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

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

TOGAF® EA Training Foundation [-]

Dette grunnleggende kurset om Microsoft Power BI gir deg en solid forståelse av hvordan du kan bruke dette kraftige verktøyet for datainnsamling, analyse og visualisering. Med Power BI kan du effektivt samle inn, rense, transformere, analysere og presentere data fra forskjellige kilder. Dette kurset, ledet av data scientist Aina Øverås Skott, vil hjelpe deg med å mestre Power BI Desktop og Power BI Service, slik at du kan bruke dem effektivt i din profesjonelle karriere. Kurset dekker følgende emner: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Behandle data Kapittel 3: Sette opp datamodell Kapittel 4: Case #1 Kapittel 5: Visualisere data Kapittel 6: Beregne og analysere data Kapittel 7: Publisere og dele rapporter Kapittel 8: Case #2 Kapittel 9: Veien videre   Varighet: 2 timer og 40 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. [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Studenten må kunne installere programvare, og programmere. Vanlige programmeringsspråk for opensource er C, C++, java, python, m.fl. Innleveringer:   Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer, teller 60 %. Prosjektoppgave teller 40 %. Ansvarlig: Helge Hafting Eksamensdato: 02.12.13 / 05.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare bakgrunnen for open source, og forskjellen på de vanligste åpne lisensene.- kan beskrive bruk av flerspråklig programvare FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke vanlige programmeringsverktøy GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- kan delta i prosjekter som utvikler åpen programvare videre Innhold:Historien og filosofien bak åpen kildekode. Copyright, lisenser fri programvare. Praktisk bruk av verktøyer som make, diff, patch og versjonskontrollsystemer. Internasjonalisering, flerspråklig programvare. Prosjektarbeid med deltakelse i opensource-prosjekt.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Opensource-utvikling 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Kubernetes Administration (LFS458) [-]

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

Excel Grunnkurs [-]

Lær å lage nettsider med WordPress Dette kurset passer for deg som skal designe eller bruke nettsider laget med WordPress og som trenger å forstå hvordan det virker. Du lærer også hvordan du forandrer og tilpasser designmaler, bruker utvidelser, knytter nettsiden mot sosiale medier, og hvordan du søkemotoroptimaliserer nettsidene slik at du blir funnet av brukerene. WordPress er en publiseringsløsning som gjør det enkelt å lage profesjonelle nettsider og det har den fordelen at kunden kan oppdatere og legge inn eget innhold. Dette er verdens største publiseringsverktøy og det finnes utallige designmaler som gjør det mulig for deg å endre utseende på nettsiden uten å endre innholdet. Dette lærer du: Bli kjent med løsningen Opprette nettsider på eget domene Du lærer å lage nettsider ved hjelp av ferdige maler Endre designmaler Publisere nettsider og innlegg Legge inn bilder Gjøre nettsiden din søkbar Bruk av plugins og widgets slik som f. eks: deling i sosiale medier, slideshow, kalenderfunksjon og mye mer Enkel bilde­redigering i WordPress https://igm.no/wordpress-kurs/ [-]

Dykke ned i verden av råformat-bildebehandling med "Camera Raw: Komplett", ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no. Adobe Camera Raw, lansert i 2003, er et kraftig verktøy for import og forbedring av råformatbilder og er integrert i flere Adobe-programmer som Bridge, Photoshop, og Lightroom. Dette kurset er designet for å gi deg en grundig forståelse av Camera Raw, uavhengig av tidligere erfaring. Du vil lære hvordan du effektivt beskjærer bilder, justerer hvitbalanse, eksponering og fargemetning. Kurset dekker også hvordan du korrigerer bildeperspektiv og objektivfeil, og hvordan du anvender lokaljusteringer for å forbedre dine bilder. Espen vil guide deg gjennom de forskjellige aspektene av Camera Raw, fra grunnleggende til mer avanserte teknikker. Med praktiske prosjekter og eksempler vil du få praktisk erfaring som vil tillate deg å anvende din nye kunnskap til dine egne fotoprosjekter. Ved kursets slutt vil du ha en dyptgående forståelse av Camera Raw og være i stand til å bruke verktøyet for å forbedre dine bilder på en profesjonell måte.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Beskjære Kapittel 3: Basic Kapittel 4: Detail Kapittel 5: Lens corrections Kapittel 6: Resterende Kapittel 7: Spot removal Kapittel 8: Adjustment brush Kapittel 9: Filters Kapittel 10: Prosjekter Kapittel 11: Eksportere Kapittel 12: Avslutning   Varighet: 2 timer og 50 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. [-]

