Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Møre og Romsdal

Vil du lære å lage visittkort, annonser, brosjyrer og plakater i InDesign? Enten du jobber i en markedsavdeling, grafisk bedrift, avis eller magasin, er dette det profesjonelle programmet du bruker til jobben.  Arbeider du med markedsføring og layout, vil du ha stor nytte av å kunne sette sammen tekst og bilder selv. Du slipper å sette ut arbeidet,  får større kontroll på layouten og mer ut av markedsbudsjettet. Du velger dette kurset for å lære alt du trenger for å komme igang med programmet InDesign. Hvem passer kurset for? Kurset passer for deg som har liten eller ingen erfaring med å jobbe i InDesign. InDesign er bransjestandarden for å lage annonser, brosjyrer, magasiner, plakater, DM, rapporter og bøker. Uansett hva du skal bruke programme til, så passer dette kurset for deg! Dette lærer du: Bli kjent med menyer og verktøy Effektiv jobbing med tekst- og sidemaler Grunnleggende typografi Importere og tilpasse bilder og tekst Plassere bilder med tekst rundt Lage egne farger Bruk av effekter Kontroll av dokumenter og eksport til pdf https://igm.no/indesign-grunnkurs/ [-]

Ønsker du å mestre Google Analytics 4 for å få dybdeinnsikt i kundeadferden på nettstedet eller appen din? Da er kurset "Google Analytics 4: Komplett", ledet av Espen Faugstad, perfekt for deg. Dette kurset er designet for å gi deg en helhetlig forståelse av Google Analytics 4, slik at du kan jobbe profesjonelt med dette kraftige analyseverktøyet. Kurset starter med grunnleggende om hvordan Google Analytics 4 fungerer og veileder deg gjennom installasjonen på din nettside. Du vil lære å konfigurere Google Analytics for å maksimere dets potensial, administrere brukere, spore nettstedsøk, og mye mer. I tillegg gir kurset deg en detaljert gjennomgang av standardrapporter og utforskninger som er tilgjengelige i Google Analytics 4. Mot slutten av kurset vil du dykke inn i mer avanserte temaer som opprettelse og sporing av egendefinerte hendelser, konverteringssporing, og hvordan du kan utnytte innsikter fra brukerdata for å forbedre dine digitale strategier. Dette kurset er din vei til å bli en ekspert i Google Analytics 4.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installer Kapittel 3: Konfigurer Kapittel 4: Rapporter Kapittel 5: Utforsk Kapittel 6: Hendelser Kapittel 7: Avansert Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 4 timer og 48 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. [-]

DevOps Engineering on AWS [-]

CCNA: Implementing and Administering Cisco Solutions [-]

KURSINNHOLD  Gjennomgang av MS Project funksjoner gjennom praktisk anvendelse  Prinsippene for S-kurver og tolkning av disse Hvordan bygge opp S-kurver fra MS Project data eksportert til Excel Periodisering av MS Project data i Excel Kriterier som må legges til grunn for en «god plan» Når kriteriene for en «god plan» følges kan de analytiske verktøyene i MS Project brukes    Under kurset har vi en gjennomgang av disse kriteriene Oppfølging av en MS Project plan. Hva må gjøres i planen ved periodeslutt? Presisering av «drøye» kontra «slakk» Noen alternative grep knyttet til editering av planen.   Forhåndskunnskaper Vi forventer at deltakerne har noe kjennskap til MS Project. Ved kurspåmelding gjennomfører vi kartlegging av forhåndskunnskaper hos alle deltakerne. Det legges opp til at deltakerne stiller med egen pc hvor MS Project 2016 og Exel  er forhåndsinstallert.     MAX 10 deltakere per kurs.  [-]

Er arbeidsdagen din ustrukturert og rotete? Delta på denne økten å få en gjennomgang av hvordan du kan benytte Outlook fornuftig til å organisere arbeidsdagen din.  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:    Kalender Legge inn hendelser, avtaler og møter Bruk av kategorier for bedre oversikt Dele kalenderen med andre, og få oversikt i flere kalendere Opprette avtaler/ møter ut av en e-post Generelle innstillinger og oppsett   Oppgaver Huskeliste for oppfølging av innkommen og utgående e-post og andre gjøremål Bruk av kategorier for bedre oversikt Tilordne oppgaver til andre Tilpasning av visninger    3 gode grunner til å delta 1. Få bedre oversikt i oppgaveliste og kalender 2. Få en kort intro til delte møtenotater i OneNote 3. Tips og triks til daglig bruk av kalenderen   [-]

