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

Develop dynamic reports with Microsoft Power BI [-]

  Fleksible kurs for fremtidenNy kunnskap skal gi umiddelbar effekt, og samtidig være holdbar og bærekraftig på lang sikt. NTI AS har 30 års erfaring innen kurs og kompetanseheving, og utdanner årlig rundt 10.000 personer i Nord Europa innen CAD, BIM, industri, design og konstruksjon.     Revit MEP MagiCAD El Basis I   Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Introduksjon til BIM Link av Revit-modeller Koordinering av modeller Utarbeidelse av EL-installasjoner Snitt og detaljer Skjemaer og uttrekk til utprint   Dette er et populært kurs, meld deg på nå!   Tilpassete kurs for bedrifterVi vil at kundene våre skal være best på det de gjør - hele tiden.  Derfor tenker vi langsiktig om kompetanseutvikling og ser regelmessig kunnskapsløft som en naturlig del av en virksomhet. Vårt kurskonsept bygger på et moderne sett av ulike læringsmiljøer, som gjør det enkelt å finne riktig løsning uansett behov. Ta kontakt med oss på telefon 483 12 300, epost: salg@nticad.no eller les mer på www.nticad.no [-]

UTDANNINGSMÅLDu vil lære avansert bruk av programmet, og skal kunne utføre tilpassninger og oppbygning av egne objekter. Du lærer også om håndtering av prosjekter og utarbeidelse av rapporter. KURSINNHOLD: Tags Families Group Tabeller - dør og vinduslister DWG import - export Terreng /kart Prosjektfaser Worksharing - flere arkitekter i et prosjekt Legend Filter [-]

Har du lite erfaring med Outlook og ønsker en innføring i programmet? På dette kurset lærer du hvordan du bruker Outlook med sending av e-post, oppretting av kontakter, samt bruk av kalender og oppgaver. Du jobber i ditt eget tempo via et e-læringsprogram, med instruktør tilstede i rommet som hjelper deg om du står fast.   Kursinnhold:   Bli kjent med Outlook Elektronisk post Trygghet og sikkerhet Oppstart Mottak av meldinger Lesing av meldinger E-postkontoer Nyhetsstrømmer (RSS) Hjelpesystemet   Sending av meldinger Sending av meldinger Innskriving og redigering Signatur Meldingsformater Stavekontroll Vedlegg Viktighet og følsomhet Oppfølgingsflagg Svar og videresending Leverings- og lesebekreftelse Angi mottakere av svar Tidsbegrensning Svarknapper   Adresseboka Adresseboka Distribusjonslister   Organisering av meldinger Sortering av meldinger Søk etter meldinger Søkemapper Organisering av meldinger Aktivering av meldinger Søppelpost Regelhåndtering Farger Kategorier Fraværsassistenten   Kalenderen Navigering i kalenderen Planlegging av aktiviteter Arbeidsområde Svar på møteinnkallelser Påminnelse Redigering av aktiviteter Dele kalenderen med andre Oppgaver i kalenderen Utskrift av kalenderen Lagring som webside   Kontakter Kontakter Sending av kontaktinformasjon   Oppgaver Oppgaver Oppgaveforespørsler Svar på oppgaveforespørsler Planer i dag   Notater og logg Notater Visning av notater Logg   [-]

Architecting on AWS [-]

Delta på webinar å lær hvordan man bygger en prosjektplan for å få god kontroll med gjennomføringen! 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:   Tabeller og felt i Project Forskjellige typer felt. Forskjeller mellom felt i aktiviteter og ressurser Legge til og fjerne felt Opprette og tilpasse felt Endre eksisterende tabeller Opprette nye tabeller   Forskjellige visninger Sortering Filtrering - Innebygde filetere. Definere nye filtre Gruppering. Benytte grupper til bedre oversikt og kontroll   3 gode grunner til å velge KnowledgeGroup 1. Best practice kursinnhold 2. Markedets beste instruktører 3. Gratis support   [-]

