Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Grünerløkka

AZ-700: Designing and Implementing Microsoft Azure Networking Solutions [-]

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. [-]

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to use GCP services and pre-trained machine learning APIs to build secure, scalable, and intelligent cloud-native applications. Objectives This course teaches participants the following skills: Use best practices for application development Choose the appropriate data storage option for application data Implement federated identity management Develop loosely coupled application components or microservices Integrate application components and data sources Debug, trace, and monitor applications Perform repeatable deployments with containers and deployment services Choose the appropriate application runtime environment; use Google Container Engine as a runtime environment and later switch to a no-ops solution with Google App Engine Flex All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Best Practices for Application Development -Code and environment management-Design and development of secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices-Continuous integration and delivery-Re-architecting applications for the cloud Module 2: Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK -How to set up and use Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK-Lab: Set up Google Client Libraries, Google Cloud SDK, and Firebase SDK on a Linux instance and set up application credentials Module 3: Overview of Data Storage Options -Overview of options to store application data-Use cases for Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL, and Cloud Spanner Module 4: Best Practices for Using Cloud Datastore -Best practices related to the following:-Queries-Built-in and composite indexes-Inserting and deleting data (batch operations)-Transactions-Error handling-Bulk-loading data into Cloud Datastore by using Google Cloud Dataflow-Lab: Store application data in Cloud Datastore Module 5: Performing Operations on Buckets and Objects -Operations that can be performed on buckets and objects-Consistency model-Error handling Module 6: Best Practices for Using Cloud Storage -Naming buckets for static websites and other uses-Naming objects (from an access distribution perspective)-Performance considerations-Setting up and debugging a CORS configuration on a bucket-Lab: Store files in Cloud Storage Module 7: Handling Authentication and Authorization -Cloud Identity and Access Management (IAM) roles and service accounts-User authentication by using Firebase Authentication-User authentication and authorization by using Cloud Identity-Aware Proxy-Lab: Authenticate users by using Firebase Authentication Module 8: Using Google Cloud Pub/Sub to Integrate Components of Your Application -Topics, publishers, and subscribers-Pull and push subscriptions-Use cases for Cloud Pub/Sub-Lab: Develop a backend service to process messages in a message queue Module 9: Adding Intelligence to Your Application -Overview of pre-trained machine learning APIs such as Cloud Vision API and Cloud Natural Language Processing API Module 10: Using Cloud Functions for Event-Driven Processing -Key concepts such as triggers, background functions, HTTP functions-Use cases-Developing and deploying functions-Logging, error reporting, and monitoring Module 11: Managing APIs with Google Cloud Endpoints -Open API deployment configuration-Lab: Deploy an API for your application Module 12: Deploying an Application by Using Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry, and Google Cloud Deployment Manager -Creating and storing container images-Repeatable deployments with deployment configuration and templates-Lab: Use Deployment Manager to deploy a web application into Google App Engine flexible environment test and production environments Module 13: Execution Environments for Your Application -Considerations for choosing an execution environment for your application or service:-Google Compute Engine-Kubernetes Engine-App Engine flexible environment-Cloud Functions-Cloud Dataflow-Lab: Deploying your application on App Engine flexible environment Module 14: Debugging, Monitoring, and Tuning Performance by Using Google Stackdriver -Stackdriver Debugger-Stackdriver Error Reporting-Lab: Debugging an application error by using Stackdriver Debugger and Error Reporting-Stackdriver Logging-Key concepts related to Stackdriver Trace and Stackdriver Monitoring.-Lab: Use Stackdriver Monitoring and Stackdriver Trace to trace a request across services, observe, and optimize performance [-]

Oppdag kraften i effektivt samarbeid med Microsoft Teams gjennom dette omfattende nettkurset ledet av Espen Faugstad. Kurset er skreddersydd for å gi deg en grundig forståelse av Teams' funksjoner, slik at du kan styrke kommunikasjon og samarbeid i organisasjonen din. Lær å navigere i Teams, administrere teams og kanaler, chatte effektivt, holde møter, og dele filer, samt integrere med andre Microsoft 365-applikasjoner og tredjepartsverktøy. Dette kurset er ideelt for alle roller – fra de som er ansvarlige for administrasjonen av Microsoft Teams, til teamledere som ønsker å forbedre samarbeidet, og ansatte som ønsker å jobbe mer effektivt. Meld deg på i dag for å bli en ekspert i Microsoft Teams og ta skrittet mot en mer effektiv og produktiv arbeidshverdag med veiledning fra Espen Faugstad.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Kom i gang Kapittel 3: Teams og kanaler Kapittel 4: Kommunikasjon Kapittel 5: Møter og videosamtaler Kapittel 6: Filhåndtering og samarbeid Kapittel 7: Ekstra funksjonalitet Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 1 time og 47 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. [-]

