Cursuri de pregatire Azure Machine Learning

Despre acest curs

În acest curs, studenții vor învăța cum să proiecteze și să dezvolte servicii care accesează date locale și de la distanță din diverse surse. De asemenea, studenții vor învăța cum să dezvolte și să implementeze servicii în medii hibride, inclusiv pe servere on-premises și Microsoft Azure.

Profilul audienței

Principal: Dezvoltatori .NET care doresc să învețe cum să dezvolte servicii și să le implementeze în medii hibride.
Secundar: Dezvoltatori .NET cu experiență în dezvoltarea de aplicații web care explorează dezvoltarea de aplicații noi sau migrarea aplicațiilor existente pe Microsoft Azure.

La finalizarea cursului

După parcurgerea acestui curs, studenții vor putea:

• Descrie conceptele de bază ale dezvoltării de servicii și strategiile de acces la date folosind platforma .NET.
• Descrie platforma cloud Microsoft Azure și ofertele sale de calcul, date și găzduire de aplicații.
• Proiectează și dezvoltă o aplicație centrată pe date folosind Visual Studio 2017 și Entity Framework Core.
• Proiectează, implementează și consumă servicii HTTP folosind ASP.NET Core.
• Extinde serviciile HTTP folosind ASP.NET Core.
• Găzduiește servicii on-premises și în Microsoft Azure.
• Implementează servicii atât în medii on-premises, cât și în cloud și gestionează interfața și politica pentru serviciile lor.
• Alege o soluție de stocare a datelor, stochează în cache, distribuie și sincronizează datele.
• Monitorizează, înregistrează și depanează servicii.
• Descrie conceptele și standardele de identitate bazate pe revendicări și implementează autentificarea și autorizarea cu Azure Active Directory.
• Creează aplicații de servicii scalabile.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să utilizeze platforma cu funcție de drag-and-drop a Azure ML pentru a implementa sarcini de Machine Learning fără a fi nevoie să achiziționeze software și hardware și fără a se preocupa de întreținere și implementare.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să scrie modele de Machine Learning extrem de precise folosind Python, R sau instrumente fără cod.
• Să exploateze seturile de date și algoritmii disponibili pe Azure pentru a antrena și monitoriza modele de Machine Learning și deep-learning.
• Să utilizeze spațiul de lucru interactiv Azure pentru a dezvolta colaborativ modele ML.
• Să aleagă dintre diferitele cadre de lucru ML suportate de Azure, cum ar fi PyTorch, TensorFlow și scikit-learn.

Acest curs îi învață pe Arhitecții de Soluții cum să transforme cerințele de afaceri în soluții sigure, scalabile și fiabile. Lecțiile acoperă virtualizarea, automatizarea, rețeaua, stocarea, identitatea, securitatea, platforma de date și infrastructura aplicațiilor. Acest curs prezintă modul în care deciziile din fiecare dintre aceste domenii afectează o soluție generală.

Profilul publicului

Acest curs este destinat profesioniștilor IT cu expertiză în proiectarea și implementarea de soluții care rulează pe Microsoft Azure. Aceștia ar trebui să aibă cunoștințe largi despre operațiunile IT, inclusiv rețele, virtualizare, identitate, securitate, continuitate de afaceri, recuperare în caz de dezastru, platformă de date, bugetare și guvernanță. Arhitecții de Soluții Azure folosesc Portalul Azure și, pe măsură ce devin mai experimentați, folosesc Interfața de Linie de Comandă. Candidații trebuie să aibă abilități de nivel expert în administrarea Azure și experiență în procesele de dezvoltare Azure și procesele DevOps.

Infrastructura și Implementare Microsoft Azure

Acest training permite participanților să-și îmbunătățească abilitățile de proiectare a soluțiilor Microsoft Azure.

După acest training, participanții vor înțelege caracteristicile și capacitățile serviciilor Azure, pentru a putea identifica compromisuri și a lua decizii pentru proiectarea soluțiilor de cloud public și hibrid.

În timpul trainingului, vor fi definite soluțiile de infrastructură și platformă adecvate pentru a îndeplini cerințele funcționale, operaționale și de implementare pe tot parcursul ciclului de viață al soluției.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor DevOps, dezvoltatorilor și managerilor de proiecte care doresc să utilizeze Azure DevOps pentru a construi și implementa aplicații enterprise optimizate mai rapid decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege vocabularul și principiile fundamentale ale DevOps.
• Instala și configura instrumentele necesare Azure DevOps pentru dezvoltarea de software.
• Utiliza instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a se adapta continuu la cerințele pieței.
• Construi aplicații enterprise și evalua procesele actuale de dezvoltare pe baza soluțiilor Azure DevOps.
• Gestiona echipele mai eficient și accelera timpul de implementare a software-ului.
• Adopta practici de dezvoltare DevOps în cadrul organizației.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat administratorilor de securitate care doresc să securizeze sarcinile de lucru în Azure.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Administra securitatea gazdelor, securitatea rețelei și nu numai.
• Să configureze securitatea stocării și a bazelor de date în Azure.
• Să implementeze monitorizarea securității folosind resursele Azure.
• Să prevină atacurile cibernetice malitioase asupra datelor și infrastructurilor.

