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

Elasticsearch [-]

AZ-400: Designing and Implementing Microsoft DevOps solutions [-]

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

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Generelt gode IT-kunnskaper. Bør ha kjennskap til bruk av Windows server og fordel med MS SQL server. Kjennskap til AD, RDP og DNS. Innleveringer: 8 obligatoriske øvinger Personlig veileder: ja Vurderingsform: 2 dagers praktisk hjemmeeskamen med både teoretiske og praktiske oppgaver. Ansvarlig: Stein Meisingseth Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten skal:- kjenne til fordelen med å ta i bruk Citrix XenApp for en bedrift/organisasjon- kunne gjøre rede for hvordan Citrix XenApp brukes som publiseringsplattform- kunne beskrive Citrix XenApp brukes for å rulle ut applikasjoner- kunne gjøre rede for hvordan XenApp kan tas i bruk som applikasjonsvirtualisering på klientside (streaming) og på serverside (publishing)- kunne oppnå optimal applikasjonsytelse og fleksible leveransemuligheter FERDIGHETER:Kandidaten skal:- kunne installere Citrix XenApp- kunne sette opp administrativ konfigurasjon- kunne sette opp og publisere applikasjoner, innhold og desktops for brukere- kunne konfigurere applikasjoner for streaming til servere og til desktops- kunne vurdere hvilken sikkerhet som kreves- kunne sette opp og konfigurere overvåkning- kunne konfigurere og bruke et administrativt grensesnitt GENERELL KOMPETANSEKandidaten:- har kompetanse til selvstendig både å formidle og å ta i bruk sine kunnskaper og ferdigheter i en bedrift som vil bruke Citrix XenApp- kan i et forklare og gjøre bruk av sin kunnskap for bruk av Citrix XenApp Innhold:- introduksjon til Citrix XenApp - installasjon av Citrix XenApp (6.5) - praktisk bruk - konfigurasjon - bruk av Web Interface - publisere applikasjoner og innhold - streame applikasjoner - sette opp restriksjoner - konfigurere lastbalansering - maksimere brukeropplevelse - bruke av skrivere - sikkerhet - overvåkningLes mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Citrix XenApp 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.   [-]

Etter den fantastiske suksessen med Premiere Pro-klassen vår for nybegynnere, bestemte vi oss for å lage en oppfølging. Grundig produsert med tanke på en morsom og engasjerende læringsopplevelse. Kursmål Du vil lære alle funksjonene i Adobe Premiere Pro som lar deg gjøre følgende: Ulike redigeringsarbeidsflytteknikker Avanserte innstillinger og alternativer Jobber med snarveier Bildetekster og undertekster Lag egendefinerte forhåndsinnstillinger og maler Overgangsteknikker Stabiliser og reverser bevegelsesklipp Tidsomlegging Maskering og sporing Fargekorrigering og gradering Fikser og forbedrer lyd Arbeid med kodeker og gjengivelsesalternativer [-]

Kubernetes for App Developers (LFD459) [-]

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. [-]

Excel Grunnkurs [-]

Bli med på to dager med kreativ bruk av Illustrator. Her vil du få en fordypning i dine oppgaver i Illustrator. Lær deg alle skjulte funksjoner og slipp løs kreativiteten. Vi jobber med mange eksempler og du kan gjerne også jobbe med ditt eget materiell. Kurset er som workshop, så her er det mye å lære. Hvorfor ta dette kurset: Du vil lære konkrete tegne- og designoppgaver Du vil lære effektive arbeidsmetoder som gir deg flere kreative muligheter og løsninger Du vil lære å tilpasse programmet til ditt eget behov Du vil arbeide mer effektivt Forhåndskunnskap: Illustrator grunnkurs eller tilsvarende kunnskap Dette lærer du: Bruke Illustrator kreativt Masker og sammensatte baner Effekter og grafiske stiler Lage egne mønstre og pensler 3D-effekter Symboler Praktiske oppgaver Perspektivtegning [-]

  Lær å mestre PDF-filer med Adobe Acrobat Pro – fra enkle oppgaver til avanserte verktøy   Om kurset Adobe Acrobat Pro DC gir deg alle verktøyene du trenger for å opprette, redigere og sikre PDF-dokumenter på en profesjonell måte. I dette kurset lærer du alt fra å opprette en ny PDF til avanserte funksjoner som redigering, organisering, kryptering og digital signering. Kurset er laget for alle – enten du er nybegynner eller har litt erfaring med PDF-dokumenter.   Hva du lærer Gjennom 40 praktiske leksjoner får du full kontroll på hvordan du bruker Acrobat Pro effektivt. Du lærer å redigere tekst og bilder, lage interaktive skjemaer, beskytte filer med passord og kryptering, samt organisere og kommentere dokumenter på en ryddig måte. Etter kurset vil du kunne jobbe raskt, sikkert og profesjonelt med PDF-filer.   Kursholder Kursholder Espen Faugstad er en av Norges mest erfarne instruktører innen digital kompetanse. Som gründer av Utdannet.no har han utviklet over 160 nettkurs og lært opp titusenvis i verktøy som Google Ads, Analytics, SEO og Adobe-programmer. Med over 1,5 millioner videoavspillinger er han kjent for å gjøre det komplekse enkelt – og gi deltakerne konkrete ferdigheter de kan bruke med en gang. Du slipper å bruke tid på å lete etter løsninger eller gjette deg frem. I dette kurset får du alt forklart trinn for trinn – enkelt, forståelig og praktisk. Meld deg på nå og oppdag hvor effektivt du kan jobbe med PDF-filer.   I kurset lærer du: Opprette og lagre PDF-dokumenter på riktig måte Redigere tekst og bilder direkte i PDF-filer Organisere sider og legge til/fjerne kommentarer Beskytte og kryptere PDF-dokumenter for sikkerhet Signere dokumenter digitalt Lage interaktive skjemaer med Acrobat Pro Søke raskt og effektivt i store PDF-dokumenter Bruke alle verktøy og paneler i Acrobat Pro DC   [-]

