Kurs i Nittedal

Kurset passer for: deg som skal bli: apotektekniker – helsesekretær - tannhelsesekretær deg som har helse- og sosialfag vg1 eller grunnkurs samt fellesfagene/allmennfagene fra vg1 og vg2/grunnkurs og vk-1. Kursets innhold er: Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Felles programfag: Helsefremmende arbeid • Kommunikasjon og samhandling • Yrkesutøvelse

Nettkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC. Start:          Når du selv ønskerOmfang:      En innlevering for hvert fag – i alt 3Pris:            Felles programfag: Kr. 10.000,- ekskl. lærebøker og eksamensavgift                    (kan deles i 4 månedlige avdrag med kr. 200,- i avdragsgebyr pr. avdragTidsplan 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 En innlevering for hvert fag – i alt 3. 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.Eksamensform  Privatisteksamen etter gjeldende regler. Oppmelding elektronisk: www.privatistweb.no Fører frem til fagbrev. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgift. [-]

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.   [-]

Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om motiverende ledelse. Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til ledelse der mellommenneskelige relasjoner inngår. Nettkurs eller brevkurs kombinert med forelesninger i form av lyd og bilde på din egen PC.     Start:         Når du selv ønsker. Omfang:     3 innleveringer Pris:           kr. 4.500,- (kan deles i 4 månedlige avdrag med                    kr. 200,- i avdragsgebyr for hvert avdrag).    Tidsplan • Kurset kan tas etter egen tidsplan med innlevering av besvarelser til veiledning. • Du velger selv når du vil starte opp med lederkurset og hvor lang tid du vil      bruke.   Innleveringer • Innlevering av 3 besvarelser   Målgruppe for vårt lederkurs Alle som har et verv eller arbeid, eller ønsker et verv eller arbeid der mellommenneskelige relasjoner og ledelse inngår.   Mål for lederkurset Kurset skal gi deltakerne en faglig forståelse for ulike utfordringer knyttet til lederverv og ledelse.   Kursbeskrivelse Vårt lederkurs gir deg grunnleggende kunnskaper om ledelse.   Tema - Lederkurs • Ledelse i dag • Dagens utfordringer • Dagens muligheter • Ledelsesteori • Administrasjon • Organisasjon • Lederkompetanse • Hvor læres denne kompetansen? • Ledertyper • Personlighet • Kommunikasjon • Hva er god kommunikasjon? • Hvilke utfordringer møter vi i kommunikasjon? • Relasjonskompetanse • Makt • Tillit • Motivasjon • Kreativitet • Behov • Gruppe • Team • Utvikling • Vi-følelse • Helhetlig tenking   Litteratur Relasjonell ledelse Hans Morten Skivik ISBN 9788205329669 Gyldendal 2004   Vurdering  Bestått/ikke bestått.   Kursbevis  Kursbevis utstedes til de som har bestått og som har betalt kursavgiften i sin helhet.   Er du organisert? Undersøk med ditt fagforbund om du kan søke å få dekket kursavgiften for vårt lederkurs.   Dersom du ønsker å komme i kontakt med studieekspert kan du trygt ta kontakt med oss på telefon: 913 58 038913 58 038 eller sende oss E-post til: postmottak@kompetansesenter-bedriftshjelp.com Vi har lang erfaring med kurs og studier og vet hva som vil passe deg best etter en kort og uforpliktende samtale. [-]

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 ingeniørstudier? 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. 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 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.     [-]

Målsetting Hensikten med opplæringen er å gi blivende personell vinsj operatør en god teoretisk grunnopplæring i sikker bruk av denne typen vinsj med tilhørende utstyrOpplæringen skal gi elevene god innsikt i prinsippene for elektrisk, pneumatisk og hydraulisk drevet personell vinsjer og konstruksjon, virkemåte, bruk og vedlikehold av disse slik at uhell og ulykker i forbindelse med vinsjoperasjoner unngås Emneliste Teori: * Innledning * Regelverk * Konstruksjon og virkemåte * Sikkerhetssystem, brytere * Generelle sikkerhetsbestemmelser * Signaler, kommunikasjon * Kontroll og vedlikehold * Eksamen Praktiske øvelser: * Daglig kontroll * Nødprosedyrer * Redning Avslutningsprøve Teori module:Minimum antall spørsmål: 10Maksimal tid for prøve:1 timeMinimum score for å bestå:80 % Kompetansebevis / sertifikat Et kursbevis vil bli utstedt til hver kandidat som har gjennomført og bestått opplæringenKursbeviset vil inneholde informasjon om opplæringssted, kursinnhold, dato for gjennomføring, kandidatens navn og fødselsdato og være signert av daglig leder/kurs koordinator [-]

