Cursuri de pregatire Introducere în 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 Infrastructure and Deployment

Acest antrenament permite delegaților să-și îmbunătățească abilitățile de proiectare a soluțiilor Microsoft Azure.

După acest antrenament, delegatul va înțelege funcțiile și capacitățile serviciilor Azure, pentru a putea identifica compromisuri și să ia decizii privind proiectarea soluțiilor de cloud public și hibrid.

În timpul antrenamentului, vor fi definite soluțiile de infrastructură și platforme adecvate pentru a satisface cerințele funcționale, operaționale și de implementare prin ciclul de viață al soluției.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată inginerilor DevOps, dezvoltatorilor și managerilor de proiecte care doresc să folosească Azure DevOps pentru a construi și implementa aplicații enterprise optimizate mai repede decât abordările tradiționale de dezvoltare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege vocabularul fundamental DevOps și principiile acestuia.
• Instalați și configurați instrumentele necesare Azure DevOps pentru dezvoltarea software-ului.
• Folosiți instrumentele și serviciile Azure DevOps pentru a vă adapta continuu la piață.
• Construiți aplicații enterprise și evaluați procesele actuale de dezvoltare pe baza soluțiilor Azure DevOps.
• Gestionați echipele mai eficient și accelerați timpul implementării software-ului.
• Adoptați practicile 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 instruit de instructor (online sau la fața locului) este adresat administratorilor de securitate care doresc să securizeze sarcinile de lucru Azure.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Administra securitatea gazdei, a rețelei și altele.
• Configura securitatea stocării și a bazelor de date în Azure.
• Implementa monitorizarea securității folosind resurse Azure.
• Preveni atacurile cibernetice malicioase asupra datelor și infrastructurilor.

Acest curs instruit de un instructor, live în Moldova (online sau on-site) este destinat dezvoltatorilor care doresc să învețe cum să construiască microservicii pe Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Să folosească ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor.
• Să înțeleagă conceptele și modelele de programare cheie ale microserviciilor.
• Să creeze un cluster în Azure.
• Să implementeze microservicii on-premises sau în cloud.
• Să depisteze și să soluționeze problemele unei aplicații live de microservicii.

Serviciul Azure Bot combină puterea cadrului Microsoft Bot Framework și funcțiilor Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a boturi inteligente.

În acest antrenament live, condus de instrucțor, participanții vor învăța cum să creze un bot inteligent utilizând Microsoft Azure

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Învăța fundamentele boturilor inteligente
• Învăța cum să creați boturi inteligente folosind aplicații cloud
• Înțelege cum să folosiți Microsoft Bot Framework, SDK-ul Bot Builder și Serviciul Azure Bot
• Înțelege cum să concepți boturi utilizând modele de bot
• Dezvolta primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Audiență

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesionali IT

Formatul cursului

• Parte prezentare, parte discuție, exerciții și practică intensivă

Despre Acest Curs

În acest curs, studenții vor învăța noțiunile fundamentale ale conceptelor bazelor de date într-un mediu cloud, vor obține abilități de bază în serviciile de date cloud și vor construi cunoștințele lor de bază privind serviciile de date cloud din Microsoft Azure. Studenții vor identifica și descrie concepte de bază ale datelor precum relațional, non-relațional, big data și analitică, și vor explora cum se implementează această tehnologie cu Microsoft Azure. Ei vor explora rolurile, sarcinile și responsabilitățile din lumea datelor. Studenții vor explora ofertele de date relaționale, configurarea și implementarea bazelor de date relaționale, și interogarea datelor relaționale prin soluții cloud cu Microsoft Azure. Ei vor explora ofertele de date non-relaționale, configurarea și implementarea bazelor de date non-relaționale, și depozitele de date non-relaționale cu Microsoft Azure. Studenții vor explora opțiunile de procesare disponibile pentru construirea soluțiilor de analitică a datelor în Azure. Ei vor explora Azure Synapse Analytics, Azure Databricks și Azure HDInsight. Studenții vor învăța ce este Power BI, inclusiv elementele sale de bază și cum funcționează împreună.

Profilul Publiei

Audiencea acestui curs sunt persoanele care doresc să învețe noțiunile fundamentale ale conceptelor bazelor de date într-un mediu cloud, să obțină abilități de bază în serviciile de date cloud și să construiască cunoștințele lor de bază privind serviciile de date cloud din Microsoft Azure.

La Finalizarea Cursului

După finalizarea acestui curs, studenții vor putea:

• Descrie conceptele centrale ale datelor în Azure
• Explica conceptele de date relaționale în Azure
• Explica conceptele de date non-relaționale în Azure
• Identifica componente ale unui depozit modern de date din Azure

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 condusă de instructor (online sau în locație) se adresează inginerilor care doresc să implementeze sarcini de Machine Learning pe cloud-ul Azure.

La sfârșitul acestei instruiți, participanții vor fi capabili să:

• Instaleze și configureze Kubernetes, Kubeflow și alte software necesare pe Azure.
• Folosească Azure Kubernetes Service (AKS) pentru a simplifica munca de inițializare a unui cluster Kubernetes pe Azure.
• Creeze și implementeze o pipeline Kubernetes pentru automatizarea și gestionarea modelelor ML în producție.
• Antreneze și implementeze modele TensorFlow ML pe mai multe GPU-uri și mașini care rulează în paralel.
• Lucrască cu 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.