Kurs i Nusfjord

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%)   [-]

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 [-]

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.     [-]

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.   [-]

MålsettingHovedmålet med læretiltaket er at den som gis opplæring tilegner seg tilstrekkelige kunnskaper til å lede og veilede personell og vurdere kunnskapsnivå av personell som skal bruke løfteinnretninger, og personell som skal bli dekksoperatører.EmnelisteInnledning Fadder Opplæringsplan Regelverk Roller og ansvar Kompetansekrav Hendelser Løfteutstyr Fadderavtale Observasjonsteknikk Kommunikasjon Praktisk trening Sikre løfteoperasjoner Teoretisk prøveAvslutningsprøveTeoretisk prøveKompetansebevis / sertifikatEt 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 koordinatorPris er per deltaker og inkluderer alle kursdager, eksamen samt lunsj i vår kantine. [-]

EcoShip er fartsoptimalisering i praksis Kursdeltakerne skal tilegne seg nødvendig kunnskap, ferdighet og kompetanse til å planlegge og gjennomføre drivstofføkonomiske kjøringer av typiske pendelferjer/hurtigbåter i den hensikt å minimalisere utslipp av klimagasser og miljøgifter. Kursdeltakerne skal også forstå sammenhengen mellom drivstofføkonomisk kjøring og økt sikkerhet for både skip, last og passasjerer – spesielt ved manøvreringer til og fra land. Krav til forkunnskap: Det er ingen krav til forkunnskap men det er anbefalt med erfaring fra Ferje. Læremål: Etter kurset skal deltakerene kunne demonstrere kompetanse for å spare miljø og utgifter knyttet til skipsfart. Kurset er i henhold til: STCW-78, med endringer (inkl. 2010 Manila-endringene) Varighet Pris: Det tilkommer MVA på kursprisen   Endring av kursdato: Må avtales senest 7 dager før kursstart i kontortid 0830-1500.   Avmelding: Må skje skriftlig til vår e-post adresse post@ssras.no Du kan avbestille inntil 14 dager før kursstart. Ved avbestilling under 14 dager før kursstart kreves 50% kursavgift. Ved ikke oppmøte kreves full kursavgift. Ved avmelding pga. sykdom må legeerklæring fremvises. Avlysning: Vi forbeholder oss retten til å avlyse kurs ved for få påmeldte. [-]

MS-102: Microsoft 365 Administrator [-]

Fallsikring, dokumentert opplæring, 1 dag   Innledning Kurset ivaretar kravene i Arbeidsmiljøloven og Forskrift om bruk av arbeidsutstyr (best. nr. 555) vedrørende dokumentert opplæring. Likeså dekkes kravene i stillasforskriften, internkontrollforskriften og Forskrift om bruk av personlig verneutstyr (best. nr. 524).   Generelt Kurset skal forebygge ulykker ved arbeid i høyden.   Målgruppe Personer med behov for å benytte fallsikringsutstyr i sitt arbeid.   Målsetting Målsettingen er å gi deltakeren en god grunnopplæring i sikker bruk av fallsikringsutstyr, en innføring i lover og regler og anbefalt sikker praksis. Videre gjennomgås utstyrets oppbygging, egenskaper, bruksområder og krav til vedlikehold og kontroll.   Dokumentasjon Etter gjennomført kurs sendes dokumentasjonen til Sentralregisteret for Sikkerhetsopplæring (SFS) som utsteder Kompetansebevis. Kursinnhold -Lover og forskrifter -Prosedyrer og sikker jobb analyse -Vedlikehold og krav til kontroll -Bruksegenskaper og -områder -Gjennomgang av utstyr -Demonstrasjon av redningsteknikker -Praktiske øvelser i bruk av utstyret [-]

