Kurs i Kløfta

Helse- og oppvekstfag er et videregående trinn 1 i videregående skole.  Helse- og oppvekstfag er det som tilsvarer det tidligere helse og sosialfag.   Helse- og oppvekstfag passer for deg som liker å jobbe med mennesker. Du kan velge mellom følgende yrker: ambulansefagarbeider, barne- og ungdomsarbeider, fotterapeut, hudpleier, helsefagarbeider, helsesekretær og tannhelsesekretær. Helse- og oppvesktfag vg1 er første året i utdanningen. Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse Start:             Når du selv ønsker. Varighet:       En innlevering for hvert fag – i alt 3 Pris:              Felles programfag: Kr. 10.000,- ekskl. lærebøker og eksamensavgift (kan deles i 4 månedlige avdrag med kr. 200,- i avdragsgebyr pr. avdrag)   Tidsplan - Helse- og oppvekstfag • Kurset for Helse- og oppvekstfagkan tas etter egen tidsplan med innlevering av mapper til retting. • Du velger selv når du vil starte opp med kurset og du velger selv hvor lang tid du vil bruke.   Innleveringer • En innlevering for hvert fag – i alt 3. • Kurset er i tråd med læreplanens kompetansemål.   Lånekasse Kurset er godkjent i Lånekassen.   Målgruppe for Helse- og oppvekstfag Helse- og oppvekstfag passer for alle som ønsker å kvalifisere seg til et yrke i helse- og sosialsektoren. Etter bestått Vg1, kan man fortsette på Vg2: • Ambulansefag Vg2 • Barne- og ungdomsarbeiderfag Vg2 • Fotterapi og ortopediteknikk Vg2 • Helsearbeiderfag Vg2 • Helseservicefag Vg2 • Hudpleie Vg2   Aktuelle yrker Helse- og sosialfag Vg1 er første året i utdanningen for følgende yrker: • Ambulansearbeider • Barne- og ungdomsarbeider • Helsefagarbeider • Fotterapeut • Ortopeditekniker • Helsesekretær • Tannhelsesekretær • Farmasitekniker • Hudpleier     Eksamensform • Privatisteksamen etter gjeldende regler.   Prosjekt til fordypning • Forskrift for prosjekt til fordypning gjelder.   Dersom du ønsker å komme i kontakt med studieekspert kan du trygt ta kontakt med oss på telefon: 913 58 038 eller sende oss E-post til: postmottak@kompetansesenter-bedriftshjelp.com Vi har lang erfaring med kurs og studier og vet hva som vil passe deg best etter en kort og uforpliktende samtale. [-]

I faget Naturfag lærer du om samspillet mellom natur, individ, teknologi og samfunn. Kurset gir innsikt i hvordan vår fysiske verden er bygget opp og hvordan menneskets levesett og handlinger påvirker livet på jorden. Vi tar for oss naturvitenskapelige teorier, lover og modeller og ser på hvordan store og så systemer virker sammen. Naturfag er et av fagene du må ha for å oppnå generell studiekompetanse (23/5 regelen) eller som påbygg til fagbrev. Du kan også ta faget for å forbedre karakteren din.  Innhold/temaer Kurset gir innsikt i hvordan vår fysiske verden er bygget opp og hvordan menneskets levesett og handlinger påvirker livet på jorden. Vi tar for oss naturvitenskapelige teorier, lover og modeller og ser på hvordan store og så systemer virker sammen. Gjennom varierte leksjoner ser vi på samspillet mellom natur, individ, teknologi og samfunn. Hvorfor er diamant hardt og blyet i blyanten mykt når begge består av det samme grunnstoffet? Hvorfor flyter isbiter i vann?Kurset er delt opp i følgende temaer- Naturvitenskap- Bølger og stråling- Næringsstoffer, livsstil og helse- Arv, evolusjon og bioteknologi- Kretsløp og miljø Lab NaturfagKurset i Naturfag inkluderer labkurs. Labøvelser er en integrert del av den muntlig-praktiske eksamenen i faget. I labkurset gjennomgår vi forsøk som er relevante for privatisteksamen, slik at du stiller best mulig forberedt.  Dette passer for deg som Skal studere på høyskole eller universitet og- trenger studiekompetanse og er 23 år eller eldre, se her for info om 23/5 regelen (6-fagspakken)- har fagbrev (vg1 + vg2) og trenger påbygg for å oppnå studiekompetanse (4-fagspakken)- ønsker å forbedre karakterer fra videregående skole Gjennomføring NettstudierDu bestemmer hvor og når du vil lære. Her får du varierte leksjoner i form av tekster, video, quiz, podcast, veiledning og oppgaver. Du har alltid kontakt med din personlige lærer hos K2. Målet er å gjøre deg best mulig forberedt til eksamen. Din digitale læringsplattform Den nettbaserte læringsportalen til K2 er tilpasset både mobil, nettbrett og pc. Det gir deg enkelt tilgang til å studere faget på en engasjerende og spennende måte, uansett hvor du er. Her kan du prøve naturfagskurset (gratis) Eksamen Som deltaker ved K2 er du privatist og må ta eksamen i fagene for å få karakter. Det er en praktisk-muntlig eksamen i Naturfag. Oppmeldingsfristene er normalt 15. september og 1. februar. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding. Veien videre Med generell studiekompetanse (23/5-regelen og de 6 fagene du kan ta hos oss) eller vitnemål fra studieforberedende program (4 fagene) kan du søke opptakt til høgskoler og universitet. Se praktisk info for frister og opptak til universitet og høyskole. Gratis veiledning Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg! Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning.  Ønsker du mer informasjon om kurset velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Du søker direkte via lanekassen.no. Alt du må vite om lån og stipend fra Lånekassen som deltaker hos K2 utdanning Støtteordning Er du organisert i en fagforening, kan du i de fleste fagforeningene søke støtte til utdanning. Dersom du er organisert bør du sjekke med din fagforening om muligheter for støtte, frister og hvordan du søker. Forkunnskaper Du må ha fullført grunnskole eller tilsvarende opplæring. Minoritetsspråklige bør ha minimum B1-nivå i norsk muntlig og skriftlig. Dersom du har behov for å lære mere norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle norskkurs K2 tilbyr. Krav til utstyr Som deltaker hos K2 må du ha tilgang til pc på eksamen. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se hva du har tilgang til av nettbaserte ressurser på eksamen. Praktisk info Du finner svar på ofte stilte spørsmål på nettsiden vår under praktisk info.   [-]

Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om motiverende ledelse. Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til ledelse der mellommenneskelige relasjoner inngår. Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC.     Start:         Når du selv ønsker. Omfang:     3 innleveringer Pris:           kr. 4.500,- (kan deles i 4 månedlige avdrag med                    kr. 200,- i avdragsgebyr for hvert avdrag).    Tidsplan • Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av besvarelser til veiledning. • Du velger selv når du vil starte opp med lederkurset og hvor lang tid du vil      bruke.   Innleveringer • Innlevering av 3 besvarelser   Målgruppe for vårt lederkurs Alle som har et verv eller arbeid, eller ønsker et verv eller arbeid der mellommenneskelige relasjoner og ledelse inngår.   Mål for lederkurset Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til lederverv og ledelse.   Kursbeskrivelse Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om ledelse.   Tema - Lederkurs • Ledelse i dag • Dagens utfordringer • Dagens muligheter • Ledelsesteori • Administrasjon • Organisasjon • Lederkompetanse • Hvor læres denne kompetansen? • Ledertyper • Personlighet • Kommunikasjon • Hva er god kommunikasjon? • Hvilke utfordringer møter vi i kommunikasjon? • Relasjonskompetanse • Makt • Tillit • Motivasjon • Kreativitet • Behov • Gruppe • Team • Utvikling • Vi-følelse • Helhetlig tenking   Litteratur Relasjonell ledelse Hans Morten Skivik ISBN 9788205329669 Gyldendal 2004   Vurdering  Bestått/ikke bestått.   Kursbevis  Kursbevis utstedes til de som har bestått og som har betalt kursavgiften i sin helhet.   Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgiften for vårt lederkurs.   Dersom du ønsker å komme i kontakt med studieekspert kan du trygt ta kontakt med oss på telefon: 913 58 038913 58 038 eller sende oss E-post til: postmottak@kompetansesenter-bedriftshjelp.com Vi har lang erfaring med kurs og studier og vet hva som vil passe deg best etter en kort og uforpliktende samtale. [-]

Kurset passer for: deg som skal bli: apotektekniker – helsesekretær - tannhelsesekretær deg som har helse- og sosialfag vg1 eller grunnkurs samt fellesfagene/allmennfagene fra vg1 og vg2/grunnkurs og vk-1. Kursets innhold er: Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Start:          Når du selv ønskerOmfang:      En innlevering for hvert fag – i alt 3Pris:            Felles programfag: Kr. 10.000,- ekskl. lærebøker og eksamensavgift                    (kan deles i 4 månedlige avdrag med kr. 200,- i avdragsgebyr pr. avdragTidsplan Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av mapper til retting. Du velger selv når du vil starte opp med kurset og hvor lang tid du vil bruke. Innleveringer En innlevering for hvert fag – i alt 3. Kurset er i tråd med læreplanens kompetansemål. Det følger med ulike nettressurser som du kan benytte så mye og så ofte du vil.Lånekassen  Utdanningen er godkjent for lån og stipend i Lånekassen. For å få lån omgjort til stipend kreves det at deltaker avlegger privatisteksamen i samtlige fag som utgjør 4 eksamener.Eksamensform  Privatisteksamen etter gjeldende regler. Oppmelding elektronisk: www.privatistweb.no Fører frem til fagbrev. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. [-]

