kontrollstrukturer, operatorer, funksjoner og uttrykk- kan forklare gangen fra kildekode til ferdig kjørbart program inkludert bruken av redigeringsprogram, kompilator og lenker og disses plass i integrerte programmeringsomgivelser- kan gjøre rede for begrepene enkle og sammensatte datatyper samt en- og flerdimensjonale tabeller- kan forklare den objektorienterte tankegangen og bruk av klasser FERDIGHETER:Kandidaten:- kan lage programmer i C++ som demonstrerer bruk av funksjoner, algoritmer og kontrollstrukturer- kan lage programmer som bruker tabeller- kan lage programmer som bruker datafiler- kan lage programmer som viser bruk av objekter- kan lage programmer satt sammen av flere filer GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er oppmerksom på at emnet er en introduksjon til programmering i C++ og at det er mye mer å lære spesielt om objektorientert programmering Innhold:Datatyper, betingelser og løkker, uttrykk, funksjoner, funksjonsbibliotek, tabeller, tekststrenger, strukturer, klasser og objekter, datafiler, sortering, søking. Program som består av flere filer. Bruk av "header"-filer. Kompilering og lenking i integrerte programmeringsomgivelser og bruk av "debugger". Algoritmer, skrittvis forfining, testing og feilsøking.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Programmering i C++ 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

MS-101: Microsoft 365 Mobility and Security [-]

Test-Driven JavaScript - (Hands-on) [-]

 This course teaches you to leverage your existing knowledge of Python and machine learning to manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring in Microsoft Azure. TARGET AUDIENCE This course is designed for data scientists with existing knowledge of Python and machine learning frameworks like Scikit-Learn, PyTorch, and Tensorflow, who want to build and operate machine learning solutions in the cloud. COURSE CONTENT Module 1: Introduction to Azure Machine Learning In this module, you will learn how to provision an Azure Machine Learning workspace and use it to manage machine learning assets such as data, compute, model training code, logged metrics, and trained models. You will learn how to use the web-based Azure Machine Learning studio interface as well as the Azure Machine Learning SDK and developer tools like Visual Studio Code and Jupyter Notebooks to work with the assets in your workspace. Getting Started with Azure Machine Learning Azure Machine Learning Tools Lab : Creating an Azure Machine Learning WorkspaceLab : Working with Azure Machine Learning Tools After completing this module, you will be able to Provision an Azure Machine Learning workspace Use tools and code to work with Azure Machine Learning Module 2: No-Code Machine Learning with Designer This module introduces the Designer tool, a drag and drop interface for creating machine learning models without writing any code. You will learn how to create a training pipeline that encapsulates data preparation and model training, and then convert that training pipeline to an inference pipeline that can be used to predict values from new data, before finally deploying the inference pipeline as a service for client applications to consume. Training Models with Designer Publishing Models with Designer Lab : Creating a Training Pipeline with the Azure ML DesignerLab : Deploying a Service with the Azure ML Designer After completing this module, you will be able to Use designer to train a machine learning model Deploy a Designer pipeline as a service Module 3: Running Experiments and Training Models In this module, you will get started with experiments that encapsulate data processing and model training code, and use them to train machine learning models. Introduction to Experiments Training and Registering Models Lab : Running ExperimentsLab : Training and Registering Models After completing this module, you will be able to Run code-based experiments in an Azure Machine Learning workspace Train and register machine learning models Module 4: Working with Data Data is a fundamental element in any machine learning workload, so in this module, you will learn how to create and manage datastores and datasets in an Azure Machine Learning workspace, and how to use them in model training experiments. Working with Datastores Working with Datasets Lab : Working with DatastoresLab : Working with Datasets After completing this module, you will be able to Create and consume datastores Create and consume datasets Module 5: Compute Contexts One of the key benefits of the cloud is the ability to leverage compute resources on demand, and use them to scale machine learning processes to an extent that would be infeasible on your own hardware. In this module, you'll learn how to manage experiment environments that ensure consistent runtime consistency for experiments, and how to create and use compute targets for experiment runs. Working with Environments Working with Compute Targets Lab : Working with EnvironmentsLab : Working with Compute Targets After completing this module, you will be able to Create and use environments Create and use compute targets Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines Now that you understand the basics of running workloads as experiments that leverage data assets and compute resources, it's time to learn how to orchestrate these workloads as pipelines of connected steps. Pipelines are key to implementing an effective Machine Learning Operationalization (ML Ops) solution in Azure, so you'll explore how to define and run them in this module. Introduction to Pipelines Publishing and Running Pipelines Lab : Creating a PipelineLab : Publishing a Pipeline After completing this module, you will be able to Create pipelines to automate machine learning workflows Publish and run pipeline services Module 7: Deploying and Consuming Models Models are designed to help decision making through predictions, so they're only useful when deployed and available for an application to consume. In this module learn how to deploy models for real-time inferencing, and for batch inferencing. Real-time Inferencing Batch Inferencing Lab : Creating a Real-time Inferencing ServiceLab : Creating a Batch Inferencing Service After completing this module, you will be able to Publish a model as a real-time inference service Publish a model as a batch inference service Module 8: Training Optimal Models By this stage of the course, you've learned the end-to-end process for training, deploying, and consuming machine learning models; but how do you ensure your model produces the best predictive outputs for your data? In this module, you'll explore how you can use hyperparameter tuning and automated machine learning to take advantage of cloud-scale compute and find the best model for your data. Hyperparameter Tuning Automated Machine Learning Lab : Tuning HyperparametersLab : Using Automated Machine Learning After completing this module, you will be able to Optimize hyperparameters for model training Use automated machine learning to find the optimal model for your data Module 9: Interpreting Models Many of the decisions made by organizations and automated systems today are based on predictions made by machine learning models. It's increasingly important to be able to understand the factors that influence the predictions made by a model, and to be able to determine any unintended biases in the model's behavior. This module describes how you can interpret models to explain how feature importance determines their predictions. Introduction to Model Interpretation using Model Explainers Lab : Reviewing Automated Machine Learning ExplanationsLab : Interpreting Models After completing this module, you will be able to Generate model explanations with automated machine learning Use explainers to interpret machine learning models Module 10: Monitoring Models After a model has been deployed, it's important to understand how the model is being used in production, and to detect any degradation in its effectiveness due to data drift. This module describes techniques for monitoring models and their data. Monitoring Models with Application Insights Monitoring Data Drift Lab : Monitoring a Model with Application InsightsLab : Monitoring Data Drift After completing this module, you will be able to Use Application Insights to monitor a published model Monitor data drift   [-]

