Kurs i Leikanger

Spesialseminar 2: «Generasjonsskifter - utfordringer og løsninger»    Dette spesialseminaret er åpent og kostnadsfritt for alle som er med i styrenettverksgrupper arrangert av Styreforeningen. For andre deltakere som er medlemmer av Styreforeningen koster seminaret kr. 4.990,-.For deltakere som ikke er med i styrenettverksgrupper og som ikke er medlemmer av Styreforeningen er prisen kr. 5.990,-   Seminaret tar for seg en rekke krevende faser og situasjoner som kan oppstå i forbindelse med styrearbeidet. Vi ser blant annet på:   hva undersøkeler som er gjort omkring generasjonsskifteprosesser forteller oss uventet aksjonær bortgang og ulike utfordringer det kan medføre fremtidsfullmakt i forbindelse med aksjeeierskap og aksjeovertakels viktigheten av vedtektsbestemmelser eventuelt aksjonæravtaler ved generasjonsskifter, og utfordringene som kan oppstå dersom situasjonen ikke er hensynttat i formalia styrets rolle i generasjonsskifteprosesser forberedelsene og tilretteleggingen i generasjonsskifteprosesser sjekkliste ved generasjonsskifteprosesser [-]

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

Modulen dekker bruk og effekt av Lean og agile arbeidsmåter, og hvordan dette kan utnyttes til fordel for organisasjonen. Kurset vil gi kandidatene en praktisk og strategisk metode for å planlegge og levere kontinuerlig forbedring med nødvendig smidighet.  E-læringskurset inneholder 18 timer med undervisning, og er delt inn i 12 moduler. Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider Du vil motta en e-post med tilgang til e-læringen, sertifiseringsvoucher og digital bok fra Peoplecert. Du avtaler tid for sertifiseringen som beskrevet i e-posten fra Peoplecert.   [-]

Understand the purpose and key concepts of the Service Desk practice, including how it serves as the central point of contact between the service provider and the users, facilitating effective communication. This eLearning is: Interactive Self-paced Device-friendly 2-3 hours content mobil-optimised practical exercises     Exam: 20 questions Multiple Choice 30 minutes Closed book Minimum required score to pass: (65%)   [-]

I Matematikk R2 lærer du om integralregning, rekker, vektorer og trigonometri. Matematikk R2 er for deg som trenger realfagmatematikk for videre studier eller for å forbedre karakteren din. Faget er obligatorisk om du skal studere til ingeniør eller arkitekt. Matematikk R2 gir 1 realfagpoeng. Du må ha matematikk R1 for å ta dette faget. Gjennomføring NettstudierDu bestemmer hvor og når du vil lære. Her får du varierte leksjoner i form av tekster, video, quiz, podcast, veiledning og oppgaver. Du har alltid kontakt med din personlige lærer hos K2. Målet er å gjøre deg best mulig forberedt til eksamen. Eksamen Eksamen i Matematikk R2 er skriftlig. Som privatist må du selv melde deg opp til eksamen. Oppmeldingsfristene er normalt 15. september og 1. februar. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding. Veien videre Om du har generell studiekompetanse (GENS) og velger å ta fagene fysikk 1 og matematikk R1 og R2 som privatist, da oppfyller du opptakskravene til flere studier, inkludert ingeniørstudier. Se praktisk info for frister og opptak til universitet og høyskole. Gratis veiledning Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning. Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg!Ønsker du mer informasjon om kurset velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, så klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Gratis veiledning Vi har veiledere med mange års erfaring som står klare til å hjelpe deg! Er du usikker på hva som skal til for å få studiekompetanse, ta gjerne kontakt med oss for gratis veiledning.  Ønsker du mer informasjon om kurset velg "Send meg info"-knappen under. Vil du chatte med oss, klikk på ikonet nederst i høyre hjørne. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Du søker direkte via lanekassen.no. Alt du må vite om lån og stipend fra Lånekassen som deltaker hos K2 utdanning Støtteordning Er du organisert i en fagforening, kan du i de fleste fagforeningene søke støtte til utdanning. Dersom du er organisert bør du sjekke med din fagforening om muligheter for støtte, frister og hvordan du søker. Forkunnskaper Du må ha fullført grunnskole eller tilsvarende opplæring. Minoritetsspråklige bør ha minimum B1-nivå i norsk muntlig og skriftlig. Dersom du har behov for å lære mere norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle norskkurs K2 tilbyr. Krav til utstyr Som deltaker hos K2 må du ha tilgang til pc på eksamen. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se hva du har tilgang til av nettbaserte ressurser på eksamen. Praktisk info Du finner svar på ofte stilte spørsmål på nettsiden vår under praktisk info.     [-]

ITIL® 4 Specialist: Monitor, Support and Fulfil [-]

