Opleidingen

Algemene omschrijving The Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ package itself are described in English. De Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ is ontwikkeld voor ICT-professionals die verantwoordelijk zijn voor het beveiligen van Microsoft Azure-omgevingen en zich willen verdiepen in cloudbeveiliging op praktisch en technisch niveau. Met de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ leer je in jouw eigen tempo hoe jij Azure-resources effectief kunt beschermen door het toepassen van passende beveiligingsmaatregelen en het inrichten van een veilige cloudomgeving. Verder sluit de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ goed aan op de dagelijkse praktijk van Security Engineers, ICT-professionals en cloudbeheerders die hun kennis van Azure-beveiliging willen versterken. Door de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ door te nemen, zul je niet alleen jouw expertise in Microsoft Azure-beveiliging vergroten, maar leg je ook een stevige basis voor het professioneel beveiligen van cloudinfrastructuren binnen een organisatie. De Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+, met meer dan 70 uur aan online cursusmateriaal, onderverdeeld in de volgende drie onderdelen: Microsoft SC-900: Security, Compliance, and Identity Fundamentals. Microsoft Azure Update Manager. Microsoft AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies (2025 updated). Let op: Er zijn geen examenvouchers inbegrepen bij de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+. Bij ons kun je echter eenvoudig een SC-900 examenvoucher en een AZ-500 examenvoucher aanschaffen. Doelgroep De Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ is bedoeld voor mensen die zich willen verdiepen in het beveiligen van Microsoft Azure-omgevingen en die cloudbeveiliging op zowel technisch als praktisch niveau willen toepassen. De Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ is met name geschikt voor de volgende mensen: Security Engineers die verantwoordelijk zijn voor het ontwerpen, implementeren en beheren van beveiligingsmaatregelen binnen Microsoft Azure. Cloudbeheerders en Azure-beheerders die hun kennis van cloudbeveiliging, identiteits- en toegangsbeheer en platformbeveiliging willen verdiepen. ICT-professionals met enkele jaren ervaring die zich willen specialiseren in Microsoft Azure-beveiliging en door willen groeien richting het vakgebied van cybersecurity. Cybersecurityspecialisten die met hybride omgevingen werken en inzicht willen krijgen in naleving, evenals identiteits- en beveiligingswerkzaamheden binnen Microsoft Azure. Professionals in sectoren waar informatiebeveiliging en naleving van wet- en regelgeving cruciaal zijn, zoals: Overheid. Gezondheidszorg. Financiële dienstverlening. Zakelijke dienstverlening. Wat is inbegrepen? De uitgebreide Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ bestaat uit een combinatie van theorie, praktijk en gerichte examenvoorbereiding op het SC-900 examen en het AZ-500 examen, zodat je stap voor stap toewerkt naar het professioneel beveiligen van Microsoft Azure-omgevingen. Hier is een overzicht van de inhoud van de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+: Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900) cursusmateriaal Met het SC-900 cursusmateriaal leer je de basisprincipes van informatiebeveiliging, naleving en identiteitsbeheer binnen Microsoft-omgevingen, waaronder nalevingsprincipes, Microsoft Entra ID, authenticatie en autorisatie, Azure-beveiligingsmogelijkheden en informatiebescherming binnen Microsoft 365. Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900) oefenexamen (van MeasureUp) Het MeasureUp oefenexamen voor SC-900 bestaat uit meer dan 110 oefenvragen om gericht te oefenen voor het SC-900 examen en jouw begrip van informatiebeveiligings- en nalevingsprincipes te toetsen. Microsoft Azure Update Manager cursusmateriaal Het Microsoft Azure Update Manager cursusmateriaal is gericht op het plannen en uitvoeren van update- en patchstrategieën voor Azure- en hybride omgevingen, met aandacht voor updatebeheer en het automatiseren van updates voor Azure Virtual Machines. Microsoft Azure Security Technologies (AZ-500) cursusmateriaal (bijgewerkt in 2025) Het AZ-500 cursusmateriaal bevat verdiepende modules over identiteits- en toegangsbeveiliging, netwerkbeveiliging, private en publieke toegang tot Azure-resources, beveiliging van compute, opslag en databases, cloud governance, security posture management, dreigingsbeveiliging en security monitoring en automatisering. Microsoft Azure Security Technologies (AZ-500) oefenexamen (van MeasureUp) Het MeasureUp oefenexamen voor AZ-500 bestaat uit meer dan 120 oefenvragen ter voorbereiding op het Microsoft Azure Security Technologies (AZ-500) examen. Challenge Labs voor AZ-500 Door middel van Challenge Labs kun je oefenen met meer dan 20 praktijkgerichte labopdrachten met ruim 12 uur aan praktische oefeningen. Hierdoor leer je de principes van informatiebeveiliging toe te passen binnen realistische Azure-scenario’s die op de AZ-500 examendoelstellingen aansluiten. Let op: Er zijn geen examenvouchers inbegrepen bij de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+. Bij ons kun je echter eenvoudig een SC-900 examenvoucher en een AZ-500 examenvoucher aanschaffen. Voorkennis Voordat je begint met de Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+, raden wij aan dat jij beschikt over de volgende voorkennis en ervaring: Basiskennis van Microsoft Azure, zoals het werken met het Azure-portaal en het begrijpen van Azure-resources (virtuele machines, netwerken en opslag). Algemene kennis van cloud computing, waaronder IaaS, PaaS en SaaS, het shared responsibility-model en hybride cloudomgevingen. Basiskennis van informatiebeveiliging, zoals authenticatie, autorisatie, netwerkbeveiliging en beveiligingsprincipes. Praktische ICT-ervaring als bijvoorbeeld cloudbeheerder, systeembeheerder, Security Engineer of in een vergelijkbare technische functie waarin er met infrastructuur en beveiliging wordt gewerkt. Je zou bijvoorbeeld kunnen overwegen om eerst de Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) E-Learning door te nemen. Onderwerpen Track 1: Microsoft SC-900: Security, Compliance, and Identity Fundamentals This learning provides foundational level knowledge on security, compliance, and identity concepts and related cloud-based Microsoft solutions. E-learning courses: SC-900 - Microsoft Security: Compliance Concepts & Methodologies. SC-900 - Microsoft Security: Basic Azure AD Identity Services & Types. SC-900 - Microsoft Security: Azure AD Authentication, Access, & Identity. SC-900 - Microsoft Security: Azure Security Capabilities & Management. SC-900 - Microsoft Security: Microsoft 365 Security and Security Management. SC-900 - Microsoft Security: Compliance, Information Protection, & Governance. SC-900 - Microsoft Security: Microsoft 365 Insider Risk, eDiscovery, & Auditing. MeasureUp Exam Simulation 110+ questions. Track 2: Microsoft Azure Update Manager Explore how to plan and execute update strategies to maintain security and compliance across Azure and hybrid environments. E-learning courses: Azure Update Manager: Update Management Fundamentals. Azure Update Manager: Automating Azure VM Updates. Track 3: Microsoft AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies (2025 updated) This course provides IT Security Professionals with the knowledge and skills needed to implement security controls, maintain an organization’s security posture, and identify and remediate security vulnerabilities. This course includes security for identity and access, platform protection, data and applications, and security operations. E-learning courses: AZ-500 - Azure Security Technologies: Identity & Access Security Controls. AZ-500 - Azure Security Technologies: Microsoft Entra. AZ-500 - Azure Security Technologies: Azure Virtual Network Security. AZ-500 - Azure Security Technologies: Azure Resources Private Access. AZ-500 - Azure Security Technologies: Azure Resources Public Access. AZ-500 - Azure Security Technologies: Advanced Security for Compute. AZ-500 - Azure Security Technologies: Azure Storage Security. AZ-500 - Azure Security Technologies: Azure Database Security. AZ-500 - Azure Security Technologies: Cloud Governance Policies. AZ-500 - Azure Security Technologies: Security Posture Management. AZ-500 - Azure Security Technologies: Threat Protection Management. AZ-500 - Azure Security Technologies: Security Monitoring & Automation. MeasureUp Exam Simulation 120+ questions. Challenge Labs This collection is comprised of over 20 challenges and contains over 12 hours of hands-on practice. These challenges are to be considered companion exercises that reinforce or expand upon concepts that are covered in the Exam AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies competencies and is mapped to the skills measured of the exam. English Summary The Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ is a comprehensive self-study package with more than 70 hours of online content, designed for professionals responsible for securing Microsoft Azure environments. The Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ package combines foundational security knowledge with practical cloud security skills through three components: SC-900 Security, Compliance, and Identity Fundamentals, Microsoft Azure Update Manager, and the AZ-500 Microsoft Azure Security Technologies (2025 updated) course. The Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+ includes official course materials, MeasureUp practice exams for SC-900 (110+ questions) and AZ-500 (120+ questions), as well as AZ-500 Challenge Labs with over 20 hands-on labs and more than 12 hours of practical exercises. This combination of theory, hands-on practice, and exam preparation helps you build the skills needed to professionally secure Azure resources and cloud infrastructures. Note: There are no exam vouchers included with the Microsoft Azure Security Engineer E-Learning Combi+. However, you can easily purchase the SC-900 exam voucher and the AZ-500 exam voucher from us.