ArchiMate® 3 Training Course Combined Foundation and Practitioner [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer: 6 AV 10 øvinger må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Vurderingsform: En individuell 4-timers nettbasert hjemmeeksamen. Ansvarlig: Svend Andreas Horgen Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare hva et program er- kan redegjøre for grunnleggende byggestener i programmering, så som variabler, kontrollstrukturer, matriser (arrays) og funksjoner- kan analysere en spesiell problemstilling og planlegge hvordan den kan løses generelt med programkode FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke et .NET-basert utviklingsmiljø i kodeutvikling- kan lage funksjonelle brukergrensesnitt- kan identifisere feil i programkode- kan lage strukturert programkode som løser enkle problemstillinger- kan anvende innebygde funksjoner fra .NET-rammeverket i egen kode GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er bevisst på viktigheten av å eliminere feilsituasjoner Innhold:Introduksjon til grunnleggende programmeringsprinsipper som variabler, datatyper, kontrollstrukturer (løkker og beslutninger), matriser (arrays), egendefinerte funksjoner og innebyde funksjoner. Utforme brukergrensesnitt som er fine å se på og enkle å bruke. Feilhåndtering. Strukturere og planlegge koden på en god måte.Les mer om faget herDemo: Her er en introduksjonsvideo for faget Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Programmering i Visual Basic 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.  [-]

Fleksible kurs for fremtidenNy kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt.NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.   Solibri Anywhere og Site   På kurset vil du lære å: Sammenstille flere IFC-modeller og navigere i disse Velge ut grupper av objekter for nærmere studier Legge inn snitt, måle, markere og opprette slides fra visninger av modellen Opprette rapporter og kommentere «issues» i Excel og BCF-format Se på resultatet av utførte regelsjekker i modellen Se på resultatet av utførte informasjons- og mengdeuttak fra modellen Høste informasjon og mengder fra modellen basert på eksisterende maler og klassifikasjoner Skape egne klassifikasjoner og definisjoner for megndeuttak   Dette er et populært kurs, meld deg på nå! Spesialtilpasset kurs: NTI anbefaler spesialtilpassede kurs for bedrifter som planlegger å sende to eller flere deltakere på Solibri-kurs. Grunnen til dette er at Solibri brukes av mange forskjellige aktører og profesjoner i BAE-bransjen, og følgelig blir de åpne kursene ofte for generelle for enkelte kursdeltakere. I et spesialtilpasset kurs vil vår kurskonsulent kartlegge fokusområdene i forkant av kurset, og gjennomføre kurset i henhold til selskapets behov, gjerne basert på kundens egne modeller. Utbyttet av kurset blir følgelig mye større.  Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg-no@nti.biz eller les mer på www.nti.biz   [-]

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

Fleksible kurs for fremtiden Ny kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt. NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.   MagiCAD VVS for AutoCAD grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Etablering av prosjekt Prosjektering av ventilasjonsanlegg, varmeanlegg, og sanitæranlegg Sammenkobling av systemer gjennom flere tegninger Tekstefunksjoner, snitt, tegninger til utskrift Beregninger, utbalansering, lyd, mengdeberegning Bruk av leverandørspesifike produkter Kollisjonskontroll Automatisk generering av utsparinger Deltakerne skal lære å håndtere tegninger i et prosjekt; arkitekt, VVS-tegninger etc. De skal lære å berike en VVS-modell slik at mest mulig informasjon kan nyttes med hensyn til BIM, 2D-tegninger, strømningstekniske beregninger og lydberegninger. Tilpassete kurs for bedrifter Vi vil at kundene våre skal være best på det de gjør - hele tiden.  Derfor tenker vi langsiktig om kompetanseutvikling og ser regelmessig kunnskapsløft som en naturlig del av en virksomhet. Vårt kurskonsept bygger på et moderne sett av ulike læringsmiljøer, som gjør det enkelt å finne riktig løsning uansett behov. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg@nticad.no eller les mer på www.nticad.no [-]

Har du lite erfaring med PowerPoint og ønsker en innføring i programmet? På dette kurset lærer du hvordan du lager presentasjoner med bruk av tekst, bilder og ulike oppsett i PowerPoint. Du jobber i ditt eget tempo via et e-læringsprogram, med instruktør tilstede i rommet som hjelper deg om du står fast.   Kursinnhold:   Bli kjent med PowerPoint Oppstart Åpning Visninger Navigering Lagring og lukking Alternativer Egenskaper Hjelpemuligheter   Utforming Utformingsprosessen Nye presentasjoner Nye lysbilder Tema   Tekst Bruk av tekst i presentasjoner Innskriving og redigering Maler Skriftformatering Justering Avstand mellom linjer og avsnitt Punktlister og nummererte lister Angremuligheter Topptekst og bunntekst Tabulatorer Søking og erstatting Stavekontroll Synonymordbok   Bilder og objekter Bruk av bilder Utklipp Bilder fra fil Fotoalbum Video og lyd fra fil Arbeid med objekter Formatering av bilder Import av objekter   Tegning Tegning Koblingslinjer Formatering av objekter WordArt SmartArt   Diagram Utforming av diagram Diagramtyper Diagramelementer Formatering av diagram   Organisasjonskart Utforming av organisasjonskart Formatering av organisasjonskart   Tabeller Utforming av tabeller Merking Innsetting og sletting Radhøyde og kolonnebredde Justering   Utskrift Utskriftsformat Forhåndsvisning og utskrift Eksport av lysbilder til Word   Lysbildeframvisning Animasjoner Egendefinerte animasjoner Lysbildesortering Overgangseffekter Lysbildeframvisning Tilpassede framvisninger Framvisning uavhengig av PowerPoint   Internett og distribusjon Websider Hyperkoblinger Handlingsknapper Elektronisk post PDF- og XPS-format Dokumentinspeksjon Endelig versjon   [-]

