Kurs i Rana

Fellesmøte for alle deltakerne i alle styrenettverksgruppene - Faglig rettet digitalt fellesmøte   Tirsdag 15.10.24 kl 17:00 - 19:00 på Teams    Program:   Velkommen og kort om programmet - Bjarne Aamodt Orientering om Styreforeningen og Styresenteret AS - Karl Ibsen Kjønnsbalanse og mangfold i styrerommet - Karl Ibsen og Ingvild Ragna Myhre   Pause   "Anbefalingen" for SMB (Den ideelle foreningen CORPRT/ Tenketanken lanserte 15.02.24 anbefalinger for verdiskapende styrearbeid for SMB) - Ewout Vidar Top "Styrescore" fra Board Ability AS (tidligere Corprt AS) - nytt opplegg for rating av en persons kvalifikasjoner for styreverv, bl.a. basert på bruk av KI, også lansert 15.02.24  - Ewout Vidar Top Avrunding og takk for i dag - Bjarne Aamodt   [-]

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher slik at du kan ta sertifiseringstesten for eksempel hjemme eller på jobb. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice - 60 spørsmål skal besvares, og du består ved 60% korrekte svar (dvs 36 riktige av 60 spørsmål). Deltakerne har 60 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.   Nødvendige forkunnskaper: Ingen [-]

Ingeniørpakken gir til sammen 2 realfagspoeng og passer for deg som vil bli ingeniør, men som mangler fag eller må forbedre fagene. Har du studiekompetanse, men mangler realfag for å kunne søke opptak ved ingeniørhøyskoler? Fagene du trenger, er matematikk R1 og R2 og fysikk 1. Her kan du prøve Matematikk eller Fysikk (gratis) Gjennomføring NettstudierDu bestemmer hva, 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. Her kan du prøve alle kursene (gratis) Din digitale læringsplattform Den nettbaserte læringsportalen til K2 er tilpasset både mobil, nettbrett og pc. Det gir deg enkelt tilgang til å studere faget på en engasjerende og spennende måte, uansett hvor du er.  Eksamen Som deltaker ved K2 er du privatist og må ta eksamen i fagene for å få karakter. Oppmeldingsfristene er normalt 15. september og 1.februar. Plattform for oppmelding til eksamen kan variere fra fylke til fylke. Se fylkesoversikt her. Husk at betaling av eksamensavgiften skjer ved oppmelding.  Velg Ingeniørpakken og få tilgang til Fysikk 1, Matematikk R1 og Matematikk R2 i 12 måneder. Du velger selv når du vil ta eksamen.  Fysikk 1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R1, eksamen nov/des eller mai/juni Matematikk R2, eksamen nov/des eller mai/juni 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. Lånekassestøtte Utdanningen er godkjent i lånekassen. Søk direkte via lanekassen.no.For mer informasjon se nettsiden vår under Praktisk info. Støtteordninger 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 mer norsk før du starter på utdanning har vi norskkurs på forskjellig nivå (A1-B2). Språkkursene er digitale med personlig oppfølging fra lærer. Se alle kurs her Krav til utstyr Som deltaker på K2 Nettstudier kan du bruke både mobil, nettbrett og PC når du tar kurset.Til eksamen må du ha tilgang til PC. I tillegg trenger du PC-versjonen av Office eller tilsvarende programmer. Se her 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.   [-]

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher slik at du kan ta sertifiseringstesten for eksempel hjemme eller på jobb. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice - 40 spørsmål skal besvares, og du består med 70% riktige svar (dvs. 28 av 40). Deltakerne har 1 time og 30 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.  Nødvendige forkunnskaper: Bestått ITIL Foundation sertifisering Gjennomført godkjent kurs/e-læring [-]

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher slik at du kan ta sertifiseringstesten for eksempel hjemme eller på jobb. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice - 50 spørsmål skal besvares, og du består ved 55% korrekte svar (dvs 28 av 50 spørsmål). Deltakerne har 1 time og 15 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.   Nødvendige Forkunnskaper: Ingen [-]