COURSE OVERVIEW . With extensive hands-on-labs, the class enables administrators and engineers to effectively manage data in an ever-changing technical and business environment, bringing tangible benefit to businesses in the digital world. This course is based on Veeam Availability Suite v11. TARGET AUDIENCE This course is suitable for anyone responsible for configuring, managing or supporting a Veeam Availability Suite v11 environment. COURSE OBJECTIVES After completing this course, attendees should be able to: Describe Veeam Availability Suite components usage scenarios and relevance to your environment. Effectively manage data availability in on-site, off-site, cloud and hybrid environments. Ensure both Recovery Time Objectives (RTOs) and Recovery Point Objectives (RPOs) are met. Configure Veeam Availability Suite to ensure data is protected effectively. Adapt with an organization’s evolving technical and business data protection needs. Ensure recovery is possible, effective, efficient, secure and compliant with business requirements. Provide visibility of the business data assets, reports and dashboards to monitor performance and risks. COURSE CONTENT Introduction Describe RTOs and RPOs, what they mean for your business, how to manage and monitor performance against them The 3-2-1 Rule and its importance in formulating a successful backup strategy Identify key Veeam Availability Suite components and describe their usage scenarios and deployment types Building Backup Capabilities Backup methods, the appropriate use cases and impact on underlying file systems Create, modify, optimize and delete backup jobs, including Agents and NAS Backup jobs. Explore different tools and methods to maximize environment performance Ensure efficiency by being able to select appropriate transport modes while being aware of the impact of various backup functions on the infrastructure Building Replication Capabilities Identify and describe the options available for replication and impacts of using them Create and modify replication jobs, outline considerations to ensure success Introduce the new Continuous Data Protection (CDP) policy Secondary Backups Simple vs. advanced backup copy jobs, how to create and modify them using best practices to ensure efficient recovery Discuss using tapes for backups Advanced Repository Capabilities Ensure repository scalability using a capability such as SOBR on-premises and off-site including integration with cloud storage Ensure compatibility with existing deduplication appliances Introduce the new hardened repository Protecting Data in the Cloud Review how Veeam can protect the data of a cloud native application Review how Veeam Cloud Connect enables you to take advantage of cloud services built on Veeam Review how Veeam can be used to protect your Office 365 data Restoring from Backup Ensure you have the confidence to use the correct restore tool at the right time for restoring VMs, bare metal and individual content such as files and folders Utilize Secure Restore to prevent the restoration of malware Describe how to use Staged Restore to comply with things like General Data Protection Regulation (GDPR) before releasing restores to production Identify, describe and utilize the different explores and instant recovery tools and features Recovery from Replica Identify and describe in detail, failover features and the appropriate usage Develop, prepare and test failover plans to ensure recovery Disaster recovery from replica to meet a variety of real-world recovery needs Testing Backup and Replication Testing backups and replicas to ensure you can recover, what you need, when you need to Configure and setup virtual sandbox environments based on backup, replicas and storage snapshots Veeam Backup Enterprise Manager and Veeam ONE Introduce the concept of monitoring your virtual, physical and cloud environments with Veeam Backup Enterprise Manager and Veeam ONE™ Configuration Backup Locate, migrate or restore backup configuration   TEST CERTIFICATION Completion of this course satisfies the prerequisite for taking the Veeam Certified Engineer (VMCE) 2021 exam. [-]

Acrobat Pro DC er et kraftig verktøy som gir deg muligheten til å opprette, redigere og signere PDF-dokumenter. PDF, som står for Portable Document Format, er en standard for å presentere og dele dokumenter uavhengig av programvare, maskinvare og operativsystem. Med Acrobat Pro DC kan du arbeide med tekst, bilder, videoer, koblinger, knapper og skjemaer i PDF-format. PDF-formatet ble introdusert i 1991 av Dr. John Warnock, medgrunnleggeren av Adobe, med målet om å gjøre det enkelt for alle å samle, dele og skrive ut dokumenter fra hvilket som helst program. I dag foretrekkes PDF-formatet av bedrifter over hele verden. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad hos Utdannet.no, vil du lære å utnytte Adobe Acrobat Pro DC til fulle. Kurset vil ta deg gjennom programmets organisasjon, verktøy og paneler. Du vil lære å opprette, søke, redigere og organisere PDF-dokumenter. I tillegg vil du bli kjent med elektronisk signering, passordbeskyttelse, skjemaoppretting og kryptering av PDF-dokumenter.   Innhold: Kapittel 1: Organisering og Verktøy Kapittel 2: Opprette PDF Kapittel 3: Søke og Erstatte Kapittel 4: Redigere PDF Kapittel 5: Organisere Sider Kapittel 6: Kommentarer Kapittel 7: Skjema og Signatur Kapittel 8: Beskyttelse og Kryptering Kapittel 9: Lagre PDF Kapittel 10: Avslutning   Varighet: 2 timer og 23 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der kundene våre betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har produsert. Plattformen har hatt betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling morsomt, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Datavisualisering handler om hvordan man presenterer data på en oversiktlig og profesjonell måte. Det handler om å gi rask og effektiv innsikt i noe som ellers ville vært uoversiktlig og komplisert. Vi mennesker er langt flinkere til å prosessere data som presenteres visuelt enn vi er til å forstå store regneark fulle av tall. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil du lære å opprette, tilpasse og perfeksjonere presentasjonen av data i diagramformat ved hjelp av Microsoft Excel. Du vil lære å representere data i forskjellige diagramtyper, inkludert stolpediagram, linjediagram, sektordiagram, hierarkidiagram, statistisk diagram, radardiagram og kombinasjonsdiagram. For å ta dette kurset, kreves grunnleggende forståelse av hvordan Microsoft Excel fungerer. Kurset er strukturert i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Diagramutforming Kapittel 3: Diagramformat Kapittel 4: Diagramtyper Kapittel 5: Annet Kapittel 6: Print Kapittel 7: Avslutning Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å effektivt bruke diagrammer i Excel for å presentere data på en måte som gjør det enkelt for andre å forstå og dra nytte av informasjonen.   Varighet: 2 timer og 44 minutter   Om Utdannet.no: Utdannet.no tilbyr noen av landets beste digitale nettkurs. Vår tjeneste fungerer på samme måte som strømmetjenester for musikk eller TV-serier, der våre kunder betaler en fast månedspris for tilgang til alle kursene vi har tilgjengelig. Vi har opplevd betydelig vekst de siste årene, med over 30 000 registrerte brukere og 1,5 millioner videoavspillinger. Vårt mål er å gjøre kompetanseutvikling engasjerende, spennende og tilgjengelig for alle, og vi har støtte fra Innovasjon Norge og Forskningsrådet. [-]

