Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Kastrup

Dette er et SharePoint-kurs for de som bruker SharePoint Online og skal fungere som superbruker, eie områder, eller deg som ønsker å bli kjent med administrasjon, rettigheter og tilpasning av funksjonalitet. Om din virkshomhet har egen SharePoint Server, og ikke bruker SharePoint Online, sjekk ut vårt Område-eier kurs for SharePoint Server. Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Bruksområder for SharePoint i Office 365 Forstå SharePoints rolle Sammenheng med Grupper og Teams Områdets livssyklus   Om områder Team-områder for samarbeid Kommunikasjonsområder for å informere   Rettigheter Legge til og håndtere medlemmer Forskjell på frittstående og Gruppe-knyttede områder Forstå områdets roller Rettigheter for elementer og filer   Navigasjon i område Tilpasse områdemenyen Tilpasse utseende på område   Tilpasse lister og bibliotek Opprette og endre kolonner Sorter og filtrer med visninger Legg til egne maler   Tilpasse sider og bruke nyheter Forstå side-typene i område Rediger side Legg til og tilpass nettdeler   Dashboard Presentere informasjon fra andre tjenester Integrasjon med Gruppe-verktøy (Planner, Teams)   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

Excelkurs Basis - elæringskurs [-]

SharePoint-kurs for brukere som skal benytte SharePoint Online for samhandling og deling av informasjon og filer. Bli kjent med begreper og navigasjon og opplev en mer effektiv måte å dele og organisere informasjon med andre. Kurset gir deg en komfortabel og grundig innføring i de flotte mulighetene SharePoint Online gir! Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Hva er SharePoint Online? SharePoint sin rolle i Office 365 Ord og uttrykk SharePoint eller OneDrive Navigere i SharePoint   Jobb med dokumenter Opprette eller laste opp filer Organisere filer Redigere dokumenter i nettleser eller Office på PC Sette egenskaper Søk   Kort introduksjon til OneDrive for Business Synkronisere filer fra OneDrive Synkronisere filer fra SharePoint Overføre kladder til SharePoint   Følge opp dokument Få varsel når dokumentet er endret Se versjonshistorikk   Litt om rettigheter og tilganger Hvem har tilgang til område Hvilke tillatelser kan settes Frittstående eller Gruppe-område   Dele med andre utenfor område Delingsalternativer Vedlegg eller lenke   Lister for lagring av felles informasjon Eksempler på lister Utfylling av listeinformasjon   Nyheter og kunngjøringer Hva er nyhetsfunksjonen Lage en nyhetsartikkel   4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti   [-]

Du vil få tilsendt en «Core guidance» bok og sertifiserings-voucher i en e-post fra Peoplecert. Denne vil være gyldig i ett år. Tid for sertifiseringstest avtales som beskrevet i e-post med voucher. Eksamen overvåkes av en web-basert eksamensvakt.   Eksamen er på engelsk. Eksamensformen er multiple choice 50 spørsmål skal besvares, og du består ved 50% korrekte svar (dvs 25 av 50 spørsmål). Deltakerne har 40 minutter til rådighet på eksamen.  Ingen hjelpemidler er tillatt.     [-]

Elæring Cisco U. All ACCESS [-]

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     [-]

