Opleidingen

Deze modules zijn bedoeld voor psychologen, psychiaters en (vak)therapeuten die nieuwsgierig zijn naar het effect van het systemisch werk binnen hun vakgebied in de GGZ. Binnen de GGZ en de KJP worden cliënten vaak aangemeld met stemmings- en gedragsproblemen. Er zijn verschillende beproefde methodieken die hier passende therapie voor bieden en gelukkig komen de systemen waar de cliënt onderdeel van is daarbij steeds meer in beeld. De kern van deze modules is het kijken met een systemische blik naar de vraagstukken van de cliënt. Kenmerkend voor het systemisch werk is het steeds opnieuw de vraag stellen: Welke functie heeft dit gedrag gehad binnen het systeem (van herkomst) van je cliënt, anders gezegd, “Voor welk probleem was dit gedrag een oplossing?" Door als therapeut te herkennen en erkennen hoe de loyaliteit van je cliënt is ontstaan in het gezin van herkomst, bied je ruimte voor nieuwe, gezondere keuzes in het hier en nu. In het systemisch werk leer je als begeleider om dat wat je waarneemt in eigen lijf mee te nemen in je diagnostiek. Je verkent met je cliënt welke helende stappen ruimte bieden om een nieuw beeld te laten ontstaan over wie je nu bent èn hoe je je nu kunt verhouden tot anderen. Deze nieuwe beelden neemt de cliënt mentaal, fysiek en energetisch waar. Anders gezegd: in een dorsale of chronische sympatische toestand, van zowel de cliënt als het systeem, kan ruimte komen voor een regulerende ventrale ervaring. Daarnaast is binnen het systemisch werk expliciet aandacht voor hoe je als behandelaar ook je eigen systeem meeneemt in elke behandeling. En specifiek: waar herhaal je als behandelaar je eigen oude script? Waar verlies je je vrije plek ten opzichte van je cliënt(en)? Hoe weet je wat jouw juiste plek is? Kortom, als therapeut krijg je (meer en andere) ervaringsgerichte interventies en systemische taal tot je beschikking.

Je hebt minimaal een half jaar geleden de training Inzicht in Invloed® afgerond en kent de impact van jouw gedrag. Tijd om dat weer even aan te scherpen. Waarom inschrijven? Je krijgt de materie nóg beter in de vingers. Onder andere: hoe vergroot je jouw zichtbaarheid? Hoe word je overtuigender? Hoe creëer je draagvlak? Hoe stel je grenzen en pak je de regie in een gesprek? Samen met je mede-deelnemers breng je je vaardigheden weer op een hoger niveau. Je leert van én met elkaar. Met gerichte feedback ontdek je hoe je jouw invloed optimaal inzet. Wat ga je doen? De dag begint met het opfrissen van de theorie van het Invloedmodel®. Daarna ligt de focus op doen: oefenen met recente situaties, feedback krijgen en je aanpak bijstellen waar nodig. Je gaat naar huis met nieuwe inzichten en concrete actiepunten voor jezelf. BELANGRIJK! - Het is een vereiste dat je de training Inzicht in Invloed® hebt afgerond om aan deze Opfrisdag mee te kunnen doen. Ook is het belangrijk dat het langer dan een half jaar geleden is dat je de training Inzicht in Invloed® hebt afgerond. 

Omschrijving Agentic coding tools zoals Claude Code veranderen de manier waarop ontwikkelaars software bouwen. Maar hoe laat je zo'n tool écht werken in jouw dagelijkse werk als Azure data engineer? In deze hands-on workshop van een hele dag ga je van een lege setup naar een productieready omgeving, volledig gericht op realistische Azure data engineering scenario's. Van installatie en configuratie naar je eigen prompt library die je de volgende dag meteen meeneemt naar je team Van losse pipelines naar een metadata-driven platform, gebouwd samen met de agent Van lokale code naar deployment via Git als single source of truth Je werkt de hele dag hands-on. Geen hype, geen theorie om de theorie, maar patronen die je morgen in productie kunt zetten. Voor wie is de workshop Agentic Coding voor Azure Data Engineers? Deze workshop is bedoeld voor professionals die in het Azure-ecosysteem werken en agentic coding serieus willen integreren in hun dagelijkse werk: Azure Data Engineers. Je bouwt al pipelines in Azure, met Data Factory, Databricks, Fabric of andere tooling. Je wilt weten hoe een agentic coding tool als Claude Code jou concreet werk uit handen kan nemen, zonder dat je de controle verliest. Analytics Engineers. Je werkt aan transformaties en datamodellen, en je wil ontdekken hoe je met een AI-assistent sneller en consistenter kunt werken, van het schrijven van SQL tot het opzetten van een dbt-project. Platform Developers. Je bouwt en beheert data platforms in Azure. Je wil begrijpen hoe je een metadata-driven aanpak kunt combineren met de kracht van agentic coding, en hoe deployment-automatisering eruitziet als een agent meebouwt. Voor iedere deelnemer geldt: je wil voorbij de hype. Je wil zien wat agentic coding in de praktijk doet, en je wil het die dag nog kunnen toepassen. Doelstellingen Na het volgen van deze workshop: Kun je Claude Code opzetten en configureren in VS Code voor Azure data engineering projecten, inclusief instructies op projectniveau en de juiste tooling Heb je een persoonlijke prompt library opgebouwd met herbruikbare patronen voor Azure data pipelines en een metadata-driven framework Weet je welk werk je kunt delegeren aan een agentic coding assistent en waar jij als engineer zelf aan het stuur moet blijven Ben je in staat data engineering artifacts te deployen naar Azure via Git repository-based workflows, met ondersteuning van Claude Code in de deployment pipeline zelf Voorkennis om de workshop Agentic Coding voor Azure Data Engineers te volgen Voor