Nettkurs Ankerhåndtering og slep. Skipsfører på et skip som skal utføre ankerhåndtering eller slep skal som et minimum ha kunnskap om: a) å utarbeide, bruke og forbedre prosedyrer b) å identifisere risikoer og utarbeide risikoanalyser (se verktøy for risikovurdering på www.sdir.no) c) vedlikehold d) opplæring e) skipsførers plikter.   Etter kurset skal deltakerne kunne demonstrere kompetanse gitt i emneplanen gjennom avsluttende prøve på nett. Hvert enkelt emne i avsluttende prøve skal være bestått. [-]

COURSE OVERVIEW In this course, you will master the skills and technologies you need to implement core Cisco security solutions to provide advanced threat protection against cybersecurity attacks. You will learn security for networks, cloud and content, endpoint protection, secure network access, visibility and enforcements. You will get extensive hands-on experience deploying Cisco Firepower Next-Generation Firewall and Cisco ASA Firewall; configuring access control policies, mail policies, and 802.1X Authentication; and more.  You will get introductory practice on Cisco Stealthwatch Enterprise and Cisco Stealthwatch Cloud threat detection features. Please note that this course is a combination of Instructor-Led and Self-Paced Study - 5 days in the classroom and approx 3 days of self study. The self-study content will be provided as part of the digital courseware that you will recieve at the beginning of the course and should be part of your preparation for the exam. TARGET AUDIENCE Security individuals who need to be able to implement and operate core security technologies including network security, cloud security, content security, endpoint protection and detection, secure network access, visibility and enforcements. COURSE OBJECTIVES After completing this course you should be able to: Describe information security concepts and strategies within the network Describe common TCP/IP, network application, and endpoint attacks Describe how various network security technologies work together to guard against attacks Implement access control on Cisco ASA appliance and Cisco Firepower Next-Generation Firewall Describe and implement basic email content security features and functions provided by Cisco Email Security Appliance Describe and implement web content security features and functions provided by Cisco Web Security Appliance Describe Cisco Umbrella security capabilities, deployment models, policy management, and Investigate console Introduce VPNs and describe cryptography solutions and algorithms Describe Cisco secure site-to-site connectivity solutions and explain how to deploy Cisco IOS VTI-based point-to-point IPsec VPNs, and point-to-point IPsec VPN on the Cisco ASA and Cisco FirePower NGFW Describe and deploy Cisco secure remote access connectivity solutions and describe how to configure 802.1X and EAP authentication Provide basic understanding of endpoint security and describe AMP for Endpoints architecture and basic features Examine various defenses on Cisco devices that protect the control and management plane Configure and verify Cisco IOS Software Layer 2 and Layer 3 Data Plane Controls Describe Cisco Stealthwatch Enterprise and Stealthwatch Cloud solutions Describe basics of cloud computing and common cloud attacks and how to secure cloud environment   COURSE CONTENT Describing Information Security Concepts (Self-Study) Information Security Overview Managing Risk Vulnerability Assessment Understanding CVSS Describing Common TCP/IP Attacks (Self-Study) Legacy TCP/IP Vulnerabilities IP Vulnerabilities ICMP Vulnerabilities TCP Vulnerabilities UDP Vulnerabilities Attack Surface and