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

Datavisualisering handler om hvordan man presenterer data på en oversiktlig og profesjonell måte. Det handler om å gi rask og effektiv innsikt i noe som ellers ville vært uoversiktlig og komplisert. Vi mennesker er langt flinkere til å prosessere data som presenteres visuelt enn vi er til å forstå store regneark fulle av tall. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil du lære å opprette, tilpasse og perfeksjonere presentasjonen av data i diagramformat ved hjelp av Microsoft Excel. Du vil lære å representere data i forskjellige diagramtyper, inkludert stolpediagram, linjediagram, sektordiagram, hierarkidiagram, statistisk diagram, radardiagram og kombinasjonsdiagram. For å ta dette kurset, kreves grunnleggende forståelse av hvordan Microsoft Excel fungerer. Kurset er strukturert i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Diagramutforming Kapittel 3: Diagramformat Kapittel 4: Diagramtyper Kapittel 5: Annet Kapittel 6: Print Kapittel 7: Avslutning Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å effektivt bruke diagrammer i Excel for å presentere data på en måte som gjør det enkelt for andre å forstå og dra nytte av informasjonen.   Varighet: 2 timer og 44 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der våre kunder betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har tilgjengelig. Vi har opplevd betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Excelkurs Basis - elæringskurs [-]

Kursinstruktør Terje Berg-Hansen Terje Berg-Hansen har bred erfaring fra prosjektledelse, utvikling og drift med små og store databaser, både SQL- og NoSQL-baserte. I tillegg til å undervise i etablerte teknologier leder han også Oslo Hadoop User Group, og er levende interessert i nye teknologier, distribuerte databaser og Big Data Science.    Kursinnhold XML er en moden standard for å utveksle informasjon mellom applikasjoner. Med XML og relaterte standarder som XSL(T) og XQuery er det mulig å utvikle distribuerte nettbaserte tjenester for utveksling av data i et standardisert format.    Målsetting Deltakerne vil etter kurset ha en grunnleggende forståelse av og kjennskap til hvorfor og hvordan XML kan anvendes for å oppnå en bedre utveksling og deling av strukturert og ustrukturert informasjon.   Forkunnskaper Grunnleggende kunnskaper om internett, HTML og CSS er en fordel, men ikke nødvendig for å ta dette kurset.   Kursinnhold Introduksjon Introduksjon til XML og XML-relaterte teknologier, som XPath, XQuery og XSL XML-verktøy Editorer og verktøy for validering, søk og endring av XML Grunnleggende XML XML struktur og syntaks. Gjennomgang av målene for XML. Lage og utforme XML dokumenter Navnerom (namespaces) Oppretting og bruk av navnerom for å skille elementer og funksjoner med samme navn. Validering av  XML Gjennomgang av teknologier som Document Type Definitions (DTD's) og XML Schemas for å kontrollere og styre struktur og data i XML filer Presentasjon av XML Bruk av html og CSS til å presentere XML data Søking i XML Søk i XML-dokumenter med XPath . Introduksjon til XSL(T) Kort om XSL og XSL Transformations. Bruk av XSLT til å formatere, sortere, filtrere og konvertere XML Data   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 øvelsesoppgaver til hovedtemaene som gjennomgås.   [-]

En pivottabell er et kraftig verktøy i Microsoft Excel som gjør at du kan beregne, summere og analysere store mengder data på en rask og effektiv måte. En pivottabell kan brukes til å analysere numeriske data og til å besvare uventede spørsmål om dataen. Kort fortalt, en pivottabell hjelper deg med å ta informerte beslutninger basert på funnene i dataene dine. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil du lære alt du trenger å vite for å jobbe med pivottabeller i Microsoft Excel. Kurset vil dekke hva en pivottabell er, hvordan du klargjør data, organiserer data, formaterer data, presenterer data, og mye mer. For å ta dette kurset, bør du ha grunnleggende forståelse av Microsoft Excel. Kurset er strukturert i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Grunnleggende Kapittel 3: Viderekommen Kapittel 4: Avslutning Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å bruke pivottabeller til å analysere data, trekke innsikter og ta informerte beslutninger basert på dataene i Excel.   Varighet: 1 time   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der våre kunder betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har tilgjengelig. Vi har opplevd betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]