Cursuri de pregatire Arhitectura Microsoft Soluții Azure

Despre acest curs

În acest curs, elevii vor învăța cum să proiecteze și să dezvolte servicii care au acces la date locale și la distanță din diferite surse. Elevii vor învăța, de asemenea, cum să dezvolte și să implementeze servicii în mediile hibrid, inclusiv serverele on-premises și Microsoft Azure.

Profilul publicului

Principal: dezvoltatorii.NET care doresc să învețe cum să dezvolte serviciile și să le implementeze în mediile hibrid. Secundar: dezvoltatorii.NET cu experiență de dezvoltare a aplicațiilor web care explorează dezvoltarea de aplicații noi sau portarea aplicațiilor existente către Microsoft Azure.

La finalizarea cursului

După finalizarea acestui curs, elevii vor putea:

• Descrie conceptele de bază ale dezvoltării serviciilor și strategiilor de acces la date folosind platforma.NET.
• Descrie platforma cloud Microsoft Azure și ofertele de găzduire a calculatoarelor, a datelor și a aplicațiilor.
• Proiectarea și dezvoltarea unei aplicații bazate pe date folosind Visual Studio 2017 și Entity Framework Core.
• Proiectarea, implementarea și utilizarea serviciilor HTTP folosind ASP.NET Core.
• Extindeți serviciile HTTP folosind ASP.NET Core.
• Serviciile de găzduire sunt disponibile și în Microsoft Azure.
• Dezvoltați servicii atât în mediile on-premises cât și în cloud și gestionați interfața și politica serviciilor lor.
• Alegeți o soluție de stocare a datelor, cache, distribuiți și sincronizați datele.
• Monitorizarea, log-ul și serviciile de rezolvare a problemelor.
• Descrie conceptele și standardele de identitate bazate pe cerere și implementează autentificarea și autorizarea cu Azure Active Directory.
• Creați aplicații de servicii scalabile.

Această instruire guvernată de instructor, live, în Moldova (online sau pe loc) este adresată inginerilor care doresc să folosească platforma „drag-and-drop” a Azure ML pentru a implementa sarcini de Machine Learning fără a trebui să cumpere software și hardware și fără a se îngrijora de mentenanța și implementarea acestora.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Să scrie modele de învățare automată foarte precise folosind Python, R sau unelte „zero-code”.
• Să se bazeze pe seturile de date și algoritmii disponibili în Azure pentru a instrui și monitoriza modele de învățare automată și deep-learning.
• Să folosească spațiul de lucru interactiv din Azure pentru a dezvolta modele ML în mod colaborativ.
• Să aleagă dintre diferite cadre ML susținute de Azure, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și scikit-learn.

Acest curs învață arhitecții de soluții cum să traducă cerințele de afaceri în soluții sigure, scalabile și fiabile. Lecțiile includ virtualizarea, automatizarea, rețeaua, stocarea, identitatea, securitatea, platforma de date și infrastructura de aplicații. Acest curs explică modul în care deciziile din fiecare domeniu de teză afectează o soluție generală.

Profilul publicului

Acest curs este pentru profesioniștii IT cu expertiză în proiectarea și implementarea soluțiilor care rulează pe Microsoft Azure. Ei ar trebui să aibă o cunoaștere largă a operațiunilor IT, inclusiv rețeaua, virtualizarea, identitatea, securitatea, continuitatea afacerilor, recuperarea dezastrelor, platforma de date, bugetarea și guvernanța. Azure Solution Architects utilizează Azure Portalul și, pe măsură ce devin mai adepți, folosesc Interfața Liniei de Comandă. Candidații trebuie să aibă abilități de nivel expert în Azure administrație și să aibă experiență în Azure procese de dezvoltare și DevOps procese.

Microsoft Azure Infrastructură și implementare

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează DevOps inginerilor, dezvoltatorilor și managerilor de proiect care doresc să utilizeze Azure DevOps pentru a construi și implementa aplicații de întreprindere optimizate mai rapid decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă vocabularul și principiile fundamentale ale DevOps.
• Instalăm și configurăm instrumentele necesare Azure DevOps pentru dezvoltarea software-ului.
• Utilizăm instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a ne adapta în mod continuu la piață.
• Construim aplicații de întreprindere și evaluăm procesele actuale de dezvoltare în funcție de soluțiile Azure DevOps.
• Gestionăm echipele mai eficient și accelerăm timpul de deploy al software-ului.
• Adoptăm practici de dezvoltare DevOps în cadrul organizației.

Această instruire cu instructor la loc (online sau în locație) este destinată oamenilor de știință a datelor care doresc să folosească Azure Machine Learning pentru a construi modele de machine learning de-a lungul întregului ciclu, pentru analiza predictivă.

La sfârșitul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Construi modeluri de machine learning fără experiență în programare.
• Crea algoritmi predictivi cu Azure Machine Learning.
• Difuză algoritmi de machine learning gata pentru producție.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de securitate care doresc să securizeze Azure sarcinile de lucru.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Administreze securitatea gazdă, a retelei și multe altele.
• Configureze securitatea stocării și a bazei de date în Azure.
• Implementeze monitorizarea securității folosind resursele Azure.
• Preventive împotriva atacurilor cybernetice malevolente asupra datelor și infrastructurii.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Înțeleagă conceptele și modelele cheie de programare a microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii în incintă sau în cloud.
• Depanarea și depanarea unei aplicații de microservicii live.