AutoCAD 3D introduksjonskurs: Deltagerne skal kunne skille mellom ulike modelltyper, og kjenne til grunnprinsipper for 3D-modellering og bruk av koordinatsystem, samt beherske bruk av betraktningsvinkler og skjermnavigering. Koordinatsystemer Angivelse av punkter i rommet Solid modellering Surface modellering Mesh modellering Sette opp Layout i paperspace, projeksjoner og snitt Lagstruktur og lagdefinisjon, farger, linjetyper, målsetting Lyssetting, naturlig sollys og lokale lyskilder Knytte materialer til objekt eller til lag Renderfunksjoner Animasjon og video [-]

Ønsker du en kjapp og smertefri introduksjon i verdens mest populære bildebehandlingsprogram? Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1    Innføring Fargemodellene RGB og CMYK Beskjæring av bildet til trykk eller skjerm Utskriftsoppløsning og kameraoppløsning Forstå hvordan oppløsning fungerer Hva er de vanligste filformatene å jobbe i   Arbeidsmiljø Menyer og paletter. Hva inneholder disse, og hvordan får du fram det du ønsker? Tilpasse arbeidsmiljøet. Flytte på paletter og lagre egne oppsett tilpasset dine behov Navigering og zoom. Fokuser på det du jobber med, se helheten, og gjør dette raskt og effektivt Adobe Bridge. Introduksjon til programmet som organiserer og forhåndsviser filer og gjør det enklere for deg å jobbe Nytt dokument. Hvordan lage og tilpasse nye dokumenter med marger, spalter, sidevisning med mer?   Retusjering Bli kjent med retusjeringsverktøyene Se på hvilke muligheter du har i nyere utgave av Photoshop Fjerne uønskede elementer i bilder   Lag Bli kjent med lagpaletten Opprette, slette og organisere lag Transformering av lag Lagstiler og justeringslag   Markeringer Lær å bruke de forskjellige markeringsverktøyene Gjøre endringer på markerte områder Kombiner markeringsverktøy for å kun få tak i det du ønsker Opprett lag på bakgrunn av markeringer   Dag 2   Bildejusteringer Justere kontrast og tonalitet i et bilde Jobbe med å gjøre bilde lysere og mørkere Justere farger i et bilde Bytte ut én farge med en annen   Kombiner ulike verktøy for å utnytte mulighetene i Photoshop Jobbe med et bilde med ulike verktøy Markering og bildejustering Markering og fjerning av bakgrunnselementer Bruke smartere markedsverktøy   Lagring Lær om de ulike filformatene vi bør kjenne til Lagring til web og komprimering av bilder Lagring til trykk   Jobbe med flere bilder Klippe ut fra et bilde og lime inn i et annet Tekstverktøyet og tekstpalettene Tegneverktøy   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

Develop dynamic reports with Microsoft Power BI [-]

