Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Wales

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. [-]

AZ-1008: Administer Active Directory Domain Services [-]

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

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.  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. ITIL®/PRINCE2®/MSP®/MoP® are registered trademarks of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS Limited. All rights reserved. [-]

Throughout four years of teaching my High-Performance Java Persistence course, I came to realize that there is so much Java developers can learn about the latest SQL features introduced by Oracle, SQL Server, PostgreSQL, or MySQL.This training spans over the course of 2 days and covers the Top 4 relational database systems: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, and MySQL.From execution plans to the best way to paginate data, this training explains lesser-known techniques such as LATERAL JOIN, CROSS APPLY, as well as Derived Tables, Common Table Expressions, recursive queries, and the amazing Window Functions, PIVOT, or UPSERT statements.Last but not least, we are going to learn that, not only modern databases support JSON column types, but you can combine JSON structures with the traditional relational ones, therefore getting the best of both worlds.All examples are inspired by real-life scenarios, and they come in a GitHub repository for which attendees have exclusive and unlimited time access.At the end of these two days of training, the attendees will be better prepared to solve various data-intensive tasks using all these awesome SQL features that have been over the past 20 years.Agenda  Day 1Introduction - 1h 30m    - Beyond SQL:92    - SQL Parsing    - SQL Operation Order    - TOP-N queries    - OFFSET pagination    - Keyset PaginationSubqueries - 1h 15m    - EXISTS and NOT EXISTS    - IN and NOT IN    - ANY and ALL    - INSERT with subqueries    - Aggregation with subqueries   Joins - 1h 15m    - CROSS JOIN    - INNER and LEFT/RIGHT OUTER JOIN    - FULL OUTER JOIN    - NATURAL JOIN    - LATERAL JOIN and CROSS APPLYDay 2Window Functions - 1h 30m    - Analytics queries and window frame processing    - ROW_NUMBER, RANK, and DENSE_RANK    - FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LEAD and LAG    - CUME_DIST and PERCENT_RANK    - PERCENTILE_DISC and PERCENTILE_CONTDerived Tables, CTE, Hierarchical Queries - 1h 30m    - Derived Tables    - CTE (Common Table Expressions)    - Recursive CTE    - Hierarchical queries   PIVOT, UNPIVOT, FILTER, and CASE - 1h    - CASE Expressions    - PostgreSQL FILTER Expressions    - PIVOT    - UNPIVOTDay 3UPSERT and MERGE - 30m- MERGE statements- UPSERT statements   JSON processing - 1h 30m    - Schemaless data structures and JSON    - JSON queries    - EAV Model   Transactions and Concurrency Control - 2h    - ACID, 2PL, MVCC    - Isolation Levels and anomalies    - Pessimistic and optimistic locking    - SKIP_LOCKED, NOWAIT [-]

AZ-1001: Deploy and manage containers using Azure Kubernetes Service [-]

ITIL® 4 Practitioner: Change Enablement [-]