Excel Pivot kurs for deg som ønsker god oversikt over store datamengder. Gjennomgang av viktigheten av et korrekt grunnlag, for å kunne benytte de gode analysemulighetene som ligger i Excel. Det blir vist hvordan pivot kan brukes på forskjellige måter, og hvordan dette kan gjøres med dynamiske områder. Det vil også være rom for å demonstrere enkelte funksjoner som kan gjøre rapportering i Pivot bedre. Kurset kan også spesialtilpasses og holdes bedriftsinternt i deres eller våre lokaler.   Kursinnhold:   Utgangspunktet: listen Få de beste rådene angående listen du skal bruke.   Utgangspunktet: tabellen Se fordeler ved å bruke dynamisk tabell vs. statisk liste.   Pivottabell - begrepsavklaringer Hva er en Pivottabell: Forklaring gis på ord og uttrykk relevant for pivottabellen. Grunnlaget: Grunnlaget, tabellen, bør være bygd opp på en spesiell måte, vi forklarer hvordan. Konsolidering: Vi viser hvordan grunnlaget kan være ulike krysstabeller som sys sammen til en pivottabell. Power Pivot Separate pivotminner: Hvorfor bruke dette?   Oppdatere pivottabell Endring i datakilden: Oppdatering av pivottabellen er viktig å kjenne til. Utvidelse av datakilden: Hva skjer dersom listen utvides enten i bredden eller i høyden. Dynamisk navngiving er en effektiv løsning. En annen metode er å opprette pivottabellen på basis av en liste som er definert som en tabell. Datakilder: Lær hvordan du kan ha flere ulike kilder som basis for pivottabellen, og hvordan disse skal oppdateres ved behov.   Pivottabellutseende Endring av oppsett: Lær hvor enkelt det er å endre oppsette for pivottabellen. Autooppsett: Excel 2010 har mange ulike autoformat. Formatering: I tillegg til formatet på selve pivottabellen, gjennomgår vi også celleformateringen. Sortering: Sorter gjerne tall og eller tekst Filter: Se forskjell på den tradisjonelle måten å filtrere på eller slicer. Skjule/vise: Sentralt når du ønsker å fokusere på deler av en rapport. Gruppering: Tekst, tall eller datoer kan fint grupperes. Nyttig! Vise / skjule delsummer: Praktisk å kjenne til hvordan du aktiverer / deaktiverer delsummer   Beregninger i pivottabell Bestemme ulike sammendrag: I en pivottabell kan du utføre ulike sammendrag. Egendefinert beregninger: Lær hvordan du kan lage nye beregnende felt på basis av eksisterende felt i en pivottabell. Vise data på ulike måter: Feltene kan vises blant annet som prosenter av andre felt, eller tallavvik av andre felt.   Anvendelse av pivottabellen Hent data: vi viser deg ulike metoder for å hente data fra en pivottabell, for bruk i ”vanlige” celler i Excel. Diagram: Lær hvordan du kan lage ulike diagrammer basert på data i pivottabellen   Power Pivot Import av PowerPivot data: Du kan hente data til PowerPivot vindu på ulike måter og fra ulike kilder. Koble data: Lær å opprette relasjoner mellom tabeller Rapporter: Bygg opp pivotrapporter fra relaterte grunnlag Beregninger: Introduksjon til DAX språket 4 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Små kursgrupper 4. Kvalitets- og startgaranti     [-]

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. After completing this course, students will be able to: 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 prerequisites Successful students start this course with knowledge of cloud computing and core data concepts and professional experience with data solutions.Recommended prerequisites:M-DP900 - Microsoft Azure Data FundamentalsM-AZ900 - Microsoft Azure Fundamentals Agenda 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. 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. 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. 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). 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Module 16: Build reports using Power BI integration with Azure Synapase 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. 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. [-]

MB-210: Microsoft Dynamics 365 for Sales [-]

Kurset er rettet mot deg som vil lære å prosjektere Vann- og Avløp i AutoCAD Civil 3D. I løpet av kurset gjøres øvelser for alle emner som blir tatt opp. Du vil ved endt kurs kunne bruke programmet til å lage 3D-modeller av terreng og VA-anlegg, hente ut informasjon fra modellen og kunne produsere 2D-arbeidstegninger basert på 3D-modellen. Det følger med norsk kursdokumentasjon som dekker alle aspekter for VA-prosjektering i Civil 3D med Focus CAT VA. Kursinnhold: Bruk av malfiler i henhold til norsk VA-norm og håndbok R700 Brukergrensesnitt for Focus CAT VA Repetisjon av å etablere og arbeide med en terrengmodell Innhenting av eksisterende ledningsnettverk Prosjektere 3D-ledningsnettverk Opptegningsregler i henhold til norm Verktøy for å redigere og modifisere ledningsnettverket Kollisjonskontroll Deleliste og tekniske tabeller/rapporter Overvannsanalyser (Storm and Sanitary analysis) Stikningsdata/maskinstyring 2D-tegninger i plan, profil og tverrprofil Fagmodeller [-]