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants explore and deploy solution elements, including infrastructure components such as pods, containers, deployments, and services; as well as networks and application services. This course also covers deploying practical solutions including security and access management, resource management, and resource monitoring. Objectives This course teaches participants the following skills: Understand how software containers work Understand the architecture of Kubernetes Understand the architecture of Google Cloud Platform Understand how pod networking works in Kubernetes Engine Create and manage Kubernetes Engine clusters using the GCP Console and gcloud/kubectl commands Launch, roll back and expose jobs in Kubernetes Manage access control using Kubernetes RBAC and Google Cloud IAM Managing pod security policies and network policies Using Secrets and ConfigMaps to isolate security credentials and configuration artifacts Understand GCP choices for managed storage services Monitor applications running in Kubernetes Engine   Course Outline Module 1: Introduction to Google Cloud Platform Use the Google Cloud Platform Console Use Cloud Shell Define cloud computing Identify GCP’s compute services Understand regions and zones Understand the cloud resource hierarchy Administer your GCP resources Module 2: Containers and Kubernetes in GCP 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 GCP compute platforms Module 3: Kubernetes Architecture Understand the architecture of Kubernetes: pods, namespaces Understand the control-plane components of Kubernetes Create container images using Google Cloud Build Store container images in Google Container Registry Create a Kubernetes Engine cluster Module 4: Kubernetes Operations Work with the kubectl command Inspect the cluster and Pods View a Pod’s console output Sign in to a Pod interactivelty Module 5: Deployment, Jobs, and Scaling Create and use Deployments Create and run Jobs and CronJobs Scale clusters manually and automatically Configure Node and Pod affinity Get software into your cluster with Helm charts and Kubernetes Marketplace Module 6: GKE Networking Create Services to expose applications that are running within Pods Use load balancers to expose Services to external clients Create Ingress resources for HTTP(S) load balancing Leverage container-native load balancing to improve Pod load balancing Define Kubernetes network policies to allow and block traffic to pods Module 7: Persistent Data and Storage Use Secrets to isolate security credentials Use ConfigMaps to isolate configuration artifacts Push out and roll back updates to Secrets and ConfigMaps Configure Persistent Storage Volumes for Kubernetes Pods Use StatefulSets to ensure that claims on persistent storage volumes persist across restarts Module 8: Access Control and Security in Kubernetes and Kubernetes Engine Understand Kubernetes authentication and authorization Define Kubernetes RBAC roles and role bindings for accessing resources in namespaces Define Kubernetes RBAC cluster roles and cluster role bindings for accessing cluster-scoped resources Define Kubernetes pod security policies Understand the structure of GCP IAM Define IAM roles and policies for Kubernetes Engine cluster administration Module 9: Logging and Monitoring Use Stackdriver to monitor and manage availability and performance Locate and inspect Kubernetes logs Create probes for wellness checks on live applications Module 10: Using GCP Managed Storage Services from Kubernetes Applications Understand pros and cons for using a managed storage service versus self-managed containerized storage Enable applications running in GKE to access GCP storage services Understand use cases for Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Firestore, and BigQuery from within a Kubernetes application [-]

COURSE OVERVIEW The course is not designed to teach students to become professional data scientists or software developers, but rather to build awareness of common AI workloads and the ability to identify Azure services to support them. The course is designed as a blended learning experience that combines instructor-led training with online materials on the Microsoft Learn platform (https://azure.com/learn). The hands-on exercises in the course are based on Learn modules, and students are encouraged to use the content on Learn as reference materials to reinforce what they learn in the class and to explore topics in more depth. TARGET AUDIENCE The Azure AI Fundamentals course is designed for anyone interested in learning about the types of solution artificial intelligence (AI) makes possible, and the services on Microsoft Azure that you can use to create them. You don’t need to have any experience of using Microsoft Azure before taking this course, but a basic level of familiarity with computer technology and the Internet is assumed. Some of the concepts covered in the course require a basic understanding of mathematics, such as the ability to interpret charts. The course includes hands-on activities that involve working with data and running code, so a knowledge of fundamental programming principles will be helpful. COURSE OBJECTIVES  After completing this course, you will be able to: Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Describe fundamental principles of machine learning on Azure Describe features of computer vision workloads on Azure Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Describe features of conversational AI workloads on Azure   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI In this module, you'll learn about common uses of artificial intelligence (AI), and the different types of workload associated with AI. You'll then explore considerations and principles for responsible AI development. Artificial Intelligence in Azure Responsible AI After completing this module you will be able to Describe Artificial Intelligence workloads and considerations Module 2: Machine Learning Machine learning is the foundation for modern AI solutions. In this module, you'll learn about some fundamental machine learning concepts, and how to use the Azure Machine Learning service to create and publish machine learning models. Introduction to Machine Learning Azure Machine Learning After completing this module you will be able to Describe fundamental principles of machine learning on Azure Module 3: Computer Vision Computer vision is a the area of AI that deals with understanding the world visually, through images, video files, and cameras. In this module you'll explore multiple computer vision techniques and services. Computer Vision Concepts Computer Vision in Azure After completing this module you will be able to Describe features of computer vision workloads on Azure Module 4: Natural Language Processing This module describes scenarios for AI solutions that can process written and spoken language. You'll learn about Azure services that can be used to build solutions that analyze text, recognize and synthesize speech, translate between languages, and interpret commands. After completing this module you will be able to Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure Module 5: Conversational AI Conversational AI enables users to engage in a dialog with an AI agent, or *bot*, through communication channels such as email, webchat interfaces, social media, and others. This module describes some basic principles for working with bots and gives you an opportunity to create a bot that can respond intelligently to user questions. Conversational AI Concepts Conversational AI in Azure After completing this module you will be able to Describe features of conversational AI workloads on Azure   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: Exam AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals. 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 [-]