Serviciul Azure Bot combină puterea funcțiilor Microsoft Bot Framework și Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a robotilor inteligenți.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să creeze cu ușurință un bot inteligent folosind Microsoft Azure

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele robotelor inteligențe
• Știe cum să creeze roboteluri inteligenți folosind aplicații cloud
• Comprende modul de utilizare al funcțiilor Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK și serviciului Azure Bot
• Înțelege cum să proiecteze roboteluri folosind modele de bot
• Să dezvolte primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Public

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesioniști IT

Formatul cursului

• Poziții de predare, discuții, exerciții și practică intensivă

Despre acest curs

În acest curs, elevii vor învăța fundamentele conceptelor de bază de date într-un mediu cloud, vor obține abilități de bază în serviciile de date cloud și vor construi cunoștințele lor de bază în serviciile de date cloud în cadrul Microsoft Azure. Elevii vor identifica și vor descrie concepte de bază de date, cum ar fi relaționale, non-relaționale, big data și analitice, și vor explora modul în care această tehnologie este implementată cu Microsoft Azure. Ei vor explora rolurile, sarcinile și responsabilitățile în lumea datelor. Elevii vor explora ofertele de date relative, vor furniza și vor deplasa baze de date relative și vor solicita date relative prin soluții de date cloud cu Microsoft Azure. Ei vor explora oferte de date non-relative, vor furniza și vor deplasa baze de date non-relative și magazine de date non-relative cu Microsoft Azure. Elevii vor explora opțiunile de prelucrare disponibile pentru a construi soluții de analiză a datelor în Azure. Ei vor explora Azure Sinapse Analytics, Azure Databricks și Azure HDInsight. Elevii vor afla ce Power BI este, inclusiv blocurile sale de construcții și cum lucrează împreună.

Profilul publicului

Audiența pentru acest curs sunt indivizi care doresc să învețe fundamentele conceptelor de bază de date într-un mediu cloud, să obțină abilități de bază în serviciile de date cloud și să-și construiască cunoștințele de bază ale serviciilor de date cloud în cadrul Microsoft Azure.

La finalizarea cursului

După finalizarea acestui curs, elevii vor putea:

• Descrierea conceptelor de date de bază în Azure
• Explicarea conceptelor de date relative în Azure
• Explicarea conceptelor de date non-relative în Azure
• Identificați componentele unui depozit de date modern în Azure

În această formare guiță de un instrucțurator în Moldova (pe locație sau la distanță), participanții vor învăța noțiunile fundamentale, componentele și serviciile ale Microsoft Azure, mersu-i prin crearea unei aplicații cloud de exemplu.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Comprehandeze bazele Microsoft Azure
• Comprehandeze instrumentele și serviciile diferite ale Azure
• Invețe cum să folosească Azure pentru construirea de aplicații cloud

Internet of Things (IoT) este o infrastructură de rețea care conectează fără fir obiecte fizice și aplicații software, permițându-le să comunice între ele și să facă schimb de date prin intermediul comunicațiilor de rețea, al cloud computing-ului și al captării datelor. Azure este un set complet de servicii cloud care oferă o suită IoT constând în soluții preconfigurate care ajută dezvoltatorii să accelereze dezvoltarea proiectelor IoT.

În cadrul acestui training live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să dezvolte aplicații IoT utilizând Azure.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii IoT
• Să instaleze și să configureze Azure IoT Suite
• Să învețe beneficiile utilizării Azure în programarea sistemelor IoT
• Să implementeze diverse servicii Azure IoT (IoT Hub, Funcții, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, Dispozitiv IoT Management)
• Construiți, testați, implementați și depanați un sistem IoT utilizând Azure

Audiență

• Dezvoltatori
• Ingineri

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică practică grea

Notă

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să implementeze Machine Learning sarcini de lucru în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utilizați Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
.
• Creați și implementați o conductă Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
.
• Învățați și implementați TensorFlow modele ML pe mai multe GPU și mașini care rulează în paralel.
.
• Utilizați alte servicii gestionate de AWS pentru a extinde o aplicație ML.
.

În cadrul acestei formări live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului), participanții vor învăța cum să configureze și să gestioneze un mediu de containere la scară de producție utilizând Kubernetes pe AKS.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să gestioneze Kubernetes pe AKS.
• Să implementeze, să gestioneze și să scaleze un cluster Kubernetes.
• Să implementeze aplicații containerizate (Docker) pe Azure.
• Migrarea unui mediu Kubernetes existent de pe site-ul propriu către cloud-ul AKS.
• Integrați Kubernetes cu software de integrare continuă (CI) de la terți.
• Asigurați disponibilitatea ridicată și recuperarea în caz de dezastru în Kubernetes.

Această instruire cu instructor, live (online sau în locație), este destinată inginerilor de machine learning care doresc să folosească Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Construi fluxuri de lucru și modele de machine learning reproducibile.
• Gestiona ciclul de viață al machine learning-ului.
• Urmați și raportați istoricul versiunilor modelului, activele și multe altele.
• Detașați modele de machine learning gata pentru producție oriunde.