Attack Vectors Reconnaissance Attacks Access Attacks Man-In-The-Middle Attacks Denial of Service and Distributed Denial of Service Attacks Reflection and Amplification Attacks Spoofing Attacks DHCP Attacks Describing Common Network Application Attacks (Self-Study) Password Attacks DNS-Based Attacks DNS Tunneling Web-Based Attacks HTTP 302 Cushioning Command Injections SQL Injections Cross-Site Scripting and Request Forgery Email-Based Attacks Describing Common Endpoint Attacks (Self-Study) Buffer Overflow Malware Reconnaissance Attack Gaining Access and Control Gaining Access via Social Engineering Gaining Access via Web-Based Attacks Exploit Kits and Rootkits Privilege Escalation Post-Exploitation Phase Angler Exploit Kit Describing Network Security Technologies Defense-in-Depth Strategy Defending Across the Attack Continuum Network Segmentation and Virtualization Overview Stateful Firewall Overview Security Intelligence Overview Threat Information Standardization Network-Based Malware Protection Overview IPS Overview Next Generation Firewall Overview Email Content Security Overview Web Content Security Overview Threat Analytic Systems Overview DNS Security Overview Authentication, Authorization, and Accounting Overview Identity and Access Management Overview Virtual Private Network Technology Overview Network Security Device Form Factors Overview Deploying Cisco ASA Firewall Cisco ASA Deployment Types Cisco ASA Interface Security Levels Cisco ASA Objects and Object Groups Network Address Translation Cisco ASA Interface ACLs Cisco ASA Global ACLs Cisco ASA Advanced Access Policies Cisco ASA High Availability Overview Deploying Cisco Firepower Next-Generation Firewall Cisco Firepower NGFW Deployments Cisco Firepower NGFW Packet Processing and Policies Cisco Firepower NGFW Objects Cisco Firepower NGFW NAT Cisco Firepower NGFW Prefilter Policies Cisco Firepower NGFW Access Control Policies Cisco Firepower NGFW Security Intelligence Cisco Firepower NGFW Discovery Policies Cisco Firepower NGFW IPS Policies Cisco Firepower NGFW Malware and File Policies Deploying Email Content Security Cisco Email Content Security Overview SMTP Overview Email Pipeline Overview Public and Private Listeners Host Access Table Overview Recipient Access Table Overview Mail Policies Overview Protection Against Spam and Graymail Anti-virus and Anti-malware Protection Outbreak Filters Content Filters Data Loss Prevention Email Encryption Deploying Web Content Security Cisco WSA Overview Deployment Options Network Users Authentication HTTPS Traffic Decryption Access Policies and Identification Profiles Acceptable Use Controls Settings Anti-Malware Protection Deploying Cisco Umbrella (Self-Study) Cisco Umbrella Architecture Deploying Cisco Umbrella Cisco Umbrella Roaming Client Managing Cisco Umbrella Cisco Umbrella Investigate Overview Explaining VPN Technologies and Cryptography VPN Definition VPN Types Secure Communication and Cryptographic Services Keys in Cryptography Public Key Infrastructure Introducing Cisco Secure Site-to-Site VPN Solutions Site-to-Site VPN Topologies IPsec VPN Overview IPsec Static Crypto Maps IPsec Static Virtual Tunnel Interface Dynamic Multipoint VPN Cisco IOS FlexVPN Deploying Cisco IOS VTI-Based Point-to-Point Cisco IOS VTIs Static VTI Point-to-Point IPsec IKEv2 VPN Configuration Deploying Point-to-Point IPsec VPNs on the Cisco ASA and Cisco Firepower NGFW Point-to-Point VPNs on the Cisco ASA and Cisco Firepower NGFW Cisco ASA Point-to-Point VPN Configuration Cisco Firepower NGFW Point-to-Point VPN Configuration Introducing Cisco Secure Remote Access VPN Solutions Remote Access VPN Components