deze workshop heb je ervaring nodig met het bouwen van data platform oplossingen in Azure. Bekendheid met basis Git workflows (commits, branches, pull requests) wordt verwacht. Voorkennis van Claude Code of andere agentic coding tools is nadrukkelijk niet vereist — dat leren we je ter plekke. Onderwerpen De workshop bestaat uit vier blokken die op elkaar voortbouwen. Je brengt de hele dag hands-on door: elk blok bouwt verder op het vorige, zodat je aan het einde van de dag een complete, samenhangende werkwijze hebt opgebouwd. Setup en basisprincipes Installeren en configureren van Claude Code in VS Code Hoe agentic coding verschilt van traditionele autocomplete Inrichten van een workspace waarin de agent effectief met je codebase werkt Je eigen prompt library Herbruikbare instructies en configuratie op projectniveau Patronen die werken voor Azure data engineering workflows Wat werkt, wat niet werkt, en hoe je prompts laat meegroeien met je codebase Bouwen met de agent: pipelines en metadata-driven platform Ingestion en orchestratie in Azure: scenario's waarbij de agent het zware werk doet Waar delegeer je werk aan de agent, en waar blijf jij als engineer aan het stuur? Bouwen van een metadata-driven framework in Azure: configuratie stuurt het gedrag De agent inzetten om het framework op te zetten, uit te breiden en te onderhouden Deployment Repository-driven deployment: Git als single source of truth Automatiseren van releases Claude Code als assistent in de deployment pipeline zelf Alle onderwerpen bekijken we vanuit een praktisch data engineering-oogpunt. Niet alleen hoe een tool werkt, maar ook hoe je er als engineer verantwoord mee omgaat — zodat wat je bouwt begrijpelijk, onderhoudbaar en productieready is. Studiemateriaal In deze workshop gebruiken we materiaal dat we zelf ontwikkeld hebben. Dit omvat hands-on scenario's, een startomgeving voor Azure, en een basisopzet voor je prompt library om mee verder te werken. Alle benodigde materialen ontvang je vooraf, zodat je op de dag zelf meteen aan de slag kunt.

Algemene omschrijving Na aanschaf van een AI Brevet (NLAIC) examenvoucher is deze maximaal één jaar geldig. Het AI Brevet (NLAIC) examen is gericht op professionals die hun bekwaamheid in kunstmatige intelligentie (AI) aan willen tonen. In het AI Brevet (NLAIC) examen wordt jouw kennis getoetst van de toepassingen, voordelen en risico’s van AI en hoe organisaties AI verantwoord en strategisch in kunnen zetten. Verder ligt er bij het AI Brevet (NLAIC) examen de nadruk op onderwerpen als data, algoritmes, machine learning (ML), deep learning, ethiek, betrouwbaarheid, governance en de invloed van kunstmatige intelligentie (AI) op organisaties en de maatschappij. Daarnaast wordt jouw kennis getoetst van actuele thema’s, zoals generatieve AI, prompt engineering en de verschillende risiconiveaus van AI-toepassingen volgens de Europese AI Act. Het AI Brevet (NLAIC) examen is zeer geschikt voor professionals die hun kennis van AI-oplossingen willen toetsen en aan willen tonen dat zij inzicht hebben in hoe kunstmatige intelligentie (AI) processen en besluitvorming binnen organisaties kan ondersteunen. Doelgroep Het AI Brevet (NLAIC) examen is geschikt voor professionals die betrokken zijn bij strategische beslissingen over AI-oplossingen en hun kennis willen toetsen van de invloed van kunstmatige intelligentie (AI) op organisaties en de maatschappij. Het AI Brevet (NLAIC) examen is met name geschikt voor de volgende mensen: Managers. Teamleiders. HR-professionals. Beleidsmakers. Projectmanagers. Consultants. Zakelijke professionals. Professionals die betrokken zijn bij digitale transformatie en innovatie. Certificering Als jij slaagt voor het AI Brevet (NLAIC) examen, dan zul je de AI Brevet (NLAIC) certificering ontvangen. Hiermee kun je aantonen dat jij beschikt over basiskennis van kunstmatige intelligentie (AI) en dat jij inzicht hebt in hoe AI strategisch, verantwoord en praktisch binnen organisaties kan worden toegepast. Daarnaast kun je met het AI Brevet (NLAIC) certificaat jouw expertise aantonen in AI-toepassingen, datamanagement, ethische vraagstukken, evenals wet- en regelgeving, waaronder de Europese AI Act. Examenvoorbereiding Voor een goede voorbereiding op het AI Brevet (NLAIC) examen kun je bij Startel terecht om de klassikale of virtuele training AI Fundamentals te volgen of de AI Brevet (NLAIC) E-Learning door te nemen. Daarnaast kun je overwegen om het boek AI Fundamentals Courseware van Reinier van den Biggelaar te lezen. Examenonderwerpen In het AI Brevet (NLAIC) examen worden de volgende onderwerpen getoetst: De toepassingen en voordelen van AI. Data, robots en definitie van AI. Voorspellingen, algoritmes, machine- en deep learning. Bouwen en beoordelen van een AI-toepassing. Datamanagement for AI. Ethiek en betrouwbaarheid. Organisatorische succesfactoren om mens en machine samen te laten werken. De toekomst van AI. Examenopzet Het AI Brevet (NLAIC) examen bestaat uit meerkeuzevragen die jouw kennis toetsen van kunstmatige intelligentie (AI), AI-toepassingen, datamanagement, ethiek en strategische besluitvorming rondom AI. Je krijgt 60 minuten de tijd om het AI Brevet (NLAIC) examen af te leggen. Tijdens het afleggen van het AI Brevet (NLAIC) examen zijn er geen hulpmiddelen of aantekeningen toegestaan. Slaagcriteria Om te slagen dien je ten minste 65% van de vragen juist te hebben beantwoord. Het AI Brevet (NLAIC) examen is in het Nederlands of Engels af te leggen.

