Cursuri de pregatire DP 900: Microsoft Azure Data Fundamentals (curs de formare autorizat)

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.

Dobândiți cunoștințele necesare pentru proiectarea unei soluții Azure AI prin construirea unui chat Bot de asistență pentru clienți folosind inteligența artificială de pe platforma Microsoft Azure, inclusiv înțelegerea limbajului și funcționalitățile AI predefinite din Azure Cognitive Services.

Despre acest curs

Un curs de trei zile conceput pentru a învăța dezvoltatorii AWS (Amazon Web Services) cum să pregătească soluții end-to-end în Microsoft Azure. În acest curs veți construi soluții de aplicații web Azure App Service și Azure Functions, veți utiliza stocarea blob sau Cosmos DB în soluții, veți implementa soluții cloud sigure care includ autentificarea și autorizarea utilizatorilor, veți gestiona API-uri, veți dezvolta soluții bazate pe evenimente și mesaje și veți monitoriza, depana și optimiza soluțiile dvs. Azure. Veți învăța cum utilizează dezvoltatorii serviciile Azure, cu un accent suplimentar pe caracteristici și sarcini care diferă de AWS și ce înseamnă acest lucru pentru dumneavoastră în timp ce dezvoltați aplicații care vor fi găzduite folosind serviciile Azure.

Profilul audienței

Studenții din acest curs sunt dezvoltatori experimentați AWS interesați de dezvoltarea în Azure.

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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor care doresc să utilizeze Azure Machine Learning pentru a construi modele de machine learning de la un capăt la altul pentru analiza predictivă.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască modele de machine learning fără nicio experiență de programare.
• Să creeze algoritmi predictivi cu Azure Machine Learning.
• Să implementeze algoritmi de machine learning gata pentru producție.

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

Acest curs le va permite studenților să înțeleagă Azure SQL Database și să îi educe cu privire la ceea ce este necesar pentru a migra sarcinile de lucru MySQL și PostgreSQL pe Azure SQL Database.

Profilul audienței

Audiența principală pentru acest curs este dezvoltatorii de baze de date care plănuiesc să își migreze sarcinile de lucru MySQL sau Postgres DB pe Azure SQL DB. Audiența secundară pentru acest curs este administratorii MySQL/Postgres pentru a crește conștientizarea cu privire la caracteristicile și beneficiile Azure SQL DB.

La finalizarea cursului

La sfârșitul acestui curs, studenții vor fi învățat:

• Migrarea MySQL local pe Azure SQL DB pentru MySQL
• Migrarea PostgreSQL local pe Azure SQL DB pentru PostgreSQL

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.