Kurset passer for: deg som har design og håndverk vg1 eller formgivingsfag grunnkurs samt fellesfagene/allmennfagene fra vg1 og vg2/grunnkurs og vk-1. deg som har lang praksis i yrket og som ønsker å ta fagprøven (praksiskandidat).   Kursets innhold er: Felles programfag: Aktiviseringsfag - Administrasjonsfag Nettkurs uten samlinger med nettressurser.   Start:              Når du selv ønsker. Omfang:          3 innleveringer Pris:                Felles programfag: Kr. 10.000,- ekskl. lærebøker og eksamensavgift (kan deles i 4 månedlige avdrag med kr. 200,- i  avdragsgebyr pr. avdrag)   Tidsplan • Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av mapper til retting. • Du velger selv når du vil starte opp med kurset og hvor lang tid du vil bruke.   Innleveringer • Det er i alt 3 innleveringer – 1 for hvert fag i tillegg til en tverrfaglig oppgave • Kurset er i tråd med læreplanens kompetansemål.   Det følger med ulike nettressurser som du kan benytte så mye og så ofte du vil.   Lånekassen Utdanningen er godkjent for lån og stipend i Lånekassen. For å få lån omgjort til stipend kreves det at deltaker avlegger privatisteksamen i samtlige fag som utgjør 4 eksamener eller avlegger den teoretiske prøven som inngår i fagprøven.   Eksamensform  Privatisteksamen etter gjeldende regler. Oppmelding elektronisk: www.privatistweb.no Fører frem til fagbrev.   Fagprøven som praksiskandidat: Fagprøven består av en teoretisk del og en praktisk del. Dette gjelder for praksiskandidater – de som har minst 5 års godkjent praksis fra yrket, avlegger teoretisk del av fagprøve i tillegg til den praktiske fagprøven.  Det kreves ikke dokumentert praksis for å avlegge den teoretiske prøven.  For å kunne fremstille seg til den praktiske del av fagprøven kreves det dokumentasjon på 5 års godkjent praksis. Praksis vurderes av fylkeskommunen hvor du bor.   Fagprøven for de som følger skolemodellen (lærlinger): Har du allmennfagene fra ordinær videregående skole, anbefaler vi deg å ta privatisteksamen i samtlige programfag for vg1 og vg2. Du kan da søke lærlingeplass for 2 år. De som er lærlinger må ta eksamen i hvert enkelt fag for vg1 og for vg2 i tillegg til teoretisk og praktisk fagprøve.   Om jobben Som aktivitør skal du legge til rette for kreative aktiviteter for ulike brukergrupper som eldre, psykisk utviklingshemmede og psykisk- eller fysisk funksjonshemmede. Aktivitetene kan for eksempel være husflids- og handverksaktiviteter, fysiske aktiviteter av ulike slag, eller dagligdagse gjøremål.    Målsettingen er å opprettholde eller å forbedre brukernes funksjonsnivå bade fysisk, psykisk og intellektuelt.    Vanlige arbeidsoppgaver for en aktivitør er: • planlegge,lede, gjennomføre aktiviteter • vurdere og dokumentere aktiviteter • utvikle, kvalitetssikre og markedsføre aktiviteter   Personlige egenskaper Som aktivitør bør du være kreativ og ha evne til a finne praktiske løsninger på utfordringer som dukker opp. Kommunikasjon, forståelse og evne til a komme kontakt med ulike typer mennesker er også typiske egenskaper ved aktivitøren. Tillegg må du ha kunnskap om menneskets naturlige utvikling, førstehjelp og enkel sykdomslære.   Hvor jobber aktivitøren? Som aktivitør kan du jobbe i ulike helseinstitusjoner, hjemmebaserte tjenester, kultur- og fritidssektoren, rusomsorgen, skole, SFO, frivillighetssentralen eller i private vernede bedrifter. Som aktivitør jobber du ofte med eldre, psykisk utviklingshemmede, funksjonshemmede, barn, ungdom og andre grupper med behov for rehabilitering.   Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift.   Dersom du ønsker å komme i kontakt med studieekspert kan du trygt ta kontakt med oss på telefon: 913 58 038 eller sende oss E-post til: postmottak@kompetansesenter-bedriftshjelp.com [-]

