Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Ystad

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. [-]

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

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 [-]

Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IFUD1012 Internett og sikkerhet Innleveringer: Øvinger: 3 av 5 må være godkjent. Vurderingsform: Skriftlig eksamen, 3 timer (60 %). Det gjennomføres 3 obligatoriske større øvingsarbeider gruppevis underveis i kurset. Disse får en midlertidig vurdering/tilbakemelding og kan deretter leveres på nytt til en samlet sluttvurdering som teller 40 % på karakteren. Ansvarlig: Ole Christian Eidheim Eksamensdato: 12.12.13 / 26.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet Informasjonssikkerhetsstyring skal studenten ha følgende samlede læringsutbytter: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan gjøre rede for hva informasjonssikkerhet betyr for en bedrifts økonomi og omdømme- kan gjøre rede for hva standardene ISO 27001 og ISO 27002 inneholder og hvordan de benyttes i sikkerhetsarbeidet- kjenner til prinsippene i Demmings sirkel og kunne redegjøre for betydningen av disse for det kontinuerlige sikkerhetsarbeidet- kjenner til en trinnvis plan for innføring av et styringssystem for informasjonssikkerhet (ISMS) og kunne redegjøre for de kritiske suksessfaktorene i hver av fasene- kan redegjøre for forutsetninger og tiltak for å skape en sikkerhetskultur i en bedrift- kan redegjøre for den trinnvise prosessen frem mot sertifisering av et ISMS eller produkt- kan redegjøre for rollen til målinger og evalueringer i sikkerhetsarbeidet FERDIGHETER:Kandidaten kan:- kartlegge trusselbildet for en konkret bedrift- gjennomføre en risikoanalyse for en bedrift på en strukturert og systematisk måte- innføre tiltak for å redusere risikoverdien for kartlagte trusler som har for høy risikoverdi- velge og utarbeide relevante sikkerhetspolicyer for en konkret bedrift- utarbeide forslag til en organisasjonsstruktur for sikkerhetsarbeidet i en konkret bedrift- analysere behovet for sertifisering av ISMS for en konkret bedrift og gi anbefalinger om veien dit GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten kan:- kommunisere med og forstå brukernes behov- involvere de ansatte i endringsprosesser i bedriften og vite hvilke ressurser/kompetanse disse kan bidra med- involvere eksterne konsulenter i endringsprosesser i bedriften og vite hvilke ressurser/kompetanse disse kan bidra med Innhold:Trusselbildet, styringssystemer, rammer for sikkerhetsarbeidet, sikkerhetsstandardene ISO27001 og 27002, gap-analyse, risikoanalyse, sikkerhetspolicy, ulike sikringstiltak, sikkerhetskultur, sikkerhet i informasjonssystemer, veien til sertifisering, måling og evaluering, kontinuerlig forbedringLes mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Informasjonssikkerhetsstyring 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

