Oversikt over relevante kurs innen IT-kurs i Tønsberg

Excel Ekspert kurs for deg som ønsker en omfattende fordypning i Excel knyttet til formler og funksjoner, men som ikke har tid til å sette deg inn i dette på egenhånd. Vil du lære mer om håndtering av datagrunnlag og rapportering på grunnlag fra flere kilder, samt bygging av dynamiske modeller? Da er ”Excel Ekspert” kurset for deg! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1   Funksjoner i Excel Utarbeidelse av dynamiske modeller ved bruk av navn og funksjoner. Funksjoner. Få oversikt over flere avanserte funksjoner samt se kraften av å bruke sammensatte funksjoner Navn. Bruk navn for å forenkle og tydeliggjøre formler og funksjoner. Lag dynamiske etiketter til diagrammer Matriseregning. Få en innføring i hvordan du kan jobbe med matrisefunksjonalitet i Excel.   Alternativknapper og kombinasjonsbokser Gjør modellene dine mer interaktive ved bruk av kontroller   Dag 2   Klargjøre data for beregninger ved bruk av PowerQuery Hva er PowerQuery? Lese inn data til PowerQuery fra ulike kilder Eksempel: tilføye og slå sammen Snu krysstabell Kobling til tekstfil med problemer Manglende struktur i kolonner. Lær hvordan du kan gjengi informasjon i regnearket slik at grunnlaget kan brukes til rapportering. Duplikater. Lær forskjellige måter å kvitte seg med duplikater på. Splitte informasjon. Lær forskjellige måter for å skille data i kolonner.   Beregninger ved bruk av Pivot Eksempel: prosentvis fordeling ”i år mot i fjor”. Pivotkonsolidering og datakonsolidering.   Makroer Innspilling av makro. Hvordan lage makroer for å automatisere rutinearbeid? Redigering av makroer. Lær hvordan makroer kan gjøres mer dynamiske, kombinert med navn og bruk av meldingsbokser og ”hvis” setninger. Demonstrere viktige VBA metoder 4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti     [-]

Ønsker du en kjapp og smertefri introduksjon i verdens mest populære bildebehandlingsprogram? Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Dag 1    Innføring Fargemodellene RGB og CMYK Beskjæring av bildet til trykk eller skjerm Utskriftsoppløsning og kameraoppløsning Forstå hvordan oppløsning fungerer Hva er de vanligste filformatene å jobbe i   Arbeidsmiljø Menyer og paletter. Hva inneholder disse, og hvordan får du fram det du ønsker? Tilpasse arbeidsmiljøet. Flytte på paletter og lagre egne oppsett tilpasset dine behov Navigering og zoom. Fokuser på det du jobber med, se helheten, og gjør dette raskt og effektivt Adobe Bridge. Introduksjon til programmet som organiserer og forhåndsviser filer og gjør det enklere for deg å jobbe Nytt dokument. Hvordan lage og tilpasse nye dokumenter med marger, spalter, sidevisning med mer?   Retusjering Bli kjent med retusjeringsverktøyene Se på hvilke muligheter du har i nyere utgave av Photoshop Fjerne uønskede elementer i bilder   Lag Bli kjent med lagpaletten Opprette, slette og organisere lag Transformering av lag Lagstiler og justeringslag   Markeringer Lær å bruke de forskjellige markeringsverktøyene Gjøre endringer på markerte områder Kombiner markeringsverktøy for å kun få tak i det du ønsker Opprett lag på bakgrunn av markeringer   Dag 2   Bildejusteringer Justere kontrast og tonalitet i et bilde Jobbe med å gjøre bilde lysere og mørkere Justere farger i et bilde Bytte ut én farge med en annen   Kombiner ulike verktøy for å utnytte mulighetene i Photoshop Jobbe med et bilde med ulike verktøy Markering og bildejustering Markering og fjerning av bakgrunnselementer Bruke smartere markedsverktøy   Lagring Lær om de ulike filformatene vi bør kjenne til Lagring til web og komprimering av bilder Lagring til trykk   Jobbe med flere bilder Klippe ut fra et bilde og lime inn i et annet Tekstverktøyet og tekstpalettene Tegneverktøy   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

Excel for Selgere - elæringskurs [-]

Excel – Du trodde du kunne det? [-]

Machine Learning and Data Science in R with Microsoft SQL Server - with Rafal Lukawiecki [-]

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

Effektiv prosjektstyring med Microsoft Project [-]

GDPR - Certified Data Protection Officer [-]