Algemene omschrijving The CompTIA DataAI E-Learning is entirely in English. As a Dutch IT training provider, we offer the information on this page in Dutch. At the bottom of the page, you will find a brief summary in English. The topics within the CompTIA DataAI E-Learning package itself are described in English. Na aanschaf van de CompTIA DataAI E-Learning with Exam, zijn het CompTIA DataAI cursusmateriaal en de inbegrepen CompTIA DataAI examenvoucher een jaar geldig. De CompTIA DataAI E-Learning is bedoeld voor zeer ervaren dataprofessionals die hun expertise in data science (datawetenschap) willen verdiepen en aantonen met de toonaangevende CompTIA DataAI certificering. Met de CompTIA DataAI E-Learning leer je over het analyseren en interpreteren van complexe datasets, het toepassen van wiskundige en statistische methoden en het ontwikkelen van datagestuurde oplossingen die organisaties helpen groeien. Daarnaast zul je met de CompTIA DataAI E-Learning leren hoe jij goed onderbouwde keuzes voor analyse- en modelleertechnieken kunt maken en hoe jij machine learning (ML) en deep learning effectief in kunt zetten binnen professionele datawetenschapstrajecten. De CompTIA DataAI E-Learning biedt daarmee een uitstekende mogelijkheid om jouw kennis te actualiseren, jouw vakmanschap te versterken en je te onderscheiden als senior-data science professional. Doelgroep De CompTIA DataAI E-Learning is bedoeld voor professionals die met data en technologie werken en hun kennis willen verdiepen om beter onderbouwde beslissingen te nemen en meer waarde uit data te halen binnen hun organisatie. Verder sluit de inhoud van de CompTIA DataAI E-Learning goed aan bij functies waarin analyse, interpretatie en strategisch gebruik van data centraal staan, zowel op uitvoerend als op tactisch niveau. De CompTIA DataAI E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen: Data-analisten die dagelijks met datasets werken en inzichten willen vertalen naar concrete adviezen ter ondersteuning van zakelijke besluitvorming. E-commerce-analisten die online verkoopdata, websiteprestaties en klantgedrag analyseren om conversie, gebruikerservaring en omzet te optimaliseren binnen digitale platformen. Data scientists (datawetenschappers) met ervaring in statistiek en machine learning (ML) die complexe data willen benutten voor het bouwen van voorspellende modellen en diepgaande analyses. ICT-managers en ICT-verantwoordelijken die betrokken zijn bij datagestuurde besluitvorming en behoefte hebben aan beter inzicht in hoe data-analyse en data science (datawetenschap) bijdragen aan bedrijfsdoelstellingen. Ervaren dataprofessionals en ICT-professionals die werkzaam zijn binnen sectoren en organisaties als: ICT. E-commerce. Zakelijke dienstverlening. Data-intensieve organisaties. Wat is inbegrepen? De uitgebreide CompTIA DataAI E-Learning bestaat uit een combinatie van theorie, praktijk en examenvoorbereiding, zodat je gericht aan het verdiepen van jouw datawetenschapsvaardigheden kunt werken en je goed voorbereid toewerkt naar het CompTIA DataAI certificeringsexamen. Hier is een overzicht van de inhoud van de CompTIA DataAI E-Learning E-Learning: DataAI CertMaster Perform Het CompTIA DataAI cursusmateriaal (DataAI CertMaster Perform) bestaat uit een compleet leertraject met instructielessen, video’s, praktijkoefeningen en scenariogebaseerde opdrachten die afgestemd zijn op de CompTIA DataAI examendoelstellingen. Je werkt bijvoorbeeld aan vaardigheden als dataverwerking, modelleren en voorspellen met hulpmiddelen als Jupyter Notebooks, SQL, R en Python. De leeromgeving bevat interactieve labopdrachten, voortgangstoetsen, quizzen en gerichte feedback. Eerst begin je met een diagnostische toets om jouw leerpunten te bepalen. DataAI CertMaster Labs DataAI CertMaster Labs bestaat uit browsergebaseerde labomgevingen waarin oefent met praktische oefeningen binnen realistische ICT-omgevingen. Je werkt bijvoorbeeld aan praktijkgerichte taken die op echte functies aansluiten binnen data science (datawetenschap), met directe feedback en hints om jou verder te helpen. De labopdrachten zijn gekoppeld aan de CompTIA DataAI examendoelstellingen en bieden uitgebreide oefentijd. CompTIA DataAI examenvoucher Met de inbegrepen CompTIA DataAI examenvoucher kun je het CompTIA DataAI examen plannen op een moment dat jou uitkomt. De CompTIA DataAI examenvoucher is 12 maanden geldig en biedt jou de mogelijkheid om jouw kennis en vaardigheden officieel te laten certificeren na het doorlopen van de CompTIA DataAI E-Learning. Na aanschaf van de CompTIA DataAI E-Learning with Exam, zijn het CompTIA DataAI cursusmateriaal en de inbegrepen CompTIA DataAI examenvoucher een jaar geldig. Voorkennis Voordat je begint met de CompTIA DataAI E-Learning, raden wij aan dat jij beschikt over ten minste vijf jaar werkervaring binnen datawetenschap of een vergelijkbare functie. Onderwerpen CompTIA DataAI | Mathematics and statistics Statistical methods: applying t-tests, chi-squared tests, analysis of variance (ANOVA), hypothesis testing, regression metrics, gini index, entropy, p-value, receiver operating characteristic/area under the curve (ROC/AUC), akaike information criterion/bayesian information criterion (AIC/BIC), and confusion matrix. Probability and modeling: explaining distributions, skewness, kurtosis, heteroskedasticity, probability density function (PDF), probability mass function (PMF), cumulative distribution function (CDF), missingness, oversampling, and stratification. Linear algebra and calculus: understanding rank, eigenvalues, matrix operations, distance metrics, partial derivatives, chain rule, and logarithms. Temporal models: comparing time series, survival analysis, and causal inference. CompTIA DataAI | Modeling, analysis, and outcomes EDA methods: using exploratory data analysis (EDA) techniques like univariate and multivariate analysis, charts, graphs, and feature identification. Data issues: analyzing sparse data, non-linearity, seasonality, granularity, and outliers. Data enrichment: applying feature engineering, scaling, geocoding, and data transformation. Model iteration: conducting design, evaluation, selection, and validation. Results communication: creating visualizations, selecting data, avoiding deceptive charts, and ensuring accessibility. CompTIA DataAI | Machine learning Foundational concepts: applying loss functions, bias-variance tradeoff, regularization, cross-validation, ensemble models, hyperparameter tuning, and data leakage. Supervised learning: applying linear regression, logistic regression, k-nearest neighbors (KNN), naive bayes, and association rules. Tree-based learning: applying decision trees, random forest, boosting, and bootstrap aggregation (bagging). Deep learning: explaining artificial neural networks (ANN), dropout, batch normalization, backpropagation, and deep-learning frameworks. Unsupervised learning: explaining clustering, dimensionality reduction, and singular value decomposition (SVD). CompTIA DataAI | Operations and processes Business functions: explaining compliance, key performance indicators (KPIs), and requirements gathering. Data types: explaining generated, synthetic, and public data. Data ingestion: understanding pipelines, streaming, batching, and data lineage. Data wrangling: implementing cleaning, merging, imputation, and ground truth labeling. Data science life cycle: applying workflow models, version control, clean code, and unit tests. DevOps and MLOps: explaining continuous integration/continuous deployment (CI/CD), model deployment, container orchestration, and performance monitoring. Deployment environments: comparing containerization, cloud, hybrid, edge, and on-premises deployment. CompTIA DataAI | Specialized applications of data science Optimization: comparing constrained and unconstrained optimization. NLP concepts: explaining natural language processing (NLP) techniques like tokenization, embeddings, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), topic modeling, and NLP applications. Computer vision: explaining optical character recognition (OCR), object detection, tracking, and data augmentation. Other applications: explaining graph analysis, reinforcement learning, fraud detection, anomaly detection, signal processing, and others. English Summary The CompTIA DataAI E-Learning with Exam is an advanced CompTIA self-study package designed for highly experienced data professionals who want to deepen their data science expertise and validate their skills with the CompTIA DataAI certification. The CompTIA DataAI E-Learning focuses on analyzing complex datasets, applying mathematical and statistical methods, and building data-driven solutions using techniques such as machine learning (ML) and deep learning. The CompTIA DataAI E-Learning package includes 12 months of access to DataAI CertMaster Perform with instructional lessons, videos, scenario-based exercises, diagnostic assessments, and hands-on practice using tools such as Python, R, SQL, and Jupyter Notebooks. In addition, DataAI CertMaster Labs provide 12 months of browser-based, real-world lab environments aligned with the exam objectives. An official CompTIA DataAI exam voucher is included and is valid for 12 months, allowing you to schedule the CompTIA DataAI exam at your convenience.