. Students will learn how to implement Azure compute solutions, create Azure Functions, implement and manage web apps, develop solutions utilizing Azure storage, implement authentication and authorization, and secure their solutions by using KeyVault and Managed Identities. Students will also learn how to connect to and consume Azure services and third-party services, and include event- and message-based models in their solutions. The course also covers monitoring, troubleshooting, and optimizing Azure solutions.   TARGET AUDIENCE Students in this course are interested in Azure development or in passing the Microsoft Azure Developer Associate certification exam.   COURSE CONTENT Module 1: Creating Azure App Service Web Apps Students will learn how to build a web application on the Azure App Service platform. They will learn how the platform functions and how to create, configure, scale, secure, and deploy to the App Service platform. Azure App Service core concepts Creating an Azure App Service Web App Configuring and Monitoring App Service apps Scaling App Service apps Azure App Service staging environments Module 2: Implement Azure functions This module covers creating Functions apps, and how to integrate triggers and inputs/outputs in to the app. Azure Functions overview Developing Azure Functions Implement Durable Functions Module 3: Develop solutions that use blob storage Students will learn how Azure Blob storage works, how to manage data through the hot/cold/archive blob storage lifecycle, and how to use the Azure Blob storage client library to manage data and metadata. Azure Blob storage core concepts Managing the Azure Blob storage lifecycle Working with Azure Blob storage Module 4: Develop solutions that use Cosmos DB storage Students will learn how Cosmos DB is structured and how data consistency is managed. Students will also learn how to create Cosmos DB accounts and create databases, containers, and items by using a mix of the Azure Portal and the .NET SDK. Azure Cosmos DB overview Azure Cosmos DB data structure Working with Azure Cosmos DB resources and data Module 5: Implement IaaS solutions This module instructs students on how to use create VMs and container images to use in their solutions. It covers creating VMs, using ARM templates to automate resource deployment, create and manage Docker images, publishing an image to the Azure Container Registry, and running a container in Azure Container Instances. Provisioning VMs in Azure Create and deploy ARM templates Create container images for solutions Publish a container image to Azure Container Registry Create and run container images in Azure Container Instances Module 6: Implement user authentication and authorization Students will learn how to leverage the Microsoft Identity Platform v2.0 to manage authentication and access to resources. Students will also learn how to use the Microsoft Authentication Library and Microsoft Graph to authenticate a user and retrieve information stored in Azure, and how and when to use Shared Access Signatures. Microsoft Identity Platform v2.0 Authentication using the Microsoft Authentication Library Using Microsoft Graph Authorizing data operations in Azure Storage Module 7: Implement secure cloud solutions This module covers how to secure the information (keys, secrets, certificates) an application uses to access resources. It also covers securing application configuration information. Manage keys, secrets, and certificates by using the KeyVault API Implement Managed Identities for Azure resources Secure app configuration data by using Azure App Configuration Module 8: Implement API Management Students will learn how to publish APIs, create policies to manage information shared through the API, and to manage access to their APIs by using the Azure API Management service. API Management overview Defining policies for APIs Securing your APIs Module 9: Develop App Service Logic Apps This module teaches students how to use Azure Logic Apps to schedule, automate, and orchestrate tasks, business processes, workflows, and services across enterprises or organizations. Azure Logic Apps overview Creating custom connectors for Logic Apps Module 10: Develop event-based solutions Students will learn how to build applications with event-based architectures. Implement solutions that use Azure Event Grid Implement solutions that use Azure Event Hubs Implement solutions that use Azure Notification Hubs Module 11: Develop message-based solutions Students will learn how to build applications with message-based architectures. Implement solutions that use Azure Service Bus Implement solutions that use Azure Queue Storage queues Module 12: Monitor and optimize Azure solutions This module teaches students how to instrument their code for telemetry and how to analyze and troubleshoot their apps. Overview of monitoring in Azure Instrument an app for monitoring Analyzing and troubleshooting apps Implement code that handles transient faults Module 13: Integrate caching and content delivery within solutions Students will learn how to use different caching services to improve the performance of their apps. Develop for Azure Cache for Redis Develop for storage on CDNs [-]