E-læringskurset gir deg en opplevelsesrik og praktisk opplæring i regnearkprogrammet Excel 2016. En kombinasjon av videoer, teori, oppskrifter, oppgaver og tester gjør det enkelt å lære seg de nye verktøyene. E-læringskurset inneholder 59 opplæringsvideoer.E-læringskurset er tilpasset Office 365.Testene i e-læringskurset måler kunnskap før, under og etter opplæringen. Når ettertesten er bestått får du tilgang til et kursbevis i PDF-format som enkelt kan lagres eller skrives ut.Jobb smart og effektivt!- Office 365 gir deg alltid den nyeste versjonen av Excel.- Maler er tilgjengelig ved oppstart.- Enklere åpning og lagring av arbeidsbøker.- Microsoft-kontoen kobler enheten til OneDrive, slik at du alltid har tilgang til filene dine.- Egen modus som er optimalisert for berøring.- Enklere søk etter kommandoer, handlinger og hjelp.- Formler utfører beregninger raskt og enkelt.- Autofyll forenkler arbeidet med å fylle inn data i et regneark.- Håndskriftsformler gjør det enklere å skrive inn formler for hånd.- Cellestiler gjør formateringen mer konsekvent.- Bruk av tema gir en konsekvent layout på alle Office-dokumenter.- Betinget formatering gjør det enkelt å følge med sentrale verdier i regnearket.- Hurtiganalyse gjør det raskt og enkelt å tolke og analysere et dataområde.- Du har tilgang til et utall ferdigdefinerte funksjoner som utfører alle slags beregninger.- Diagram egner seg godt for å gi et visuelt, lettfattelig inntrykk av tallverdier.- Sparkline-grafikk kan brukes for å visualisere data direkte i regnearkceller.- Sortering og filtrering gjør arbeidet med lister og tabeller enkelt og effektivt.- Bruk av flere regneark gjør større regnearkmodeller mer oversiktlig.- Et integrert utskriftsmiljø med både utskriftsinnstillinger og forhåndsvisning.Innhold:- Før du starter- Redigering- Formler- Formatering- Funksjoner- Diagram- Lister og tabeller- Flere regneark- UtskriftKURSET KAN KJØRES PÅ NETTBRETT! [-]

