Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Stockholms län

Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants get an overview of the Google Cloud platform and a detailed view of the data processing and machine learning capabilities. This course showcases the ease, flexibility, and power of big data solutions on Google Cloud Platform. Learning Objectives This course teaches participants the following skills: Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in the Google Cloud Platform Use Cloud SQL and Cloud Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to Google Cloud Platform Employ BigQuery and Cloud Datalab to carry out interactive data analysis Train and use a neural network using TensorFlow Employ ML APIs Choose between different data processing products on the Google Cloud Platform Course Outline Module 1: Introducing Google Cloud Platform -Google Platform Fundamentals Overview-Google Cloud Platform Big Data Products Module 2: Compute and Storage Fundamentals -CPUs on demand (Compute Engine)-A global filesystem (Cloud Storage)-CloudShell-Lab: Set up an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline Module 3: Data Analytics on the Cloud -Stepping-stones to the cloud-CloudSQL: your SQL database on the cloud-Lab: Importing data into CloudSQL and running queries-Spark on Dataproc-Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc Module 4: Scaling Data Analysis -Fast random access-Datalab-BigQuery-Lab: Build machine learning dataset Module 5: Machine Learning -Machine Learning with TensorFlow-Lab: Carry out ML with TensorFlow-Pre-built models for common needs-Lab: Employ ML APIs Module 6: Data Processing Architectures -Message-oriented architectures with Pub/Sub-Creating pipelines with Dataflow-Reference architecture for real-time and batch data processing Module 7: Summary -Why GCP?-Where to go from here-Additional Resources [-]

• Final Cut grensesnitt & funksjoner oversikt som: Fordeler av “magnetic timeline”, “connected clips & secondary storyline”, lyd og “roles”• Final Cut keyboard shortcuts• Import og organisasjon av videofiler i “library” med “keywords”• Klipp av en videoreportasje med innklippsbilder, intervju, voiceover og logo/ grafikk• Sync av ekstern lyd• Flerkameraklipping med “Multicam”• Fargekorrigering• Lydmiks og lydforbedring• Enkle “Film looks” effekter og justering av effekter• 2D og 3D tekst, legge på navn og tittel, enkel keyframeing & animasjon av logo og grafikk• Eksport Dag 2: Fordypning i FCPX og Motion 5 for å bygge et sett av animasjoner og grafikk for lynrask produksjon av et TV-program / YouTube video-serie • Avanserte video- og grafikk-komposisjoner med flere lag• Triks til å overkomme begrensningene i “magnetic timeline”• Anonymisering av ansikter og nummerskilt• Motion: Tilpassning av FCPX “Transitions” og “Titles” i Motion 5 for å skape egne design på en enkel måte• Motion 5: 2D animasjoner og tekst tracking• Motion 5: Enkle 3D animasjoner og kamera• Motion 5: Keyframes og Behaviors• Motion 5: Vi kombinerer alt vi lærer om Motion 5 og skaper grafiske elementer for et TV-program / YouTube video-serie som logo-intro-animasjon, lower-third, custom transitions/logo stinger.• Motion 5: Publisering til FCPX for lynrask produksjon i framtiden [-]

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   [-]