Kurset er for deg som allerede kan bruke Microsoft Word, men som vil jobbe mer hensiktsmessig med tekstbehandling. På kurset vil vi vise deg hvordan du kan jobbe smart og effektivt når du lager dokumenter, slik at du sparer tid i din arbeidshverdag og samtidig ender opp med mer elegante og flotte dokumenter og rapporter. Mål for kursetEtter endt kurs skal du kunne bruke verktøyet på en smart og effektiv måte. ForkunnskaperNoe kjennskap til Word. MålgruppeDette kurset er for deg som vet litt om Word og som ønsker å lære effektiv bruk av verktøyet. UndervisningsformKlasseromsundervisning med maks 12 deltakere. Deltakere må ha med egen datamaskin med relevant programvare. Pris Klasseromsundervisning 6 timer: 3900 kroner inkludert lunsj.  Ansatte ved UiS har egne betalingsbetingelser.   Varighet1 dag fra 09:00 til 15:00 Emner Merketeknikker Navigering og snarveier Disposisjonsvisning Tekst eller tegnformatering Avsnittsformatering Side og inndelingsformatering Stiler – bruke, endre og definere Temaer Innholdsfortegnelse Kryssreferanser, noter Bilde SmartArt Forside Diagram – integrasjon med Excel Hurtigdeler Språkverktøy Topp og bunntekster i inndelinger Åpne et eldre dokument i Word Oppdatere/oppgradere et dokument Hva er .docx? Fletting i Word til word, epost, printer Sette utskriftsopsjoner Skrive ut utvalg og inndelinger [-]

Acrobat Pro DC er et kraftig verktøy som gir deg muligheten til å opprette, redigere og signere PDF-dokumenter. PDF, som står for Portable Document Format, er en standard for å presentere og dele dokumenter uavhengig av programvare, maskinvare og operativsystem. Med Acrobat Pro DC kan du arbeide med tekst, bilder, videoer, koblinger, knapper og skjemaer i PDF-format. PDF-formatet ble introdusert i 1991 av Dr. John Warnock, medgrunnleggeren av Adobe, med målet om å gjøre det enkelt for alle å samle, dele og skrive ut dokumenter fra hvilket som helst program. I dag foretrekkes PDF-formatet av bedrifter over hele verden. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no, vil du lære å utnytte Adobe Acrobat Pro DC til fulle. Kurset vil ta deg gjennom programmets organisasjon, verktøy og paneler. Du vil lære å opprette, søke, redigere og organisere PDF-dokumenter. I tillegg vil du bli kjent med elektronisk signering, passordbeskyttelse, skjemaoppretting og kryptering av PDF-dokumenter.   Innhold: Kapittel 1: Organisering og Verktøy Kapittel 2: Opprette PDF Kapittel 3: Søke og Erstatte Kapittel 4: Redigere PDF Kapittel 5: Organisere Sider Kapittel 6: Kommentarer Kapittel 7: Skjema og Signatur Kapittel 8: Beskyttelse og Kryptering Kapittel 9: Lagre PDF Kapittel 10: Avslutning   Varighet: 2 timer og 23 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der kundene våre betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har produsert. Plattformen har hatt betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling morsomt, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