Ingeniørpakken gir til sammen 2 realfagspoeng og passer for deg som vil bli ingeniør, men som mangler fag eller må forbedre fagene. Har du studiekompetanse, men mangler realfag for å kunne søke ingeniørstudier? Fagene du trenger, er matematikk R1 og R2 og fysikk 1. Her kan du prøve Matematikk eller Fysikk (gratis). Gjennomføring NettstudierDu bestemmer hva, hvor og når du vil lære. Her får du varierte leksjoner i form av tekster, video, quiz, podcast, veiledning og oppgaver. Du har alltid kontakt med din personlige lærer hos K2. Målet er å gjøre deg best mulig forberedt til eksamen. Her kan du prøve alle kursene (gratis). Din digitale læringsplattform Den nettbaserte læringsportalen til K2 er tilpasset både mobil, nettbrett og pc. Det gir deg enkelt tilgang til å studere faget på en engasjerende og spennende måte, uansett hvor du er.  Eksamen Som deltaker ved K2 er du privatist og må ta eksamen i fagene for å få karakter. Oppmeldingsfristene er normalt 15. september og 1. februar. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding.  Velg Ingeniørpakken og få tilgang til Fysikk 1, Matematikk R1 og Matematikk R2 i 12 måneder. Du velger selv når du vil ta eksamen.  Fysikk 1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R2, eksamen nov/des eller mai/juni Veien videre Om du har generell studiekompetanse (GENS) og velger å ta fagene fysikk 1 og matematikk R1 og R2 som privatist, da oppfyller du opptakskravene til flere studier, inkludert ingeniørstudier. Se praktisk info for frister og opptak til universitet og høyskole. Gratis veiledning Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg! Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning.  Ønsker du mer informasjon om kurset, velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Du søker direkte via lanekassen.no. Alt du må vite om lån og stipend fra Lånekassen som deltaker hos K2 utdanning Støtteordning Er du organisert i en fagforening, kan du i de fleste fagforeningene søke støtte til utdanning. Dersom du er organisert bør du sjekke med din fagforening om muligheter for støtte, frister og hvordan du søker. Forkunnskaper Du må ha fullført grunnskole eller tilsvarende opplæring. Minoritetsspråklige bør ha minimum B1-nivå i norsk muntlig og skriftlig. Dersom du har behov for å lære mere norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle norskkurs K2 tilbyr. Krav til utstyr Som deltaker hos K2 må du ha tilgang til pc på eksamen. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se hva du har tilgang til av nettbaserte ressurser på eksamen. Praktisk info Du finner svar på ofte stilte spørsmål på nettsiden vår under praktisk info.     [-]

Excel controllere/økonomer kurs vinklet fra en Controllers hverdag med fokus på gode metoder for å arbeide med Excel-lister. Påfyllet kurset gir deg, gjør deg i stand til å jobbe mer effektivt i Excel. Kursets mange eksempler, viser hva du virkelig kan få til i Excel, enten det er å jobbe med formler / funksjoner, lister eller store Excel-modeller. Kurset er utviklet av controllere, med det for øye at du skal kunne angripe dine Excel-utfordringer på en smart og effektiv måte. Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:     Datautveksling/Klargjøring av data Mulige inndatametoder: Importering av tekstfil, webspørringer, innliming av data fra WWW. Importere data med ulikt dataformat: tekst - eller databaseformat Formatproblemer ifm. dataimport: ”feil” formater, fjerne deler av informasjon i en celle, fjerne duplikater, kjapt finne skrivefeil   Data/Konsolider Konsolider data: hvor data ligger i samme regneark Konsolidering data: hvor dataene skal behandles på tvers av regneark. Konsolidering data: hvor data ligger i ulike arbeidsbøker   Tabeller/Listefunksjonalitet Definisjonen av en tabell: Viktig å huske når tabellen skal behandles videre. Jobbe med en liste: få gode råd angående arbeid med lister Sortere tabellen: kjapt og enkelt med egendefinerte sorteringsnøkler Filter med Autofilter: filtrere ut bare de data du ønsker eller slette tomme rader. Filter med Avansert filter: få råd om i hvilke situasjoner det er smart å bruke avansert filter og hvordan du enklest bruker dette filteret. Beregninger i tabeller og lister Beregninger med flere variabler: Funksjonene Dsummer, Dantall og DGjennomsnitt Organiser og beregne data : Ved hjelp av delsammendrag. Lær hvordan resultatet kan kopieres til et annet sted. Oppslag i en liste: Funksjonene Finn.Kolonne og Finn.Rad Lag rapporter ved hjelp av Pivotteknikk: Opplev hvor enkelt det er å lage rapporter ved hjelp av pivotteknikk!   "Hva hvis"-analyser og optimalisering Sensitivitetsanalyse: Målsøking er en måte å regne ”baklengs” på. Sensitivitetsanalyse: Tabeller med 1 og 2 variabler Optimalisering: Ved hjelp av Problemløseren   Samarbeid med andre Deling av arbeidsbøker: ved ønske om å jobbe samtidig i samme arbeidsbok Sporing av endringer: når du ønsker å plukke opp de endringer andre har gjort     4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