MEDLEMSKURS: Retningslinjer for virksomheten i aksjeloven § 6-12 (Gratis for medlemmer) Nettbasert / Ca. 45 min / "Live" med Styrekonsulent   Ett komprimert og nyttig kurs med mange verdifulle tips og råd, "live" med styrekonsulent – enten via Teams eller Zoom. Mulighet for å stille spørsmål mm. underveis.   Kursinnhold: Styrets ansvar for organisering av selskapet i Aksjeloven § 6-12 Hvorfor styret bør vurdere å etablere retningslinjer Hva menes med «retningslinjer» i lovgivningen? Grunner til at styret bør påse utarbeidelse av retningslinjer Fundament for styring og ledelse/ansvarsbegrensende prosess Hvem utvikler retningslinjene og hva kan de omfatte? Verdien i og for selskapet av gjennomtenkte retningslinjer for drift Retningslinjenes oppdragende og retningsgivende effekt Retningslinjer i praksis – definere og bestemme omfang og områder Eksempler fra andre selskaper og tips og råd   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   [-]

Data genereres i stadig større mengder - av mennesker, av sensorer og av innebygde dataenheter. Mottak, behandling og analyse av store datamengder krever distribuerte teknologier og lagringsformater. Big Data er blitt et fellesbegrep på disse teknologiene og dataene de behandler. Det er i dag forretningskritisk innenfor flere og flere bransjer å kunne håndtere Big Data. Men hvor skal man begynne? Kursinnhold Hvordan defineres Big Data? Hvilke problemstillinger kan løses med Big Data Hvilke Big Data teknologier finnes og hvilke bør vi satse på? Hva er hovedutfordringene med å ta i bruk Big Data? Kurset gjennomføres som en serie foredrag med rom for spørsmål og utdypninger innen hvert emne. De mest brukte teknologiene innen Big Data lagring, datahåndtering og analyse blir gjennomgått og vurdert, inkludert Hadoop, Spark, Hive, HBase, Cassandra, Kafka, MongoDB og en rekke andre. [-]

Nettkurs i norsk på nivå A2 med individuell oppfølging av privatlærer. Kurset leder fram til Norskprøve på nivå A2. Deltakerne jobber i eget tempo og på eget nivå. Målet med kurset Norsk A2 er å lære seg norsk på et grunnleggende nivå. Du bør være på nivå A1 fra før og ha mulighet til muntlig trening utenom kurset. Dette kurset kan for eksempel kombineres med jobb eller praksisplass. [-]

ØNSKER DU Å STYRKE FAGOMRÅDET I DIN BEDRIFT OG UT MOT KUNDENE?   Bedriftshelsetjenesten er en viktig ressurs i virksomhetens Akan-arbeid og den medisinsk faglige ressursen i individsaker. I vårt BHT-kurs fokuserer vi både på oppfølging, forebygging og helsefremmende arbeid i forbindelse med rus- eller avhengighetsproblematikk. Du sitter igjen med et nytt innblikk i hvordan du kan styrke bedriftene.   Hvem passer kurset for? Ansatte i BHT   Kurset er godkjent av NSF som meritterende med totalt 12 timer. Kurset er godkjent av Den norske legeforening med: 12 valgfrie kurspoeng for allmennmedisin, 9 for samfunnsmedisin, 12 for arbeidsmedisin. Kurset er godkjent av Norsk psykologforening med: 12 timer vedlikeholdskurs for psykologspesialister.   Hva går kurset ut på? To dager digitalt kurs Refleksjon og diskusjon Eksterne innledere Pris: 2.050,- Dato: 26. og 27. april 2023 kl. Start: kl. 9.00 første dag – avslutning kl. 15.30 siste dag. Dersom du ønsker mer kompetanse knyttet til å introdusere rus- og avhengighetsforebyggende arbeid i møte med virksomheter se vårt nettkurs «Akan på 1-2-3 for bedriftshelsetjenester». [-]

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     [-]

Målsetting Deltakerne skal etter gjennomført læretiltak kunne utføre periodisk kontroll av lastebærer for interntransport samt ekstraordinær kontroll av offshorecontainere for ilandsendelse Emneliste Innledning Regelverk, standard, retningslinjer Lastebærere Konstruksjon Løftesett inkl. sjakler Løfteåk, spredere, løfterammer Periodisk kontroll av forskjellige lastebærere Evaluering Avslutningsprøve Teoretisk eksamenPraktisk prøve Kompetansebevis / sertifikat Et kursbevis vil bli utstedt til hver kandidat som har gjennomført og bestått opplæringen.Kursbeviset vil inneholde informasjon om opplæringssted, kursinnhold, dato for gjennomføring, kandidatens navn og fødselsdato og være signert av daglig leder/kurs koordinator [-]