Algemene omschrijving The Artificial Intelligence (AI) for Data Science 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 Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning package itself are described in English. Na aanschaf van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, is deze maximaal één jaar toegankelijk. De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning biedt jou een uitgebreide kennismaking met data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI binnen hedendaagse ICT- en bedrijfsomgevingen. Door de AI for Data Science E-Learning door te nemen, zul je leren hoe AI-technologieën organisaties kunnen ondersteunen bij het analyseren van gegevens, het herkennen van patronen en het automatiseren van complexe processen. Daarnaast leer je over fundamentele methoden binnen data science en werk je met Python-bibliotheken als pandas en seaborn om data op te schonen, te analyseren en te visualiseren. Daarnaast ontdek je met de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning hoe AI-modellen, zoals GPT-modellen, transformers, generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs) en recurrent neural networks (RNNs), organisaties helpen om nieuwe inzichten te verkrijgen en innovatieve toepassingen te ontwikkelen. Je leert hoe large language models (LLM’s) functioneren en hoe technieken als fine-tuning en Retrieval-Augmented Generation (RAG) ingezet kunnen worden om AI-modellen slimmer en efficiënter te maken. Dankzij de flexibele opzet van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning kun je volledig in jouw eigen tempo leren en praktische inzichten opdoen via labopdrachten, oefeningen en mentorondersteuning. De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, met meer dan 99 uur aan online cursusmateriaal, is onderverdeeld in de volgende leertrajecten: Data Science Foundations. AI for Data Science: Activate. AI for Data Science: Accelerate. AI for Data Science: Transform. Doelgroep De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning is bedoeld voor professionals die in hun eigen tempo over data science, kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI-technologieën willen leren. Daarnaast biedt de AI for Data Science E-Learning waardevolle kennis voor professionals die willen leren hoe AI-technologieën gebruikt kunnen worden om bedrijfsprocessen en besluitvorming te verbeteren. De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning is met name geschikt voor de volgende mensen: Dataspecialisten. Data-analisten. Data scientists (datawetenschappers). Business intelligence (BI)-specialisten. ICT-professionals. Softwareontwikkelaars. Onderzoekers. Innovatiemedewerkers. (Beginnende) AI-specialisten. Bedrijfsanalisten. Professionals die meer over generatieve AI willen leren. Iedereen die kunstmatige intelligentie (AI) en data science wil combineren binnen zijn/haar organisatie. Wat is inbegrepen? De Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning bevat uitgebreid Engelstalig cursusmateriaal waarmee je zelfstandig kennis op kunt doen van data science (datawetenschap), kunstmatige intelligentie (AI) en generatieve AI-oplossingen. Daarbij bestaat de AI for Data Science E-Learning uit meerdere leertrajecten waarin je praktische inzichten op zult doen op het gebied van data-analyse, Python, neural networks, GPT-modellen, transformers en NLP. Hier is een overzicht van de inhoud van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning: Cursusmateriaal voor Data Science Foundations. In het eerste leertraject ontdek je de basis van het opschonen, analyseren en het visualiseren van data. Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Activate. In het tweede leertraject krijg je een inleiding op de fundamentele methoden binnen data science. Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Accelerate. In het derde leertraject zul je generatieve AI-modellen en transformers verkennen. Cursusmateriaal voor AI for Data Science: Transform. In het vierde leertraject zul je de technieken fine-tuning en Retrieval-Augmented Generation (RAG) verkennen. Praktische labopdrachten voor het eerste, derde en vierde leertraject. Het eerste leertraject Data Science Foundations bestaat uit 22 uur aan labopdrachten. Het derde leertraject AI for Data Science: Accelerate en het vierde leertraject AI for Data Science: Transform bestaan beide uit 1 uur aan labopdrachten. Online begeleiding van een mentor binnen alle leertrajecten. Als je behoefte hebt aan ondersteuning tijdens het leren, dan kun je een Engelstalige mentor om hulp vragen. Praktische oefeningen en kennistoetsen binnen alle leertrajecten. De praktische oefeningen en kennistoetsen helpen jou om de behandelde onderwerpen beter te begrijpen en jouw voortgang gedurende de AI for Data Science E-Learning te controleren. Na aanschaf van