Over de Generative AI Databricks (DP-3028) De training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) is gericht op generative AI engineering binnen Azure Databricks. In de DP-3028 training zul je ontdekken hoe jij met Spark geavanceerde taalmodellen kunt verkennen, verfijnen, evalueren en integreren binnen echte toepassingen. Je duikt diep in de principes achter actuele AI-oplossingen en leert hoe jij krachtige technieken als retrieval-augmented generation (RAG) en multi-stage reasoning in kunt zetten om betere en betrouwbaardere resultaten te behalen met Large Language Models (LLM's). Verder zul je in de training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) praktisch oefenen met het afstemmen van taalmodellen voor specifieke toepassingsscenario's en leer je hoe jij de prestaties van deze modellen kunt beoordelen en verbeteren. Daarbij is er in de DP-3028 training veel aandacht voor praktische inzichten, zodat je niet alleen begrijpt hoe generatieve AI werkt, maar ook hoe jij GenAI daadwerkelijk toe kunt passen binnen jouw organisatie of projecten. Bovendien wordt er in de DP-3028 training het beheren en uitrollen van modellen binnen productieomgevingen met behulp van LLMOps (Large Language Model Operations) op Azure Databricks behandeld, een essentieel onderdeel voor iedereen die AI-oplossingen op schaal in wil zetten. Tevens zal er tijdens de training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) aandacht worden besteed aan responsible AI. Je ontdekt bijvoorbeeld hoe jij AI-oplossingen op een verantwoorde manier kunt ontwikkelen en inzetten, met oog voor betrouwbaarheid, transparantie en naleving. Voor wie is de DP-3028? De training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) is ontwikkeld voor ICT-professionals die generatieve AI-toepassingen die door middel van Azure Databricks willen ontwikkelen en hun technische kennis verder willen verdiepen. De training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) is met name geschikt voor de volgende mensen: Data scientists (datawetenschappers) die generatieve AI toe willen passen binnen data-analyse en modelontwikkeling. Machine learning engineers die taalmodellen willen integreren en beheren binnen productieomgevingen. AI-specialisten en AI engineers die werken aan geavanceerde AI-oplossingen op Azure Databricks. Data- en AI-professionals met basiskennis van AI-principes en praktijkervaring met Azure Databricks. Leerdoelen van de DP-3028 De training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) is gericht op het ontwerpen, ontwikkelen en beheren van generatieve AI-oplossingen met Azure Databricks, waarbij je werkt met geavanceerde taalmodellen, Spark en AI-technieken, zoals RAG en LLMOps (Large Language Model Operations). Door de training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) te volgen, zul je de volgende dingen leren: Inzicht verkrijgen in generative AI en de werking van grote taalmodellen binnen Azure Databricks. Grote taalmodellen toepassen voor Natural Language Processing-taken zoals samenvatting, classificatie en analyse. Retrieval Augmented Generation (RAG) ontwerpen en implementeren met behulp van vectorzoekopdrachten. Complexe problemen oplossen door redenering in meerdere fasen toe te passen met frameworks zoals LangChain. Taalmodellen afstemmen op specifieke taken door gegevens voor te bereiden en modellen te verfijnen. De prestaties van large language models evalueren met metrische gegevens en geautomatiseerde evaluatiemethoden. Verantwoordelijke AI-principes toepassen bij het ontwikkelen en uitrollen van AI-oplossingen. Beveiligingsmaatregelen implementeren om risico’s bij het gebruik van taalmodellen te beperken. Large language models beheren en uitrollen in productieomgevingen met behulp van LLMOps en Azure Databricks. Aanbevolen voorkennis DP-3028 Voordat je deelneemt aan de training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028), dien je bekend te zijn met de basisprincipes van Azure Databricks. Je zou bijvoorbeeld kunnen overwegen om de training Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) en de training Implementing a Data Analytics Solution with Azure Databricks (DP-3011) of de training Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks (DP-3014) te gaan volgen. Onderwerpen van de DP-3028 In de onderstaande lijst vind je alle kernonderwerpen die tijdens de training Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) aan bod komen. De DP-3028 training is speciaal ontwikkeld om jou de benodigde inzichten te bieden zijn voor het ontwerpen, ontwikkelen en beheren van generatieve AI-oplossingen met Azure Databricks. Tijdens de DP-3028 training leer je hoe jij geavanceerde taalmodellen effectief in kunt zetten, afstemmen en beheren met behulp van Spark, Azure Databricks en technieken als RAG en LLMOps, zodat je AI-oplossingen betrouwbaar en schaalbaar in kunt zetten. DP-3028 | Module 1: Aan de slag met taalmodellen in Azure Databricks Grote taalmodellen (LLM's) hebben een revolutie teweeggebracht in verschillende branches door geavanceerde mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking (NLP) mogelijk te maken. Deze taalmodellen worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen, waaronder tekstsamenvatting, sentimentanalyse, taalomzetting, classificatie van nul-shots en weinig-shot learning. Overzicht: Inzicht in Generatieve AI. Informatie over grote taalmodellen (LLM's). Belangrijke onderdelen van LLM-toepassingen identificeren. LLM's gebruiken voor NLP-taken (Natural Language Processing). Oefening: taalmodellen verkennen. DP-3028 | Module 2: Rag (Retrieval Augmented Generation) implementeren met Azure Databricks Het ophalen van Augmented Generation (RAG) is een geavanceerde techniek in natuurlijke taalverwerking die de mogelijkheden van generatieve modellen verbetert door externe mechanismen voor het ophalen van gegevens te integreren. Wanneer je zowel generatieve modellen als systemen voor ophalen gebruikt, haalt RAG dynamisch relevante informatie op uit externe gegevensbronnen om het generatieproces te verbeteren, wat leidt tot nauwkeurigere en contextuele relevante uitvoer. Overzicht: De belangrijkste principes van een RAG-werkstroom verkennen. Jouw gegevens voorbereiden voor RAG. Relevante gegevens zoeken met vectorzoekopdrachten. De opgehaalde resultaten opnieuw rangverrankeren. Oefening: RAG instellen. DP-3028 | Module 3: Redenering in meerdere fasen implementeren in Azure Databricks Redeneringssystemen met meerdere fasen splitsen complexe problemen op in meerdere fasen of stappen, waarbij elke fase gericht is op een specifieke redeneringstaak. De uitvoer van één fase fungeert als invoer voor de volgende fase, waardoor een meer gestructureerde en systematische benadering van probleemoplossing mogelijk is. Overzicht: Wat zijn redeneringssystemen met meerdere fasen? LangChain verkennen. LlamaIndex verkennen. Haystack verkennen. Het DSPy-framework verkennen. Oefening: redenering met meerdere fasen implementeren met LangChain. DP-3028 | Module 4: Taalmodellen verfijnen met Azure Databricks Voor het afstemmen wordt algemene kennis van grote taalmodellen (LLM's) gebruikt om de prestaties van specifieke taken te verbeteren, zodat organisaties gespecialiseerde modellen kunnen maken die nauwkeuriger en relevanter zijn en tegelijkertijd resources en tijd besparen in vergelijking met een volledig nieuwe training. Overzicht: Wat is fine-tuning? Jouw gegevens voorbereiden voor het afstemmen. Een Azure OpenAI-model verfijnen. Oefening: een Azure OpenAI-model verfijnen. DP-3028 | Module 5: Taalmodellen evalueren met Azure Databricks In de vijfde module verken je de evaluatie van large language model met behulp van verschillende metrische gegevens en benaderingen. Verder leer je meer over evaluatieuitdagingen, de beste werkwijzen en ontdek je geautomatiseerde evaluatietechnieken, waaronder LLM-as-a-judge-methoden. Overzicht: LLM-evaluatie verkennen. Evalueren van LLMs en AI-systemen. LLM's evalueren met metrische standaardgegevens. Beschrijf LLM-als-rechter voor de evaluatie. Oefening: Een Azure OpenAI-model evalueren. DP-3028 | Module 6: Verantwoordelijke AI-principes voor taalmodellen in Azure Databricks bekijken Wanneer je met LLM's (Large Language Models) in Azure Databricks werkt, is het belangrijk om inzicht te krijgen in de verantwoordelijke AI-principes voor implementatie, ethische overwegingen en het beperken van risico's. Op basis van geïdentificeerde risico's leer je hoe jij belangrijke beveiligingshulpprogramma's voor taalmodellen kunt implementeren. Overzicht: Wat is verantwoordelijke AI?. Risico's identificeren. Problemen oplossen. Belangrijke beveiligingshulpprogramma's gebruiken om uw AI-systemen te beveiligen. Oefening: verantwoorde AI implementeren. Evaluatie van de module. DP-3028 | Module 7: LLMOps implementeren in Azure Databricks Stroomlijn de implementatie van LARGE Language Models (LLM's) met LLMOps (LLM Operations) in Azure Databricks. Meer informatie over het implementeren en beheren van LLM's gedurende hun levenscyclus met behulp van Azure Databricks. Overzicht: Overstappen van traditionele MLOps naar LLMOps. Modelimplementaties begrijpen. Mogelijkheden voor MLflow-implementatie beschrijven. Unity Catalog gebruiken om modellen te beheren. Oefening: LLMOps implementeren.