TARGET AUDIENCE Software engineers concerned with building, managing and deploying AI solutions that leverage Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, and Microsoft Bot Framework. They are familiar with C#, Python, or JavaScript and have knowledge on using REST-based APIs to build computer vision, language analysis, knowledge mining, intelligent search, and conversational AI solutions on Azure. COURSE OBJECTIVES After completing this course you should be able to: Describe considerations for creating AI-enabled applications Identify Azure services for AI application development Provision and consume cognitive services in Azure Manage cognitive services security Monitor cognitive services Use a cognitive services container Use the Text Analytics cognitive service to analyze text Use the Translator cognitive service to translate text Use the Speech cognitive service to recognize and synthesize speech Use the Speech cognitive service to translate speech Create a Language Understanding app Create a client application for Language Understanding Integrate Language Understanding and Speech Use QnA Maker to create a knowledge base Use a QnA knowledge base in an app or bot Use the Bot Framework SDK to create a bot Use the Bot Framework Composer to create a bot Use the Computer Vision service to analyze images Use Video Indexer to analyze videos Use the Custom Vision service to implement image classification Use the Custom Vision service to implement object detection Detect faces with the Computer Vision service Detect, analyze, and recognize faces with the Face service Use the Computer Vision service to read text in images and documents Use the Form Recognizer service to extract data from digital forms Create an intelligent search solution with Azure Cognitive Search Implement a custom skill in an Azure Cognitive Search enrichment pipeline Use Azure Cognitive Search to create a knowledge store   COURSE CONTENT Module 1: Introduction to AI on Azure Artificial Intelligence (AI) is increasingly at the core of modern apps and services. In this module, you'll learn about some common AI capabilities that you can leverage in your apps, and how those capabilities are implemented in Microsoft Azure. You'll also learn about some considerations for designing and implementing AI solutions responsibly. Introduction to Artificial Intelligence Artificial Intelligence in Azure Module 2: Developing AI Apps with Cognitive Services Cognitive Services are the core building blocks for integrating AI capabilities into your apps. In this module, you'll learn how to provision, secure, monitor, and deploy cognitive services. Getting Started with Cognitive Services Using Cognitive Services for Enterprise Applications Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Get Started with Cognitive Services Lab: Monitor Cognitive Services Lab: Use a Cognitive Services Container Module 3: Getting Started with Natural Language Processing  Natural Language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with extracting insights from written or spoken language. In this module, you'll learn how to use cognitive services to analyze and translate text. Analyzing Text Translating Text Lab: Analyze Text Lab: Translate Text Module 4: Building Speech-Enabled Applications Many modern apps and services accept spoken input and can respond by synthesizing text. In this module, you'll continue your exploration of natural language processing capabilities by learning how to build speech-enabled applications. Speech Recognition and Synthesis Speech Translation Lab: Recognize and Synthesize Speech Lab: Translate Speech Module 5: Creating Language Understanding Solutions To build an application that can intelligently understand and respond to natural language input, you must define and train a model for language understanding. In this module, you'll learn how to use the Language Understanding service to create an app that can identify user intent from natural language input. Creating a Language Understanding App Publishing and Using a Language Understanding App Using Language Understanding with Speech Lab: Create a Language Understanding App Lab: Create a Language Understanding Client Application Use the Speech and Language Understanding Services Module 6: Building a QnA Solution One of the most common kinds of interaction between users and AI software agents is for users to submit questions in natural language, and for the AI agent to respond intelligently with an appropriate answer. In this module, you'll explore how the QnA Maker service enables the development of this kind of solution. Creating a QnA Knowledge Base Publishing and Using a QnA Knowledge Base Lab: Create a QnA Solution Module 7: Conversational AI and the Azure Bot Service Bots are the basis for an increasingly common kind of AI application in which users engage in conversations with AI agents, often as they would with a human agent. In this module, you'll explore the Microsoft Bot Framework and the Azure Bot Service, which together provide a platform for creating and delivering conversational experiences. Bot Basics Implementing a Conversational Bot Lab: Create a Bot with the Bot Framework SDK Lab: Create a Bot with a Bot Freamwork Composer Module 8: Getting Started with Computer Vision Computer vision is an area of artificial intelligence in which software applications interpret visual input from images or video. In this module, you'll start your exploration of computer vision by learning how to use cognitive services to analyze images and video. Analyzing Images Analyzing Videos Lab: Analyse Images with Computer Vision Lab: Analyze Images with Video Indexer Module 9: Developing Custom Vision Solutions While there are many scenarios where pre-defined general computer vision capabilities can be useful, sometimes you need to train a custom model with your own visual data. In this module, you'll explore the Custom Vision service, and how to use it to create custom image classification and object detection models. Image Classification Object Detection Lab: Classify Images with Custom Vision Lab: Detect Objects in Images with Custom Vision Module 10: Detecting, Analyzing, and Recognizing Faces Facial detection, analysis, and recognition are common computer vision scenarios. In this module, you'll explore the user of cognitive services to identify human faces. Detecting Faces with the Computer Vision Service Using the Face Service Lab:Destect, Analyze and Recognize Faces Module 11: Reading Text in Images and Documents Optical character recognition (OCR) is another common computer vision scenario, in which software extracts text from images or documents. In this module, you'll explore cognitive services that can be used to detect and read text in images, documents, and forms. Reading text with the Computer Vision Service Extracting Information from Forms with the Form Recognizer service Lab: Read Text in IMages Lab: Extract Data from Forms Module 12: Creating a Knowledge Mining Solution Ultimately, many AI scenarios involve intelligently searching for information based on user queries. AI-powered knowledge mining is an increasingly important way to build intelligent search solutions that use AI to extract insights from large repositories of digital data and enable users to find and analyze those insights. Implementing an Intelligent Search Solution Developing Custom Skills for an Enrichment Pipeline Creating a Knowledge Store Lab: Create and Azure Cognitive Search Solution Create a Custom Skill for Azure Cognitive Search Create a Knowledge Store with Azure Cognitive Search   TEST CERTIFICATION Recommended as preparation for the following exams: AI-102 - Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution - Part of the requirements for the Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate Certification.   HVORFOR VELGE SG PARTNER AS:  Flest kurs med Startgaranti Rimeligste kurs Beste service og personlig oppfølgning Tilgang til opptak etter endt kurs Partner med flere av verdens beste kursleverandører [-]