COURSE OVERVIEW This course does not provide an Azure pass or time in the classroom for students to do any hands-on activities. TARGET AUDIENCE  This course is suitable for program managers and technical sales, with a general IT background. These students want to learn about our offerings, see how components are implemented, and ask questions about products and features. COURSE OBJECTIVES   Discuss the basics of cloud computing and Azure, and how to get started with Azure's subscriptions and accounts. Describe the advantages of using cloud computing services, learning to differentiate between the categories and types of cloud computing, and how to examine the various concepts, resources, and terminology that are necessary to work with Azure architecture. Outline the core services available with Microsoft Azure. Discuss the core solutions that encompass a wide array of tools and services from Microsoft Azure. Describe the general security and network security features, and how you can use the various Azure services to help ensure that your cloud resources are safe, secure, and trusted. Discuss the identity, governance, privacy, and compliance features, and how Azure can help you secure access to cloud resources, what it means to build a cloud governance strategy, and how Azure adheres to common regulatory and compliance standards. Discuss the factors that influence cost, tools you can use to help estimate and manage your cloud spend, and how Azure's service-level agreements (SLAs) can impact your application design decisions. COURSE CONTENT Module 1: Cloud Concepts In this module, you'll take an entry level end-to-end look at Azure and its capabilities, which will provide you with a solid foundation for completing the available modules for Azure Fundamentals. Introduction to Azure fundamentals Fundamental Azure concepts After completing this module, students will be able to: Understand the benefits of cloud computing in Azure and how it can save you time and money. Explain concepts such as high availability, scalability, elasticity, agility, and disaster recovery. Module 2: Core Azure Services In this module, you learn about core Azure services like Azure database, Azure compute, Azure storage, and Azure Networking. Core Azure architectural components Core Azure workload products Azure networking services Azure storage services Azure database services After completing this module, students will be able to: Describe core Azure architecture components such as subscriptions, management groups, and resources. Summarize geographic distribution concepts such as Azure regions, region pairs, and availability zones. Understand the services available in Azure including compute, network, storage, and databases. Identify virtualization services such as Azure VMs, Azure Container Instances, and Azure Kubernetes. Compare Azure's database services such as Azure Cosmos DB, Azure SQL, and Azure Database for MySQL. Examine Azure networking resources such as Virtual Networks, VPN Gateways, and Azure ExpressRoute. Summarize Azure storage services such Azure Blob Storage, Azure Disk Storage, and Azure File Storage. Module 3: Core Solutions In this module, you'll learn about AI machine learning, Azure DevOps, monitoring fundamentals, management fundamentals, serverless computing fundamentals. and IoT fundamentals. Choose the best Azure IoT service Choose the best AI service Choose the best Azure serverless technology Choose the best tools with DevOps and GitHub Choose the best management tools Choose the best Azure monitoring service After completing this module, students will be able to: Choose the correct Azure AI service to address different kinds of business challenges. Choose the best software development process tools and services for a given business scenario. Choose the correct cloud monitoring service to address different kinds of business challenges. Choose the correct Azure management tool to address different kinds of technical needs. Choose the right serverless computing technology for your business scenario. Choose the best Azure IoT service for a given business scenario. Module 4: General security and networking features In this module, you will learn how to protect yourself against security threats, and secure your networks with Azure. Security Tools and Features Secure Network Connectivity After completing this module, students will be able to: Strengthen your security posture and protect against threats by using Microsoft Defender for Cloud. Collect and act on security data from many different sources by using Microsoft Sentinel. Manage dedicated physical servers to host your Azure VMs for Windows and Linux. Identify the layers that make up a defense in depth strategy. Explain how Azure Firewall enables you to control what traffic is allowed on the network. Configure network security groups to filter network traffic to and from Azure resources. Explain how Azure DDoS Protection helps protect your Azure resources from DDoS attacks. Module 5: Identity, Governance, Privacy, and Compliance In this module, you will learn about Azure identity services, how to build a cloud governance strategy, and privacy, compliance and data protection standards on Azure. Core Azure identity services Azure Governance Methodologies Privacy, Compliance, and Data Protection standards After completing this module, students will be able to: Explain the difference between authentication and authorization. Describe how Azure Active Directory provides identity and access management. Explain the role single sign-on (SSO), multifactor authentication, and Conditional Access play. Make organizational decisions about your cloud environment by using the CAF for Azure. Define who can access cloud resources by using Azure role-based access control. Apply a resource lock to prevent accidental deletion of your Azure resources. Apply tags to your Azure resources to help describe their purpose. Control and audit how your resources are created by using Azure Policy. Enable governance at scale across multiple Azure subscriptions by using Azure Blueprints. Explain the types of compliance offerings that are available on Azure. Gain insight into regulatory standards and compliance on Azure. Explain Azure capabilities that are specific to government agencies. Module 6: Azure Pricing and Lifecycle In this module, you will learn how to plan and manage Azure costs, and how to choose the right Azure services though SLAs and service lifecycle. Planning and Cost Management Azure Service Level Agreements (SLAs) and Lifecycle After completing this module, students will be able to: Use the Total Cost of Ownership Calculator. Describe the different ways you can purchase Azure products and services. Use the Pricing calculator to estimate the monthly cost of running your cloud workloads. Define the major factors that affect total cost and apply recommended practices to minimize cost. Describe what a service-level agreement (SLA) is and why SLAs are important. Identify factors, such as the service tier you choose, that can affect an SLA. Combine SLAs to compute a composite SLA. Describe the service lifecycle in Azure. TEST CERTIFICATION This course helps to prepare for exam AZ-900. FOLLOW ON COURSES M-AZ104, Microsoft Azure Administrator M-AZ204, Developing Solutions for Microsoft Azure M-AZ303, Microsoft Azure Architect Technologies M-DP200, Implementing an Azure Data Solution (DP-200) [-]