Over de Lean Six Sigma Green Belt upgrade Tijdens de vierdaagse opleiding Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) ligt de focus volledig op het Six Sigma-gedeelte van Lean Six Sigma. De Lean-principes, zoals verspilling herkennen, waardestroomdenken en visueel management, worden als bekend verondersteld. De training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) bouwt hierop voort door procesverbetering te onderbouwen met feiten en data. Verder staat in de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) de DMAIC-verbetercyclus (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) centraal. Je leert hoe jij met deze gestructureerde aanpak complexe procesproblemen analyseert, oorzaken valideert en verbeteringen kwantitatief onderbouwt. Daarbij is veel aandacht voor het correct verzamelen en beoordelen van data, zodat beslissingen gebaseerd zijn op betrouwbare informatie in plaats van aannames. Daarnaast maak je in de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) kennis met statistische technieken, zoals meetsysteemanalyse (MSA), hypothesetoetsing, correlatie- en regressieanalyse en het ontwerpen van experimenten (DOE). Deze technieken helpen je om variatie in processen inzichtelijk te maken en gericht te reduceren. Daarnaast leer je in de LSSGB upgrade training hoe jij procesprestaties kunt meten met procescapaciteit (Cpk, Ppk) en hoe jij verbeteringen kunt borgen met statistische procescontrole (SPC). Ten slotte is de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) praktijkgericht. Je zult bijvoorbeeld oefenen door middel van oefeningen, cases en simulaties. Tevens zul je met statistische software leren werken, zoals Minitab, zodat je de analysetechnieken direct kunt toepassen binnen jouw eigen werkomgeving. Let op: Er is geen examenvoucher inbegrepen bij de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade). Bij ons kun je echter eenvoudig een Lean Six Sigma Green Belt examenvoucher aanschaffen. Voor wie is de LSSGB upgrade? De training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) is ontwikkeld voor professionals die hun Lean-kennis willen verdiepen en procesvariatie structureel aan willen pakken. Heb jij de Lean Green Belt training gevolgd en wil je zelfstandig verbeterprojecten uitvoeren of verder professionaliseren? Dan is de LSSGB upgrade training een uitstekende vervolgstap. De training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) is geschikt voor zowel productie- als dienstverlenende organisaties, evenals voor de volgende mensen: Professionals die de Lean Green Belt training hebben gevolgd en hun kennis willen verdiepen. Professionals die zelfstandig verbeterprojecten uitvoeren of uit willen voeren. Professionals die meer verdieping zoeken in kwaliteit, variatie en data-analyse. Professionals die binnen omgevingen werken waarbij betrouwbaarheid en voorspelbaarheid van processen cruciaal zijn. Bijvoorbeeld in de volgende sectoren: Maakindustrie. Logistiek. Gezondheudszorg. Financiële dienstverlening. Overheid. Energievoorziening. Hightech productie. Leerdoelen van de LSSGB upgrade In de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) leer je in vier dagen de principes van Lean Six Sigma toe te passen binnen jouw organisatie. Na deze upgrade beschik je over het volledige Lean Six Sigma Green Belt competentieniveau. Je bent in staat om Lean-verbeteringen te versterken met statistische onderbouwing en kunt complexe verbeterprojecten zelfstandig uitvoeren en borgen. Door de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) te volgen, zul je de volgende dingen leren: Statistische technieken en data-analyse. Meetsysteemanalyse (MSA). Je leert hoe jij de betrouwbaarheid van meetsystemen kunt beoordelen en waarborgen. Hypothesetoetsing en betrouwbaarheidsintervallen. Je leert hypothesetoetsingen uit te voeren en betrouwbaarheidsintervallen te berekenen om beslissingen (beter) te onderbouwen. Testen voor gemiddelden, variaties en proporties. Je maakt kennis met technieken als ANOVA en chi-kwadraat testen om variatie binnen processen te analyseren. Correlatie en regressie. Toepassen van correlatie- en regressieanalyse om relaties tussen variabelen te begrijpen en procesverbeteringen te voorspellen. Ontwerpen van Experimenten (DOE). Je leert experimenten ontwerpen om de invloed van verschillende procesfactoren te testen en te optimaliseren. Procescapaciteit en prestatie. Meten van procescapaciteit (Cpk) en prestatie (Ppk) en toepassen van statistische procescontrole (SPC) met controlekaarten om processen onder controle te houden. Aanbevolen voorkennis LSSGB upgrade Je hebt geen specifieke voorkennis nodig om deel te nemen aan de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade). Het is daarentegen van belang dat jij de Lean Green Belt training hebt gevolgd. Verder raden wij aan dat jij beschikt over een HBO-diploma of hoger, dit is echter niet verplicht. Onderwerpen van de LSSGB upgrade In de training Lean Six Sigma Green Belt upgrade (LSSGB upgrade) zullen de volgende onderwerpen worden behandeld: Dag 1: Statistische technieken, zoals variatieanalyse, distributies en meetsysteemanalyse (MSA) met oefeningen in Minitab. Dag 2: Hypothesetoetsing, betrouwbaarheidsintervallen en statistische testen voor gemiddelden, variaties en proporties (ANOVA, chi-kwadraat). Dag 3: Correlatie- en regressieanalyse, ontwerpen van experimenten (DOE) en toepassing met 'Statapults'. Dag 4: Procescapaciteit (Cpk), procesprestatie (Ppk) en statistische procescontrole (SPC). Afsluiting met een voorbeeldexamen en eindevaluatie. Voor wie verder wil, is er ook de mogelijkheid om het praktijkcertificaat te behalen. Hiervoor werken we samen met erkende exameninstituten, zodat jouw Lean Six Sigma Green Belt certificering voldoet aan internationale normen.

Over de Develop AI agents on Azure (AI-3026) De training Develop AI agents on Azure (AI-3026) is bedoeld voor mensen die willen leren hoe zij slimme en schaalbare AI-agents kunnen ontwerpen, bouwen en beheren binnen Microsoft Azure. In de AI-3026 training ontdek je hoe jij met Azure AI Foundry intelligente agents kunt ontwikkelen die zelfstandig taken uitvoeren, context begrijpen en effectief samenwerken met andere systemen en toepassingen. Hierbij ligt de nadruk op het praktisch toepassen van geavanceerde AI-mogelijkheden in oplossingen die aansluiten op echte organisatievraagstukken. Daarnaast zul je in de training Develop AI agents on Azure (AI-3026) leren hoe jij AI-agents in kunt zetten als flexibel en uitbreidbaar onderdeel van actuele cloudoplossingen, waarbij aandacht is voor beheer, schaalbaarheid en aanpasbaarheid. Doordat de AI-3026 training zowel theoretisch als praktijkgericht is, krijg je inzicht in hoe AI-agents waarde toevoegen binnen bedrijfsprocessen en digitale diensten. De training Develop AI agents on Azure (AI-3026) is daarmee een sterke keuze voor professionals die hun kennis van AI-ontwikkeling binnen Microsoft Azure willen verdiepen en deze toe willen passen in realistische scenario’s. Voor wie is de AI-3026? De training Develop AI agents on Azure (AI-3026) is geschikt voor professionals die AI-oplossingen willen ontwikkelen en inzetten binnen Microsoft Azure. Daarbij sluit de AI-3026 training goed aan bij mensen die over basiskennis beschikken van programmeren en cloudtechnologie en die deze kennis uit willen breiden met het ontwikkelen van slimme, schaalbare en interactieve AI-agents. De training Develop AI agents on Azure (AI-3026) is met name geschikt voor de volgende mensen: Softwareontwikkelaars en applicatieontwikkelaars die AI-agents willen integreren in cloudapplicaties en bedrijfsoplossingen binnen Microsoft Azure. Data scientists (datawetenschappers) en data-analisten die geavanceerde AI-mogelijkheden in willen zetten via intelligente agents binnen schaalbare omgevingen. ICT-professionals en Cloud Engineers die verantwoordelijk zijn voor het ontwerpen, implementeren en beheren van AI-gestuurde oplossingen binnen Microsoft Azure. Leerdoelen van de AI-3026 In de training Develop AI agents on Azure (AI-3026) krijg je inzicht in het ontwerpen, ontwikkelen en inzetten van intelligente AI-agents binnen Microsoft Azure. Hierbij ligt de nadruk voornamelijk op praktische toepasbaarheid, schaalbaarheid en beheerbaarheid. Door de training Develop AI agents on Azure (AI-3026) te volgen, zul je de volgende dingen leren: AI-agents ontwerpen, ontwikkelen en toepassen binnen Microsoft Azure met Azure AI Foundry. Werken met Microsoft Foundry Agent Service en de bijbehorende ontwikkelmogelijkheden. AI-agents bouwen, testen en implementeren met de Microsoft Foundry-extensie in Visual Studio Code. Aangepaste hulpprogramma’s integreren om de functionaliteit van AI-agents uit te breiden. Oplossingen met meerdere samenwerkende AI-agents ontwerpen en ontwikkelen. MCP-hulpprogramma’s koppelen aan Azure AI-agents en integreren in agentwerkstromen. AI-agents ontwikkelen en uitbreiden met behulp van Microsoft Agent Framework. Meerdere AI-agents orkestreren met verschillende orkestratiemodellen binnen Microsoft Agent Framework. Azure AI-agents laten samenwerken en detecteren met behulp van het A2A-protocol. Aanbevolen voorkennis AI-3026 Voordat je deelneemt aan de training Develop AI agents on Azure (AI-3026), is het van belang dat jij bekend bent met de basisprincipes van AI (kunstmatige intelligentie) en AI-diensten binnen Microsoft Azure. Je zou bijvoorbeeld kunnen overwegen om eerst de training Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) te gaan volgen. Onderwerpen van de AI-3026 In de