Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Getting Started with Microsoft To Do
- Overview of Microsoft To Do features
- Setting up an account and syncing devices
- Navigating the interface
Creating and Managing Tasks
- Adding and editing tasks
- Setting due dates and reminders
- Organizing tasks into lists
Using Smart Lists and Tags
- Understanding My Day and Important
- Grouping tasks with tags
- Filtering and searching tasks
Collaboration Features
- Sharing task lists with others
- Assigning tasks in shared lists
- Tracking progress and updates
Integration with Microsoft 365
- Syncing tasks with Outlook
- Using To Do with Microsoft Teams
- Connecting To Do with Planner and other apps
Productivity Best Practices
- Prioritizing tasks effectively
- Time-blocking with To Do
- Daily and weekly planning tips
Advanced Features and Customization
- Customizing themes and settings
- Using keyboard shortcuts
- Exploring mobile features
Troubleshooting and Optimization
- Resolving syncing issues
- Managing large task lists
- Tips for smoother workflows
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of basic productivity tools
- Experience with Microsoft 365 applications is helpful
- Familiarity with task or project management concepts
Audience
- Professionals managing daily tasks
- Teams looking to improve productivity
- Individuals seeking better personal organization
7 timer
Referanser (5)
**Scope of Material**This course provides a comprehensive introduction to the fundamental concepts and advanced techniques in the field of data science. The scope of material is designed to equip learners with the essential skills and knowledge necessary to excel in data science roles.**Course Overview**- Introduction to Data Science- Data Collection and Preprocessing- Exploratory Data Analysis- Statistical Methods- Machine Learning Algorithms- Data Visualization- Big Data Technologies- Ethical Considerations in Data Science- Case Studies and Real-World Applications**Learning Objectives**- Understand the core principles of data science.- Learn how to collect, clean, and preprocess data.- Apply statistical methods to analyze data.- Implement machine learning algorithms.- Create effective data visualizations.- Work with big data technologies.- Address ethical issues in data science.- Solve real-world problems using data science techniques.**Prerequisites**- Basic understanding of programming.- Familiarity with Python or R.- Knowledge of basic statistics.- Interest in data analysis and machine learning.**Target Audience**- Aspiring data scientists.- Professionals looking to transition into data science roles.- Data analysts seeking to enhance their skills.- Students studying computer science, statistics, or related fields.**Assessment and Evaluation**- Assignments and projects.- Quizzes and exams.- Participation in discussion forums.- Final project presentation.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - Word dla zaawansowanych
Maskinoversatt
**Kursoversikt****Kurskode:** INFO3001**Kursnavn:** Innføring i programmering**Kursbeskrivelse:**Denne kurset gir en grunnleggende innføring i programmering. Studenter vil lære å bruke programmeringsspråket Python for å løse problemer og utvikle programvareløsninger. Kurset dekker grunnleggende programmeringskonsepter, algoritmer og datastrukturer. Studenter vil også få innføring i bruken av Git for versjonskontroll og samarbeid i programmeringsprosjekter.**Læringsmål:**- Forstå grunnleggende programmeringskonsepter og syntaks i Python.- Utvikle evnen til å løse problemer ved hjelp av programmering.- Implementere og bruke grunnleggende algoritmer og datastrukturer.- Bruke Git for versjonskontroll og samarbeid i programmeringsprosjekter.**Kursinnhold:****Uke 1: Introduksjon til Python**- Installasjon av Python og IDLE- Grunnleggende syntaks og variabler- Innlesing og utskrift av data**Uke 2: Kontrollstrukturer**- Betingelser (if, else, elif)- Løkker (for, while)- Bruk av innbyggede funksjoner**Uke 3: Funksjoner og moduler**- Definering og bruk av egne funksjoner- Importering og bruk av moduler- Pakkeadministrasjon med pip**Uke 4: Datatyper og samlinger**- Listen datatype- Strenger og string-metoder- Dictionaries og tuples**Uke 5: Feilhåndtering og testing**- Feilhåndtering med try-except- Skriving av tester med unittest- Testdrevet utvikling**Uke 6: Innføring i algoritmer**- Algoritmer og kompleksitet- Sorteringsalgoritmer- Søkealgoritmer**Uke 7: Innføring i datastrukturer**- Stakk og kø- Lenkede lister- Binære trær**Uke 8: Innføring i Git**- Installasjon og konfigurering av Git- Grunnleggende Git-kommander- Bruk av GitHub for samarbeid**Vurdering:**- Praktiske oppgaver: 40%- Projekt: 30%- Eksamen: 30%**Anbefalt litteratur:**- "Automate the Boring Stuff with Python" av Al Sweigart- "Python Crash Course" av Eric Matthes**Kursressurser:**- Python-dokumentasjon- Git-dokumentasjon- Online-tutorialer og videoforelesninger**Kursansvarlig:**Professor John Doekontakt@eksempel.no**Kontaktinformasjon:**For spørsmål eller ytterligere informasjon, vennligst kontakt kursansvarlig.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - MS Word - poziom podstawowy
Maskinoversatt
Adam was very knowledgeable and had a great layout.
Corey Reis - Lockheed Martin
Kurs - Advanced Slide Design in PowerPoint
noen små triks angående bildeformatering og maler - veldig nyttig :)
Natalia Wawrzyniak - Akademia Morska w Szczecinie
Kurs - Advanced MS PowerPoint
Maskinoversatt
There was a good amount of information for the time of training. Also the trainer was very engaged with the group, especially when people were having troubles or asking questions. It was very nice of him to offer help in case of future ideas.