En pivottabell er et kraftig verktøy i Microsoft Excel som gjør at du kan beregne, summere og analysere store mengder data på en rask og effektiv måte. En pivottabell kan brukes til å analysere numeriske data og til å besvare uventede spørsmål om dataen. Kort fortalt, en pivottabell hjelper deg med å ta informerte beslutninger basert på funnene i dataene dine. I dette kurset, ledet av Espen Faugstad, vil du lære alt du trenger å vite for å jobbe med pivottabeller i Microsoft Excel. Kurset vil dekke hva en pivottabell er, hvordan du klargjør data, organiserer data, formaterer data, presenterer data, og mye mer. For å ta dette kurset, bør du ha grunnleggende forståelse av Microsoft Excel. Kurset er strukturert i følgende kapitler: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Grunnleggende Kapittel 3: Viderekommen Kapittel 4: Avslutning Etter å ha fullført kurset vil du være i stand til å bruke pivottabeller til å analysere data, trekke innsikter og ta informerte beslutninger basert på dataene i Excel.   Varighet: 1 time   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. [-]

COURSE OVERVIEW This course does not provide an Azure pass or time in the classroom for students to do any hands-on activities. TARGET AUDIENCE  This course is suitable for program managers and technical sales, with a general IT background. These students want to learn about our offerings, see how components are implemented, and ask questions about products and features. COURSE OBJECTIVES   Discuss the basics of cloud computing and Azure, and how to get started with Azure's subscriptions and accounts. Describe the advantages of using cloud computing services, learning to differentiate between the categories and types of cloud computing, and how to examine the various concepts, resources, and terminology that are necessary to work with Azure architecture. Outline the core services available with Microsoft Azure. Discuss the core solutions that encompass a wide array of tools and services from Microsoft Azure. Describe the general security and network security features, and how you can use the various Azure services to help ensure that your cloud resources are safe, secure, and trusted. Discuss the identity, governance, privacy, and compliance features, and how Azure can help you secure access to cloud resources, what it means to build a cloud governance strategy, and how Azure adheres to common regulatory and compliance standards. Discuss the factors that influence cost, tools you can use to help estimate and manage your cloud spend, and how Azure's service-level agreements (SLAs) can impact your application design decisions. COURSE CONTENT Module 1: Cloud Concepts In this module, you'll take an entry level end-to-end look at Azure and its capabilities, which will provide you with a solid foundation for completing the available modules for Azure Fundamentals. Introduction to Azure fundamentals Fundamental Azure concepts After completing this module, students will be able to: Understand the benefits of cloud computing in Azure and how it can save you time and money. Explain concepts such as high availability, scalability, elasticity, agility, and disaster recovery. Module 2: Core Azure Services In this module, you learn about core Azure services like Azure database, Azure compute, Azure storage, and Azure Networking. Core Azure architectural components Core Azure workload products Azure networking services Azure storage services Azure database services After completing this module, students will be able to: Describe core Azure architecture components such as subscriptions, management groups, and resources. Summarize geographic distribution concepts such as Azure regions, region pairs, and availability zones. Understand the services available in Azure including compute, network, storage, and databases. Identify virtualization services such as Azure VMs, Azure Container Instances, and Azure Kubernetes. Compare Azure's database services such as Azure Cosmos DB, Azure SQL, and Azure Database for MySQL. Examine Azure networking resources such as Virtual Networks, VPN Gateways, and Azure ExpressRoute. Summarize Azure storage services such Azure Blob Storage, Azure Disk Storage, and Azure File Storage. Module 3: Core Solutions In this