onderstaande lijst vind je alle kernonderwerpen die tijdens de training Develop AI agents on Azure (AI-3026) aan bod komen. De AI-3026 training is ontwikkeld voor deelnemers die AI-agents willen ontwikkelen in Microsoft Azure met Azure AI Foundry en het Microsoft Agent Framework. Tijdens de AI-3026 training leer je hoe jij AI-agents kunt ontwerpen, ontwikkelen, testen en integreren in oplossingen die schaalbaar en beheersbaar zijn. AI-3026 | Module 1: Aan de slag met AI-agentontwikkeling in Azure AI-agents vertegenwoordigen de volgende generatie intelligente toepassingen. Ontdek hoe AI-agents kunnen worden ontwikkeld en gebruikt binnen Microsoft Azure. Overzicht: Wat zijn AI-agents? Opties voor agentontwikkeling. Microsoft Foundry Agent-service. Oefening: AI-agentontwikkeling verkennen. AI-3026 | Module 2: Een AI-agent ontwikkelen met Microsoft Foundry Agent Service Deze module biedt jou praktische inzichten om agents te bouwen met Microsoft Foundry Agent Service. Overzicht: Wat is een AI-agent? Microsoft Foundry Agent-service gebruiken. Agents ontwikkelen met de Microsoft Foundry Agent-service. Oefening: een AI-agent bouwen. AI-3026 | Module 3: AI-agents ontwikkelen met de Microsoft Foundry-extensie in Visual Studio Code Leer over het bouwen, testen en implementeren van AI-agents met behulp van de Microsoft Foundry-extensie in Visual Studio Code. Overzicht: Aan de slag met de Microsoft Foundry-extensie. AI-agents ontwikkelen in Visual Studio Code. Mogelijkheden van AI-agent uitbreiden met hulpprogramma's. Oefening: een AI-agent bouwen met behulp van de Microsoft Foundry-extensie. AI-3026 | Module 4: Aangepaste hulpprogramma's integreren in jouw agent Ingebouwde hulpprogramma's zijn handig, maar ze voldoen mogelijk niet aan al jouw behoeften. In deze module leer je hoe jij de mogelijkheden van jouw agent uit kunt breiden door aangepaste hulpprogramma's te integreren die jouw agent kan gebruiken. Overzicht: Waarom aangepaste hulpprogramma's gebruiken. Opties voor het implementeren van aangepaste hulpprogramma's. Aangepaste hulpprogramma's integreren. Oefening: een agent bouwen met aangepaste hulpprogramma's. AI-3026 | Module 5: Een oplossing met meerdere agents ontwikkelen met Microsoft Foundry Agent Service Complexe taken opsplitsen met intelligente samenwerking. Leer in deze module over het ontwerpen van oplossingen voor meerdere agents met behulp van verbonden agents. Overzicht: Meer informatie over verbonden agents. Een oplossing voor meerdere agents ontwerpen met verbonden agents. Oefening: een app met meerdere agents ontwikkelen met Microsoft Foundry. AI-3026 | Module 6: MCP-hulpprogramma's integreren met Azure AI-agents Dynamische toegang tot hulpprogramma's inschakelen voor jouw Azure AI-agents. Leer in deze module over het verbinden van door MCP gehoste hulpprogramma's en het naadloos integreren van hulpprogramma's in agentwerkstromen. Overzicht: Inzicht in het ontdekken van MCP-hulpmiddelen. Agenthulpprogramma's integreren met behulp van een MCP-server en -client. Azure AI-agents gebruiken met MCP-servers. Oefening: MCP-hulpprogramma's verbinden met Azure AI-agents. AI-3026 | Module 7: Een AI-agent ontwikkelen met Microsoft Agent Framework Deze module biedt jou de praktische inzichten om Microsoft Foundry Agent Service-agents te bouwen met behulp van Microsoft Agent Framework. Overzicht: Begrijp AI-agents van Microsoft Agent Framework. Een Azure AI-agent maken met Microsoft Agent Framework. Hulpprogramma's toevoegen aan Azure AI-agent. Oefening: een Azure AI-agent ontwikkelen met de Microsoft Agent Framework SDK. AI-3026 | Module 8: Een oplossing met meerdere agents orkestreren met Microsoft Agent Framework Leer in deze module over het gebruik van de Microsoft Agent Framework SDK voor het ontwikkelen van jouw eigen AI-agents die samen kunnen werken voor een oplossing met meerdere agents. Overzicht: Inzicht in het Microsoft Agent Framework. Inzicht in agentorchestratie. Gelijktijdige orkestratie gebruiken. Sequentiële orkestratie gebruiken. Groepschatorchestratie gebruiken. Gebruik handoff-orkestratie. Magentic orchestration gebruiken. Oefening: een oplossing voor meerdere agents ontwikkelen. AI-3026 | Module 9: Azure AI-agents detecteren met A2A Leer in deze module over het implementeren van het A2A-protocol om agentdetectie, directe communicatie en gecoördineerde taakuitvoering tussen externe agents mogelijk te maken. Overzicht: Een A2A-agent definiëren. Een agentexecutor implementeren. Een A2A-server hosten. Verbinding maken met jouw A2A-agent. Oefening: verbinding maken met externe Azure AI-agents met het A2A-protocol.

Over de Contract testing In moderne softwareomgevingen waarin applicaties steeds vaker zijn opgebouwd uit gedistribueerde of microservices-architecturen, wordt het waarborgen van betrouwbare communicatie tussen services steeds uitdagender. Ontdek in de training Contract testing hoe jij grip op deze complexiteit kunt krijgen en hoe jij met meer vertrouwen software kunt ontwikkelen, testen en uitrollen. Door de training Contract testing te volgen, zul je leren wat contract testing precies inhoudt, hoe deze testvorm past binnen een bredere teststrategie en waarom het essentieel is voor teams die onafhankelijk van elkaar services ontwikkelen en beheren. Daarnaast ontdek je in de training Contract testing hoe het Pact-framework ondersteuning kan bieden bij het opzetten en uitvoeren van contracttests, zodat integratieproblemen vroegtijdig worden opgespoord en je de kwaliteit en stabiliteit van gedistribueerde systemen structureel verbetert. Voor wie is de Contract testing? De training Contract testing is bedoeld voor ICT-professionals die betrokken zijn bij het ontwikkelen, testen en beheren van moderne softwareoplossingen en die meer grip willen krijgen op contract testing in gedistribueerde systemen. Werk je in een omgeving met API’s, microservices of samenwerkende applicaties en wil je leren hoe jij contracttests effectief kunt opzetten en uitvoeren met Pact? Dan sluit de training Contract testing goed aan bij jouw praktijk. De training Contract testing is met name geschikt voor de volgende mensen: Softwareontwikkelaars die met objectgeoriënteerde software en API’s werken. Software testers en Test Engineers die zich bezighouden met geautomatiseerd testen op API-niveau. Testautomatiseerders die hun kennis uit willen breiden met contract testing. DevOps Engineers die verantwoordelijk zijn voor de kwaliteit en samenwerking tussen services. Technische specialisten die betrokken zijn bij het ontwikkelen, testen of integreren van microservices. Leerdoelen van de Contract testing Door de training Contract testing te volgen, ontwikkel je een stevig begrip van hoe contract testing bijdraagt aan betrouwbare samenwerking tussen services binnen actuele softwarearchitecturen. Je leert bijvoorbeeld hoe jij contract testing strategisch in kunt zetten voor testautomatisering en CI/CD om integratieproblemen vroegtijdig te voorkomen en met meer vertrouwen software naar productie te brengen. Door de training Contract testing te volgen, zul je de volgende dingen leren: De verschillende vormen van contract testing herkennen en bepalen welke aanpak het meest geschikt is per situatie. De rol van contract testing binnen een bredere softwaretest- en automatiseringsstrategie begrijpen. Consumer-driven contract tests opzetten en uitvoeren met behulp van Pact. Contracten en verificatieresultaten beheren met de Pact Broker. De belangrijkste uitdagingen bij het implementeren van consumer-driven contract testing herkennen en adresseren. Begrijpen hoe bidirectional contract testing werkt en hoe deze aanpak beperkingen van CDCT oplost. Contract testing integreren binnen een CI/CD-pipeline om veilige en gecontroleerde deployments te ondersteunen. Aanbevolen voorkennis Contract testing Voordat je deelneemt aan de training Contract testing, raden wij aan dat jij beschikt over enige ervaring met objectgeoriënteerde softwareontwikkeling en testautomatisering. Onderwerpen van de Contract testing In de training Contract testing zullen de volgende onderwerpen worden behandeld: Context en achtergrond van contract testing De uitdagingen van integratietesten binnen gedistribueerde omgevingen. Welk probleem contract testing daadwerkelijk oplost. De plaats van contract testing binnen een bredere test- en automatiseringsstrategie. De drie benaderingen van contract testing. Consumer-driven contract testing (CDCT) De CDCT-werkwijze. Het vastleggen van verwachtingen aan de consumentzijde. Het creëren van contracten op basis van consumentverwachtingen met Pact. Het verifiëren van consumentverwachtingen aan de providerzijde. De Pact Broker Verschillende soorten brokers. Het publiceren van consumentcontracten naar de broker. Het ophalen van contracten vanuit de broker als consument en het publiceren van verificatieresultaten. Integratie van contract testing in build pipelines Het genereren van contracten. Het verifiëren van contracten. Controleren of het veilig is om naar productie te gaan met behulp van can-i-deploy. Uitdagingen bij het implementeren van consumer-driven contract testing Bidirectional contract testing (BDCT) De BDCT-werkwijze. Het genereren en publiceren van een consumentcontract. Het genereren en publiceren van een providercontract. Het vergelijken van contracten. Leren doe je het beste door te doen. Daarom zul je tijdens de training Contract testing oefenen met diverse praktijkgerichte programmeeroefeningen. De training Contract testing kan worden verzorgd met behulp van de Pact-bindings voor Java, C#, Python of JavaScript.