Instruktørbasert opplæring:   PowerPoint nivå 4 - Utvikling av maler Lysbildemal Generelt om maloppsettet Flere lysbildemaler i samme presentasjon Definere temafarger Bytte lysbildemal i en presentasjon Gjøre maler tilgjengelig for "alle" Lysbildeoppsett Tilpasse eksisterende oppsett Lage egendefinerte lysbildeoppsett Kontrollere rekkefølgen på plassholdere   3 gode grunner til å delta 1. Få forståelse av hvordan malen fungerer 2. Lær hvordan temafarger styrer utseende 3. Se hvordan du kan tilpasse lysbildeoppsett, og hvordan lage egne [-]

Lederskolen er et moderne nettbasert opplæringsprogram for utvikling av nye, og erfarne ledere, i alle type organisasjoner. Lederskolen kan tilpasses din virksomhet, og leveres som ren e-læring eller som en miks av e-læring og samlinger. Lederskolen benytter moderne e-læring for å lære opp fremtidens ledere med riktige holdninger, atferd og kompetanse Opplever du at lederrollen til tider kan være utfordrende?Lederskap er et komplekst sett av holdninger, atferd og kompetanse, som tar tid å utvikle. Lederskap er mer som et håndverk enn et yrke, og krever ferdigheter og atferdsmessige egenskaper som utvikles over tid. Lederskap er et valg, og utvikling er en livslang reise som krever engasjement for å vokse helhetlig – i hodet (viten), hjerte (være) og hender (gjøre), for å sikre suksess.Er du klar for å utvikle deg faglig og personlig?Kurset passer for deg enten du er ny som leder, erfaren leder, leder med eller uten personalansvar.Gjennom dette kurset får du teoretisk kunnskap og forståelse, vi deler erfaringer og beste praksis, og du får i tillegg praktiske råd og tips Passer for deg som: Ønsker kunnskap om og ferdigheter i ledelse, kommunikasjon, selvledelse, teamledelse og  stressmestring Ønsker å jobbe med utvikling og vekst av mennesker Vil styrke dine lederferdigheter Har utfordringer du ønsker å jobbe med Liker å jobbe prosessuelt med mennesker Ønsker å få flere verktøy til å gjøre en god jobb Du lærer om: hvordan bli en effektiv og dyktig leder og teamleder hvordan skape positivitet og får det beste ut av seg selv og medarbeidere hvordan kommunisere effektivt med medarbeidere hvordan motivere og gi konstruktive tilbakemeldinger hvordan ulike personligheter fungerer sammen hvordan skape trygghet og mestringsevne hos medarbeiderne hvordan forebygge og håndtere stress praktiske verktøy og metoder for bedre ledelse hvordan øke din kontroll over egen lederatferd hvordan styrke din evne til selvledelse hvordan gjennomføre endringer       [-]

God opplæring er avgjørende for sikker, effektiv og økonomisk truckkjøring. Kompetansebedriften tilbyr truckførerkurs som utdanner trygge og ansvarsbevisste truckførere med gode kunnskaper og ferdigheter. Truckførerkurset gir truckførerbevis og er tilpasset den enkelte deltakers arbeidssituasjon og forhåndskunnskaper. Truckførerkurs opplæring er lønnsomtArbeidsmiljøloven krever at truckfører gjennomgår truckførerkurs med teoretisk og praktisk opplæring. Utdanning lønner seg fordi en utdannet truckfører reduserer risikoen for skader og ulykker på personer, gods og bygninger. I tillegg er ansatte med truckførerbevis mer produktive. Hva ønsker vi å oppnå med vårt truckførerkurs?Vi ønsker å gi truckførere en god teoretisk og praktisk grunnopplæring i sikker bruk av truck, slik at uhell og ulykker unngås. truckfører opplæringen gir deltakerne god innsikt i prinsippene for en trucks konstruksjon, virkemåte vedlikehold og betjening. Hvem passer truckførerkurset for?Alle som kjører truck skal ha opplæring og truckførerbevis. Det gjelder også vikarer, vedlikeholdspersonell og arbeidsledere.   Innhold truckførerkurs: Modul 1.1 Fellesdel, Kran-Truck-Maskin Modul 2.2 Teoretisk opplæring, løfte- og stablevogner for gods Modul 3.2 Grunnleggende praktisk opplæring Modul 4.2 Praktisk kjøreopplæring Kontakt oss dersom du har spørsmål vedrørende truckførebevis eller truckførerkursene våre. Vi kan forsikre deg om at vi kan tilpasse kurset etter dine reelle utfordringer i arbeidslivet.   Avbestilling Påmeldingen er bindende. Avbestilling må skje innen 5 arbeidsdager før kursdag. Etter disse dagene kan kurset kun avbestilles ved gyldig legeerklæring. Ikke oppmøte på bestilt kurs vil bli fakturert i sin helhet. [-]