Velkommen til web-basert sertifisering i Lean Green belt! Vi vil gjennomføre med bruk av webinar + hjemmeoppgaver. Kurset har samme omfang og faglige nivå som tradisjonelle klasseromskurs. Aktive digitale arbeidsoppgaver med støtte fra vårt omfangsrike videobibliotek i Kaizen™ Online gjør dette til et produkt, vi både er stolte av og trygge på, at vil gi deg det du trenger for å klatre nok et nivå på Lean-modenhetsstigen. Ved påmelding registrerer du en epostadresse og til denne sender vi en link til webinaret i Teams. Webinarene vil inneholde presentasjoner og muligheter for spørsmål underveis. Vi vil i tillegg legge inn korte pauser slik at gjennomføringen oppleves aktiv og levende. I etterkant sender vi en link til eksamen – og du vil oppnå et ettertraktet sertifikat fra Kaizen Institute. Kort om innholdet; DAG 1: Hvordan starte daglig, teambasert forbedring. Beste praksis på teambasert forbedring – Daily KAIZEN™  DAG 2: Daglig forbedring, standardisering og kontinuerlig forbedring (Daily KAIZEN™) DAG 3: Raske resultatmessige forbedringer med Breakthrough KAIZEN™ DAG 4: Lean ledelse og forbedringsstrategi.  Leders rolle (Leaders KAIZEN™) Ta kontakt for rabatt ved flere deltakere! I denne spesielle tiden ønsker vi å gi de mange arbeidsledige/permitterte en mulighet til å tilegne seg læring som vil gjøre dem bedre rustet for framtidige arbeidsmuligheter, når vi etter hvert kommer gjennom krisen. Vi tilbyr derfor en kursrabatt på 30 % til dere som for tiden er uten jobb. Vi stoler på dere og så lenge det oppgis i påmeldingen, trekker vi fra rabatten automatisk.   What do you want to do ? New mailCopy     What do you want to do ? New mailCopy     What do you want to do ? New mailCopy   [-]

VAL FoU og Sikkerhetssenteret Rørvik AS har utviklet e-læringskurs for havbruksnæringa. Kurset er lovpålagt og dekker lov- og forskriftsfestede kompetansekrav for laksefisk. Kort om kursinnholdet Fiskevelferd Regelverk Forebyggende helsearbeid Helseutfordringer og sykdom Hvordan ivareta fiskevelferd under ulike arbeidsoperasjoner? Lus og avlusing Rensefisk Miljø og produksjonssystemer   Kurset er utviklet- og holdes av fiskehelsepersonell som jobber i havbruksnæringen.  [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Erfaring med programmering i et objektorientert språk. Innleveringer: Det blir gitt 10 øvinger. 8 må være godkjente for å gå opp til eksamen. Personlig veileder: ja Vurderingsform: individuell skriftlig eksamen, 3 timer. Ansvarlig: Tore Berg Hansen Eksamensdato: 17.12.13 / 20.05.14         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet skal kandidaten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten kan forklare:- hva .NET-rammeverket er, dets hensikt og hva det inneholder- begrepene Common Language Runtime, Common Type System og managed code- begrepene Solution, Project og Assembly- hva en webtjeneste er- hvordan datakilder kan aksesseres ved hjelp av ADO.NET- hvordan webapplikasjoner kan lages ved hjelp av ASP.NET FERDIGHETER:Kandidaten:- kan skrive korte programmer i C#, Visual Basic .NET og C++/managed C++ som viser bruk av de sentrale konsepter som klassebiblioteket, ADO.NET og ASP.NET GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- er klar over at .NET rammeverket har styrker og svakheter og at det finnes alternative teknologier Innhold:.NET-rammeverket og arkitekturen. Common Language Runtime (CLR). Common Type System (CTS). Klassebiblioteket. Common Language Specification (CLS). Assemblies. Programmeringsspråkene C#, C++, Visual Basic.NET. Managed code. Web services. ADO.NET. ASP.NET.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Applikasjonsutvikling på .NET-plattformen 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]