Over de Playwright training Playwright groeit razendsnel uit tot een van de meest gebruikte hulpmiddelen voor testautomatisering en wordt door steeds meer teams gezien als de nieuwe standaard. In de Playwright training ontdek je wat Playwright onderscheidt van andere hulpmiddelen voor testautomatisering en welke mogelijkheden Playwright biedt voor het testen van webapplicaties. Door het volgen van de Playwright training, zul je een helder beeld krijgen van wat je wel en niet kunt doen met Playwright en hoe Playwright past binnen hedendaagse ontwikkel- en testomgevingen. De Playwright training helpt jou om snel en praktisch aan de slag te gaan met Playwright en vormt een stevige basis voor het succesvol uitvoeren van testautomatisering binnen jouw organisatie. Voor wie is de Playwright training? De Playwright training is bedoeld voor ICT-professionals die hun kennis van testautomatisering uit willen breiden en Playwright effectief in willen zetten binnen hun dagelijkse werkzaamheden. Werk jij aan het testen of ontwikkelen van applicaties en wil je leren hoe jij Playwright kunt gebruiken voor betrouwbare en onderhoudbare testautomatisering, dan sluit de Playwright training goed aan bij jouw praktijk. De Playwright training is met name geschikt voor de volgende mensen: Software testers die hun testautomatiseringsvaardigheden uit willen breiden met Playwright. Test Engineers en testautomatiseerders die met web- en API-automatisering werken. Softwareontwikkelaars die testautomatisering in willen zetten om de kwaliteit van applicaties te verhogen. DevOps Engineers die testautomatisering willen integreren binnen ontwikkel- en deliveryprocessen. Technische professionals die ervaring hebben met objectgeoriënteerd programmeren en dit willen toepassen in testautomatisering. Leerdoelen van de Playwright training In de Playwright training ontwikkel je praktische vaardigheden om webapplicaties effectief te automatiseren met een actuele en veelgebruikte testhulpmiddel dat steeds vaker als standaard wordt ingezet binnen softwareteams. Door de Playwright training te volgen, zul je de volgende dingen leren: De basis van Playwright begrijpen en de verschillen herkennen ten opzichte van andere Open Source-testautomatiseringsbibliotheken. Een nieuw Playwright-project opzetten en configureren. Playwright-testen schrijven en uitvoeren voor webapplicaties. Elementen op webpagina’s vinden en ermee werken. Page Objects toepassen om testen beter leesbaar en onderhoudbaar te maken. Browserstatus opslaan en hergebruiken om efficiënter te testen. Playwright inzetten voor het aanroepen van API’s en het schrijven van API-testen. Testen debuggen en de uitvoering van testen traceren. Playwright-tests integreren binnen een Continuous Integration-pipeline. Aanbevolen voorkennis Playwright training Voordat je deelneemt aan de Playwright training, raden wij aan dat jij beschikt over enige basiskennis van web- en API-automatisering en het schrijven van objectgeoriënteerde code, dit is echter geen vereiste. Ook zonder deze voorkennis is de Playwright training goed te volgen en direct toepasbaar in de praktijk. De Playwright training kan worden gegeven in TypeScript, C#, Java of Python. Onderwerpen van de Playwright training In de Playwright training zullen de volgende onderwerpen worden behandeld: Inleiding op Playwright en de verschillen ten opzichte van andere populaire Open Source-testautomatiseringsbibliotheken. Het aanmaken van een nieuw Playwright-project. Het schrijven en uitvoeren van jouw eerste Playwright-test. Het vinden van en werken met elementen op een webpagina. Het gebruik van Page Objects om testen beter leesbaar en onderhoudbaar te maken. Het opslaan en hergebruiken van browserstatus, bijvoorbeeld om niet telkens opnieuw te hoeven inloggen. Playwright gebruiken voor het aanroepen van API’s en het schrijven van API-tests. Het debuggen van jouw testen. Het traceren van de uitvoering van jouw testen. Het opnemen van jouw testen binnen een Continuous Integration-pipeline.

Over de Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) Ontdek in de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) hoe jij Microsoft Copilot effectief in kunt zetten om slimmer en efficiënter met data te werken binnen Microsoft Fabric. In de DP-3029 training leer je bijvoorbeeld hoe Copilot jou kan ondersteunen bij het integreren, transformeren en opslaan van gegevens, zodat je sneller overzicht krijgt en beter onderbouwde inzichten kunt realiseren. Daarnaast ontdek je in de DP-3029 training hoe jij met behulp van Copilot eenvoudig rapportages kunt maken die complexe data vertalen naar duidelijke en bruikbare informatie. Verder staat in de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) het praktisch toepassen van Microsoft Copilot centraal, zodat je direct ervaart hoe Copilot als AI-dienst jouw dagelijkse werkzaamheden kan vereenvoudigen en versnellen. Of je nu werkt met data-analyse, rapportages of dataplatformen, de DP-3029 training helpt jou om meer waarde uit Microsoft Fabric te halen en Microsoft Copilot doelgericht in te zetten binnen jouw organisatie. Voor wie is de DP-3029? De training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) is bedoeld voor professionals die met data werken en Microsoft Copilot effectief in willen leren zetten binnen Microsoft Fabric. De DP-3029 training sluit goed aan bij deelnemers die bekend zijn met de basisprincipes van data-analyse en dataplatformen en hun werkwijze willen versnellen en verdiepen met behulp van Copilot. Met name voor professionals die al met Microsoft Fabric en Power BI werken, biedt de DP-3029 training directe praktische meerwaarde. De training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) is met name geschikt voor de volgende mensen: Data-analisten die rapportages en analyses maken en Copilot willen gebruiken om sneller inzichten te verkrijgen binnen Microsoft Fabric en Power BI. Data engineers die met het integreren, transformeren en opslaan van data werken en Copilot in willen zetten om hun werkzaamheden efficiënter uit te voeren. Business intelligence (BI)-specialisten die over basiskennis van Microsoft Fabric en Power BI beschikken en Copilot willen gebruiken om data toegankelijker en inzichtelijker te maken. Leerdoelen van de DP-3029 Tijdens de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) leer je hoe je Microsoft Copilot praktisch inzet om data sneller te verwerken, te analyseren en om te zetten in bruikbare inzichten binnen Microsoft Fabric en Power BI. Door de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) te volgen, zul je de volgende dingen leren: Microsoft Copilot effectief inzetten binnen Microsoft Fabric voor data-integratie, data engineering, dataopslag, Business Intelligence (BI), actuele intelligentie, SQL en gegevensagenten. Copilot gebruiken voor data engineering, waaronder het werken met dataflows, gegevenspijplijnen, notebooks en Apache Spark. Copilot toepassen binnen Microsoft Fabric Data Warehouse voor het genereren, verbeteren en analyseren van T-SQL volgens de beste werkwijzen. Copilot inzetten in Power BI voor het voorbereiden van data, het modelleren van semantische modellen en het maken van rapportages met natuurlijke taal. Microsoft Fabric-gegevensagents ontwerpen, implementeren en gebruiken om veilig met zakelijke data te communiceren. Copilot beheren binnen Microsoft Fabric, inclusief configuratie, governance, verbruik en schaalbare implementatie binnen de organisatie. Aanbevolen voorkennis DP-3029 Voordat je deelneemt aan de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029), is het van belang dat jij bekend bent met de basisprincipes en -terminologie van data, waaronder: data engineering, datamodellering en data-analyse. Je zou bijvoorbeeld kunnen overwegen om eerst de training Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900) te gaan volgen. Onderwerpen van de DP-3029 In de onderstaande lijst vind je alle kernonderwerpen die in de training Work smarter with Copilot in Microsoft Fabric (DP-3029) aan bod komen. De DP-3029 training is ontwikkeld voor professionals die Microsoft Copilot effectief in willen zetten binnen Microsoft Fabric om slimmer en efficiënter met data te werken. Tijdens de DP-3029 training leer je hoe Copilot jou kan ondersteunen bij het verwerken, analyseren en rapporteren van data, zodat je sneller tot waardevolle inzichten komt. DP-3029 | Module 1: Inleiding op Copilot in Microsoft Fabric Versnel analyses met Copilot in Microsoft Fabric: leer hoe AI-ondersteunde ervaringen integratie, engineering, opslag, BI, actuele intelligentie, SQL en gegevensagenten stroomlijnen om gegevens om te zetten in inzichten. Overzicht: Meer informatie over Copilot voor Microsoft Fabric Data Factory. Meer informatie over