Ønsker du å mestre Google Analytics 4 for å få dybdeinnsikt i kundeadferden på nettstedet eller appen din? Da er kurset "Google Analytics 4: Komplett", ledet av Espen Faugstad, perfekt for deg. Dette kurset er designet for å gi deg en helhetlig forståelse av Google Analytics 4, slik at du kan jobbe profesjonelt med dette kraftige analyseverktøyet. Kurset starter med grunnleggende om hvordan Google Analytics 4 fungerer og veileder deg gjennom installasjonen på din nettside. Du vil lære å konfigurere Google Analytics for å maksimere dets potensial, administrere brukere, spore nettstedsøk, og mye mer. I tillegg gir kurset deg en detaljert gjennomgang av standardrapporter og utforskninger som er tilgjengelige i Google Analytics 4. Mot slutten av kurset vil du dykke inn i mer avanserte temaer som opprettelse og sporing av egendefinerte hendelser, konverteringssporing, og hvordan du kan utnytte innsikter fra brukerdata for å forbedre dine digitale strategier. Dette kurset er din vei til å bli en ekspert i Google Analytics 4.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Installer Kapittel 3: Konfigurer Kapittel 4: Rapporter Kapittel 5: Utforsk Kapittel 6: Hendelser Kapittel 7: Avansert Kapittel 8: Avslutning   Varighet: 4 timer og 48 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Dette kurset, ledet av Espen Faugstad, er din omfattende guide til å mestre Adobe Illustrator på et profesjonelt nivå, uten at det kreves noen forkunnskaper. Kurset starter med grunnleggende, som å forstå programmet, dets verktøy og paneler, og lærer deg raskt å jobbe effektivt med lag, objekter, og grunnleggende geometriske figurer. Etter hvert som kurset utvikler seg, vil du dykke dypere inn i Illustrator og lære å tegne komplekse figurer med pennverktøyet, som er essensielt for å skape avansert grafikk i Illustrator. Kurset dekker også objektmanipulering, fargebruk, maling med pensler, tekst og typografi, effekter, bildehåndtering, og mye mer. Ved slutten av kurset vil du ha opparbeidet deg en solid forståelse og ferdigheter for å jobbe profesjonelt med Illustrator og vektorbasert grafikk.   Innhold: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Dokument Kapittel 3: Verktøy Kapittel 4: Velge og ordne objekter Kapittel 5: Linjer og figurer Kapittel 6: Tegne objekter Kapittel 7: Redigere objekter Kapittel 8: Farger Kapittel 9: Male Kapittel 10: Tekst Kapittel 11: Effekter Kapittel 12: Bilder Kapittel 13: Eksportere Kapittel 14: Avslutning   Varighet: 7 timer og 59 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Tjenesten fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier. Våre kunder betaler en fast månedspris og får tilgang til alle kursene som er produsert så langt. Plattformen har hatt en god vekst de siste årene og kan skilte med 30.000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling moro, spennende og tilgjengelig for alle – og med oss har vi Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

ASR9KE: Cisco Aggregation Services Router 9000 Series Essentials [-]

Med Power Automate kan du automatisere forretningsprosesser og handlinger på tvers av organisasjonen, med lite eller ingen koding. Ta farvel med kjedelige, repetitive oppgaver og effektiviser hverdagen. Ikke minst er Power Automate ofte en del av Microsoft 365 lisensen du kanskje allerede har. Power Automate er Microsoft sin løsning for automatisering av prosesser, og er en tjeneste som lar deg utvikle flyter på tvers av en rekke applikasjoner og tjenester med lite eller ingen koding. Du kan selvfølgelig få tjenestene i Microsoft 365 til å snakke sammen slik du vil, men det finnes også flere hundre koblinger til andre eksterne tjenester. I tillegg har du naturligvis mulighet til å benytte generelle tilkoblinger, for å hente data fra egne APIer, databaser og tjenester. Power Automate gir muligheter til brukere på tvers av organisasjonen som tidligere i stor grad har vært forbeholdt utviklere.  I løpet av kurset vil deltagere få en hands-on opplevelse av hva Power Automate er, hva det kan brukes til, og hvordan en kan jobbe med det. Kursholderen vil gjøre deltakerne godt kjent med terminologien, demonstrere løsninger og utfordre med øvelser.  Dette er et introduksjonskurs, så det er naturligvis mye vi ikke vil rekke å gå gjennom. Kursleder vil peke deltagerne til gode kilder for videre læring. Det er også mulig å be om bedriftsinterne kurs på videregående nivå, der man kan spesifisere ønsket fokus og spesifikke behov. Disse kan også kjøres som workshops.   TA MED EGEN PC   Kursinnhold Power Automate - det store bildet Ulike flyttyper Bli kjent med arbeidsflaten Datakilder og koblinger Beste praksis for navngivning, utvikling, dokumentering m.m. Bruksområder og viktige begrensninger   [-]

