Cursuri de pregatire Google Certified Associate Cloud Engineer

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și dezvolte abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
• Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
• Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
• Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, în direct în Moldova (la fața locului sau la distanță) este destinat inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La finalul acestui training, participanții vor putea construi o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a dispozitivelor pe AWS.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea utiliza AWS IoT Greengrass pentru a construi, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească AWS Lambda pentru a construi și a implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoie să se preocupe de alocarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Configura AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Înțelege FaaS (Funcții ca Serviciu) și avantajele dezvoltării fără server.
• Construi, încărca și executa funcții AWS Lambda.
• Integra funcții Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Împacheta, implementa, monitoriza și depana aplicații bazate pe Lambda.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de big data folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze seturi mari de date eficient cu Apache Spark.
• Să vizualizeze datele mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab.
• Să scrie și să execute cod Python de bază.
• Să importe și să gestioneze seturi de date.
• Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată utilizatorilor intermediari de Python care doresc să utilizeze Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
• Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcul accelerat.
• Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Să se integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte collaborative.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată 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 profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
• Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
• Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să îmbunătățească procesele de dezvoltare folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să personalizeze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze fluxuri de integrare și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare folosind AWS Cloud9.
• Să integreze servicii AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Să utilizeze sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină eficient aplicații serverless pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor serverless.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații serverless folosind AWS Lambda.
• Să integreze AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Să optimizeze aplicațiile serverless pentru performanță și eficiență costurilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
• Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzoare”, Internetul și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Componentele esențiale ale software-ului IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date folosind DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT Core și comunicare simplă de date.
• Lucru practic cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Să optimizeze și să evalueze modelele de învățare automată în mod eficient.