TARGET AUDIENCE Software engineers concerned with building, managing and deploying AI solutions that leverage Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, and Microsoft Bot Framework. They are familiar with C#, Python, or JavaScript and have knowledge on using REST-based APIs to build computer vision, language analysis, knowledge mining, intelligent search, and conversational AI solutions on Azure. COURSE OBJECTIVES After completing this course you should be able to: Describe considerations for creating AI-enabled applications Identify Azure services for AI application development Provision and consume cognitive services in Azure Manage cognitive services security Monitor cognitive services Use a cognitive services container Use the Text Analytics cognitive service to analyze text Use the Translator cognitive service to translate text Use the Speech cognitive service to recognize and synthesize speech Use the Speech cognitive service to translate speech Create a Language Understanding app Create a client application for Language Understanding Integrate Language Understanding and Speech Use QnA Maker to create a knowledge base Use a QnA knowledge base in an app or bot Use the Bot Framework SDK to create a bot Use the Bot Framework Composer to create a bot Use the Computer Vision service to analyze images Use Video Indexer to analyze videos Use the Custom Vision service to implement image classification Use the Custom Vision service to implement object detection Detect faces with the Computer Vision service Detect, analyze, and recognize faces with the Face service Use the Computer Vision service to read text in images and documents Use the Form Recognizer service to extract data from digital forms Create an intelligent search solution with Azure Cognitive Search Implement a custom skill in an Azure Cognitive Search enrichment pipeline Use Azure Cognitive Search to create a knowledge store   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI on Azure Artificial Intelligence (AI) is increasingly at the core of modern apps and services. In this module, you'll learn about some common AI capabilities that you can leverage in your apps, and how those capabilities are implemented in Microsoft Azure. You'll also learn about some considerations for designing and implementing AI solutions responsibly. Introduction to Artificial Intelligence Artificial Intelligence in Azure Module 2: Developing AI Apps with Cognitive Services Cognitive Services are the core building blocks for integrating AI capabilities into your apps. In this module, you'll learn how to provision, secure, monitor, and deploy cognitive services. Getting Started with Cognitive Services Using Cognitive Services for Enterprise Applications Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Monitor Cognitive Services Lab: Use a Cognitive Services Container Module 3: Getting Started with Natural Language Processing  Natural Language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with extracting insights from written or spoken language. In this module, you'll learn how to use cognitive services to analyze and translate text. Analyzing Text Translating Text Lab: Analyze Text Lab: Translate Text Module 4: Building Speech-Enabled Applications Many modern apps and services accept spoken input and can respond by synthesizing text. In this module, you'll continue your exploration of natural language processing capabilities by learning how to build speech-enabled applications. Speech Recognition and Synthesis Speech Translation Lab: Recognize and Synthesize Speech Lab: Translate Speech Module 5: Creating Language Understanding Solutions To build an application that can intelligently understand and respond to natural language input, you must define and train a model for language understanding. In this module, you'll learn how to use the Language Understanding service to create an app that can identify user intent from natural language input. Creating a Language Understanding App Publishing and Using a Language Understanding App Using Language Understanding with Speech Lab: Create a Language Understanding App Lab: Create a Language Understanding Client Application Use the Speech and Language Understanding Services Module 6: Building a QnA Solution One of the most common kinds of interaction between users and AI software agents is for users to submit questions in natural language, and for the AI agent to respond intelligently with an appropriate answer. In this module, you'll explore how the QnA Maker service enables the development of this kind of solution. Creating a QnA Knowledge Base Publishing and Using a QnA Knowledge Base Lab: Create a QnA Solution Module 7: Conversational AI and the Azure Bot Service Bots are the basis for an increasingly common kind of AI application in which users engage in conversations with AI agents, often as they would with a human agent. In this module, you'll explore the Microsoft Bot Framework and the Azure Bot Service, which together provide a platform for creating and delivering conversational experiences. Bot Basics Implementing a Conversational Bot Lab: Create a Bot with the Bot Framework SDK Lab: Create a Bot with a Bot Freamwork Composer Module 8: Getting Started with Computer Vision Computer vision is an area of artificial intelligence in which software applications interpret visual input from images or video. In this module, you'll start your exploration of computer vision by learning how to use cognitive services to analyze images and video. Analyzing Images Analyzing Videos Lab: Analyse Images with Computer Vision Lab: Analyze Images with Video Indexer Module 9: Developing Custom Vision Solutions While there are many scenarios where pre-defined general computer vision capabilities can be useful, sometimes you need to train a custom model with your own visual data. In this module, you'll explore the Custom Vision service, and how to use it to create custom image classification and object detection models. Image Classification Object Detection Lab: Classify Images with Custom Vision Lab: Detect Objects in Images with Custom Vision Module 10: Detecting, Analyzing, and Recognizing Faces Facial detection, analysis, and recognition are common computer vision scenarios. In this module, you'll explore the user of cognitive services to identify human faces. Detecting Faces with the Computer Vision Service Using the Face Service Lab:Destect, Analyze and Recognize Faces Module 11: Reading Text in Images and Documents Optical character recognition (OCR) is another common computer vision scenario, in which software extracts text from images or documents. In this module, you'll explore cognitive services that can be used to detect and read text in images, documents, and forms. Reading text with the Computer Vision Service Extracting Information from Forms with the Form Recognizer service Lab: Read Text in IMages Lab: Extract Data from Forms Module 12: Creating a Knowledge Mining Solution Ultimately, many AI scenarios involve intelligently searching for information based on user queries. AI-powered knowledge mining is an increasingly important way to build intelligent search solutions that use AI to extract insights from large repositories of digital data and enable users to find and analyze those insights. Implementing an Intelligent Search Solution Developing Custom Skills for an Enrichment Pipeline Creating a Knowledge Store Lab: Create and Azure Cognitive Search Solution Create a Custom Skill for Azure Cognitive Search Create a Knowledge Store with Azure Cognitive Search   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: AI-102 - Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution - Part of the requirements for the Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate Certification.   HVORFOR VELGE SG PARTNER AS:  Flest kurs med Startgaranti Rimeligste kurs Beste service og personlig oppfølgning Tilgang til opptak etter endt kurs Partner med flere av verdens beste kursleverandører [-]