Această pregătire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestei pregătiri, participanții vor putea:

• Să utilizeze ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Să înțeleagă conceptele și modelele cheie ale programării microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii în local sau în cloud.
• Să depaneze și să rezolve problemele unei aplicații live cu microservicii.

Serviciul Azure Bot combină puterea Microsoft Bot Framework și funcțiile Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a roboților inteligenți.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să creeze cu ușurință un robot inteligent folosind Microsoft Azure.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale roboților inteligenți
• Învață cum să creeze roboți inteligenți folosind aplicații în cloud
• Înțelege cum să folosească Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK și Azure Bot Service
• Înțelege cum să proiecteze roboți folosind modele de roboți
• Dezvoltă primul lor robot inteligent folosind Microsoft Azure

Public țintă

• Dezvoltatori
• Pasionați
• Ingineri
• Profesioniști IT

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Despre acest curs

În acest curs, studenții vor învăța elementele de bază ale conceptelor de bază de date într-un mediu cloud, vor dobândi abilități de bază în serviciile de date cloud și își vor construi cunoștințele fundamentale despre serviciile de date cloud din Microsoft Azure. Studenții vor identifica și vor descrie concepte de bază ale datelor, cum ar fi relaționale, nerelaționale, date mari și analitice, și vor explora modul în care această tehnologie este implementată cu Microsoft Azure. Ei vor explora rolurile, sarcinile și responsabilitățile din lumea datelor. Studenții vor explora ofertele de date relaționale, furnizarea și implementarea bazelor de date relaționale și interogarea datelor relaționale prin soluții de date cloud cu Microsoft Azure. Ei vor explora ofertele de date nerelaționale, furnizarea și implementarea bazelor de date nerelaționale și stocarea datelor nerelaționale cu Microsoft Azure. Studenții vor explora opțiunile de procesare disponibile pentru construirea soluțiilor de analiză a datelor în Azure. Ei vor explora Azure Synapse Analytics, Azure Databricks și Azure HDInsight. Studenții vor învăța ce este Power BI, inclusiv componentele sale de bază și modul în care acestea funcționează împreună.

Profilul audienței

Audiența acestui curs este formată din persoane care doresc să învețe elementele de bază ale conceptelor de bază de date într-un mediu cloud, să dobândească abilități de bază în serviciile de date cloud și să-și construiască cunoștințele fundamentale despre serviciile de date cloud din Microsoft Azure.

La finalizarea cursului

După finalizarea acestui curs, studenții vor putea:

• Descrie conceptele de bază ale datelor în Azure
• Explică conceptele de date relaționale în Azure
• Explică conceptele de date nerelaționale în Azure
• Identifică componentele unui depozit modern de date în Azure

În acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), participanții vor învăța conceptele fundamentale, componentele și serviciile Microsoft Azure, parcurgând crearea unei aplicații cloud de exemplu.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă noțiunile de bază ale Microsoft Azure
• Să înțeleagă diferitele instrumente și servicii Azure
• Să învețe cum să utilizeze Azure pentru a construi aplicații cloud

Internetul Lucrurilor (IoT) este o infrastructură de rețea care conectează obiecte fizice și aplicații software fără fir, permițându-le să comunice între ele și să schimbe date prin comunicații de rețea, cloud computing și captura de date. Azure este un set cuprinzător de servicii cloud care oferă un Suit IoT format din soluții preconfigurate care ajută dezvoltatorii să accelereze dezvoltarea proiectelor IoT.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să dezvolte aplicații IoT folosind Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• 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, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Să construiască, să testeze, să implementeze și să depaneze un sistem IoT folosind Azure

Public țintă

• Dezvoltatori
• Ingineri

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să implementeze sarcini de învățare automată în cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Kubernetes, Kubeflow și alte software-uri necesare pe Azure.
• Utiliza Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica inițializarea unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Crea și implementa un pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antrena și implementa modele ML TensorFlow pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Folosi alte servicii gestionate AWS pentru a extinde o aplicație ML.

În acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), participanții vor învăța cum să configureze și să gestioneze un mediu de containere la scară de producție folosind Kubernetes pe AKS. 

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Configura și gestiona Kubernetes pe AKS.
• Implementa, gestiona și scala un cluster Kubernetes.
• Implementa aplicații containerizate (Docker) pe Azure.
• Migra un mediu Kubernetes existent de la on-premise la cloud-ul AKS.
• Integra Kubernetes cu software-uri de integrare continuă (CI) de la terți.
• Asigura disponibilitate ridicată și recuperare în caz de dezastru în Kubernetes.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască fluxuri de lucru reproducibile și modele de învățare automată.
• Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
• Să urmărească și să raporteze istoricul versiunilor modelelor, activele și altele.
• Să implementeze modele de învățare automată gata pentru producție oriunde.