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     [-]

Opplæringen gir traverskranførere en teoretisk grunnopplæring i sikker bruk av traverskraner, slik at uhell og ulykker i forbindelse med løfteoperasjoner unngås.Opplæringen gir også god innsikt i bruk og vedlikehold av traverskraner samt praktisk forståelse for prinsippene i kranens konstruksjon, virkemåte, montering, kjøremåte, løftekapasitet og sikkerhetsutstyr mot overlast.Dette kurset inneholder praksiskjøring. Kan også avtales med fadder i egen bedrift.   InnledningModul 1.1 Arbeidsmiljø, ansvar og konsekvenserModul 2.3 Løfteredskap (O-1.1)Krav til kranførerBruksområder for traverskranerUlykker med bro- og traverskranerOppbygging av forskjellige typer bro- og traverskranerHovedkomponenter på bro- og traverskranerElektrisk og hydraulisk anleggSikkerhetsbrytere (Overlastbryter)Ståltau/blokkSertifisering/dokumentasjonKontroll og vedlikeholdArbeidsoppgaverPraktisk bruk av løfteredskapØvingsoppgaverKjøreteknikkEksamen   [-]

1 times ISPS-kurs for Mo i Rana Havn InnledningI 2004 kom det krav om terrorsikring for alle havner som betjente internasjonal skipsfart. Mo i Rana Havn kom inn under disse kravene, og har etablert et system som er godkjent av Kystdirektoratet som er tilsynsmyndighet. Her foreligger et krav om adgangskontroll for alle som skal bevege seg innenfor dette inngjerdede ISPS-området. For å få tilgang til dette området kreves det at du gjennomfører et kurs på ca. en time. Du vil da få utstedt et adgangskort med bilde som kan brukes i alle havner tilknyttet Mo i Rana Havn ISPS. Et vilkår for utstedelse av et slikt adgangskort, er at bedriften må være forhåndsgodkjent som leverandør av varer og tjenester til Mo i Rana Havn. Slik forhåndsgodkjenning kan gis av PFSO MO i Rana Havn.Kurset gjennomføres ved MIP Sikkerhetssenter. Følgende terminaler er ISPS-terminaler tilknyttet Mo i Rana Havn: Rana Industriterminal, Toraneskaia, Bulkterminalen, Rana Gruber, Norwegian Talc Altermark og Hydro Texaco.Pris kr. 300.- pr. adgangskort MålgruppePersonell ansatt hos en av våre forhåndsgodkjente levarandører, som har behov for adgang til en av de ovenfor nevnte terminalerMålsettingEtter kurset skal deltakeren ha klart for seg hvilke regler som gjelder i ISPS-havner og til hvilke krav som stilles. Kursinnhold Organisasjonen i Mo i Rana Havn Kystverkets minimumskrav Krav i koden De forskjellige sikkerhetsnivå Adgangskontrollsystemet med overvåkningen DokumentasjonEtter endt kurs får bedriftens kontaktperson tilsendt adgangskortet. Deltakelsen blir registrert i vår base som dokumentasjon for ettertiden. Påmelding eller nærmere informasjon om kurset får du ved å ringe PFSO Mo i Rana Havn Richard Erlandsen på tlf: +47 75 13 63 80 eller ved å sende en mail til PFSO. [-]