Remote Access VPN Technologies SSL Overview Deploying Remote Access SSL VPNs on the Cisco ASA and Cisco Firepower NGFW Remote Access Configuration Concepts Connection Profiles Group Policies Cisco ASA Remote Access VPN Configuration Cisco Firepower NGFW Remote Access VPN Configuration Explaining Cisco Secure Network Access Solutions Cisco Secure Network Access Cisco Secure Network Access Components AAA Role in Cisco Secure Network Access Solution Cisco Identity Services Engine Cisco TrustSec Describing 802.1X Authentication 802.1X and EAP EAP Methods Role of RADIUS in 802.1X Communications RADIUS Change of Authorization Configuring 802.1X Authentication Cisco Catalyst Switch 802.1X Configuration Cisco WLC 802.1X Configuration Cisco ISE 802.1X Configuration Supplicant 802.1x Configuration Cisco Central Web Authentication Describing Endpoint Security Technologies (Self-Study) Host-Based Personal Firewall Host-Based Anti-Virus Host-Based Intrusion Prevention System Application Whitelists and Blacklists Host-Based Malware Protection Sandboxing Overview File Integrity Checking Deploying Cisco AMP for Endpoints (Self-study) Cisco AMP for Endpoints Architecture Cisco AMP for Endpoints Engines Retrospective Security with Cisco AMP Cisco AMP Device and File Trajectory Managing Cisco AMP for Endpoints Introducing Network Infrastructure Protection (Self-Study) Identifying Network Device Planes Control Plane Security Controls Management Plane Security Controls Network Telemetry Layer 2 Data Plane Security Controls Layer 3 Data Plane Security Controls Deploying Control Plane Security Controls (Self-Study) Infrastructure ACLs Control Plane Policing Control Plane Protection Routing Protocol Security Deploying Layer 2 Data Plane Security Controls (Self-Study) Overview of Layer 2 Data Plane Security Controls VLAN-Based Attacks Mitigation STP Attacks Mitigation Port Security Private VLANs DHCP Snooping ARP Inspection Storm Control MACsec Encryption Deploying Layer 3 Data Plane Security Controls (Self-Study) Infrastructure Antispoofing ACLs Unicast Reverse Path Forwarding IP Source Guard Labs Configure Network Settings And NAT On Cisco ASA Configure Cisco ASA Access Control Policies Configure Cisco Firepower NGFW NAT Configure Cisco Firepower NGFW Access Control Policy Configure Cisco Firepower NGFW Discovery and IPS Policy Configure Cisco NGFW Malware and File Policy Configure Listener, HAT, and RAT on Cisco ESA Configure Mail Policies Configure Proxy Services, Authentication, and HTTPS Decryption Enforce Acceptable Use Control and Malware Protection Examine the Umbrella Dashboard Examine Cisco Umbrella Investigate Explore DNS Ransomware Protection by Cisco Umbrella Configure Static VTI Point-to-Point IPsec IKEv2 Tunnel Configure Point-to-Point VPN between the Cisco ASA and Cisco Firepower NGFW Configure Remote Access VPN on the Cisco Firepower NGFW Explore Cisco AMP for Endpoints Perform Endpoint Analysis Using AMP for Endpoints Console Explore File Ransomware Protection by Cisco AMP for Endpoints Console Explore Cisco Stealthwatch Enterprise v6.9.3 Explore CTA in Stealthwatch Enterprise v7.0 Explore the Cisco Cloudlock Dashboard and User Security Explore Cisco Cloudlock Application and Data Security Explore Cisco Stealthwatch Cloud Explore Stealthwatch Cloud Alert Settings, Watchlists, and Sensors TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: 350-701 - Implementing and Operating Cisco Security Core Technologies (SCOR 350-701)   This is the core exam for the Cisco CCNP Security certification, in order to gain the CCNP Security certification you will also need to pass one of the concentration exams. [-]