Delta på webinar å lær hvordan man bygger en prosjektplan for å få god kontroll med gjennomføringen! 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:   Tabeller og felt i Project Forskjellige typer felt. Forskjeller mellom felt i aktiviteter og ressurser Legge til og fjerne felt Opprette og tilpasse felt Endre eksisterende tabeller Opprette nye tabeller   Forskjellige visninger Sortering Filtrering - Innebygde filetere. Definere nye filtre Gruppering. Benytte grupper til bedre oversikt og kontroll   3 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Gratis support   [-]

Er dokumentet ditt blitt så stort og uoversiktlig at det er vanskelig å redigere og vedlikeholde? Få kontrollen tilbake med smart oppbygging av dokumenter! 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:   Lage innholdsfortegnelse for hele/ deler av et dokument Bruk av overskriftsstiler Inkludere egne «overskrifter» i innholdsfortegnelsen   Referanser Kryssreferanser: Henvisninger til ulike steder i dokumentet Lage bildetekstliste (innholdsfortegnelse for tabeller, bilder, figurer osv.) Sette inn fotnote/ sluttnote   Generelt Litt om topp- og bunntekst Tekstflyt i dokumentet   3 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Gratis support [-]

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

Bruker du Excel og ønsker å ta et steg videre? Forståelsen av referanser og større kjennskap til funksjoner gir deg mulighet til å utnytte mer av potensialet til Excel. 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:   Relative, absolutte og blandende cellereferanser Hvorfor og hvordan skal man låse cellereferanser ($)?   Generelt om bruk av funksjoner Hvordan finner du funksjoner du trenger Syntaks for funksjoner   Eksempler på noen enkle funksjoner: Idag(), Nå(), Antalla(), mm.   Gjennomgang av HVIS funksjonen og nøstet HVIS [-]

Web Development QuickStart [-]

Bli en ekspert i å bruke WordPress, verdens mest populære publiseringssystem, med "WordPress: Komplett", et grundig kurs ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no. WordPress er en favoritt blant små og store bedrifter over hele verden og står bak en betydelig andel av nettsider på internett. Dette kurset er designet for å gi deg en omfattende forståelse av WordPress, fra grunnleggende installasjon til avansert tilpasning og administrasjon. Du vil starte med å lære hvordan du kjøper webhotell og domenenavn, og hvordan du laster opp og installerer WordPress ved hjelp av FTP-klienten FileZilla. Kurset dekker også tilpasning av utseendet på din WordPress-nettside, inkludert temaer og utvidelser, samt bruk av det innovative redigeringsverktøyet Gutenberg for å skape innhold. Du vil lære å opprette sider og blogginnlegg, administrere utvidelser og brukere, oversette temaer og utvidelser, og håndtere viktige innstillinger. Videre vil kurset guide deg gjennom hvordan du sikrer og oppdaterer din WordPress-nettside for å holde den trygg og funksjonell. Etter å ha fullført kurset, vil du ha ferdighetene og kunnskapen som trengs for å lage og vedlikeholde en profesjonell WordPress-nettside.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installere WordPress Kapittel 3: Brukergrensesnitt Kapittel 4: Utseende Kapittel 5: Visuell redigering Kapittel 6: Sider Kapittel 7: Innlegg Kapittel 8: Utvidelser Kapittel 9: Brukere Kapittel 10: Oversette Kapittel 11: Innstillinger Kapittel 12: Sikkerhet Kapittel 13: Avslutning   Varighet: 3 timer og 46 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

MCA: Microsoft 365 Modern Desktop Administrator Associate - Boot Camp [-]

ISO 27032 Lead Cybersecurity Manager [-]

RH294: Red Hat System Administration III: Linux Automation with Ansible [-]

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. [-]