Cursuri de pregatire Developing Intelligent Bots with 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 live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să utilizeze platforma drag-and-drop Azure ML pentru a implementa Machine Learning sarcini de lucru fără a fi nevoiți să achiziționeze software și hardware și fără a se preocupa de întreținere și implementare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să scrie modele de învățare automată extrem de precise utilizând Python, R sau instrumente cu cod zero.
• Să utilizeze seturile de date și algoritmii disponibili Azure pentru a antrena și urmări modelele de învățare automată și de învățare profundă.
• Utilizați spațiul de lucru interactiv al Azure pentru a dezvolta în colaborare modele ML.
• Alegeți din diferite cadre ML acceptate de Azurecum 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 formare permite delegaților să își îmbunătățească competențele de proiectare a soluțiilor Microsoft Azure.

După această formare, delegatul va înțelege caracteristicile și capacitățile serviciilor Azure, pentru a fi capabil să identifice compromisurile și să ia decizii pentru proiectarea soluțiilor de cloud public și hibrid.

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

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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Azure Machine Learning pentru a construi modele de învățare automată de la un capăt la altul pentru analiza predictivă.

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

• Să construiască modele de învățare automată cu zero experiență în programare.
• Să creeze algoritmi predictivi cu Azure Machine Learning.
• Să implementeze algoritmi de învățare automată gata de 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.

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 formare live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează inginerilor în domeniul învățării automate care doresc să utilizeze Azure Machine Learning și Azure DevOps pentru a facilita practicile MLOps.

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

• Să construiască fluxuri de lucru și modele de învățare automată reproductibile.
• Să gestioneze ciclul de viață al învățării automate.
• Să urmărească și să raporteze istoricul versiunii modelului, activele și multe altele.
• Să implementeze oriunde modele de învățare automată pregătite pentru producție.