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

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

Automatisering i Microsoft 365 med Power Automate [-]

Ønsker du å jobbe med ulike tegninger i Visio, men føler du ikke mestrer programmet? Vil du i tillegg kunne lage egne maler for å jobbe mer effektivt? Da er ”Visio Grunnleggende” kurset for deg! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1    Hva er Visio? Få oversikt. Bli kjent med programvinduet og hvordan du kan tilpasse det etter dine behov. Mal. Hvordan er en mal bygd opp og hvordan jobbe med en tegning? Formatering. Lær å formatere og hva formateringsbegrepet betyr. Sjablonger og figurer. Hva er sjablonger og figurer?   Å jobbe effektivt med Visio Bygge opp en tegning. Lær å bygge opp en tegning fra bunnen av. Hurtigtaster. Effektiv bruk av tastatur og mus. Formatering. Bruk formatering for å gjøre tegningene oversiktlige og informasjonen mest mulig tilgjengelig. Ark. Lær å jobbe med flere ark, navngi dem, slette dem, bruke bakgrunner etc. Praktisk oppgaveløsing. Jobb med skreddersydde oppgaver innenfor dagens temaer. Andre Office-programmer. Lær å bruke Visio-tegninger i andre Office-programmer.   Flytskjema og organisasjonskart Koblinger. Lær å koble figurer på en effektiv måte. Oppsett. Hvordan sørge for at figurene står plassert på en nøyaktig og oversiktlig måte? Navigasjon. Bygge opp praktisk navigasjon mellom sidene i en større tegning.   Dag 2    Nettverksdiagram Figurdata. Knytt praktisk informasjon til figurene i tegningen. Rapporter. Hvordan hente ut rapporter fra en tegning?   Prosjektplaner Tidslinje. Illustrere faser i et prosjekt på en oversiktlig måte. Gantt-diagram. Vise prosjektinformasjon på en mer detaljert måte. Utskrift. Få oversikt over de vanligste problemstillingene ved utskrift.   Egne maler Maler. Hva er maler, deres styrke og hvordan kan jeg utnytte dem best mulig i mitt arbeid? Sjablonger. Bygge opp en egen samling med de figurene du skal bruke. Figurer. Lær å lage egne tilpassede figurer. Praktisk oppgaveløsing. Jobb med skreddersydde oppgaver innenfor dagens temaer.   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

Excel for Økonomer - elæringskurs [-]

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

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     [-]

NTI leverer opplæring for å forenkle og effektivisere din arbeidshverdag Årlig utdanner over 8.000 personer seg i ulike CAD- og BIM-løsninger hos NTI.Vi har mer enn 70 forskjellige kurs innen fagområdene CAD/BIM-, Industri, Prosess, Plant og Infrastruktur- og dokumenthåndtering, og i snitt har våre 100 konsulenter og instruktører mer enn 10 års erfaring med opplæring og konsulenttjenester. Hvordan få riktig oppsett av koordinater i prosjekt? Dette er et tema NTI merker stor pågang rundt til support, og henvendelsene kommer fra disipliner som byggteknikk, VVS og elektro i tillegg til arkitekt. Det er ofte arkitekten som setter opp koordinatene i Revit. Hvis utgangspunktet er feil, påvirkes dette i alle andre disipliner også. Spesielt der det er krav til at utvekslingsformatet er IFC. På dette online-kurset vil du lære: Forskjellen mellom de ulike koordinatsystemene Hva er et lokalt nullpunkt Sette opp reelle koordinater (Survey) «Best Practice» i oppsett av koordinater fra start Samhandling ved utveksling av filer og koordinater Behandle flere koordinatsystemer i samme prosjekt IFC export/import i forhold til delte koordinater Det kan gå noe tid mellom hver gang du setter opp koordinater, og det er lett å glemme prosessen. Etter gjennomført kurs, får du en «step by step» dokumentasjon, som kan benyttes som oppslagsverk senere.  Kurs på dine betingelser!Ditt firma har kanskje investert i ny CAD-programvare, oppgradert til ny versjon, oppdatert til ny programvare eller dere trenger rett og slett oppfriskning. Da er det på tide å investere i kompetanse for dine ansatte! Kontakt vår kurskoordinator Wenche, telefon 21 40 27 89 eller epost. [-]