Check Point Certified Security Administrator (CCSA) R81.20 [-]

Oracle GoldenGate 19c: Fundamentals for Oracle [-]

This is a basic course in Excel http://www.google.com [-]

  Studieår: 2013-2014   Gjennomføring: Høst og vår Antall studiepoeng: 5.0 Forutsetninger: Studenten må kunne installere programvare, og programmere. Vanlige programmeringsspråk for opensource er C, C++, java, python, m.fl. Innleveringer:   Vurderingsform: Skriftlig eksamen, individuell, 3 timer, teller 60 %. Prosjektoppgave teller 40 %. Ansvarlig: Helge Hafting Eksamensdato: 02.12.13 / 05.05.14         Læremål: KUNNSKAPER:Kandidaten:- kan forklare bakgrunnen for open source, og forskjellen på de vanligste åpne lisensene.- kan beskrive bruk av flerspråklig programvare FERDIGHETER:Kandidaten:- kan bruke vanlige programmeringsverktøy GENERELL KOMPETANSE:Kandidaten:- kan delta i prosjekter som utvikler åpen programvare videre Innhold:Historien og filosofien bak åpen kildekode. Copyright, lisenser fri programvare. Praktisk bruk av verktøyer som make, diff, patch og versjonskontrollsystemer. Internasjonalisering, flerspråklig programvare. Prosjektarbeid med deltakelse i opensource-prosjekt.Les mer om faget her Påmeldingsfrist: 25.08.13 / 25.01.14         Velg semester:  Høst 2013    Vår 2014     Fag Opensource-utvikling 4980,-         Semesteravgift og eksamenskostnader kommer i tillegg.    [-]

Kursinstruktør Terje Berg-Hansen Terje Berg-Hansen har bred erfaring fra prosjektledelse, utvikling og drift med små og store databaser, både SQL- og NoSQL-baserte. I tillegg til å undervise i etablerte teknologier leder han også Oslo Hadoop User Group, og er levende interessert i nye teknologier, distribuerte databaser og Big Data Science.    Kursinnhold XML er en moden standard for å utveksle informasjon mellom applikasjoner. Med XML og relaterte standarder som XSL(T) og XQuery er det mulig å utvikle distribuerte nettbaserte tjenester for utveksling av data i et standardisert format.    Målsetting Deltakerne vil etter kurset ha en grunnleggende forståelse av og kjennskap til hvorfor og hvordan XML kan anvendes for å oppnå en bedre utveksling og deling av strukturert og ustrukturert informasjon.   Forkunnskaper Grunnleggende kunnskaper om internett, HTML og CSS er en fordel, men ikke nødvendig for å ta dette kurset.   Kursinnhold Introduksjon Introduksjon til XML og XML-relaterte teknologier, som XPath, XQuery og XSL XML-verktøy Editorer og verktøy for validering, søk og endring av XML Grunnleggende XML XML struktur og syntaks. Gjennomgang av målene for XML. Lage og utforme XML dokumenter Navnerom (namespaces) Oppretting og bruk av navnerom for å skille elementer og funksjoner med samme navn. Validering av  XML Gjennomgang av teknologier som Document Type Definitions (DTD's) og XML Schemas for å kontrollere og styre struktur og data i XML filer Presentasjon av XML Bruk av html og CSS til å presentere XML data Søking i XML Søk i XML-dokumenter med XPath . Introduksjon til XSL(T) Kort om XSL og XSL Transformations. Bruk av XSLT til å formatere, sortere, filtrere og konvertere XML Data   Gjennomføring Kurset gjennomføres med en kombinasjon av online læremidler, gjennomgang av temaer og problemstillinger og praktiske øvelser. Det er ingen avsluttende eksamen, men det er øvelsesoppgaver til hovedtemaene som gjennomgås.   [-]

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. [-]