module, you'll learn about AI machine learning, Azure DevOps, monitoring fundamentals, management fundamentals, serverless computing fundamentals. and IoT fundamentals. Choose the best Azure IoT service Choose the best AI service Choose the best Azure serverless technology Choose the best tools with DevOps and GitHub Choose the best management tools Choose the best Azure monitoring service After completing this module, students will be able to: Choose the correct Azure AI service to address different kinds of business challenges. Choose the best software development process tools and services for a given business scenario. Choose the correct cloud monitoring service to address different kinds of business challenges. Choose the correct Azure management tool to address different kinds of technical needs. Choose the right serverless computing technology for your business scenario. Choose the best Azure IoT service for a given business scenario. Module 4: General security and networking features In this module, you will learn how to protect yourself against security threats, and secure your networks with Azure. Security Tools and Features Secure Network Connectivity After completing this module, students will be able to: Strengthen your security posture and protect against threats by using Microsoft Defender for Cloud. Collect and act on security data from many different sources by using Microsoft Sentinel. Manage dedicated physical servers to host your Azure VMs for Windows and Linux. Identify the layers that make up a defense in depth strategy. Explain how Azure Firewall enables you to control what traffic is allowed on the network. Configure network security groups to filter network traffic to and from Azure resources. Explain how Azure DDoS Protection helps protect your Azure resources from DDoS attacks. Module 5: Identity, Governance, Privacy, and Compliance In this module, you will learn about Azure identity services, how to build a cloud governance strategy, and privacy, compliance and data protection standards on Azure. Core Azure identity services Azure Governance Methodologies Privacy, Compliance, and Data Protection standards After completing this module, students will be able to: Explain the difference between authentication and authorization. Describe how Azure Active Directory provides identity and access management. Explain the role single sign-on (SSO), multifactor authentication, and Conditional Access play. Make organizational decisions about your cloud environment by using the CAF for Azure. Define who can access cloud resources by using Azure role-based access control. Apply a resource lock to prevent accidental deletion of your Azure resources. Apply tags to your Azure resources to help describe their purpose. Control and audit how your resources are created by using Azure Policy. Enable governance at scale across multiple Azure subscriptions by using Azure Blueprints. Explain the types of compliance offerings that are available on Azure. Gain insight into regulatory standards and compliance on Azure. Explain Azure capabilities that are specific to government agencies. Module 6: Azure Pricing and Lifecycle In this module, you will learn how to plan and manage Azure costs, and how to choose the right Azure services though SLAs and service lifecycle. Planning and Cost Management Azure Service Level Agreements (SLAs) and Lifecycle After completing this module, students will be able to: Use the Total Cost of Ownership Calculator. Describe the different ways you can purchase Azure products and services. Use the Pricing calculator to estimate the monthly cost of running your cloud workloads. Define the major factors that affect total cost and apply recommended practices to minimize cost. Describe what a service-level agreement (SLA) is and why SLAs are important. Identify factors, such as the service tier you choose, that can affect an SLA. Combine SLAs to compute a composite SLA. Describe the service lifecycle in Azure. TEST CERTIFICATION This course helps to prepare for exam AZ-900. FOLLOW ON COURSES M-AZ104, Microsoft Azure Administrator M-AZ204, Developing Solutions for Microsoft Azure M-AZ303, Microsoft Azure Architect Technologies M-DP200, Implementing an Azure Data Solution (DP-200) [-]