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 etablert standard for plattformuavhengig lagring og utveksling av data, der innhold og presentasjon bearbeides separat. XSL er en nøkkelteknologi innenfor utvikling og nyttiggjørelse av XML. Viktige hoveddeler innenfor XSL er XSLT, XSL-FO og XPath. Kurset gir deltakerne en innføring i XSL . Vi ser på hvilke muligheter vi har for bearbeiding av XML-data, og hvordan vi kan gjøre data tilgjengelig for presentasjon.   Du får en gjennomgang i: Introduksjon til XML, XSL og XSLT. Introduksjon til XPath og XQuery. Bruk av XSLT-maler og Xpath-uttrykk for å søke etter data i XML-dokumenter. Transformering av XML-dokumenter til xml, html og tekstdokumenter. Introduksjon til XSL-FO og produksjon av svg- og pdf-dokumenter Design og formatering av ouput fra XSLT-transformasjoner Sortering, gruppering og kombinering av XML-dokumenter Bruk av XSLT-verktøy til transformering og søk.   Målsetting Etter endt kurs skal kursdeltakerne blant annet vite hvordan man filtrerer, sorterer og transformerer XML-data, samt hvilke muligheter man har for å trekke inn annet innhold/data for presentasjon.   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.   [-]

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. Inventor grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Generelt Part-modellering (3D-komponenter) Samlinger Skjelettmodellering på basisnivå Tegninger i 2D Autodesk Inventor 3D CAD programvare brukes til produktdesign, rendering og simuleringer. Løsningen er viktig når smarte ideer skal bli til produksjonsklar design, og for å utvikle fremtidens produkter og tjenester. Inventor tilfører større kvalitet til utviklingsprosesser med smarte funksjoner som optimaliserer, gjør det enkelt å «se» modellen, og simulere hvordan konseptet/prototypen vil fungere i bruk.   Dette er et populært kurs, meld deg på nå!   Tilpassete kurs for bedrifterVi 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 [-]

Effektiv prosjektstyring med Microsoft Project [-]

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.   AutoCAD P&ID grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Opprette og håndtere P&ID-prosjekter Tegne og redigere P&ID-diagrammer Eksportere og Importere data via Excel Uttrekk av lister og rapporter Du vil lære å opprette og håndtere P&ID-prosjekter, tegne diagrammer med de verktøy og kommandoer som er designet til formålet, og bruke toolpalettenes utstyr, ventiler, fittings og instrumenter. I tillegg til å bruke valideringsverktøyet til å kvalitetssikre ditt prosjekt, eksportfunksjonen til å skape 'nøytrale' AutoCAD-kopier av dine P&ID-tegninger samt å lage forskjellige rapporter og datauttrekk for f.eks. utstyr, ventiler, instrumenter osv.   Dette er et populært kurs, meld deg på nå!   Tilpassete kurs for bedrifterVi 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 [-]

Tekst er ikke alltid best egnet til å kommunisere ditt budskap. Dette webinaret viser deg hvordan du enkelt og effektivt benytter figurer, smart art modeller, diagrammer, bilder og video. Du får en rekke tips som vil bidra til at du sparer mye tid.  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:   Innsetting av ulike objekter Figurer og SmartArt Bilder Video - ha kontroll på avspilling   Bruk av diagrammer Koblinger til Excel Håndtere koblinger   Håndtering av objekter Justere og fordele Fordeler og ulemper ved gruppering   3 gode grunner til å delta 1. Lær og justere og fordele objekter effektivt 2. Lag figurmodeller raskt og enkelt 3. Ha kontroll på koblede objekter   [-]

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals [-]

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

Hvem passer kurset for? Deg som lager presentasjoner eller presenterer/markedsfører innhold på nett. Forhåndskunnskap: Kurset llustrator innføring eller tilsvarende kunnskap Dette lærer du: Teknikker til tegning av enkle figurer og former til bruk i illustrasjonen Bruk av tall i diagrammer Tilpasning av diagrammets utseende Fargebruk Teknikker for å hente inn nye idéer https://igm.no/infografikk/ [-]