Oversikt over relevante kurs innen Kurs i programvare og applikasjoner i Sør-Trøndelag

PowerPoint 2010 er et presentasjonsprogram som brukes når vi skal vise fram data – enten det er tekst, bilder, tall eller tegninger. Programmet kan brukes til å lage lysark som skrives ut, eller vi kan vise presentasjonen ved hjelp av PC + videokanon. På kurset vil grunnleggende funksjoner vektlegges, men vi vil og se på hvordan en bygger opp og setter sammen en presentasjon. Forkunnskaper: Du må ha kunnskaper tilsvarende PC-begynnerkurs. Brukere av Powerpoint 2007 kan og følge dette kurset. [-]

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 [-]

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.     [-]

  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 [-]

Kurset består av tre AutoCAD kursmoduler - 2D Grunnkurs og 2D Videregående, samt introduksjon til 3D modellering. Kurset gir deltakeren meget god kunnskap om AutoCAD, samt erfaring med utarbeidelse og oppbygging av tegninger. Mange av våre deltakerere har gjennomført kurset for å benytte dette på en CV ved søknad på ny jobb.   Følgende kursmoduler gjennomføres i dette kurset:  AutoCAD 2D Grunnkurs Hovedprinsipper i AutoCAD's brukergrensesnitt Oppretting og lagring av tegninger Tegne- og editeringskommandoer Hjelpefunksjoner for å tegne nøyaktig Skjermstyring Lagoppbygging og struktur Målsetting, teksting og skravering Symbol- og blokkhåndtering Layout/plotting AutoCAD 2D Videregående kurs Tilpasse AutoCAD til eget brukermiljø Blokker med attributter og uttrekk til tabell/Excel Tabeller og Fields XREF - eksterne referanser Import og håndtering av PDF filer Innsetting av andre filformater som eks. DWF, raster filer og DGN Definering og bruk av annotative objekter ved målsetting og teksting. Avansert plotting Funksjoner i Express Tools AutoCAD 3D introduksjonskurs Koordinatsystemer Angivelse av punkter i rommet Solid modellering Surface modellering Mesh modellering Sette opp Layout i paperspace, projeksjoner og snitt Lagstruktur og lagdefinisjon, farger, linjetyper, målsetting Lyssetting, naturlig sollys og lokale lyskilder Knytte materialer til objekt eller til lag Renderfunksjoner Animasjon   Oppgaver Oppgaver knyttet til kurset, samt tilleggsoppgaver ift. fag.   Prosjektoppgaver Prosjektoppgaver knyttet til 2D tegning og 3D modellering.     [-]

Objectives This course teaches participants the following skills: Identify the purpose and value of each of the Google Cloud Platform products and services Interact with Google Cloud Platform services Describe ways in which customers have used Google Cloud Platform Choose among and use application deployment environments on Google Cloud Platform: Google App Engine, Google Kubernetes Engine, and Google Compute Engine Choose among and use Google Cloud Platform storage options: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable, and Google Cloud Datastore Make basic use of BigQuery, Google’s managed data warehouse for analytics Make basic use of Cloud Deployment Manager, Google’s tool for creating and managing cloud resources through templates Make basic use of Google Stackdriver, Google’s monitoring, logging, and diagnostics system All courses will be delivered in partnership with ROI Training, Google Cloud Premier Partner, using a Google Authorized Trainer. Course Outline Module 1: Introducing Google Cloud Platform -Explain the advantages of Google Cloud Platform-Define the components of Google's network infrastructure, including: Points of presence, data centers, regions, and zones-Understand the difference between Infrastructure-as-a-Service (IaaS) and Platform-as-a-Service (PaaS) Module 2: Getting Started with Google Cloud Platform -Identify the purpose of projects on Google Cloud Platform-Understand the purpose of and use cases for Identity and Access Management-List the methods of interacting with Google Cloud Platform-Lab: Getting Started with Google Cloud Platform Module 3: Virtual Machines and Networks in the Cloud -Identify the purpose of and use cases for Google Compute Engine.-Understand the various Google Cloud Platform networking and operational tools and services.-Lab: Compute Engine Module 4: Storage in the Cloud -Understand the purpose of and use cases for: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable, and Google Cloud Datastore.-Learn how to choose between the various storage options on Google Cloud Platform.-Lab: Cloud Storage and Cloud SQL Module 5: Containers in the Cloud -Define the concept of a container and identify uses for containers.-Identify the purpose of and use cases for Google Kubernetes Engine and Kubernetes.-Lab: Kubernetes Engine Module 6: Applications in the Cloud -Understand the purpose of and use cases for Google App Engine.-Contrast the App Engine Standard environment with the App Engine Flexible environment.-Understand the purpose of and use cases for Google Cloud Endpoints.-Lab: App Engine Module 7: Developing, Deploying, and Monitoring in the Cloud -Understand options for software developers to host their source code.-Understand the purpose of template-based creation and management of resources.-Understand the purpose of integrated monitoring, alerting, and debugging.-Lab: Deployment Manager and Stackdriver Module 8: Big Data and Machine Learning in the Cloud -Understand the purpose of and use cases for the products and services in the Google Cloud big data and machine learning platforms.-Lab: BigQuery [-]