MB-300: Microsoft Dynamics 365: Core Finance and Operations [-]

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 [-]

  Lær Adobe InDesign fra bunnen av – komplett guide til profesjonell layout og design   Om kurset Adobe InDesign er industristandarden for layout og grafisk design. I dette kurset får du en komplett innføring i verktøyet – perfekt både for nybegynnere og de som ønsker å videreutvikle ferdighetene sine. Du lærer å lage alt fra trykksaker som bøker, brosjyrer og magasiner til digitale publikasjoner og interaktive PDF-er.   Hva du lærer Gjennom 69 leksjoner og nesten 6 timer med innhold guider Espen Faugstad deg steg for steg. Du starter med det grunnleggende – dokumentoppsett, arbeidsområde og verktøy – før du går videre til tekst, typografi, grafiske elementer, farger, effekter, stiler og tabeller. Kurset dekker også hvordan du organiserer sider, bruker mastersider, og til slutt hvordan du pakker, eksporterer og skriver ut profesjonelle prosjekter.   Kursholder Kursholder Espen Faugstad er gründer av Utdannet.no og en av Norges mest erfarne instruktører innen digital kompetanse. Han har utviklet over 160 kurs og lært opp titusenvis i verktøy som Google Ads, Analytics, SEO og Adobe-programmer. Med over 1,5 millioner videoavspillinger er han kjent for å gjøre avansert programvare enkel å forstå og bruke i praksis. Etter kurset sitter du igjen med ferdighetene du trenger for å designe profesjonelle trykksaker og digitale dokumenter – klart til bruk i både arbeid og egne prosjekter. Meld deg på nå og ta kontroll over InDesign.   I kurset lærer du: Forstå InDesigns brukergrensesnitt og verktøy Opprette og administrere dokumenter effektivt Formatere og redigere tekst med profesjonell presisjon Arbeide med grafiske objekter, bilder og layout Håndtere farger, fyll, linjer og effekter Organisere og strukturere sider med mastersider Bruke stiler for enhetlig og effektiv design Sette opp og tilpasse tabeller i dokumenter Pakke, eksportere og skrive ut prosjekter profesjonelt   [-]

  SketchUp for nybegynnere   Om kurset Vil du lære 3D-modellering fra grunnen av? Dette kurset gir deg en grundig og praktisk introduksjon til SketchUp for desktop, et av verdens mest populære verktøy for arkitekter, designere, ingeniører og kreative fagfolk. Du trenger ingen forkunnskaper – vi starter med det helt grunnleggende og bygger gradvis opp til mer avanserte funksjoner. Instruktør Espen Faugstad tar deg gjennom alt fra organiseringen av brukergrensesnittet til navigasjon med Orbit, Pan og Zoom. Du lærer hvordan ulike visninger og perspektiver påvirker modellene dine, hvordan du tegner i både 2D og 3D, og hvordan du manipulerer figurer med verktøy som Push/Pull og Rotate. Videre ser vi på måling, merking, materialbruk, teksturer og hvordan du organiserer komplekse prosjekter. Kurset avsluttes med hvordan du presenterer ferdige modeller på en profesjonell måte. Dette kurset passer perfekt for deg som vil ha en praktisk, inspirerende og lettforståelig inngang til 3D-modellering.   Hva du lærer Gjennom 57 leksjoner og over 3 timer med innhold får du en komplett innføring i SketchUp. Etter kurset vil du kunne tegne, tilpasse og presentere egne modeller – fra enkle ideer til ferdige prosjekter.   Kursholder Espen Faugstad er en av Norges mest erfarne kursholdere innen digital kompetanse. Som gründer av Utdannet.no har han utviklet mer enn 160 nettkurs og hjulpet titusenvis av deltakere med å mestre alt fra Google Ads og SEO til Adobe-programmer og tekniske verktøy. Med over 1,5 millioner videoavspillinger er han kjent for å gjøre læring både praktisk, engasjerende og tilgjengelig for alle.   I kurset lærer du: Forstå og bruke SketchUp-grensesnittet effektivt Navigere med Orbit, Pan og Zoom Tegne i 2D og 3D med Line, Rectangle og Circle Manipulere figurer med Push/Pull og Rotate Endre visninger med Parallel Projection og Two-Point Perspective Organisere prosjekter og bruke komponenter Måle og merke modeller nøyaktig Bruke materialer og teksturer på modellene Presentere ferdige modeller på en profesjonell måte   [-]

    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.       Kursoverskrift   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Vault systemoppsett bruk av Interface Reservering av filer/filsett Tilføyekse av CAD-data/non CAD-data Omdøping, flytting og navngivning av data skapt i Inventor Gjenbruk av data 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 [-]