Kurs beskrivelse Er det vanskelig å skjønne hvordan Access fungerer? Har du databaser med bare 1 tabell og ikke flere som de skal ha? Får du ikke orden på dine data? Må du skrive data inn i tabellen istedenfor gjennom et skjema? Er det vanskelig å få data ut fra databasen din? Blir databasen din lite brukervennlig? Dette er vanlige problemstillinger mange sliter med og som blir borte etter endt kurs! Kurset passer for deg med liten erfaring og som ønsker å lære Access fra grunnen av. Kurset passer også for deg som er selvlært og som ønsker å jobbe mer effektivt. På kun 2 dager vil du mestre de vanligste arbeidsoppgavene i Access. Du lærer gode rutiner du trenger for å kunne arbeide raskt og effektivt. Du vil kunne lage og strukturere alt fra enkle til mer avanserte databaser og vil føle deg trygg på at det er du som kontrollerer Access og ikke omvendt! Du lærer også hvordan du skal få data ut fra databasen din gjennom spørringer og rapporter. 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 Access erfaring som de gjerne deler med deg! Meld deg på Access-kurs allerede i dag og sikre deg plass!   Kursinnhold Grunnleggende begreper Introduksjon til databasedesign/datamodellering Planlegging av en ny databaseOrganisering av data i en database Opprette en database   Tabeller Tabellens utformingsvisningTabellens data arkvisning Spørringer/Queries UtvalgsspørringerHandlingsspørringer/ActionqueriesLag tabell-spørringSlettespørring-Føy til-spørringOppdateringsspørringParameterspørringer Skjemaer Opprette skjemaer med skjemaveivisereSkjemavisningUformingsvisning for skjemaerGjennomgang av designverktøyVerktøyboksenFargepalett, fonter, tekstplasseringBundne, ubundne og kalkulerte kontrollerPostkilde og feltliste for et skjemaEn-til-mange-skjema Rapporter Opprette rapporter med RapportveiviserenUtformingsvisning for en rapportGruppering og sortering i rapporter Etiketter Spesialtilpassede etikettmalerEtikettveiviseren   [-]

Kurset er rettet mot deg som skal armere i Autodesk Revit. Dette er et praktisk kurs som gjør deg i stand til å armere betongkonstruksjoner, lage armeringstegninger og bøyelister. Hensikten med kurset er å gjøre deg i stand til bruke armerinsgverktøyene i Revit samt lage armeringstegninger og bøyelister ved hjelp av verktøyene som ligger i Revit-applikasjonen Focus RAT Bygg. Du vil lære hvordan manuelt armere betongkonstruksjoner. Du vil også lære verktøyene for å lage løpemeterarmering, armeringsnett og kantarmering. Du vil lære å bruke Revit Extensions for å armere konstruksjoner automatisk. Vi skal også lage armeringstegninger og bøyelister i henhold til NS 3766. Kursinnhold: Manuell armering av betongkonstruksjoner Løpemeterarmering Kantarmering Armeringsnett Automatisk armering av betongkonstruksjoner med Revit Extensions Armere avanserte betongkonstruksjoner Lage armeringstegninger Lage bøyelister [-]

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. [-]

Objectives Understand how software containers work Understand the architecture of Kubernetes Understand the architecture of Google Cloud Understand how pod networking works in Google Kubernetes Engine Create and manage Kubernetes Engine clusters using the Google Cloud Console and gcloud/kubectl commands   Course Outline Module 1: Introduction to Google Cloud -Use the Google Cloud Console-Use Cloud Shell-Define Cloud Computing-Identify Google Cloud compute services-Understand Regions and Zones-Understand the Cloud Resource Hierarchy-Administer your Google Cloud Resources Module 2: Containers and Kubernetes in Google Cloud -Create a Container Using Cloud Build-Store a Container in Container Registry-Understand the Relationship Between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE)-Understand how to Choose Among Google Cloud Compute Platforms Module 3: Kubernetes Architecture -Understand the Architecture of Kubernetes: Pods, Namespaces-Understand the Control-plane Components of Kubernetes-Create Container Images using Cloud Build-Store Container Images in Container Registry-Create a Kubernetes Engine Cluster Module 4: Introduction to Kubernetes Workloads -The kubectl Command-Introduction to Deployments-Pod Networking-Volumes Overview [-]

  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.   Revit MEP MagiCAD VVS grunnkurs Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset Grunnleggende innføring i Revit Håndtering av Views, etasjer, manøvering i modell, visningsalternativer, redigeringsfunksjoner. Etablering av prosjekt. Linke modeller, sette opp etasjer og Views Prosjektering av ventilasjonsanlegg, varme- og forbruksvannsystem og avløpssystem IFC-eksport Utsparinger Etter kurset kan du bruke grunnleggende funksjoner i Autodesk Revit MEP og MagiCAD for Revit med fokus på å sette opp, importere og linke prosjekter, konstruere VVS-installasjoner, samt dokumentasjon. Lære å utforme en VVS-modell slik at mest mulig informasjon kan utnyttes med hensyn til BIM.   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 [-]

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. [-]

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 [-]