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. [-]

Kurs i hypotesetesting I forbedringsarbeid og problemløsning tester vi hypoteser for å bestemme rotårsaker og årsakssammenhenger. Dette kurset lærer deg å utforme og teste hypoteser. Du får svar på spørsmål som: Er det signifikante forskjeller i gjennomsnitt eller variasjon? Har endringen vi har gjort medført en signifikant forbedring?   Kurset er for deg som vil: utforme hypotese basert på egne teorier om rotårsak eller årsakssammenhenger bestemme om datasett har signifikante forskjelliger i gjennomsnitt eller variasjon avgjøre om forbedringsarbeid har gitt signifikante forskjeller forstå årsakssammenhenger ved hjelp av statistikk   Du lærer følgende: Bruk av statistisk hypotesetesting Praktisk og statistisk signifikans Statistikk og sannsynlighet Utforme hypotese Velge Hypotesetest (type data, fordeling, statistikk av interesse, # populasjoner) Trekke konklusjon basert på p-verdi Type I og type II feil Vurdering av datautvalg og prøveantall Bruke av p-verdi Vi bruker praktiske eksempler og øvelser i undervisningen.     Kursholder Kursholder Sissel Pedersen Lundeby er IASSC (International association for Six Sigma certification) akkreditert kursholder (eneste i Norge per januar 2022): "This accreditation publically reflects that you have met the standards established by IASSC such that those who participate in a training program led by you can expect to receive an acceptable level of knowledge transfer consistent with the Lean Six Sigma belt Bodies of Knowledge as established by IASSC."  Hypotesetesting er et av verktøyene som benyttes innen Lean Six Sigma, og Sissel har bred erfaring med anvendelse av dette verktøyet.  Sissel er utdannet sivilingeniør i kjemiteknikk fra NTNU, og har mer enn 20 års erfaring innen produksjon og miljøteknologi. Hennes Lean Six Sigma opplæring startet i 2002, hos et amerikansk firma, hvor hun ble Black Belt sertifisert. I 2017 ble hun også Black Belt sertifisert gjennom IASSC. Sissel har svært god erfaring med å bruke Lean Six Sigma til forbedringer, og fokuserer på å skape målbare resultater. Kursene bruker praktiske, gjenkjennelige eksempler, og formidler Lean Six Sigma på en enkel, forståelig måte.      Tilbakemeldinger "Inspirerende, faglig dyktig, folkeliggjør et teoretisk fagområde" Espen Fjeld, Kommersiell direktør hos Berendsen "Faglig meget dyktig og klar fremføring. Morsom og skaper tillit" Jon Sørensen, Produksjonsleder hos Berendsen "10/10 flink til å nå alle" Erlend Stene, Salgsleder hos Berendsen "Tydelig og bra presentert. God til å kontrollspørre og lytte (sjekke forståelse)" Morten Bodding, Produksjonsleder hos Berendsen "Utgjorde en forskjell, engasjert og dyktig" Kursdeltager fra EWOS "Du er inspirerende, positiv og dyktig i faget" Kursdeltager fra EWOS "Jeg var veldig imponert over Sissels Lean Six Sigma kunnskap. Hun gjør det enkelt å identifisere forbedringer og skape resultater" Daryl Powell, Lean Manager, Kongsberg Maritime Subsea   Praktisk informasjon Kurset arrangeres på forespørsel fra bedrifter. Åpne kurs arrangeres ihht kurskalenderen. Kurset består av et nettmøte på 2 timer. [-]

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

Dette er kurset for deg som har jobbet en del i Photoshop og er klar for å utnytte programmet kreative muligheter enda mer. Målet med Photoshop videregående kurs er at du skal lære å utnytte bruk av lag, kanaler, markering, masker og masker på farger og justeringer for å få kreative og effektfulle bilder. Dette kurset er for deg som har erfaring i Adobe Photoshop og er klar for å utnytte programmets mer kreative muligheter.  Effektiv bruk av lag, kanaler, markeringar och masker samt fargekorrigering for å lage effektfulle bilder. Kurset passer for kreatører, designere, markedsførere og fotografer. Etter fullført kurs skal du beherske Photoshop, og kjenne til programmets muligheter og funksjoner. Forhåndskunnskap: Kurset Photoshop innføring eller tilsvarende kunnskap. Kursinnhold:• Sette sammen flere bilder slik at de fremstår som nye bilder• Kreativ jobbing med lag• Automatisering av repeterende handlinger• Avansert bruk av fargekorrigering• Effektiv jobbing og snarveier• Bruk av tekst med Adobe Typekit• Spennende bruk av filtre og blande­modus [-]

AZ-140: Configuring and Operating Microsoft Azure Virtual Desktop [-]