ISO/IEC 27005 Lead Risk Manager [-]

Bærekraft – fra plikt til lønnsom butikk   Myndigheter, ansatte og kunder er blant premissgiverne som stiller stadig strengere krav til at virksomheter tar samfunnsansvar og gjør sitt til å bidra til en bærekraftig utvikling. I praksis opplever mange virksomheter dette i form av en «påtvunget» rapporteringsplikt, og man glemmer at det innenfor bærekraft ligger en rekke muligheter for innovasjon, forretningsutvikling og økt lønnsomhet. Bærekraftområdet er bredt og omfattende, og mange virksomheter har vansker med å orientere seg i dette landskapet, og ikke minst: å ha nok fokus på mulighetsperspektivet. I dette kurset får du inspirasjon og konkrete tips til hvordan dere i praksis kan få fokus på dette; hvordan virksomheten kan identifisere og utnytte nye forretningsmuligheter og bli mer lønnsomme ved å bli mer bærekraftige. Her får du rett og slett starthjelp til å komme i gang med å sikre at bærekraftsarbeidet i egen virksomhet bidrar til utvikling og økt lønnsomhet.   Formål med kurset:  Formålet med kurset er å gi ledere, styremedlemmer og bærekraftsansvarlige starthjelp til å identifisere og utnytte de mulighetene for økt lønnsomhet som ligger i økt fokus på bærekraft og samfunnsansvar, i egen forretningsutvikling og innovasjon.   Kursinnhold:  Ledelsen og styrets ansvar for bærekraftig forretnings- og strategiutvikling Hva kjennetegner en bærekraftig strategi og hvordan sikre at strategien er bærekraftig? Bærekraft som driver for innovasjon, omstilling og endring – «Restart»-modellen FNs bærekraftmål som utgangspunkt for lønnsom forretningsutvikling og innovasjon Regulatoriske krav og pålegg som utgangspunkt for forretningsutvikling og innovasjon Hvordan finne og utnytte forretningsmuligheter innen bærekraft? Hvordan bruke interessentanalyse og vesentlighetsanalyse for en bærekraftig forretningsutvikling? Hvordan analysere forretningsmodell, aktiviteter, relasjoner og prosesser i et bærekraftperspektiv? Sirkulære og bærekraftige forretningsmodeller Tiltak og suksessfaktorer for lønnsom og bærekraftig innovasjon og forretningsutvikling Hvilke bærekrafttiltak reduserer kostnader Økt samfunnsansvar som driver for økte inntekter Rapportering, verktøy, sertifiseringer og standarder som elementer i forretningsutviklingen og markedskommunikasjonen   Målgruppe for kurset:  Dette kurset er for styreledere, styremedlemmer og ledere som ønsker å bidra til at virksomhetene de er ansvarlige for, jobber proaktivt med å tilpasse seg og utnytte mulighetsrommet innenfor bærekraft og samfunnsansvar.   [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Ingen Innleveringer:   Personlig veileder: ja Vurderingsform: Vurderingen i emnet er basert på to prosjektoppgaver som hver teller 50 % av karakteren. Prosjektene gjennomføres gruppevis. Hvert av prosjektene må være bestått hver for seg. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltakelse eller ved kontraktsbrudd med øvrige medlemmer. Klageadgang gjelder kun for samlet karakter. Ansvarlig: Monica Storvik         Læremål: KUNNSKAPER:Etter å ha gjennomført emnet skal studenten kunne redegjøre for:- mål og strategi i organisasjoner- ulike former for organisasjonsstruktur og kjenne til hvordan organisasjonskultur påvirker en organisasjon- makt og konflikter i organisasjoner- organisasjons omgivelser og dens betydning for organisasjonen- individet og kommunikasjon i organisasjonen samt kjenne til ulike beslutningsprosesser- endrings- og ledelsesprinsipper FERDIGHETER:Etter å ha gjennomført emnet skal studenten:- både individuelt og i grupper kunne diskutere og redegjøre for hvordan en organisasjon fungerer med bakgrunn i fagstoffet- både individuelt og i grupper kunne analysere reelle case med bakgrunn i emnets fagstoff GENERELL KOMPETANSE:Etter å ha gjennomført emnet skal studenten være i stand til å:- formidle fagstoffet både skriftlig og muntlig. Innhold:Emnet gir en innføring i organisasjonsteori, herunder organisasjonsstrukturer, produksjonsformer, kultur og kommunikasjon i organisasjoner og individet i organisasjonen. Emnet gir også en innføring i grunnleggende endrings- og ledelsesprinsipper.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Organisasjon og ledelse 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Målsetting Målsettingen med opplæringen er at personen som gis opplæring, tilegner seg grunnleggende kunnskaper og praktiske ferdigheter om sikker bruk av løfteredskap og riktig signalgivning til kranfører, slik at ulykker ved bruk unngås Emneliste Innledning Løfteredskap Løfteredskapstabeller Kommunikasjon (Bruk av signaler og radio) Praktisk bruk av løfteredskap Øvingsoppgaver Eksamen Modul 2.3 Avslutningsprøve Teori  modul 2.3 Antall oppgaver: 30 Maksimal tid for prøve: 45 min. Minimum score for å bestå: 80% 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 Pris er per deltaker og inkluderer alle kursdager, eksamen samt lunsj i vår kantine. [-]

Modeling a job is an important task during planning and performing the operation. This course will give you an introduction to the Cerberus simulation. Understanding output from modeling as the importance of correct input and the effect of different parameter will be covered during the course. Practical example will be used to illustrate.   Introduction to simulationUse of simulation - Understand output from modelingJob planningRe-simulation during jobJob examples and challengesPractical exercises and discussion [-]