Verden er i endring, det snakkes om den fjerde industrielle revolusjon og stadig flere ledere etterspør «radikal digital innovasjon». Men hva betyr det? Hvor skal vi begynne? Og hvordan kan vi sikre en plass med på toget inn i fremtiden, når vi lever i en virkelighet der teknologi utvikler seg eksponentielt og selskaper logaritmisk? Mange mener Design Thinking er svaret på det. Designtenking er et tankesett og en brukerorientert tilnærming til innovasjon. Metoden kombinerer designernes iterative tilnærming til tjeneste- og produktutvikling, med økonomenes analytiske og strategiske metoder for forretningsutvikling. Resultatet blir løsninger som har større sannsynlighet for å svare på brukerbehovene, er lønnsomme og i tråd med forretningsstrategi. Bli med på to dagers intensivt kurs i Design Thinking, lær å lage knallgode kundeopplevelser. Mål og gjennomføring Kurset er en blanding av praktisk workshop og foredrag med fokus på kundeopplevelse og de enorme digitale mulighetene vi har i dag. Med en «fail fast, fail cheap» tilnærming skal vi få kjenne på kroppen hva det betyr å ikke forelske seg i første idé, samarbeide på tvers av fagdisipliner og ikke minst ALLTID ha brukeren i fokus. Vi vil jobbe med å kartlegge kundens brukerbehov og jobber, og videre designe verdiforslag, tar valg, utforske gode forretningsmodell, teste, evaluerer og ikke minst LÆRE. Målet er at du skal forlate kurset med en verktøykasse du kan bruke på din egen arbeidsplass. Kurset inneholder: Forståelse av dagens digitale landskap Strategisk arbeid med innovasjon Design Thinking: teori og praktiske verktøy for design av verdifulle kundeopplevelser Kursleder: André Nordal Sylte, fagleder kundekonsept i DNB. Han jobber med å utforske og spesifisere prioriterte kundesegmenters viktigste behov, og designe verdiforslag til disse. Han har tidligere jobbet i Deloitte og Creuna. André er veldig kunnskapsrik og inspirerende, vi lover deg to meget lærerike og innholdsrike kvelder. Tid: 25. – 26. november kl. 17 – 21, matservering fra kl. 1630.   [-]

Kom i gang med Power BI [-]

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

Dette er kurset for deg som har jobbet en del i Photoshop og er klar for å utnytte programmet kreative muligheter enda mer. Målet med Photoshop videregående kurs er at du skal lære å utnytte bruk av lag, kanaler, markering, masker og masker på farger og justeringer for å få kreative og effektfulle bilder. Dette kurset er for deg som har erfaring i Adobe Photoshop og er klar for å utnytte programmets mer kreative muligheter.  Effektiv bruk av lag, kanaler, markeringar och masker samt fargekorrigering for å lage effektfulle bilder. Kurset passer for kreatører, designere, markedsførere og fotografer. Etter fullført kurs skal du beherske Photoshop, og kjenne til programmets muligheter og funksjoner. Forhåndskunnskap: Kurset Photoshop innføring eller tilsvarende kunnskap. Kursinnhold:• Sette sammen flere bilder slik at de fremstår som nye bilder• Kreativ jobbing med lag• Automatisering av repeterende handlinger• Avansert bruk av fargekorrigering• Effektiv jobbing og snarveier• Bruk av tekst med Adobe Typekit• Spennende bruk av filtre og blande­modus [-]

Power BI – Profesjonelle rapporter [-]