Etter 3 dager med kurs vil du bli løftet opp på et helt nytt nivå. Du vil kunne kvalitetssikre ditt arbeid og bruke mindre tid på å løse dine arbeidsoppgaver. Du vil garantert merke stor forskjell når du er tilbake på jobb! Kurset passer for deg som har basisferdighetene på plass men som ønsker å lære mer. Kurset passer også for deg som er selvlært og som ønsker å jobbe mer effektivt. Endre innstillingene i Excel for å få brukergrensesnittet du ønsker Kvalitetssikre regnearkene dine og unngå feil input gjennom validering Beskytt regneark mot å bli ødelagt ved feil bruk og feil lagring Betinget formatering gjør det enkelt å følge med sentrale verdier i regnearket. Bruk flere arbeidsbøker samtidig og utvid mulighetene dine Sortering og filtrering gjør arbeidet med lister og tabeller enkelt og effektivt. Bruk av funksjoner for å dra ut ønsket data fra en celle eller område Pivottabeller og pivotdiagram kan brukes for å trekke ut og vise data på en oversiktlig måte. Verktøy for analyse av data gjør deg i stand til å løse avanserte hva skjer hvis-spørsmål. Legg inn knapper/kontroller for å gjøre det enda lettere å bruke regnearkene dine Deling av arbeidsbøker gjør det lett å samarbeide med andre kollegaer. Innspilling av makroer sikrer konsekvent og korrekt databehandling Lag makroer ved å skrive programkoden selv (VBA) I tillegg får du en rekke tips og triks du kan bruke i din arbeidsdag. Alt du lærer får du repetert gjennom aktiv oppgaveløsning slik at du husker det du har lært når du kommer tilbake på jobb. Kursdokumentasjon, lunsj og pausemat er selvsagt inkludert! Kursholderne har mer enn 20 års Excel erfaring som de gjerne deler med deg! «Fikk veldig mye ny kunnskap på relativt kort tid. Har blitt mye mer bevisst på hva Excel kan brukes til og det er mye mer enn jeg først trodde. Veldig god kursleder» Maria Amundsen, Jernbaneverkets Fellestjenester Kursinnhold Slik kan du kvalitetssikre regnearkmodellene dine - Effektiv og nyttig validering sikrer mot feil input- Beskytt regneark og bok mot å bli ødelagt ved feil bruk Lær deg å bygge gode og effektive formler med - Riktig bruk av cellereferanser- Navning av celler- Nyttige tekstformler- Smarte, innebyggede funksjoner- Å lage egne funksjoner for mer kompliserte formler som du ofte anvender Lær deg de smarte triksene du trenger til å arbeide med flere ark - Enkel kopiering av ark- Formler som summerer data fra flere ark- Hvordan du kan spare tid ved å arbeide på flere ark samtidig Slik bruker du flere Excel-bøker samtidig og utvider mulighetene dine - Riktig bruk av cellereferanser til annen bok, lær om fallgrubene og hvordan du unngår dem- Lær hvordan du setter opp og bruker hyperkoblinger til å hoppe mellom deler av prosjektet ditt- Lær om hvordan du lager dynamiske koblinger mellom Excel og andre programmer Smart bruk av Excel-maler gjør deg mer effektiv - Lær å lage, bruke og endre maler Når du vil koble Excel til bedriftens database-system - Forstå grunnprinsippene for en database- Lær hvordan du automatisk trekker data ut fra databasen og får dem skrevet inn i regnearket Slik analyserer du store datamengder på en effektiv og enkel måte - Lær deg riktig og god bruk av verktøyet Pivot- Lag sammendrag av dataene dine akkurat slik du ønsker- Lag pivot-tabeller basert direkte på bedriftens database Lær deg de nyttige og gode verktøyene for behandling av lister i Excel - Bruk av det nye, flotte verktøyet ’Tabell’- Forskjellige måter å sortere lister på- Hvordan du bruker filter for å plukke ut poster fra en liste- Hvordan du kan sette inn mellomsummer i listene dine Slik kan du forbedre brukervennligheten av regnearkene dine - Sett opp smarte kontroller som gjør det lettere for ukyndige brukere å anvende regneark-applikasjonene din- Lær deg å bruke validering til innskriving av lange tekster i celler Ta det store skrittet: lær deg effektiv og riktig makroprogrammering - Bruk av makroer kan gjøre dine Excel-applikasjoner raskere, enklere å bruke og sikrere- Makroinnspilleren hjelper deg til å lage flotte, nyttige og effektive makroer uten at du trenger å kunne programmering- Gå videre: lær deg også å forstå hemmeligheten ved programmering slik at du kan skrive programkoden selv. [-]

The students will also explore how to implement data security including authentication, authorization, data policies and standards. They will also define and implement data solution monitoring for both the data storage and data processing activities. Finally, they will manage and troubleshoot Azure data solutions which includes the optimization and disaster recovery of big data, batch processing and streaming data solutions. Agenda Module 1: Azure for the Data Engineer -Explain the evolving world of data-Survey the services in the Azure Data Platform-Identify the tasks that are performed by a Data Engineer-Describe the use cases for the cloud in a Case Study Module 2: Working with Data Storage. -Choose a data storage approach in Azure-Create an Azure Storage Account-Explain Azure Data Lake storage-Upload data into Azure Data Lake Module 3: Enabling Team Based Data Science with Azure Databricks. -Explain Azure Databricks and Machine Learning Platforms-Describe the Team Data Science Process-Provision Azure Databricks and workspaces-Perform data preparation tasks Module 4: Building Globally Distributed Databases with Cosmos DB. -Create an Azure Cosmos DB database built to scale-Insert and query data in your Azure Cosmos DB database-Provision a .NET Core app for Cosmos DB in Visual Studio Code-Distribute your data globally with Azure Cosmos DB Module 5: Working with Relational Data Stores in the Cloud. -SQL Database and SQL Data Warehouse-Provision an Azure SQL database to store data-Provision and load data into Azure SQL Data Warehouse Module 6: Performing Real-Time Analytics with Stream Analytics. Module 7: Orchestrating Data Movement with Azure Data Factory. -Explain how Azure Data Factory works-Create Linked Services and datasets-Create pipelines and activities-Azure Data Factory pipeline execution and triggers Module 8: Securing Azure Data Platforms. -Configuring Network Security-Configuring Authentication-Configuring Authorization-Auditing Security Module 9: Monitoring and Troubleshooting Data Storage and Processing. -Data Engineering troubleshooting approach-Azure Monitoring Capabilities-Troubleshoot common data issues-Troubleshoot common data processing issues Module 10: Integrating and Optimizing Data Platforms. -Integrating data platforms-Optimizing data stores-Optimize streaming data-Manage disaster recovery [-]