Copilot voor Data Engineering en Data Science. Meer informatie over Copilot voor Data Warehouse. Copilot begrijpen in Power BI. Het begrijpen van Copilot voor Real-Time Intelligence. Meer informatie over Copilot voor SQL Database Workload. Microsoft Fabric-gegevensagents begrijpen. DP-3029 | Module 2: Aan de slag met Copilot in Microsoft Fabric voor data engineering Versnel data engineering in Fabric met Copilot: pas AI-prompts toe om gegevensstromen, pijplijnen en Spark-code op te nemen, te transformeren, te organiseren en uit te leggen. Overzicht: Copilot gebruiken met Microsoft Fabric Dataflow Gen2. Oefening: slimmer werken met Copilot in Microsoft Fabric Dataflow Gen2. Copilot gebruiken met Microsoft Fabric-gegevenspijplijnen. Copilot gebruiken in Microsoft Fabric-notebooks. Oefening: gegevens analyseren met Apache Spark en Copilot in Microsoft Fabric-notebooks. DP-3029 | Module 3: Aan de slag met Copilot in Microsoft Fabric voor Data Warehouse Versnel magazijnanalyse met Copilot in Fabric: gebruik AI-chat, inlinevoltooiingen en snelle acties om T-SQL te genereren, verfijnen, uitleggen en oplossen tijdens het toepassen van prompts volgens de beste werkwijzen. Overzicht: Copilot-codevoltooiing gebruiken in het datawarehouse van Microsoft Fabric. Copilot-chat gebruiken in het datawarehouse van Microsoft Fabric. Snelle acties van Copilot gebruiken in het datawarehouse van Microsoft Fabric. Beste werkwijzen bekijken met Copilot in het datawarehouse van Microsoft Fabric. Oefening: Copilot gebruiken in Microsoft Fabric-datawarehouse. DP-3029 | Module 4: Aan de slag met Copilot in Power BI Copilot in Power BI verhoogt de productiviteit bij het ontwikkelen van semantische modellen en rapporten met behulp van Power BI. Met Copilot kun je ook met jouw gegevens communiceren door middel van natuurlijke taal om inzichten te verkrijgen. Overzicht: Copilot gebruiken in Power BI om date voor te bereiden en te modelleren. Rapporten maken met Copilot in Power BI. Jouw data voorbereiden voor AI-gebruik in Power BI. DP-3029 | Module 5: Microsoft Fabric-gegevensagents implementeren (chatten met jouw gegevens) Veilige gesprekstoegang tot zakelijke gegevens inschakelen met Fabric-gegevensagenten: ontwerp, configureer, beheer en integreer Q&A-ervaringen met AI in OneLake-bronnen. Overzicht: Inzicht in de mogelijkheden van Microsoft Fabric-gegevensagent. Een end-to-end Microsoft Fabric-gegevensagent implementeren. Microsoft Fabric-gegevensagents integreren met Microsoft Foundry. Microsoft Fabric-gegevensagents gebruiken in Power BI. Oefening: Chatten met jouw gegevens met behulp van Microsoft Fabric-gegevensagents. DP-3029 | Module 6: Copilot beheren in Microsoft Fabric In deze module worden de basisprincipes van Copilot in Microsoft Fabric behandeld, waaronder het architectuur- en governancemodel, de configuratie van tenant- en capaciteitsinstellingen, het bewaken van verbruik met kosten op basis van tokens en strategieën voor schaalbare, rendabele implementatie. Overzicht: Hoe Copilot in Microsoft Fabric werkt. Copilot inschakelen in Microsoft Fabric. Meer informatie over Copilot in Microsoft Fabric-verbruik. Copilot schalen in Microsoft Fabric.

Algemene omschrijving Na aanschaf van het examenpakket Microsoft Fundamentals examenvoucher en MeasureUp oefenexamen is de Microsoft Fundamentals examenvoucher een jaar geldig. Het MeasureUp oefenexamen is 180 dagen geldig. Je mag zo vaak oefenen met het Microsoft Oefenexamen als je wilt! Het MeasureUp oefenexamen wordt op aanvraag geleverd, omdat de voucher binnen drie maanden verzilverd dient te worden. Een Microsoft Fundamentals examen biedt een stevige basis voor iedereen die een carrière wil beginnen in de ICT-sector of zijn/haar kennis van Microsoft-technologieën wil verbreden. Voorbeelden van onderwerpen die in een Microsoft Fundamentals examen naar voren kunnen komen zijn cloud computing, Microsoft Azure en Microsoft Power Platform. Je krijgt de mogelijkheid om een officiële Microsoft-certificering te behalen. Door middel van theorie en praktijk laat dit examen zien dat jij over de basiskennis beschikt om verder te gaan naar geavanceerdere Microsoft-certificeringen. Een Microsoft-oefenexamen van MeasureUp is zorgvuldig ontworpen om jouw kennis en vaardigheden te toetsen op het gebied van het door jou gekozen onderwerp, ter voorbereiding op een officieel Microsoft examen. Elk oefenexamen omvat een brede selectie van examenvragen die aansluiten bij de inhoud van een echt Microsoft examen. Zo bereid jij je grondig voor om een Microsoft-certificering te behalen. Zowel beginners als ervaren professionals krijgen de gelegenheid om hun bekwaamheid aan te scherpen en te verbeteren. Doelgroep Een Microsoft Fundamentals examen is geschikt voor beginners in de ICT, zoals studenten, zakelijke professionals en iedereen die zijn/haar basiskennis van Microsoft-technologieën wil bevestigen. Een MeasureUp oefenexamen is geschikt voor iedereen die zich voorbereidt op een Microsoft-examen, ongeacht het niveau. Van beginnende ICT-professionals tot ervaren specialisten, zoals systeembeheerders en data-analisten, de Microsoft-oefenexamens zullen jou helpen om te slagen voor een Microsoft-examen en een Microsoft-certificering te behalen door jou een indruk te geven in de examenvraagstijl en kennisvereisten. Met deze combinatie van een Microsoft Fundamentals examen en een MeasureUp oefenexamen kun jij je voorbereiden op één van de volgende Microsoft Fundamentals examens en één van de volgende Microsoft Fundamentals examens afleggen: Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900). Microsoft Power Platform Fundamentals (PL-900). Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900). Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900). Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900). Certificering Met een MeasureUp oefenexamen werk je aan de volgende leerdoelen: Vertrouwd raken met de examenvraagstructuur Begrijp de opbouw van Microsoft-examens en de types vragen die je kunt verwachten. Identificeren van knelpunten Ontdek welke onderwerpen extra aandacht nodig hebben om je goed voor te bereiden. Vergroten van zelfvertrouwen Ga vol vertrouwen het Microsoft-examen in door te oefenen met realistische examenvragen. Omgaan met tijdsdruk Leer effectief om te gaan met de tijdsdruk van een officieel examen. Na het succesvol afronden van een Microsoft Fundamentals examen ontvang je een officiële Microsoft-certificering waarmee jij jouw basiskennis aan kunt tonen in het betreffende onderwerp, zoals Microsoft Azure of Microsoft Power Platform. Een Microsoft Fundamentals certificering kan dienen als opstapje naar gespecialiseerde examens, zoals AZ-104 of PL-300. Examenvoorbereiding Voor de meeste Microsoft-oefenexamens is basiskennis van de specifieke Microsoft-technologie waarop jij jouw certificering richt wenselijk. Deze kennis helpt jou om de vragen van het door jou gekozen Microsoft-examen beter te begrijpen door middel van een effectieve voorbereiding. Aanbevolen voorkennis kan per Microsoft-certificering variëren, bijvoorbeeld basiskennis van clouddiensten voor Azure-certificeringen of kennis van de applicaties binnen Microsoft Power Platform voor Power Platform-examens. Voor een goede voorbereiding op een Microsoft Fundamentals examen raden wij aan om een officiële Microsoft Fundamentals training te volgen. In een training worden alle onderwerpen behandeld die in het examen aan bod komen. Daarnaast is het raadzaam om de officiële studiegidsen en oefenexamens van Microsoft door te nemen. Praktische ervaring met Microsoft-diensten kan ook zeer waardevol zijn. Examenonderwerpen In zowel een Microsoft Fundamentals examen als MeasureUp oefenexamen worden de onderwerpen behandeld die relevant zijn aan het door jou gekozen MeasureUp oefenexamen als Microsoft Fundamentals examen. De onderwerpen die in een Microsoft Fundamentals examen worden behandeld zijn per examen als volgt opgebouwd: Basisprincipes van cloud computing en Microsoft Azure (Microsoft Azure Fundamentals – AZ-900). Inzicht in Microsoft Power Platform en het automatiseren en analyseren van bedrijfsprocessen (Microsoft Power Platform Fundamentals – PL-900). Basiskennis van beveiliging, naleving en identiteitsbeheer (Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals – SC-900). Fundamentele kennis van dataconcepten en datadiensten binnen Microsoft Azure (Microsoft Azure Data Fundamentals – DP-900). Basisprincipes van kunstmatige intelligentie binnen Microsoft Azure (Microsoft Azure AI Fundamentals – AI-900). Bereid je voor op jouw Microsoft-certificering met een oefenexamen van MeasureUp. Toets jouw kennis en vaardigheden, ontdek waar je staat en maak je klaar om een Microsoft Fundamentals examen vol vertrouwen af te leggen!