I samarbeid med Norges bygg- og eiendomsforeninge som også er faglig ansvarlig.   I dette 2-timers kurset får du nærmere kunnskap om utvalgte temaer i Byggherreforskriften. Oppdatert og god kunnskap om forskriften vil gjøre både deg og din bedrift mer effektiv og tryggere i planlegging og utførelse av bygge- og anleggsarbeider. Hvor går den nedre terskel for når byggherreforskriften gjelder? Byggherrens ansvar for informasjonsdeling og dialog gjennom hele prosjektet Hva er byggherrerisiko og hva er entreprenørrisiko? Byggherreansvaret og hovedbedriftsansvaret Dokumentasjonskrav som ligger på byggherren etter ny forskrift Rollekonflikter etter ny byggherreforskrift Arbeidstilsynets bruk av reaksjonsmidler ved brudd på byggherreforskriften Gjennomgang av praktiske caser fra domstolene     Foreleser: Thorkil H. AschehougAdvokat, Advokatfirmaet Grette AS Thorkil leder Grettes arbeidslivsavdeling og har bred erfaring med rådgivning og gransking i forbindelse med arbeidsulykker og andre uønskede hendelser i arbeidslivet. Han bistår også jevnlig som forsvarer for bedrifter i saker vedrørende brudd på arbeidsmiljølovens straffebestemmelser.Siden 2014 har han vært fast foreleser på Koordinatorskolen og forelest om koordinators oppgaver etter byggherreforskriften. Han har også holdt en rekke heldagskurs om byggherreforskriften for både kommunale og private virksomheter, og rådgitt virksomheter om utforming av SHA-planer, kontrakter mellom byggherre og hhv. byggherrens representant, koordinator m.m.I tidsrommet 2019-2020 hadde han stilling som fagsjef HMS i Byggenæringens Landsforening (BNL), i NHO. I tillegg til å rådgi BNLs medlemsbedrifter om byggherreforskriften, medforfattet og koordinerte han høringssvarene fra BNL og EBA vedr forslaget til ny byggherreforskrift. Han har også bidratt med innlegg vedr byggherreforskriften på ulike bransjenettsteder, herunder www.bygg.no.   Teknisk arrangør: Quality Norway AS.   [-]

INFO WEBINAR = «dCompany» – automatisering av selskapsrettslige prosesser Fremtiden er her: "dCompany" representerer fremtidens faktiske muligheter for automatisering av selskapsrettslige prosesser. AI / KI er på full fart inn i vår hverdag og tilliggende nye smarte løsninger - vi bare kunne drømme om for noen få år tilbake - er nå tilgjengelige for oss alle. Sentralt i dCompany sine løsninger står dokumentroboten: dBot. dBot kan effektivisere og automatisere en hel rekke oppgaver - og langt flere er på vei (les mer om dBot nedenfor). NB! De fleste funksjoner er integrert mot Altinn og deres systemer for oppdateringer og endringer.  Styreforeningen og dCompany har satset på et langsiktig samarbeid - der formålet er å få de nye effektive hjelpemidlene i systemene ut i norske virksomheter, i styrer og i operative selskapsforvaltende funksjoner.  I "spisses" for utviklingen av dCompany sin plattform står mangeårige Google sjef Jan Grønbech og en rekke av norges dyktigste advokater.  Karl Ibsen fra Styreforeningen og Jan Grønbech fra dCompany introduserer denne morgenen en helt ny hverdag for selskapsrettslige prosesser. Info-seminaret er gratis for alle som vil delta.  Med Basic versjonen fra 99,- pr mnd og Pro versjonen fra 699,- kr pr måned får du tilganger og muligheter du ikke kan gå "glipp av". Du får også med deg 3 x verdisjekk på 699,- kr som du kan benytte som rabatt på 3 valgfrie kurs med Styreforeningen.no. Da er i praksis de 3 første måneder med dCompany gratis.   Mer om dBot: dokumentroboten utvikles løpende, og gir idag støtte for blant annet:  Endre foretaksnavn Endre revisor Godkjenne årsregnskap Fastsette honorar til styrets medlemmer Fastsette honorar til valgkomiteen Velge medlemmer til valgkomiteen Godkjenne revisors honorar Tildele signaturrett gjennom en styrebeslutning Endre vedtektsfestet signatur Ansette daglig leder Kapitalforhøyelse mot kontant vederlag Kapitalforhøyelse ved fondsemisjon Kapitalforhøyelse ved tingsinnskudd Fjerne vedtektenes ramme for antall styremedlemmer Innføre ramme for antall styremedlemmer i vedtektene Fjerne signatur fra vedtektene Innføre vedtektsfestet signatur Tildele prokura Velge medlemmer til styret Splitt av aksjer Spleis av aksjer Innsendelse av aksjonærregisteroppgaven 2022   Noen av de nye beslutningstyper som er under utvikling:  Opsjonsutdeling Kapitalnedsettelse   [-]