I utgangspunktet skal alle bedrifter ha verneombud. Av erfaring vet vi at små, gjerne nystartede bedrifter, ikke har tid eller råd til å gjennomføre 40timers HMS kurs for verneombud. Loven åpner heldigvis for en tilpasset løsning. Dette HMS kurset for verneombud er et fullverdig alternativ til 40timers verneombudskurs, slik Forskrift om organisering, ledelse og medvirkning §3-19 åpner for. Start HMS kurset når som helst, det kreves ingen påmelding. Kurset består av to deler: Teoridel Vi har organisert relevante lover, forskrfter, artikler og nettresurser slik at du effektivt kan sette deg inn i materialet foran datamaskinen. Praksisdel Når du har oversikt over materialet, tar du "eksamen". Dette er en kunnskapstest som bekrefter at du har tilstrekkelig kunskap om verneombudets rolle i HMS arbeidet. Hva får du? Etter at kurset er bestått får du gyldig kursbevis samt 12 måneder fri tilgang til nettbasert internkontrollsystem for din bedrift of bransje. [-]

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 [-]

Dette er et kurs om inspeksjon og vedlikehold av elektriske installasjoner i potensielt eksplosjonsfarlige områder.Vårt mål er å sørge for at de ansatte har den nødvendige kunnskapen og er motivert for åjobbe trygt og sikkert.Etter endt kurs vil de ha tilstrekkelig kunnskap for å kunne delta i  inspeksjon og vedlikehold avEx-utstyr og utføre dette arbeidet på en sikker måte Målgruppe: Personell som er involvert i inspeksjon og vedlikehold av utstyr i eksplosjonsfarlige områder.Forkunnskaper:  Ex VedlikeholdAnbefalt maksimalt tid for evaluering av kompetanse er 5 år Kurset er laget for personell som er involvert i å organisere og/eller utføre: planlegging, installasjon, inspeksjon og vedlikehold av Ex utstyr. Kurset vil gi deltakerne en repetisjon av temaene i henhold til relevante deler av IEC 60079-standarden (NEK EN 60079-standarder). Deltakernes læringsmål, er å ha forståelse for: Normative referanserBegreper og definisjonerDokumentasjonKvalifisering av personellInspeksjonerKabler og glandVedlikeholds kravIsolering av utstyrJording og potensialutjevningPortabelt utstyrInspeksjonBeskyttelsestyperEventuelle oppdateringerMed merslutt-test Det blir undervisning og oppgaver i verksted nårkurset er hos ExTek på Bryne.     Standarder: NEK 420 IEC / NEK EN 60079-10-1 IEC / NEK EN 60079-14 IEC / NEK EN 60079-17   Målgruppe: Personell som er involvert i installasjon, inspeksjon og valg av utstyr i eksplosjonsfarlige områder.   Forkunnskaper: Ex Vedlikehold   Forskrifter: FUSEX FHOSEX   Varighet: 1 dag   Kurstype: Klasserom og verksted   Husk vernesko for arbeid i verksted. ExTek låner ikke ut vernesko EU Direktiv: ATEX 2014/34/EU ATEX 99/92/EC         [-]

COURSE OVERVIEW . With extensive hands-on-labs, the class enables administrators and engineers to effectively manage data in an ever-changing technical and business environment, bringing tangible benefit to businesses in the digital world. This course is based on Veeam Availability Suite v11. TARGET AUDIENCE This course is suitable for anyone responsible for configuring, managing or supporting a Veeam Availability Suite v11 environment. COURSE OBJECTIVES After completing this course, attendees should be able to: Describe Veeam Availability Suite components usage scenarios and relevance to your environment. Effectively manage data availability in on-site, off-site, cloud and hybrid environments. Ensure both Recovery Time Objectives (RTOs) and Recovery Point Objectives (RPOs) are met. Configure Veeam Availability Suite to ensure data is protected effectively. Adapt with an organization’s evolving technical and business data protection needs. Ensure recovery is possible, effective, efficient, secure and compliant with business requirements. Provide visibility of the business data assets, reports and dashboards to monitor performance and risks. COURSE CONTENT Introduction Describe RTOs and RPOs, what they mean for your business, how to manage and monitor performance against them The 3-2-1 Rule and its importance in formulating a successful backup strategy Identify key Veeam Availability Suite components and describe their usage scenarios and deployment types Building Backup Capabilities Backup methods, the appropriate use cases and impact on underlying file systems Create, modify, optimize and delete backup jobs, including Agents and NAS Backup jobs. Explore different tools and methods to maximize environment performance Ensure efficiency by being able to select appropriate transport modes while being aware of the impact of various backup functions on the infrastructure Building Replication Capabilities Identify and describe the options available for replication and impacts of using them Create and modify replication jobs, outline considerations to ensure success Introduce the new Continuous Data Protection (CDP) policy Secondary Backups Simple vs. advanced backup copy jobs, how to create and modify them using best practices to ensure efficient recovery Discuss using tapes for backups Advanced Repository Capabilities Ensure repository scalability using a capability such as SOBR on-premises and off-site including integration with cloud storage Ensure compatibility with existing deduplication appliances Introduce the new hardened repository Protecting Data in the Cloud Review how Veeam can protect the data of a cloud native application Review how Veeam Cloud Connect enables you to take advantage of cloud services built on Veeam Review how Veeam can be used to protect your Office 365 data Restoring from Backup Ensure you have the confidence to use the correct restore tool at the right time for restoring VMs, bare metal and individual content such as files and folders Utilize Secure Restore to prevent the restoration of malware Describe how to use Staged Restore to comply with things like General Data Protection Regulation (GDPR) before releasing restores to production Identify, describe and utilize the different explores and instant recovery tools and features Recovery from Replica Identify and describe in detail, failover features and the appropriate usage Develop, prepare and test failover plans to ensure recovery Disaster recovery from replica to meet a variety of real-world recovery needs Testing Backup and Replication Testing backups and replicas to ensure you can recover, what you need, when you need to Configure and setup virtual sandbox environments based on backup, replicas and storage snapshots Veeam Backup Enterprise Manager and Veeam ONE Introduce the concept of monitoring your virtual, physical and cloud environments with Veeam Backup Enterprise Manager and Veeam ONE™ Configuration Backup Locate, migrate or restore backup configuration   TEST CERTIFICATION Completion of this course satisfies the prerequisite for taking the Veeam Certified Engineer (VMCE) 2021 exam. [-]