de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, is deze maximaal één jaar toegankelijk. Voorkennis Voordat je begint met de Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, raden wij aan dat jij beschikt over basiskennis van ICT, data-analyse en programmeren. Onderwerpen Data Science Foundations Data Science is one of the most in-demand skillsets across many job roles. This Aspire Journey will teach you the basics of cleaning, analyzing, and visualizing data. You will learn industry-standard libraries in Python, including pandas and seaborn. Along the way, you will create real-world projects to practice and demonstrate your analytics skills. AI for Data Science: Activate In this track, you will be introduced to foundation data science methods. Bridge theoretical concepts with practical applications, demystifying the methods used in popular generative models like generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs). Dive deep into the expansive realm of large language models (LLMs), a pivotal cornerstone in today's artificial intelligence (AI)-driven landscape. Deep learning and neural networks have revolutionized various fields by enabling computers to automatically learn complex patterns from data. Generative Pre-trained Transformer (GPT) models are advanced artificial intelligence (AI) systems designed to understand and generate human-like text based on the information they've been trained on. AI for Data Science: Accelerate In this track, you will explore Generative AI models and transformers. Autoencoders are a class of artificial neural networks employed in unsupervised learning tasks, primarily focused on data compression and feature learning. Variational autoencoders (VAEs) represent a powerful variant of traditional autoencoders, designed to address the challenge of generating new and diverse samples from the learned latent space. Generative adversarial networks (GANs) represent a revolutionary approach to generative modeling within the realm of artificial intelligence. Recurrent neural networks (RNNs) are a class of neural networks designed to efficiently process sequential data. Unlike traditional feedforward neural networks, RNNs possess internal memory, which enables them to learn patterns and dependencies in sequential data. Transformers are groundbreaking neural network architectures that use attention mechanisms to efficiently process sequential data, enabling state-of-the-art performance in a wide range of NLP tasks. AI for Data Science: Transform In this track, you will explore fine-tuning and RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hugging Face, offers a comprehensive platform that enables developers to build, train, and deploy state-of-the-art machine learning models with a strong emphasis on open collaboration and community-driven development. Sentiment analysis, named entity recognition (NER), question answering, and text generation are pivotal tasks in the realm of Natural Language Processing (NLP) that enable machines to interpret and understand human language in a nuanced manner. Fine-tuning in the context of text-based models refers to the process of taking a pre-trained model and adapting it to a specific task or dataset with additional training. Learn to give your large language model the powers of memory and retrieval with RAG (Retrieval-Augmented Generation), a cutting-edge AI engineering technique used to give LLMs the power to search documents. English Summary After purchasing the Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning, it will be available for up to one year. The Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning provides extensive course materials to help you develop practical knowledge of data science, artificial intelligence (AI) and generative AI solutions. Throughout multiple learning tracks, you will gain insight into data analysis, Python, neural networks, GPT models, transformers, natural language processing (NLP), fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG). The Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning includes the tracks Data Science Foundations, AI for Data Science: Activate, AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform. Practical labs are included in the tracks Data Science Foundations, AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform. The Data Science Foundations track includes 22 hours of labs, while both AI for Data Science: Accelerate and AI for Data Science: Transform include one hour of lab exercises each. You also receive guidance from an English-speaking mentor throughout all learning tracks whenever support is needed. In addition, all learning tracks include assessments to help you better understand the covered topics and monitor your learning progress throughout the Artificial Intelligence (AI) for Data Science E-Learning.