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     [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: IINI1001 IT Introduksjon eller tilsvarende forhåndskunnskaper. Innleveringer: Et større prosjektarbeid som gjennomføres som gruppearbeid. Personlig veileder: ja Vurderingsform: Vurderingen i faget er basert på prosjektarbeidet. Prosjektene gjennomføres gruppevis. Individuelle karakterer kan gis ved manglende deltakelse eller ved kontraktsbrudd med øvrige medlemmer. Ansvarlig: Thor O. Olsen         Læremål: Etter å ha gjennomført emnet «Lokale informasjonstjenester» skal studenten ha følgende samlete læringsutbytte: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kjenner til ulike typer informasjon som brukes i bedrifter og organisasjoner- har kunnskap om hvordan datateknologi og nettløsninger kan brukes i bedriftens forvaltning av informasjon- har kunnskap om moderne former for intern opplæring og oppbevaring og tilgjengelighet av kunnskapskapital FERDIGHETER:Kandidaten:- kan se behov for og være pådriver for små og mellomstore informasjonsløsninger for intern informasjon- kan komme med anbefalinger for bruk av moderne IT-kommunikasjonsløsninger - kan både individuelt og i grupper diskutere og redegjøre for holdninger og standpunkter i forhold til informasjonsforvaltning og ivaretakelse av virksomheters kunnskapskapital GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- har forståelse for betydningen av aktiv informasjons- og kunnskapsforvaltning.- kan delta i planlegging og gjennomføring av informasjonshåndteringsprosjekter- kan identifisere, planlegge og gjennomføre en selvstendig oppgave i samarbeid med andre Innhold:Intranett og intranett-teknologi; Tjenesteinnhold i lokale informasjonssystemer; Sikkerhet i informasjonstjenester; Bedriftsopplæring;Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Dette faget går: Høst 2013    Fag Lokale informasjonstjenester 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

  Ønsker du å lære Excel fra bunnen av? Dette kurset er skreddersydd for deg som er nybegynner og ønsker en praktisk og enkel innføring i hvordan du bruker Excel effektivt.   Om kurset Uansett om du trenger Excel til jobb, studier eller privat bruk, gir dette kurset deg en solid grunnmur som gjør at du kan håndtere data på en strukturert og profesjonell måte. Kurset tar deg steg-for-steg gjennom de viktigste funksjonene i Excel, med praktiske eksempler og reelle case-studier som gjør at du raskt kan ta i bruk det du lærer, uten unødvendig kompleksitet.   Hva du lærer Du lærer hvordan du navigerer i programmet, legger inn og formaterer data, bruker grunnleggende formler og funksjoner som SUMMER og GJENNOMSNITT, samt hvordan du lager enkle diagrammer for å visualisere dataene dine. I tillegg vil du lære hvordan du sorterer og filtrerer informasjon, og hvordan du tilpasser Excel til dine behov. Kurset dekker alt fra grunnleggende navigering til mer avanserte teknikker som betingede formateringer og profesjonelle rapporter. Du får en grundig forståelse av hvordan Excel fungerer, slik at du kan jobbe mer effektivt med regneark og dataanalyse. Når du har fullført kurset, vil du ha ferdighetene du trenger for å bruke Excel til daglige oppgaver. Du vil kunne organisere og analysere data på en ryddig måte, lage rapporter, og utnytte Excels verktøy til å spare tid og jobbe smartere. Start kurset i dag, og lær Excel på en enkel og forståelig måte!   Kursholder Kursholder Espen Faugstad har lang erfaring med Excel og digital opplæring, og veileder deg gjennom praktiske eksempler og reelle case-studier. Kurset er lagt opp på en måte som gjør at du raskt kan ta i bruk det du lærer, uten unødvendig kompleksitet. Dette kurset gir deg en solid grunnmur som gjør at du kan håndtere data på en strukturert og profesjonell måte, uansett om du trenger Excel til jobb, studier eller privat bruk. Meld deg på nå og lær Excel på en enkel og forståelig måte!   I kurset lærer du: Navigere og bruke Excel effektivt Legge inn og formatere tekst, tall og datoer Bruke grunnleggende formler som SUMMER og GJENNOMSNITT Lage og tilpasse diagrammer for å visualisere data Sortere, filtrere og organisere data i arbeidsark Formatere celler for en ryddig presentasjon Bruke relative og absolutte referanser i formler Kopiere, flytte og fylle ut data automatisk Tilpasse utskriftsinnstillinger for profesjonelle rapporter Eksportere Excel-filer til ulike formater Bruke enkle betingede formateringer for bedre oversikt Forstå hvordan Excel kan brukes til daglige oppgaver   [-]