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to use GCP services and pre-trained machine learning APIs to build secure, scalable, and intelligent cloud-native applications. Objectives This course teaches participants the following skills: Use best practices for application development Choose the appropriate data storage option for application data Implement federated identity management Develop loosely coupled application components or microservices Integrate application components and data sources Debug, trace, and monitor applications Perform repeatable deployments with containers and deployment services Choose the appropriate application runtime environment; use Google Container Engine as a runtime environment and later switch to a no-ops solution with Google App Engine Flex All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Best Practices for Application Development -Code and environment management-Design and development of secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices-Continuous integration and delivery-Re-architecting applications for the cloud Module 2: Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK -How to set up and use Google Cloud Client Libraries, Google Cloud SDK, and Google Firebase SDK-Lab: Set up Google Client Libraries, Google Cloud SDK, and Firebase SDK on a Linux instance and set up application credentials Module 3: Overview of Data Storage Options -Overview of options to store application data-Use cases for Google Cloud Storage, Google Cloud Datastore, Cloud Bigtable, Google Cloud SQL, and Cloud Spanner Module 4: Best Practices for Using Cloud Datastore -Best practices related to the following:-Queries-Built-in and composite indexes-Inserting and deleting data (batch operations)-Transactions-Error handling-Bulk-loading data into Cloud Datastore by using Google Cloud Dataflow-Lab: Store application data in Cloud Datastore Module 5: Performing Operations on Buckets and Objects -Operations that can be performed on buckets and objects-Consistency model-Error handling Module 6: Best Practices for Using Cloud Storage -Naming buckets for static websites and other uses-Naming objects (from an access distribution perspective)-Performance considerations-Setting up and debugging a CORS configuration on a bucket-Lab: Store files in Cloud Storage Module 7: Handling Authentication and Authorization -Cloud Identity and Access Management (IAM) roles and service accounts-User authentication by using Firebase Authentication-User authentication and authorization by using Cloud Identity-Aware Proxy-Lab: Authenticate users by using Firebase Authentication Module 8: Using Google Cloud Pub/Sub to Integrate Components of Your Application -Topics, publishers, and subscribers-Pull and push subscriptions-Use cases for Cloud Pub/Sub-Lab: Develop a backend service to process messages in a message queue Module 9: Adding Intelligence to Your Application -Overview of pre-trained machine learning APIs such as Cloud Vision API and Cloud Natural Language Processing API Module 10: Using Cloud Functions for Event-Driven Processing -Key concepts such as triggers, background functions, HTTP functions-Use cases-Developing and deploying functions-Logging, error reporting, and monitoring Module 11: Managing APIs with Google Cloud Endpoints -Open API deployment configuration-Lab: Deploy an API for your application Module 12: Deploying an Application by Using Google Cloud Build, Google Cloud Container Registry, and Google Cloud Deployment Manager -Creating and storing container images-Repeatable deployments with deployment configuration and templates-Lab: Use Deployment Manager to deploy a web application into Google App Engine flexible environment test and production environments Module 13: Execution Environments for Your Application -Considerations for choosing an execution environment for your application or service:-Google Compute Engine-Kubernetes Engine-App Engine flexible environment-Cloud Functions-Cloud Dataflow-Lab: Deploying your application on App Engine flexible environment Module 14: Debugging, Monitoring, and Tuning Performance by Using Google Stackdriver -Stackdriver Debugger-Stackdriver Error Reporting-Lab: Debugging an application error by using Stackdriver Debugger and Error Reporting-Stackdriver Logging-Key concepts related to Stackdriver Trace and Stackdriver Monitoring.-Lab: Use Stackdriver Monitoring and Stackdriver Trace to trace a request across services, observe, and optimize performance [-]