Waarom nú investeren in burgerschap? Burgerschapsonderwijs binnen het mbo kent sterke verschillen tussen opleidingen en instellingen en is vaak afhankelijk van individuele docenten. Veel instellingen zijn zoekend naar samenhang, eigenaarschap, visie, kwaliteitsborging en professionalisering. Aangescherpte burgerschapseisen De wettelijke opdracht wordt naar verwachting komend jaar aangescherpt. De inspectie kijkt kritischer naar kwaliteit, samenhang en visie. Vanaf schooljaar 2027-2028 moeten mbo-instellingen burgerschap aantoonbaar borgen binnen het onderwijsprogramma en afsluiten met een instellingsexamen. Daarnaast staan er een nieuwe professionaliseringsopgave voor docenten op de politieke agenda. Veel instellingen vragen zich af: wat betekent dit voor ons curriculum? Hoe bereiden we teams hierop voor? En hoe zorg je ervoor dat burgerschap daadwerkelijk zichtbaar en aantoonbaar is in de praktijk? Maatschappelijke urgentie Ook maatschappelijk is de urgentie groot en zou burgerschap structureel onderdeel moeten zijn van goed onderwijs. Thema’s als polarisatie, digitale beïnvloeding, sociale veiligheid, democratisch handelen en participatie spelen dagelijks in de klas. Studenten hebben docenten nodig die weten hoe je daar professioneel mee omgaat. Er spelen vragen als: hoe zorgen we dat burgerschap geen “los vak” blijft? Hoe maken we de lessen betekenisvol voor studenten? Een stevig fundament In deze cursus ga je zowel strategisch als praktisch aan de slag net het bouwen van een stevig fundament. Je krijgt heldere kaders en concrete handvatten om burgerschap duurzaam te verankeren. Je leert hoe je beleid, onderwijspraktijk en schoolcultuur met elkaar verbindt, passend bij de actuele eisen. Je denkt na over visie, curriculum, burgerschapslessen- en activiteiten, borging en positionering binnen jouw opleiding of instelling. Na deze 3-daagse cursus: Heb je een helder beeld van de nieuwe eisen rondom burgerschap in het mbo Kun je burgerschap doelgericht en samenhangend vormgeven aansluitend bij de leerwereld van studenten Weet je hoe je burgerschap zichtbaar en aantoonbaar positioneert binnen jouw opleiding Heb je concrete bouwstenen voor curriculum, leerlijnen en kwaliteitszorg Ben je voorbereid op wat de komende jaren van mbo-instellingen gevraagd wordt Download de brochure voor een handig programmaoverzicht [geen link] Deze cursus is speciaal ontwikkeld voor: Mbo-professionals die werken aan sterk en toekomstbestendig burgerschapsonderwijs: Docenten Burgerschap Burgerschapscoördinatoren Docenten generieke vakken Curriculumontwikkelaars Teamleiders & opleidingsmanagers Beleidsmedewerkers onderwijs

Beheers de 8 CISSP-domeinen en versterk je kennis op het gebied van cyberbeveiliging met praktische examenvoorbereiding. Welkom bij Certified Information Systems Security Professional (CISSP®): Zevende editie. Nu u aan de toelatingseisen voldoet en over de vereiste werkervaring beschikt, beschikt u over een stevige basis in de kennis die tegenwoordig van een beveiligingsprofessional wordt verwacht. Deze cursus verdiept uw kennis door in te gaan op de essentiële onderdelen van de acht domeinen die samen het Common Body of Knowledge (CBK®) voor professionals op het gebied van informatiesysteembeveiliging vormen. De cursus biedt een praktijkgerichte benadering van het beveiligingsproces en biedt tegelijkertijd een kader ter voorbereiding op de CISSP-certificering. CISSP is de toonaangevende certificering voor hedendaagse professionals op het gebied van informatiebeveiliging. Het blijft de toonaangevende certificering omdat de uitgevende organisatie, het International Information Systems Security Certification Consortium, Inc. (ISC)²®, het examen regelmatig actualiseert met behulp van vakexperts (SME’s) om ervoor te zorgen dat de leerstof en de vragen aansluiten bij de huidige beveiligingsomgeving. De CISSP is ideaal voor ervaren beveiligingsprofessionals, managers en leidinggevenden die hun kennis op het gebied van een breed scala aan beveiligingspraktijken en -principes willen aantonen, waaronder personen in de volgende functies: * Chief Information Security Officer * Chief Information Officer * Directeur Beveiliging * IT-directeur/manager * Beveiligingssysteemingenieur * Beveiligingsanalist * Beveiligingsmanager * Beveiligingsauditor * Beveiligingsarchitect * Beveiligingsadviseur * Netwerkarchitect Door acht beveiligingsdomeinen te definiëren die samen de CBK vormen, zijn er industrienormen vastgesteld voor professionals op het gebied van informatiesysteembeveiliging. De vaardigheden en kennis die je in deze cursus opdoet, helpen je de acht CISSP-domeinen onder de knie te krijgen en zorgen ervoor dat je je geloofwaardigheid en succes binnen het vakgebied van informatiesysteembeveiliging kunt waarborgenIn deze cursus leer je de belangrijkste beveiligingsonderwerpen uit de acht domeinen van de (ISC)² CISSP CBK te herkennen en te verdiepen. Je gaat: * De onderdelen van het domein Beveiliging en risicobeheer analyseren. * De componenten van het domein Asset Security analyseren. * De componenten van het domein Beveiligingsarchitectuur en -engineering analyseren. * De