I dagens digitaliserte verden øker mengden data med enorme størrelser hver eneste dag. Enten man jobber i store multinasjonale selskap eller i små bedrifter ser man behovet for å dykke ned i data for å skaffe bedre innsikt. Veien dit vil variere fra sted til sted, men en fellesnevner er å bygge opp kompetanse rundt virksomheten sine data. Selvbetjening er en viktig bidragsyter for å bygge kompetansen og bli mer datadrevet. Begrepet kan defineres som en enkel form av styringsinformasjonssystemet, hvor brukeren har tilgang til relevant data og genererer rapporter og/eller analyser med hjelp av selvbetjeningsverktøy. Formålet er gi brukeren mulighet til å optimalisere og forenkle sine arbeidsoppgaver i tillegg til å frigjøre IT spesialister. Power BI er et verktøy som kan hjelpe dere på veien til å bli mer selvbetjent. Det er et kraftfullt analyse– og modelleringsverktøy som gjør at man kan kombinere data fra ulike kilder og sammenstille dem i rapporter og dashboards. Disse kan enkelt deles med andre i organisasjonen og tilgangsstyres i henhold til GDPR, personvern og teknisk kompetanse. Dette kurset gir en grunnleggende innføring i bruk av Power BI Desktop som selvbetjenings- og analyseverktøy for controllere, analytikere og de som jobber med virksomhetsrapportering. Deltakerne vil få en grunnleggende innføring i: Innlasting av data Datamodellering (best practice) Forhold mellom tabeller Power Query og datatransformasjoner DAX (kalkulerte mål og kolonner) Datavisualisering, formattering og rapportoppsett Filtrering, slicers og drillthrough funksjon Navigasjon og bokmerker Publisering av rapport til Power BI Service og overordnet modell for utrulling av Power BI i organisasjonen vil bli presentert i kurset, men disse tema vil ikke bli dekket i dybden. Ta med egen PC med nyeste versjon av Power BI. Du bør også ha signet opp med en 30-dagers gratislisens for Power BI Pro.   Kursinnhold Innlastning av data Kurset bygger på et datasett fra en fiktiv global leverandør av sykkelutstyr hvor data er fordelt på en fakta tabell med tilhørende dimensjonstabeller. Datasettet hentes fra en Excel-fil som er tilsendt før kurset, men denne fremgangsmåten kan enkelt overføres til andre strukturerte databaser. Datamodellering Når vi bruker data fra flere tabeller er det viktig å definere en datamodell som muliggjør analyser på tvers av tabellene. Dette kurset gjennomgår grunnleggende teori om datamodellering sammen med en praktisk gjennomgang av hvordan man oppretter relasjoner og bygger en datamodell i Power BI. Bruke Power Query til å transformere data Power Query er et utrolig kraftig verktøy til å skreddersy data før de lastes inn i Power BI (ETL). Dette kurset gjør deltakerne kjent med hvordan Power BI og Power Query samhandler, og det blir demonstrert enkelte funksjoner i Power Query. Herunder rydding i data via navngivning, sletting og formattering av kolonner. Opprettelsen av en betinget kolonne blir også gjennomgått i kurset. DAX (Kalkulerte mål og kolonner) DAX er språket som brukes til å utføre spesifikke kalkulasjoner på data i Power BI. Dette er et språk hvor man kan utføre ganske komplekse utregninger, og kurset gir en introduksjon til dette på et nybegynnernivå. Det vil si at vi i kurset utarbeider mål og kolonner ved bruk av funksjoner som SUM, COUNT og CALCULATE. Datavisualisering, formattering og rapport oppsett Kurset gjennomgår flere av de vanlige visualiseringstypene som søylediagram, hjuldiagram og tabeller, og det blir vist formateringsmuligheter som valg av farge, kantlinje og akseformattering. Kurset legger også vekt på samhandling mellom visualiseringene, og det opprettes en interaktiv rapport med filtreringsvalg, ikoner og egendefinerte overskrifter. Navigasjon og bokmerker Kurset vil gjennomgå måter å navigere i rapporten på, samt den populære funksjonaliteten bookmarks som kan brukes til blant annet navigasjon og fjerning av anvendte filtre for å gjøre brukeropplevelsen av rapporten bedre.      [-]