Algemene omschrijving Na aanschaf van het examenpakket Microsoft MCP examen en MeasureUp oefenexamen is de Microsoft MCP examenvoucher een jaar geldig. Het MeasureUp oefenexamen is 180 dagen geldig. Je mag zo vaak oefenen met het Microsoft Oefenexamen als je wilt! Het MeasureUp oefenexamen wordt op aanvraag geleverd, omdat de voucher binnen drie maanden verzilverd dient te worden. Een Microsoft MCP examen (Microsoft Certified Professional) is geschikt voor ICT-professionals die hun kennis en vaardigheden met Microsoft-technologieën willen bevestigen. In een Microsoft MCP examen wordt jouw expertise in een specifieke richting van een Microsoft-product en bijbehorende diensten getoetst, zoals Power Apps, Power BI, Azure, Microsoft 365 en andere zakelijke toepassingen. Door een Microsoft MCP examen succesvol af te leggen, toon je aan dat jij over de technische kennis en vaardigheden beschikt om complexe Microsoft-oplossingen te beheren en implementeren. Een Microsoft-oefenexamen van MeasureUp is zorgvuldig ontworpen om jouw kennis en vaardigheden te toetsen op het gebied van het door jou gekozen onderwerp, ter voorbereiding op een officieel Microsoft-examen. Elk oefenexamen omvat een brede selectie van examenvragen die aansluiten bij de inhoud van een echt Microsoft-examen. Zo bereid jij je grondig voor om een Microsoft-certificering te behalen. Zowel beginners als ervaren professionals krijgen de gelegenheid om hun bekwaamheid aan te scherpen en te verbeteren. Doelgroep Een Microsoft MCP examen is geschikt voor ICT-professionals die met Microsoft-technologieën werken en hun kennis en vaardigheden willen certificeren. Het is relevant voor systeembeheerders, netwerkbeheerders, cloudbeheerders en andere technische specialisten die verantwoordelijk zijn voor het beheer, de beveiliging en de ondersteuning van Microsoft-oplossingen binnen een zakelijke omgeving. Een MeasureUp oefenexamen is geschikt voor iedereen die zich voorbereidt op een Microsoft-examen, zoals systeembeheerders en data-analisten. Een Microsoft oefenexamen van MeasureUp zal jou helpen om te slagen voor een Microsoft examen en een Microsoft certificering te behalen door jou een indruk te geven in de examenvraagstijl en kennisvereisten. Met deze combinatie van een Microsoft MCP examen en een MeasureUp oefenexamen kun jij je voorbereiden op één van de volgende Microsoft MCP examens en één van de volgende Microsoft MCP examens afleggen: Microsoft Azure Exam AZ-104: Microsoft Azure Administrator. Exam AZ-305: Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions. Exam AZ-400: Designing and Implementing Microsoft DevOps Solutions. Exam AZ-204: Developing Solutions for Microsoft Azure. Exam AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies. Exam AZ-700: Designing and Implementing Microsoft Azure Networking Solutions. Exam AZ-800: Administering Windows Server Hybrid Core Infrastructure. Exam AZ-801: Configuring Windows Server Hybrid Advanced Services. Exam AZ-120: Planning and Administering Microsoft Azure for SAP Workloads. Exam AZ-140: Configuring and Operating Microsoft Azure Virtual Desktop. Microsoft 365 Exam MD-102: Endpoint Administrator. Exam MS-102: Microsoft 365 Administrator. Exam MS-700: Managing Microsoft Teams. Exam MS-721: Collaboration Communications Systems Engineer. Microsoft Power Platform Exam PL-200: Microsoft Power Platform Functional Consultant. Exam PL-600: Microsoft Power Platform Solution Architect. Exam PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst. Exam PL-400: Microsoft Power Platform Developer. Exam PL-500: Microsoft Power Automate RPA Developer. Microsoft Security Exam SC-200: Microsoft Security Operations Analyst. Exam SC-300: Microsoft Identity and Access Administrator. Exam SC-401: Information Security Administrator. Exam SC-100: Microsoft Cybersecurity Architect. Microsoft Data & AI Exam DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Exam DP-300: Administering Microsoft Azure SQL Solutions. Exam DP-420: Designing and Implementing Cloud-Native Applications Using Microsoft Azure Cosmos DB. Exam DP-600: Microsoft Fabric Analytics Engineer. Exam DP-700: Microsoft Fabric Data Engineer. Exam AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution. Certificering Met een MeasureUp-oefenexamen werk je aan de volgende leerdoelen: Vertrouwd raken met de examenvraagstructuur Begrijp de opbouw van Microsoft-examens en de types vragen die je kunt verwachten. Identificeren van knelpunten Ontdek welke onderwerpen extra aandacht nodig hebben om je goed voor te bereiden. Vergroten van zelfvertrouwen Ga vol vertrouwen het Microsoft-examen in door te oefenen met realistische examenvragen. Omgaan met tijdsdruk Leer effectief om te gaan met de tijdsdruk van een officieel examen. Als je slaagt voor een Microsoft MCP examen, dan word je erkend als Microsoft Certified Professional. Een Microsoft MCP certificering bevestigt jouw expertise in de specifieke Microsoft-technologieën die in het examen aan bod komen. Het behalen van een Microsoft MCP certificering kan jou helpen om jouw carrière binnen de ICT-sector te bevorderen en biedt toegang tot een wereldwijd netwerk van Microsoft-professionals. Examenvoorbereiding Voor de meeste Microsoft oefenexamens is basiskennis van de specifieke Microsoft-technologie waarop jij jouw certificering richt wenselijk. Deze kennis helpt jou om de vragen van het door jou gekozen Microsoft examen beter te begrijpen door middel van een effectieve voorbereiding. Aanbevolen voorkennis kan per Microsoft certificering variëren, bijvoorbeeld basiskennis van clouddiensten voor Azure certificeringen of kennis van de applicaties binnen Microsoft Power Platform voor Power Platform examens. Om je zo goed mogelijk voor te bereiden op een Microsoft MCP examen, raden wij aan om de relevante training te volgen of het soortgelijke zelfstudiepakket door te nemen. Het is belangrijk dat jij goed op de hoogte bent van de specifieke onderwerpen en vaardigheden die in een Microsoft MCP examen worden getoetst, zoals netwerkbeheer, cloudimplementaties en beveiligingsmaatregelen. Examenonderwerpen In zowel een Microsoft MCP examen als MeasureUp oefenexamen worden de onderwerpen behandeld die relevant zijn aan het door jou gekozen MeasureUp oefenexamen als Microsoft MCP examen. De meest voorkomende onderwerpen zijn onder andere: Azure-beheer: Implementatie en beheer van cloudoplossingen met Microsoft Azure. Netwerk- en beveiligingsconfiguraties: Beheer van netwerken, beveiliging en toegangsbeheer in Microsoft-omgevingen. Microsoft 365-implementatie: Implementatie en beheer van Microsoft 365-diensten voor zakelijke omgevingen. Bereid je voor op jouw Microsoft certificering met een oefenexamen van MeasureUp. Toets jouw kennis en vaardigheden, ontdek waar je staat en maak je klaar om een Microsoft MCP examen vol vertrouwen af te leggen!