onderdelen van het domein Communicatie- en netwerkbeveiliging analyseren. * De componenten van het domein Identiteits- en Toegangsbeheer analyseren. * Analyseer componenten van het domein Beveiligingsbeoordeling en -testen. * Analyseer de componenten van het domein Beveiligingsoperaties. * Analyseer componenten van het domein Beveiliging van softwareontwikkeling Cursusinhoud Les 1: Beveiliging en risicobeheer Onderwerp A: Beveiligingsconcepten Onderwerp B: Beginselen van beveiligingsbeheer Onderwerp C: Naleving Onderwerp D: Beroepsethiek Onderwerp E: Beveiligingsdocumentatie Onderwerp F: Risicobeheer Onderwerp G: Bedreigingsmodellering Onderwerp H: Risicorespons Onderwerp I: Grondbeginselen van het bedrijfscontinuïteitsplan Onderwerp J: Aankoopstrategie en -praktijk Onderwerp K: Personeelsbeveiligingsbeleid Onderwerp L: Beveiligingsbewustzijn en -training Les 2: Beveiliging van bedrijfsmiddelen Onderwerp A: Classificatie van bedrijfsmiddelen Onderwerp B: Veilige gegevensverwerking Onderwerp C: Toewijzing en bescherming van middelen Onderwerp D: Beheer van de levenscyclus van gegevens Onderwerp E: Bewaring van bedrijfsmiddelen Onderwerp F: Beveiligingsmaatregelen voor gegevens Les 3: Beveiligingsarchitectuur en -engineering Onderwerp A: Beveiliging in de ontwikkelingscyclus Onderwerp B: Beveiliging van systeemcomponenten Onderwerp C: Beveiligingsmodellen Onderwerp D: Beheersmaatregelen en tegenmaatregelen in bedrijfsbeveiliging Onderwerp E: Beveiligingsmogelijkheden van informatiesystemen Onderwerp F: Beperking van kwetsbaarheden in ontwerp en architectuur Onderwerp G: Beperking van kwetsbaarheden in opkomende technologieën Onderwerp H: Cryptografische concepten Onderwerp I: Cryptografische technieken Onderwerp J: Cryptanalytische aanvallen Onderwerp K: Ontwerp van locaties en faciliteiten voor fysieke beveiliging Onderwerp L: Implementatie van fysieke beveiliging in locaties en faciliteiten Les 4: Communicatie- en netwerkbeveiliging Onderwerp A: Beveiliging van netwerkprotocollen Onderwerp B: Beveiliging van netwerkcomponenten Onderwerp C: Beveiliging van communicatiekanalen Onderwerp D: Beperking van netwerkaanvallen Les 5: Identiteits- en toegangsbeheer Onderwerp A: Fysieke en logische toegangscontrole Onderwerp B: Identificatie en authenticatie Onderwerp C: Identiteit als een dienst Onderwerp D: Autorisatiemechanismen Onderwerp E: Beperking van de gevolgen van aanvallen op de toegangscontrole Les 6: Beveiligingsbeoordeling en -testen Onderwerp A: Testen van systeembeveiligingsmaatregelen Onderwerp B: Testen van beveiligingsmaatregelen voor software Onderwerp C: Verzamelen van gegevens over beveiligingsprocessen Onderwerp D: Audits Les 7: Beveiligingsactiviteiten Onderwerp A: Concepten van beveiligingsactiviteiten Onderwerp B: Verandermanagement Onderwerp C: Fysieke beveiliging Onderwerp D: Personeelsbeveiliging Onderwerp E: Opsporings- en preventieve maatregelen Onderwerp F: Beheer van patches en kwetsbaarheden Onderwerp G: Logboekregistratie en monitoring Onderwerp H: Incidentrespons Onderwerp I: Onderzoeken Onderwerp J: Planning van noodherstel Onderwerp K: Strategieën voor noodherstel Onderwerp L: Implementatie van noodherstel Les 8: Beveiliging bij softwareontwikkeling Onderwerp A: Beveiligingsprincipes in de systeemlevenscyclus Onderwerp B: Beveiligingsprincipes in de levenscyclus van softwareontwikkeling Onderwerp C: Beveiligingsmaatregelen in de ontwikkelomgeving Onderwerp D: Databasebeveiliging bij softwareontwikkeling Onderwerp E: Beoordeling van de effectiviteit van softwarebeveiliging   Bijlage A: Koppeling van de cursusinhoud aan de (ISC)²® Certified Information Systems Security Professional (CISSP®) examenopzet voor april 2024 Bijlage B: Aanvullende informatie * Deze cursus bereidt je voor op het ISC(2) CISSP-examen van 2024. * Het examen zelf maakt geen deel uit van deze cursus. * We raden je aan het examen kort na het afronden van de cursus af te leggen. Houd rekening met wat zelfstudie om je voor te bereiden op het examen; je kunt ook gebruikmaken van de oefenvragen die aan het begin van de cursus worden verstrekt om te beoordelen of je er klaar voor bent. We raden je aan om na de cursus minstens 2 weken vrij te houden, zodat je examenvoorbereiding goed aansluit bij je normale werkbelasting/werkuren

Wat is Mental Space Psychology? Filosoof Immanuel Kant stelde al dat we iets alleen kunnen waarnemen als het zich ergens in de ruimte bevindt. Denk je aan een kat? Die kat bevindt zich ergens in je innerlijke ruimte: op twee meter hoogte, vijf meter voor je, links. Mental Space Psychology gaat precies over dit soort verschijnselen. Als je ervaringsgericht werkt, gebruik je die innerlijke ruimte voortdurend. Je vraagt cliënten om voor te stellen, te visualiseren, op te stellen. Je plaatst dingen. Je werkt met afstand, richting, hoogte. Dat is Mental Space, ook al noem je het zo niet. Deze tweedaagse training maakt die ruimte expliciet. Je leert de systematiek achter iets wat je al intuïtief doet. Het resultaat: je werkt nauwkeuriger, je interventies hebben meer effect, en je begrijpt beter waarom iets werkt. De innerlijke ruimte als organiserend