Objectives This course teaches participants the following skills: Design and build data processing systems on Google Cloud Platform Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery Train, evaluate, and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc Enable instant insights from streaming data   All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Introduction to Data Engineering -Explore the role of a data engineer-Analyze data engineering challenges-Intro to BigQuery-Data Lakes and Data Warehouses-Demo: Federated Queries with BigQuery-Transactional Databases vs Data Warehouses-Website Demo: Finding PII in your dataset with DLP API-Partner effectively with other data teams-Manage data access and governance-Build production-ready pipelines-Review GCP customer case study-Lab: Analyzing Data with BigQuery Module 2: Building a Data Lake -Introduction to Data Lakes-Data Storage and ETL options on GCP-Building a Data Lake using Cloud Storage-Optional Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions-Securing Cloud Storage-Storing All Sorts of Data Types-Video Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery-Cloud SQL as a relational Data Lake-Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL Module 3: Building a Data Warehouse -The modern data warehouse-Intro to BigQuery-Demo: Query TB+ of data in seconds-Getting Started-Loading Data-Video Demo: Querying Cloud SQL from BigQuery-Lab: Loading Data into BigQuery-Exploring Schemas-Demo: Exploring BigQuery Public Datasets with SQL using INFORMATION_SCHEMA-Schema Design-Nested and Repeated Fields-Demo: Nested and repeated fields in BigQuery-Lab: Working with JSON and Array data in BigQuery-Optimizing with Partitioning and Clustering-Demo: Partitioned and Clustered Tables in BigQuery-Preview: Transforming Batch and Streaming Data Module 4: Introduction to Building Batch Data Pipelines -EL, ELT, ETL-Quality considerations-How to carry out operations in BigQuery-Demo: ELT to improve data quality in BigQuery-Shortcomings-ETL to solve data quality issues Module 5: Executing Spark on Cloud Dataproc -The Hadoop ecosystem-Running Hadoop on Cloud Dataproc-GCS instead of HDFS-Optimizing Dataproc-Lab: Running Apache Spark jobs on Cloud Dataproc Module 6: Serverless Data Processing with Cloud Dataflow -Cloud Dataflow-Why customers value Dataflow-Dataflow Pipelines-Lab: A Simple Dataflow Pipeline (Python/Java)-Lab: MapReduce in Dataflow (Python/Java)-Lab: Side Inputs (Python/Java)-Dataflow Templates-Dataflow SQL Module 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer -Building Batch Data Pipelines visually with Cloud Data Fusion-Components-UI Overview-Building a Pipeline-Exploring Data using Wrangler-Lab: Building and executing a pipeline graph in Cloud Data Fusion-Orchestrating work between GCP services with Cloud Composer-Apache Airflow Environment-DAGs and Operators-Workflow Scheduling-Optional Long Demo: Event-triggered Loading of data with Cloud Composer, Cloud Functions, -Cloud Storage, and BigQuery-Monitoring and Logging-Lab: An Introduction to Cloud Composer Module 8: Introduction to Processing Streaming Data Processing Streaming Data Module 9: Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub -Cloud Pub/Sub-Lab: Publish Streaming Data into Pub/Sub Module 10: Cloud Dataflow Streaming Features -Cloud Dataflow Streaming Features-Lab: Streaming Data Pipelines Module 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features -BigQuery Streaming Features-Lab: Streaming Analytics and Dashboards-Cloud Bigtable-Lab: Streaming Data Pipelines into Bigtable Module 12: Advanced BigQuery Functionality and Performance -Analytic Window Functions-Using With Clauses-GIS Functions-Demo: Mapping Fastest Growing Zip Codes with BigQuery GeoViz-Performance Considerations-Lab: Optimizing your BigQuery Queries for Performance-Optional Lab: Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery Module 13: Introduction to Analytics and AI -What is AI?-From Ad-hoc Data Analysis to Data Driven Decisions-Options for ML models on GCP Module 14: Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data -Unstructured Data is Hard-ML APIs for Enriching Data-Lab: Using the Natural Language API to Classify Unstructured Text Module 15: Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks -What’s a Notebook-BigQuery Magic and Ties to Pandas-Lab: BigQuery in Jupyter Labs on AI Platform Module 16: Production ML Pipelines with Kubeflow -Ways to do ML on GCP-Kubeflow-AI Hub-Lab: Running AI models on Kubeflow Module 17: Custom Model building with SQL in BigQuery ML -BigQuery ML for Quick Model Building-Demo: Train a model with BigQuery ML to predict NYC taxi fares-Supported Models-Lab Option 1: Predict Bike Trip Duration with a Regression Model in BQML-Lab Option 2: Movie Recommendations in BigQuery ML Module 18: Custom Model building with Cloud AutoML -Why Auto ML?-Auto ML Vision-Auto ML NLP-Auto ML Tables [-]