Dette er et 4-dagers introduksjonskurs i Java-programmering. Kurset passer for deg som ønsker å komme igang med Java-programmering, forstå grunnleggende programmeringskonsepter, lage enkle programmer og forstå Java-kode skrevet av andre. Hvis du ikke har tatt noen Java-kurs tidligere er dette stedet å begynne. Vi bruker Eclipse IDE med siste versjon av Java (Standard Edition) til kurset.   Målsetting Etter gjennomført kurs vil deltakerne kunne skrive enkle programmer i Java og kjenne til de grunnleggende komponentene og prinsippene Java bygger på.   Kursinnhold Hva er Java? Kort historikk og anvendelseområder frem til idag. Grunnleggende konsepter for objektorientert programmering: Abstraksjon, innkapsling, arv og polymorfi Variabler og datatyper Klasser, objekter og metoder Public, Private og Protected Constructors, getters and setters Pakker og biblioteker Behandling av tall og tekst Betingelser (if - else, switch) Progammeringsløkker (for, while, do ... while, forEach) Lesing fra og skriving til tekstfiler Java Collections (Set, List, Map, ArrayList, TreeMap etc.) Lesing fra og skriving til databaser med JDBC Kompilering og eksekvering av Java-programmer Hente inn avhengigheter fra internett ved hjelp av Maven Nytt i Java: Stream api med filter, map, reduce, forEach og pil-funksjoner, samt Collections Literals.   Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læringsmidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvingsoppgaver til hvert av temaene som gjennomgås. onsdag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»torsdag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»fredag: Undervisning: Fra kl.10:00-14:00 + oppgaver som «hjemmelekse»mandag: Gjennomgang og oppsummering Fra kl.10:00-14:00   [-]

Excel Videregående [-]

MEDLEMSKURS: Taushetsplikt, konfidensialitet og lojalitet på styrenivå Nettbasert / Ca. 45 min / "Live" med Styrekonsulent eller On-demand.   Ett komprimert og nyttig kurs med mange verdifulle tips og råd. Kurset leveres både "live" med styrekonsulent – enten via Teams eller Zoom, med mulighet for å stille spørsmål mm. underveis, eller som On-demand kurs.    Kursinnhold: Inhabilitet er et vanskelig tema i styresammenheng. Det er lagt noen føringer i ulike selskapslover i forhold til habilitet og inhabilitet, herunder i aksjelovene, men det kan være vanskelig for mange å forstå hva som ligger i bestemmelsene. Dobbeltroller i form av å være i ulike roller, eksempelvis: “eier, styremedlem, ansatt, tillitsvalgt, komitemedlem etc…” samtidig skaper også grobunn for spørsmål og konflikter. Det er også en del spesielle bestemmelser i offentlige og kommunale selskaper, i ASA og i særskilte situasjoner som mange bør være klar over. Dette seminaret gir deg en komprimert og viktig oversikt over vesentlige forhold.   Lojalitetsprinsipper og lojalitetsbegrepet i lovmessig sammenheng Om den ulovfestede lojalitetsplikten i kontrakts- og selskapsforhold Om lojalitetsplikten en arbeidstaker har overfor arbeidsgiver Taushetsplikt eller opplysningsplikt? Konfidensialitet og taushetsbestemmelser i vedtekter eller styreinstruks Taushetsbeslutninger i enkeltsaker i styresammenheng Hvor går grensene for overdrivelse, misbruk eller gissellignende situasjoner? Eksempler på praktiske formuleringer og praktisk «bruk» i styresammenheng   Kursmateriell: Det inngår ikke skybaserte filmapper med materiell og hjelpemidler for øvrig i våre GRATIS medlemskurs, men vi viser til artikler, hjelpemidler, dokumentmaler mm på medlemsportalen under kurset slik at du kan benytte deg av det i ettertid.   NB!  GRATIS for alle medlemmer i Styreforeningen.no Pris for "ikke medlemmer" tilsvarer 12 måneders medlemskap i Styreforeningen.no, regnet fra og med kursdato, for deg som ikke fra tidligere var medlem i Styreforeningen.no   Som medlem får du da full tilgang til alle medlemsfordeler fra og med dagen etter kursdato: alle typer GRATIS kurs og webinarer / medlemspris på alle andre kurs dokumentmalregister, spørsmål og svar basene, artikkelseriene mm avklaringstime hvert halvår, medlemssupport pr telefon/epost anledning til å registrere din CV GRATIS i Styrerekruttering.no ... og alle de øvrige medlemsfordelene i Styreforeningen.no   [-]

PRINCE2® Agile Practitioner/ [-]

Developing on AWS [-]

Dette kurset er et praktisk båtkurs som tilbys fortløpende etter forespørsel. Kurset kan tilrettelegges etter deltakernes erfaringsnivå og behov. I utgangspunktet går kurset over to kvelder og tar for seg blant annet følgende:   - Manøvrering til og fra kai- Ankring - Sjømannskap, fortøyning og knuter - Motorlære - Mann-Over-Bord (MOB) - Praktisk navigasjon i fritidsbåt- Nattnavigasjon - Navigasjoninstrumenter (med innføring i GPS, kartplotter, ekkolodd, Radar etc.) - Sikkerhet ombord og utstyr Det er en fordel om deltakerne på forhånd har gjennomført Båtførerprøven. [-]

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     [-]