principe Het brein organiseert ervaring in drie dimensies. Cliënten bewegen hun ogen. Ze wijzen. Ze knikken in een bepaalde richting als ze over iemand praten. Ze plaatsen het verleden achter zich en de Description toekomst voor zich. Ze voelen een verplichting op hun schouders of een angst in hun buik. Dit zijn geen metaforen. Het zijn ruimtelijke organisatieprincipes die bepalen hoe mensen hun ervaring beleven. In NLP is hier altijd mee gewerkt via submodaliteiten, via tijdlijnen, via ruimtelijke ankers. Mental Space Psychology gaat verder. Het beschrijft de wetmatigheden van die innerlijke ruimte: wat er verandert als je de locatie van een representatie verschuift, welke rol afstand en hoogte spelen, hoe relaties tussen mensen zich organiseren in het mentale panorama. Lucas Derks ontwikkelde het Sociaal Panorama als één van de eerste systematische uitwerkingen van deze principes. Connirae Andreas werkte ze uit in het Wholeness Process. Clean Space van David Grove is er een andere toepassing van. Deze training verbindt die stromingen en plaatst ze in het kader van Mental Space Psychology als overkoepelend begrippenkader. Voor wie? Deze training is voor coaches en professionals. Je hebt een NLP-opleiding gedaan, werkt met opstellingen, symboolwerk, tijdlijnen of vergelijkbare methoden. Wat je merkt: je doet al iets wat werkt, maar je kunt niet altijd precies zeggen waarom. Je wil meer greep op het mechanisme achter je interventies en zoekt meer diepgang. Je haalt het meeste uit deze training als je: Gecertificeerd NLP Practitioner, NLP Master of NLP Trainer bent Actief coacht of begeleidt in een professionele context Bereid bent om te oefenen, te bevragen en je aanpak te verfijnen Programmaonderdelen De wetmatigheden van Mental Space Mental Space Psychology beschrijft hoe de innerlijke ruimte functioneert. Welke positie heeft gezag, welke heeft afstand. Hoe nabijheid en locatie samenhangen met de emotionele lading van een ervaring. Waarom ruimtelijke interventies sneller werken dan verbale. Je leert deze wetmatigheden kennen — niet als theorie, maar als iets dat je direct herkent in je coachingsgesprekken. Verdieping van bestaande methoden Je werkt al met technieken die impliciet gebruik maken van de innerlijke ruimte. Ankers. Delen. Tijdlijnen. Symboolwerk. In deze training kijk je naar die technieken door de lens van Mental Space. Dat geeft je meer grip op wat er precies gebeurt in een interventie, en meer nauwkeurigheid in hoe je die inzet. Bekende technieken gaan beter werken — niet omdat je iets nieuws doet, maar omdat je begrijpt wat je al deed. Verbinding met concrete toepassingen Van het Sociaal Panorama tot het Wholeness Process van Connirae Andreas, van Clean Space tot ruimtelijke ankers; de training laat zien hoe verschillende methoden dezelfde onderliggende logica delen. Je leert denken in termen van Mental Space en past dat toe op de situaties die je in je eigen praktijk tegenkomt.

CONTENTS This course provides an overview of the 5G Standalone (SA) network architecture and features as specified in the 3GPP standards. It examines the architecture and key components of both the Access and Core Networks, addressing deployment scenarios for Non-Standalone (NSA) and Standalone (SA) modes. The course concentrates on the advanced 5G SA capabilities – including features that support the transmission of voice, video, and data from a diverse set of applications with varying traffic characteristics, and those features that enable operators to deploy and manage the network in a cost-efficient and scalable manner. PREQUISITES Technical knowledge of mobile telecom is strongly recommended. A solid understanding of 4G LTE/EPS will be highly beneficial. Introduction to 5G Expectations and requirements 5G Use Cases Evolution of the 3GPP standards for 5G since R15 5G Network Architecture 5G network architecture: access networks and core network UE and external data networks Deployment options: Non-Standalone (NSA) and Standalone (SA) Network Functions Virtualisation (NFV) as a tool to implement the 5G System (5GS) 5G UE Identifiers 5G Access Network NG-RAN: 5G New Radio, NR NR Frequency bands for 5G: FR1 and FR2 (mmWave) Comparison of the NR and E-UTRAN characteristics NG-RAN: gNB gNB functionalities Centralized Radio Access Network (C-RAN) deployment option Open-RAN (O-RAN) deployment option LTE/E-UTRAN access in 5G Dual connectivity: single-RAT and multi-RAT Satellite Access in 5G Non-3GPP Access Networks Untrusted WiFi Trusted Wifi Multi-access PDU sessions for WiFi Offload Wireline/Fixed 5G Core Network 5G Core Network (5G CN) Architecture Service Based Architecture (SBA) principles 5G CN Network Functions (NFs) 5G CN roaming architecture Network Functions Virtualisation in 5G CN Basic signalling procedures UE Network Access: 5G Registration UE Service Access: PDU Session Establishment The 5G User Plane UP resources in 5G Basic definitions: QoS Flow, Service Data Flow (SDF) 5G QoS parameters: 5QI 5G Routing rules: traffic steering and influencing PDU Session Attributes Session types and the corresponding use cases Advanced 5G network capabilities for enhanced service handling Traffic Steering and Service Influencing via NEF: 5G APIs Network Slicing Edge computing Private Networks Local Area Data Networks Time Sensitive Communication Application-specific support in 5G Telephony Service support IP Multimedia Subsystem (IMS) control EPS/RAT fallback procedures Advanced Data Services support Sessions with multiple PSAs Localised Services Internet of Things (IoT) support