Dette webinaret fokuserer på bruk av eksisterende presentasjoner, endringer av disse, samt det å klargjøre for presentasjon. Vi viser deg en rekke tips og teknikker som bidrar til at presentasjonen ser strøken ut, og som hjelper deg å spare verdifull tid i forberedelsesfasen.  Webinaret varer i 2 timer og består av to økter à 45 min. Etter hver økt er det 10 min spørsmålsrunde. Mellom øktene er det 10 min pause.  Webinaret kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt kun for din bedrift.   Kursinnhold:   Gjenbruk Sette inn lysbilder fra andre presentasjoner Tilbakestille lysbildeoppsett Endre mal Rydde opp i manuelle feil   Klargjøring Konvertere tekst til SmartArt Animasjon og lysbildeovergang Tilrettelegge for navigasjon (hyperkoblinger) Tilpasset fremvisning Lag lysbildefremvisning Ta med presentasjonen på minnepinne   3 gode grunner til å delta 1. Lær og gjenbruke innhold fra andre presentasjoner effektivt 2. Få oversikt over måter å "rydde opp" i en presentasjon 3. Få tips til praktiske verktøy til ferdigstilling av presentasjonen   [-]

IP1: Generell nettverksteknologi [-]

Objectives This course teaches participants the following skills: Design and build data processing systems on Google Cloud Platform Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery Train, evaluate, and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc Enable instant insights from streaming data   All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Introduction to Data Engineering -Explore the role of a data engineer-Analyze data engineering challenges-Intro to BigQuery-Data Lakes and Data Warehouses-Demo: Federated Queries with BigQuery-Transactional Databases vs Data Warehouses-Website Demo: Finding PII in your dataset with DLP API-Partner effectively with other data teams-Manage data access and governance-Build production-ready pipelines-Review GCP customer case study-Lab: Analyzing Data with BigQuery Module 2: Building a Data Lake -Introduction to Data Lakes-Data Storage and ETL options on GCP-Building a Data Lake using Cloud Storage-Optional Demo: Optimizing cost with Google Cloud Storage classes and Cloud Functions-Securing Cloud Storage-Storing All Sorts of Data Types-Video Demo: Running federated queries on Parquet and ORC files in BigQuery-Cloud SQL as a relational Data Lake-Lab: Loading Taxi Data into Cloud SQL Module 3: Building a Data Warehouse -The modern data warehouse-Intro to BigQuery-Demo: Query TB+ of data in seconds-Getting Started-Loading Data-Video Demo: Querying Cloud SQL from BigQuery-Lab: Loading Data into BigQuery-Exploring Schemas-Demo: Exploring BigQuery Public Datasets with SQL using INFORMATION_SCHEMA-Schema Design-Nested and Repeated Fields-Demo: Nested and repeated fields in BigQuery-Lab: Working with JSON and Array data in BigQuery-Optimizing with Partitioning and Clustering-Demo: Partitioned and Clustered Tables in BigQuery-Preview: Transforming Batch and Streaming Data Module 4: Introduction to Building Batch Data Pipelines -EL, ELT, ETL-Quality considerations-How to carry out operations in BigQuery-Demo: ELT to improve data quality in BigQuery-Shortcomings-ETL to solve data quality issues Module 5: Executing Spark on Cloud Dataproc -The Hadoop ecosystem-Running Hadoop on Cloud Dataproc-GCS instead of HDFS-Optimizing Dataproc-Lab: Running Apache Spark jobs on Cloud Dataproc Module 6: Serverless Data Processing with Cloud Dataflow -Cloud Dataflow-Why customers value Dataflow-Dataflow Pipelines-Lab: A Simple Dataflow Pipeline (Python/Java)-Lab: MapReduce in Dataflow (Python/Java)-Lab: Side Inputs (Python/Java)-Dataflow Templates-Dataflow SQL Module 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer -Building Batch Data Pipelines visually with Cloud Data Fusion-Components-UI Overview-Building a Pipeline-Exploring Data using Wrangler-Lab: Building and executing a pipeline graph in Cloud Data Fusion-Orchestrating work between GCP services with Cloud Composer-Apache Airflow Environment-DAGs and Operators-Workflow Scheduling-Optional Long Demo: Event-triggered Loading of data with Cloud Composer, Cloud Functions, -Cloud Storage, and BigQuery-Monitoring and Logging-Lab: An Introduction to Cloud Composer Module 8: Introduction to Processing Streaming Data Processing Streaming Data Module 9: Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub -Cloud Pub/Sub-Lab: Publish Streaming Data into Pub/Sub Module 10: Cloud Dataflow Streaming Features -Cloud Dataflow Streaming Features-Lab: Streaming Data Pipelines Module 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features -BigQuery Streaming Features-Lab: Streaming Analytics and Dashboards-Cloud Bigtable-Lab: Streaming Data Pipelines into Bigtable Module 12: Advanced BigQuery Functionality and Performance -Analytic Window Functions-Using With Clauses-GIS Functions-Demo: Mapping Fastest Growing Zip Codes with BigQuery GeoViz-Performance Considerations-Lab: Optimizing your BigQuery Queries for Performance-Optional Lab: Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery Module 13: Introduction to Analytics and AI -What is AI?-From Ad-hoc Data Analysis to Data Driven Decisions-Options for ML models on GCP Module 14: Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data -Unstructured Data is Hard-ML APIs for Enriching Data-Lab: Using the Natural Language API to Classify Unstructured Text Module 15: Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks -What’s a Notebook-BigQuery Magic and Ties to Pandas-Lab: BigQuery in Jupyter Labs on AI Platform Module 16: Production ML Pipelines with Kubeflow -Ways to do ML on GCP-Kubeflow-AI Hub-Lab: Running AI models on Kubeflow Module 17: Custom Model building with SQL in BigQuery ML -BigQuery ML for Quick Model Building-Demo: Train a model with BigQuery ML to predict NYC taxi fares-Supported Models-Lab Option 1: Predict Bike Trip Duration with a Regression Model in BQML-Lab Option 2: Movie Recommendations in BigQuery ML Module 18: Custom Model building with Cloud AutoML -Why Auto ML?-Auto ML Vision-Auto ML NLP-Auto ML Tables [-]