COURSE OVERVIEW Students will begin by understanding the core compute and storage technologies that are used to build an analytical solution. They will then explore how to design an analytical serving layers and focus on data engineering considerations for working with source files. The students will learn how to interactively explore data stored in files in a data lake. They will learn the various ingestion techniques that can be used to load data using the Apache Spark capability found in Azure Synapse Analytics or Azure Databricks, or how to ingest using Azure Data Factory or Azure Synapse pipelines. The students will also learn the various ways they can transform the data using the same technologies that is used to ingest data. The student will spend time on the course learning how to monitor and analyze the performance of analytical system so that they can optimize the performance of data loads, or queries that are issued against the systems. They will understand the importance of implementing security to ensure that the data is protected at rest or in transit. The student will then show how the data in an analytical system can be used to create dashboards, or build predictive models in Azure Synapse Analytics. TARGET AUDIENCE The primary audience for this course is data professionals, data architects, and business intelligence professionals who want to learn about data engineering and building analytical solutions using data platform technologies that exist on Microsoft Azure. The secondary audience for this course data analysts and data scientists who work with analytical solutions built on Microsoft Azure. COURSE OBJECTIVES   Explore compute and storage options for data engineering workloads in Azure Design and Implement the serving layer Understand data engineering considerations Run interactive queries using serverless SQL pools Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform data Exploration and Transformation in Azure Databricks Ingest and load Data into the Data Warehouse Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Perform end-to-end security with Azure Synapse Analytics Perform real-time Stream Processing with Stream Analytics Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics COURSE CONTENT Module 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads This module provides an overview of the Azure compute and storage technology options that are available to data engineers building analytical workloads. This module teaches ways to structure the data lake, and to optimize the files for exploration, streaming, and batch workloads. The student will learn how to organize the data lake into levels of data refinement as they transform files through batch and stream processing. Then they will learn how to create indexes on their datasets, such as CSV, JSON, and Parquet files, and use them for potential query and workload acceleration. Introduction to Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Introduction to Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Work with data streams by using Azure Stream Analytics Lab 1: Explore compute and storage options for data engineering workloads Combine streaming and batch processing with a single pipeline Organize the data lake into levels of file transformation Index data lake storage for query and workload acceleration After completing module 1, students will be able to: Describe Azure Synapse Analytics Describe Azure Databricks Describe Azure Data Lake storage Describe Delta Lake architecture Describe Azure Stream Analytics Module 2: Design and implement the serving layer This module teaches how to design and implement data stores in a modern data warehouse to optimize analytical workloads. The student will learn how to design a multidimensional schema to store fact and dimension data. Then the student will learn how to populate slowly changing dimensions through incremental data loading from Azure Data Factory. Design a multidimensional schema to optimize analytical workloads Code-free transformation at scale with Azure Data Factory Populate slowly changing dimensions in Azure Synapse Analytics pipelines Lab 2: Designing and Implementing the Serving Layer Design a star schema for analytical workloads Populate slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows After completing module 2, students will be able to: Design a star schema for analytical workloads Populate a slowly changing dimensions with Azure Data Factory and mapping data flows Module 3: Data engineering considerations for source files This module explores data engineering considerations that are common when loading data into a modern data warehouse analytical from files stored in an Azure Data Lake, and understanding the security consideration associated with storing files stored in the data lake. Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Lab 3: Data engineering considerations Managing files in an Azure data lake Securing files stored in an Azure data lake After completing module 3, students will be able to: Design a Modern Data Warehouse using Azure Synapse Analytics Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Module 4: Run interactive queries using Azure Synapse Analytics serverless SQL pools In this module, students will learn how to work with files stored in the data lake and external file sources, through T-SQL statements executed by a serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics. Students will query Parquet files stored in a data lake, as well as CSV files stored in an external data store. Next, they will create Azure Active Directory security groups and enforce access to files in the data lake through Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control Lists (ACLs). Explore Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools Lab 4: Run interactive queries using serverless SQL pools Query Parquet data with serverless SQL pools Create external tables for Parquet and CSV files Create views with serverless SQL pools Secure access to data in a data lake when using serverless SQL pools Configure data lake security using Role-Based Access Control (RBAC) and Access Control List After completing module 4, students will be able to: Understand Azure Synapse serverless SQL pools capabilities Query data in the lake using Azure Synapse serverless SQL pools Create metadata objects in Azure Synapse serverless SQL pools Secure data and manage users in Azure Synapse serverless SQL pools Module 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark This module teaches how to explore data stored in a data lake, transform the data, and load data into a relational data store. The student will explore Parquet and JSON files and use techniques to query and transform JSON files with hierarchical structures. Then the student will use Apache Spark to load data into the data warehouse and join Parquet data in the data lake with data in the dedicated SQL pool. Understand big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics Lab 5: Explore, transform, and load data into the Data Warehouse using Apache Spark Perform Data Exploration in Synapse Studio Ingest data with Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Spark pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Spark pools in Azure Synapse Analytics After completing module 5, students will be able to: Describe big data engineering with Apache Spark in Azure Synapse Analytics Ingest data with Apache Spark notebooks in Azure Synapse Analytics Transform data with DataFrames in Apache Spark Pools in Azure Synapse Analytics Integrate SQL and Apache Spark pools in Azure Synapse Analytics Module 6: Data exploration and transformation in Azure Databricks This module teaches how to use various Apache Spark DataFrame methods to explore and transform data in Azure Databricks. The student will learn how to perform standard DataFrame methods to explore and transform data. They will also learn how to perform more advanced tasks, such as removing duplicate data, manipulate date/time values, rename columns, and aggregate data. Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks Lab 6: Data Exploration and Transformation in Azure Databricks Use DataFrames in Azure Databricks to explore and filter data Cache a DataFrame for faster subsequent queries Remove duplicate data Manipulate date/time values Remove and rename DataFrame columns Aggregate data stored in a DataFrame After completing module 6, students will be able to: Describe Azure Databricks Read and write data in Azure Databricks Work with DataFrames in Azure Databricks Work with DataFrames advanced methods in Azure Databricks Module 7: Ingest and load data into the data warehouse This module teaches students how to ingest data into the data warehouse through T-SQL scripts and Synapse Analytics integration pipelines. The student will learn how to load data into Synapse dedicated SQL pools with PolyBase and COPY using T-SQL. The student will also learn how to use workload management along with a Copy activity in a Azure Synapse pipeline for petabyte-scale data ingestion. Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory Lab 7: Ingest and load Data into the Data Warehouse Perform petabyte-scale ingestion with Azure Synapse Pipelines Import data with PolyBase and COPY using T-SQL Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics After completing module 7, students will be able to: Use data loading best practices in Azure Synapse Analytics Petabyte-scale ingestion with Azure Data Factory Module 8: Transform data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines This module teaches students how to build data integration pipelines to ingest from multiple data sources, transform data using mapping data flowss, and perform data movement into one or more data sinks. Data integration with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Code-free transformation at scale with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Lab 8: Transform Data with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines Execute code-free transformations at scale with Azure Synapse Pipelines Create data pipeline to import poorly formatted CSV files Create Mapping Data Flows After completing module 8, students will be able to: Perform data integration with Azure Data Factory Perform code-free transformation at scale with Azure Data Factory Module 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines In this module, you will learn how to create linked services, and orchestrate data movement and transformation using notebooks in Azure Synapse Pipelines. Orchestrate data movement and transformation in Azure Data Factory Lab 9: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines Integrate Data from Notebooks with Azure Data Factory or Azure Synapse Pipelines After completing module 9, students will be able to: Orchestrate data movement and transformation in Azure Synapse Pipelines Module 10: Optimize query performance with dedicated SQL pools in Azure Synapse In this module, students will learn strategies to optimize data storage and processing when using dedicated SQL pools in Azure Synapse Analytics. The student will know how to use developer features, such as windowing and HyperLogLog functions, use data loading best practices, and optimize and improve query performance. Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics Lab 10: Optimize Query Performance with Dedicated SQL Pools in Azure Synapse Understand developer features of Azure Synapse Analytics Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Improve query performance After completing module 10, students will be able to: Optimize data warehouse query performance in Azure Synapse Analytics Understand data warehouse developer features of Azure Synapse Analytics Module 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage In this module, students will learn how to analyze then optimize the data storage of the Azure Synapse dedicated SQL pools. The student will know techniques to understand table space usage and column store storage details. Next the student will know how to compare storage requirements between identical tables that use different data types. Finally, the student will observe the impact materialized views have when executed in place of complex queries and learn how to avoid extensive logging by optimizing delete operations. Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics Lab 11: Analyze and Optimize Data Warehouse Storage Check for skewed data and space usage Understand column store storage details Study the impact of materialized views Explore rules for minimally logged operations After completing module 11, students will be able to: Analyze and optimize data warehouse storage in Azure Synapse Analytics Module 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link In this module, students will learn how Azure Synapse Link enables seamless connectivity of an Azure Cosmos DB account to a Synapse workspace. The student will understand how to enable and configure Synapse link, then how to query the Azure Cosmos DB analytical store using Apache Spark and SQL serverless. Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark pools Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pools Lab 12: Support Hybrid Transactional Analytical Processing (HTAP) with Azure Synapse Link Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with serverless SQL pool for Azure Synapse Analytics After completing module 12, students will be able to: Design hybrid transactional and analytical processing using Azure Synapse Analytics Configure Azure Synapse Link with Azure Cosmos DB Query Azure Cosmos DB with Apache Spark for Azure Synapse Analytics Query Azure Cosmos DB with SQL serverless for Azure Synapse Analytics Module 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics In this module, students will learn how to secure a Synapse Analytics workspace and its supporting infrastructure. The student will observe the SQL Active Directory Admin, manage IP firewall rules, manage secrets with Azure Key Vault and access those secrets through a Key Vault linked service and pipeline activities. The student will understand how to implement column-level security, row-level security, and dynamic data masking when using dedicated SQL pools. Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data Lab 13: End-to-end security with Azure Synapse Analytics Secure Azure Synapse Analytics supporting infrastructure Secure the Azure Synapse Analytics workspace and managed services Secure Azure Synapse Analytics workspace data After completing module 13, students will be able to: Secure a data warehouse in Azure Synapse Analytics Configure and manage secrets in Azure Key Vault Implement compliance controls for sensitive data Module 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics In this module, students will learn how to process streaming data with Azure Stream Analytics. The student will ingest vehicle telemetry data into Event Hubs, then process that data in real time, using various windowing functions in Azure Stream Analytics. They will output the data to Azure Synapse Analytics. Finally, the student will learn how to scale the Stream Analytics job to increase throughput. Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics Lab 14: Real-time Stream Processing with Stream Analytics Use Stream Analytics to process real-time data from Event Hubs Use Stream Analytics windowing functions to build aggregates and output to Synapse Analytics Scale the Azure Stream Analytics job to increase throughput through partitioning Repartition the stream input to optimize parallelization After completing module 14, students will be able to: Enable reliable messaging for Big Data applications using Azure Event Hubs Work with data streams by using Azure Stream Analytics Ingest data streams with Azure Stream Analytics Module 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks In this module, students will learn how to ingest and process streaming data at scale with Event Hubs and Spark Structured Streaming in Azure Databricks. The student will learn the key features and uses of Structured Streaming. The student will implement sliding windows to aggregate over chunks of data and apply watermarking to remove stale data. Finally, the student will connect to Event Hubs to read and write streams. Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Lab 15: Create a Stream Processing Solution with Event Hubs and Azure Databricks Explore key features and uses of Structured Streaming Stream data from a file and write it out to a distributed file system Use sliding windows to aggregate over chunks of data rather than all data Apply watermarking to remove stale data Connect to Event Hubs read and write streams After completing module 15, students will be able to: Process streaming data with Azure Databricks structured streaming Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics In this module, the student will learn how to integrate Power BI with their Synapse workspace to build reports in Power BI. The student will create a new data source and Power BI report in Synapse Studio. Then the student will learn how to improve query performance with materialized views and result-set caching. Finally, the student will explore the data lake with serverless SQL pools and create visualizations against that data in Power BI. Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics Lab 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synpase Analytics Integrate an Azure Synapse workspace and Power BI Optimize integration with Power BI Improve query performance with materialized views and result-set caching Visualize data with SQL serverless and create a Power BI report After completing module 16, students will be able to: Create reports with Power BI using its integration with Azure Synapse Analytics Module 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics This module explores the integrated, end-to-end Azure Machine Learning and Azure Cognitive Services experience in Azure Synapse Analytics. You will learn how to connect an Azure Synapse Analytics workspace to an Azure Machine Learning workspace using a Linked Service and then trigger an Automated ML experiment that uses data from a Spark table. You will also learn how to use trained models from Azure Machine Learning or Azure Cognitive Services to enrich data in a SQL pool table and then serve prediction results using Power BI. Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics Lab 17: Perform Integrated Machine Learning Processes in Azure Synapse Analytics Create an Azure Machine Learning linked service Trigger an Auto ML experiment using data from a Spark table Enrich data using trained models Serve prediction results using Power BI After completing module 17, students will be able to: Use the integrated machine learning process in Azure Synapse Analytics     [-]