Korte beschrijving Krijg een uitgebreid begrip van ITIL®5, de internationale standaard voor IT Service Management, en bereid je voor op het ITIL®5 Foundation-examen. Inhoud ITIL®5 is de internationale standaard voor IT Service Management, die het mogelijk maakt IT-services efficiënter en effectiever te leveren, wat resulteert in het creëren van waarde voor jouw stakeholders en meer tevreden klanten. De ITIL Foundation-training is gebaseerd op de ITIL®5-publicatie, de opvolger van ITIL® 4. ITIL®5 beperkt zich niet tot puur IT-services; aangezien elke organisatie services in haar portfolio heeft, is deze training relevant voor alle organisaties die services aan hun klanten leveren. ITIL®5 is een praktische mindset voor het creëren en leveren van waarde. Basiskennis van ITIL®5 zorgt ervoor dat iedereen “dezelfde taal spreekt”, en is noodzakelijk om optimaal te kunnen functioneren in een ITIL-serviceomgeving. Deze training biedt de basis voor iedereen die bij een commerciële of niet-commerciële serviceprovider werkt. Tijdens deze training krijg je een overzicht van wat ITIL®5 inhoudt en hoe activiteiten van ITIL®5 met elkaar verbonden zijn, zodat je zoveel mogelijk waarde levert aan jouw klanten. Deze ITIL-versie richt zich ook op de relatie met AI, Agile, DevOps en UX/CX, waardoor deelnemers andere methoden en hun implicaties kunnen koppelen om ITIL®5 te vertalen naar hun eigen organisatie. De training bereid je voor op het ITIL®5 Foundation-examen. De ITIL®5 Foundation-training biedt je de essentiële kennis om de levering van IT-services binnen elke organisatie aanzienlijk te verbeteren. De expertise van onze trainers voegt een praktische dimensie toe aan de theoretische concepten en biedt inzichten uit de praktijk en best practices. Deze training is essentieel voor iedereen die servicemanagement wil verbeteren en IT-services wil afstemmen op bedrijfsdoelstellingen. Door ITIL®5 onder de knie te krijgen, zorg je voor efficiëntere en effectievere servicelevering, wat resulteert in hogere klanttevredenheid en verbeterde organisatorische prestaties. ITIL (version 5) is a (registered) Trade Mark of AXELOS Limited, used under permission of AXELOS. All rights reserved. Doelgroep IT-managers: Houdt overzicht van alle op IT-activiteiten en zorg voor een continue en voor afstemming op bedrijfsdoelstellingen. Servicedeskmanagers: Beheren van alle servicedesk activiteiten en verbeteren klantondersteuning. IT-consultants: Geven van deskundig advies over IT-servicemanagement en service implementatie. Projectmanagers: Leid IT-projecten en zorg ervoor dat ze voldoen aan ITIL®-normen. Business managers: Begrijp ITIL® om IT-services beter af te stemmen op bedrijfsdoelstellingen. Supportmedewerkers: Verwerf fundamentele kennis om de servicelevering te verbeteren. Proceseigenaren: Beheer en optimaliseer IT-servicemanagementprocessen. Kwaliteitsmanagers: Zorg ervoor dat IT-services voldoen aan kwaliteitsnormen en continu worden verbeterd. Voorvereisten Er is geen voorkennis van ITIL® vereist. Een basiskennis van IT-services en bedrijfsactiviteiten is echter wel nuttig. Doelstelling Aan het einde van de training kun je: De belangrijkste concepten van ITIL®5 en de voordelen ervan begrijpen. Het ITIL®5 servicemanagementframework beschrijven. De componenten en activiteiten van het ITIL®5-servicewaardesysteem identificeren. De belangrijkste practices in een serviceproviderorganisatie identificeren. De relatie uit tussen ITIL®5 en andere methodologieën zoals Agile en DevOps leggen. Je maximaal voorbereiden op het ITIL®5 Foundation-examen. Exameninformatie Bij deze training is een voucher voor het officiële, internationaal erkende examen inbegrepen. De kosten van de examenvoucher zijn opgenomen in de prijs van de training. Kort na aanvang van de training ontvang je per mail een voucher waarmee je je examen kunt reserveren. Houd rekening met het feit dat je minimaal 5 werkdagen vooraf je examen moet plannen.Kijk voor meer informatie ook op https://academy.capgemini.nl/thema/examens Examen garantie Wij hebben alle vertrouwen in de kwaliteit van onze trainingen. Daarom geven we examen garantie als je deze training in ons open rooster volgt. Dat betekent dat je gratis de training nogmaals kunt volgen én je krijgt een gratis examenvoucher als je het examen de eerste keer niet haalt. Hiervoor zijn de volgende voorwaarden van toepassing: Je bent de hele training aanwezig geweest Je hebt het eerste examen binnen 2 maanden na de training afgelegd Tussen je initiële training en de gratis training zit maximaal 1 jaar. Duur examen: 60 % extra tijd indien niet in moedertaal: 25 Aantal examenvragen: 40 Minimaal aantal goed te beantwoorden: 60% Examen stijl: Multiple Choice Open boek: Nee