Kurset inneholder 12 timer med undervisning, er delt inn i moduler og er en blanding av video og interaktive øvelse. Du vil få en omfattende introduksjon til kjernekonseptene til ITIL® 4.   Les mer om ITIL® 4 på AXELOS sine websider    The ITIL®  4 Foundation Online course on this page is offered by ILX Group an ATO of AXELOS Limited. ITIL® 4 is a registered trade mark of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS Limited. All rights reserved.   Dette inngår i kurset - 12 måneders tilgang til kurset fra kjøpsdato- Support service- En testmodul med spørsmål rettet mot sertifiseringseksamen Sertifiseringseksamen - Eksamens voucher er inklusive i kurset- Det er ingen hjelpemidler tillatt under eksamen- Varighet er 60 minutter, men et tillegg på 15 minutter for de som ikke har engelsk som morsmål- Eksamensformen er multiple choice - 40 spørsmål skal besvares, og du består ved 65% korrekte svar (dvs 26 av 40 spørsmål) Disse modulene inngår i kurset - Introduction and overview- Key concepts of service management- Four dimensions of service management- Service value system- Introduction to practices- Purpose of 11 practices and some definitions- Introduction to seven key practices in detail- Continual improvement- Change control- Incident management- Service request management- Service desk- Service level management- Exam simulator Etter endt kurs vil du - Forstå nøkkelkonseptene for ITIL-Service Management- Forstå hvordan ITIL-veiledende prinsipper kan hjelpe organisasjoner til å ta i bruk og tilpasse ITIL-Service Management- Forstå de fire dimensjonene i ITIL-Service Management- Forstå nøkkelbegrepene for kontinuerlig forbedring [-]

Objectives Understand how software containers work Understand the architecture of Kubernetes Understand the architecture of Google Cloud Understand how pod networking works in Google Kubernetes Engine Create and manage Kubernetes Engine clusters using the Google Cloud Console and gcloud/kubectl commands   Course Outline Module 1: Introduction to Google Cloud -Use the Google Cloud Console-Use Cloud Shell-Define Cloud Computing-Identify Google Cloud compute services-Understand Regions and Zones-Understand the Cloud Resource Hierarchy-Administer your Google Cloud Resources Module 2: Containers and Kubernetes in Google Cloud -Create a Container Using Cloud Build-Store a Container in Container Registry-Understand the Relationship Between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE)-Understand how to Choose Among Google Cloud Compute Platforms Module 3: Kubernetes Architecture -Understand the Architecture of Kubernetes: Pods, Namespaces-Understand the Control-plane Components of Kubernetes-Create Container Images using Cloud Build-Store Container Images in Container Registry-Create a Kubernetes Engine Cluster Module 4: Introduction to Kubernetes Workloads -The kubectl Command-Introduction to Deployments-Pod Networking-Volumes Overview [-]

ISTQB Foundation v4.0 Certificate [-]

The course will cover general cloud computing concepts as well as general cloud computing models and services such as Public, Private and Hybrid cloud and Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service(PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS). It will also cover some core Azure services and solutions, as well as key Azure pillar services concerning security, privacy, compliance and trust. It will finally cover pricing and support services available.   Agenda Module 1: Cloud Concepts -Learning Objectives-Why Cloud Services?-Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS)-Public, Private, and Hybrid cloud models Module 2: Core Azure Services -Core Azure architectural components-Core Azure Services and Products-Azure Solutions-Azure management tools Module 3: Security, Privacy, Compliance and Trust -Securing network connectivity in Azure-Core Azure Identity services-Security tools and features-Azure governance methodologies-Monitoring and Reporting in Azure-Privacy, Compliance and Data Protection standards in Azure Module 4: Azure Pricing and Support -Azure subscriptions-Planning and managing costs-Support options available with Azure-Service lifecycle in Azure [-]