Bruker du den vanlige Inventor-malfilen.idw fortsatt, så trenger du kanskje å gjøre den til din egen. Vil du ha A-A (1:20) plassert fast under et view, istedenfor å alltid flytte den under manuelt? Vil du ha lagt til faste skaleringer, eller holder det med de få som ligger i templaten?Er det tykk linjetykkelse i tittelfelt-rammen?Får du Style Conflict- warning hver gang du starter en ny template?Endrer du alltid noe manuelt i tegningen? Du vil få svar på alle disse spørsmålene i dette kurset!   HOVEDPUNKTER: lage eget tittelfelt sette inn logo i tittelfeltet opprette nytt material-bibliotek, og lage nye materialer lage Custom Properties i part, og få dem inn i stykkliste unngå å få Style Conflict-advarselen hver gang du oppretter en ny fil bli kjent med Styles Editor lagre endringer i Styles, dvs endringer i stykkliste, linjetykkelser, stykk-lister, dimensjoner, farger osv. litt om Project-oppsett [-]

Dette er et spesialkurs som fokuserer på analyse av store datasett ved hjelp av Pivottabell og Power Pivot, samt formelbasert analyse. Målet er å få frem styrker og svakheter ved de forskjellige metodene, og å se litt på hvilke forutsetninger som påvirker valg av løsning. For å ha utbytte av dette kurser forutsettes at man er vant bruker av Excel. Pivot og Power Pivot blir gjennomgått fra begynnelsen, så man trenger ikke være kjent med disse verktøyene fra før. Betingede formler kan være ganske krevende, så det er en fordel å være litt trygg på formelskriving. I en kurssituasjon blir selvsagt kurset tilpasset deltagernes nivå og forkunnskaper. I kurset gjennomgås bl.a.: Kontroll/gjennomgang av en del sentral funksjonalitet – bl.a. absolutte, relative og blandede referanser. Sammendrag av data fra flere ark i samme eller flere arbeidsbøker, bl.a. gjennomgående summering og tabulering v.hj.a. INDIREKTE-funksjonen. Betingende sammendrag v.hj.a. matriseformler og funksjoner Modifisere datasett med FINN.RAD, FINN.KOLONNE, matriseformler og andre teknikker Pivottabell, hvor vi bl.a. ser på: Sette sammen data fra forskjellige grunnlag før pivotering Vise dataserie på forskjellige måter (sum, gjennomsnitt, prosentfordelt, etc.) Hvordan foreta beregninger rett i pivottabellen, f.ex. inntekter – kostnader = resultat Pivottabell hvor datagrunnlaget er oppdelt i flere forskjellige Pivottabell rett mot en spørring i en database Power Pivot Forskjeller (og likheter) med «vanlig» Pivottabell Når forlater vi den vanlige pivottabellen til fordel for Power Pivot? Fordeler og ulemper med Pivot og Power Pivot. Lage Power Pivot-tabell med data fra flere forskjellige datasett. [-]

Excel for Selgere - elæringskurs [-]

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. [-]

Sammenligne tegninger, også i batch Hvordan standardisere designgjennomgangen? Opprette tilpassede markeringsverktøy i Tool Chest Bruk av Markeringslisten for sporing, kommentering og status på markeringer Samhandling i sanntid mellom forskjellige aktører under designgjennomgangen i Studio Sessions [-]

MS-101: Microsoft 365 Mobility and Security [-]

PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst [-]

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. Her er et utvalg av temaene du vil lære på kurset: Strømlinjeformet prosjektoppstart med riktig malfil Nullpunkt i Revit Delte koordinater Terrengmodellering Detaljering av vegger, tak og trapper Koordinering og linking av fagmodeller Rehabilitering og faser Alternative løsningsforslag I dette kurset ser vi nærmere på funksjoner som gir mulighet for å utføre mer avanserte oppgaver. For eksempel kan det skapes et stort overblikk i forbindelse med rehabilitering og etappeoppdelte oppgaver. Det arbeides med ferdigstilling av prosjekter, bl.a. designforslag i et prosjekt.      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   [-]

MoP® Practitioner [-]