Brukergrensesnittet. Opprette profiler med tilpasset oppsett. Verktøy for digital dokumentbehandling, slik som å sette sammen PDF’er, opprette hyperkoblinger, påføre digitale signaturer og stempler. Redigere innhold i PDF-filer Automatisk sammenligning Markeringsverktøy for bruk under designgjennomgang, etc. Bruk av Tool Chest til å spare symboler og tilpassede verktøy for enkel gjenbruk Bruk av markeringslisten til å sette status, kommentere, filtrere og rapportere Kalibrering og måleverktøy. Intro til mengdeberegning Intro til skybasert samarbeid med Studio Projects og Sessions   På kurset lærer du alle de viktigste funksjonene i Revu, noe som gir deg et godt overblikk og utgangspunkt for å jobbe videre med programmet. Du blir i stand til å digitalisere og effektivisere en rekke manuelle arbeidsprosesser, med tidsbesparelse og bedre kvalitet som resultat.   [-]

Confluence Essentials (server) [-]

Dette grunnleggende kurset om Microsoft Power BI gir deg en solid forståelse av hvordan du kan bruke dette kraftige verktøyet for datainnsamling, analyse og visualisering. Med Power BI kan du effektivt samle inn, rense, transformere, analysere og presentere data fra forskjellige kilder. Dette kurset, ledet av data scientist Aina Øverås Skott, vil hjelpe deg med å mestre Power BI Desktop og Power BI Service, slik at du kan bruke dem effektivt i din profesjonelle karriere. Kurset dekker følgende emner: Kapittel 1: Introduksjon Kapittel 2: Behandle data Kapittel 3: Sette opp datamodell Kapittel 4: Case #1 Kapittel 5: Visualisere data Kapittel 6: Beregne og analysere data Kapittel 7: Publisere og dele rapporter Kapittel 8: Case #2 Kapittel 9: Veien videre   Varighet: 2 timer og 40 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. [-]

Bruker du mye tid i Excel på å få gjort enkle arbeidsoppgaver? Kommer det til stadighet prosent og dato i celler hvor du vil ha vanlige tall? Blir en formel ødelagt når du flytter den? Er det vanskelig å lage det diagrammet du ønsker? Blir ikke utskriftene dine slik du ønsker? Dette er vanlige problemstillinger mange sliter med og som blir borte etter endt kurs! På kun 2 dager vil du mestre de vanligste formler og funksjoner du trenger i din arbeidsdag. Du lærer gode rutiner og hurtigtastene du trenger for å kunne arbeide raskt og effektivt. Du vil kunne bygge alt fra enkle til mer avanserte modeller og vil føle deg trygg på at modellen din virker og gir rett resultat. Du vil også få en rekke tips og triks du kan bruke i din arbeidsdag.  Alt du lærer får du repetert gjennom aktiv oppgaveløsning slik at du husker det du har lært når du kommer tilbake på jobb. Kursdokumentasjon, lunsj og pausemat er selvsagt inkludert!   Kursholderne har mer enn 20 års Excel erfaring som de gjerne deler med deg!   Kurset passer for deg med liten erfaring og som ønsker å lære Excel fra grunnen av. Kurset passer også for deg som er selvlært og som ønsker å jobbe mer effektivt. Meld deg på Excel-kurs allerede i dag og sikre deg plass!   Krav til forkunnskaper Grunnleggende kunnskaper i Windows.   Kursinnhold Redigering Merking Sletting Angre muligheter Flytting og kopiering Innsetting og sletting Formler Bruk av formler Autofyll Cellereferanser Formatering Hva er formatering? Kolonnebredde og radhøyde Tallformatering Skriftformatering Justering av celleinnhold Kantlinjer og fyllfarger Betinget formatering Funksjoner Bruk av funksjoner Summering Minst, størst, antall og gjennomsnitt Hvis-funksjonen Betinget summering Diagram Utforming av diagram Diagramtyper Flere regneark Arbeid med regneark Innsetting og sletting av regneark Flytting og kopiering av regneark Referering til andre regneark Enkle formler på tvers av ark Vindus håndtering Lister og tabeller Sortering Tabeller Filtrering Deling og frysing av vindu   [-]