Security Engineering on AWS [-]

  Kursinnhold Dette er et grunnleggende kurs i JavaScript-biblioteket jQuery. Kurset passer godt for deg som skal jobbe med interaktive web-applikasjoner og nettsider, skal utvikle et webbasert brukergrensesnitt eller vil gjøre JacaScriptene dine mer effektive og Ajax-baserte. Målsetting Etter gjennomført kurs vil deltakerne være fortrolige med å bruke jQuery og jQuery UI til å utvikle eller forbedre funksjonalitet og interaktivitet på webbaserte grensesnitt.   Kursinnhold Kort introduksjon til HTML og CSS Introduksjon til JavaScript Hvorfor bruke jQuery - styrker og svakheter jQuery og Dokumentobjektmodellen (DOM), valg av objekter Utføre handlinger med valgte DOM-objekter Bruk av jQuery filtere Formatere tabeller og skjemaer med jQuery Validering av skjemaer med jQuery Levende sider med bruk av jQuery Events Animasjoner og visuelle effekter med jQuery Bildebehandling med jQuery  - bygging av interaktive gallerier Brukergrensesnitt med jQuery UI Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læremidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er hands-on øvelsesoppgaver til hovedtemaene som gjennomgås. [-]

Oracle Database: Administration Workshop [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: Større og mindre øvinger tilsvarende 8 øvinger, hvor 6 må være godkjent før endelig karakter settes. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Karakteren i faget settes på grunnlag av to eksamensdeler - et prosjekt (60 %) og en netteksamen (40 %). Prosjektet går over 5 uker og gjennomføres som gruppearbeid. I vurderingen av prosjektet teller prosess, dokumentasjon og produkt. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltagelse. Netteksamen varer 1 time og består av både flervalgs- og fritekstspørsmål. Både prosjekt, netteksamen og obligatoriske øvinger må være bestått for å få karakter i faget. Klageadgang gjelder for hver enkelt eksamensdel. Ansvarlig: Atle Nes Eksamensdato: 11.12.13 / 14.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet Webutvikling 1 skal studenten ha følgende læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- forstår klient-tjener-arkitektur i konteksten nettleser og webtjener.- kjenner til forskjellen på statiske og dynamiske websider.- kjenner til HTTP-protokollen og kryptert kommunikasjon med HTTPS.- forstår oppbygningen til en URL, domenenavn og porter.- vet forskjellen på absolutt og relativ adressering.- kjenner til virkemåten til søkemotorer.- forstår viktigheten av å følge web-standarder. FERDIGHETER:Kandidaten:- kan utvikle et funksjonelt nettsted ved bruk en enkel testeditor og HTML eller XHTML.- kan laste opp nettstedet til webtjener med SFTP.- kan endre utseendet på nettstedet med intern eller ekstern CSS.- kan bruke DOM og JavaScript til å lage dynamiske nettsider.- kan legge til multimedia (grafikk, bilder, lyd, video) på nettstedet.- kan integrere eksterne tjenester på nettstedet. GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- får en grunnleggende forståelse av hvordan et moderne nettsted er oppbygd. Innhold:Introduksjon til webpublisering, HTML og XHTML, CSS, prinsipper for webdesign, DOM og JavaScript, XML (SVG og RSS), multimedia på web (grafikk, bilder, lyd og video), integrasjon av eksterne tjenester.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Webutvikling 1 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Python Programming [-]