Innhold: Bygge opp gode regnearkoppsett med formler, funksjoner og diagrammer. Summere flere regneark. Låse celler. Absolutt celle referanse, parenteser, hvis formler, Pivottabell. Kursholder Marianne Nylund er utdannet systemasvarlig/IKT-rådgiver fra forsvaret,Hun er sertifisert Microsoft-instruktør og har holdtMicrosoft Office-kurs siden 1998. Kursleder er tydelig, pedagogisk og flink til å forklare. Hun engasjerer sine kursdeltakere og gjør det underholdende å delta på våre kurs.Hun er meget tålmodig og tilpasser undervisningen etter hver enkelt deltagers behov, slik at alle skal få et stort utbytte av kursene.   [-]

Excel Videregående [-]

Kurset går i dybden på en del standard kommandoer og områder som plotting, målsetting, teksting og skravur. I tillegg gjennomgåes en del nye og avanserte kommandoer som Block og attributter, XREF og import og bruk av PDF filer.    AutoCAD 2D Videregående kurs: Tilpasse AutoCAD til eget brukermiljø Blokker med attributter og uttrekk til tabell/Excel Tabeller og Fields XREF - eksterne referanser Import og håndtering av PDF filer Innsetting av andre filformater som eks. DWF, raster filer og DGN Definering og bruk av annotative objekter ved målsetting og teksting. Avansert plotting Funksjoner i Express Tools   [-]