Cursuri de pregatire Kubeflow pe AWS

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor și dezvoltatorilor de cloud care doresc să utilizeze CloudFormation pentru a gestiona resursele de infrastructură din cadrul ecosistemului AWS.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze șabloane CloudFormation pentru a automatiza gestionarea infrastructurii.
• Să integreze resursele AWS existente în CloudFormation.
• Să utilizeze StackSets pentru a gestiona stive în mai multe conturi și regiuni.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor AI de nivel avansat și cercetătorilor de date cu experiență de la intermediară la avansată care doresc să îmbunătățească performanța modelului DeepSeek, să minimizeze latența și să implementeze eficient soluții AI utilizând practici MLOps moderne.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Optimizarea modelelor DeepSeek pentru eficiență, acuratețe și scalabilitate.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru MLOps și versionarea modelelor.
• Să implementeze modele DeepSeek pe infrastructura cloud și on-premise.
• Monitorizarea, întreținerea și scalarea eficientă a soluțiilor AI.

Această instruire live, cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să integreze o bază de date DynamoDB NoSQL într-o aplicație web găzduită pe AWS.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să integreze date în DynamoDB.
• Să integreze DynamoDB în aplicații web și aplicații mobile.
• Să mute date în AWS cu ajutorul serviciilor AWS.
• Să implementeze operațiuni cu AWS DAX.

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

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să construiască o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a unor dispozitive pe AWS.

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

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să utilizeze AWS IoT Greengrass pentru a crea, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Această formare live cu instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a crea și implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoiți să se preocupe de aprovizionarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării fără server.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcțiile Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Ambalarea, implementarea, monitorizarea și depanarea aplicațiilor bazate pe Lambda.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să utilizeze AWS CloudFormation pentru a automatiza procesul de gestionare a infrastructurii cloud AWS.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să activeze serviciile AWS pentru a începe gestionarea infrastructurii.
• Să înțeleagă și să aplice principiul "infrastructura ca cod".
• Să îmbunătățească calitatea și să reducă costurile de implementare a infrastructurii.
• Să scrie template-uri AWS CloudFormation utilizând YAML.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să eficientizeze procesele de dezvoltare utilizând AWS Cloud9.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze conducte de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare utilizând AWS Cloud9.
• Integrați serviciile AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Utilizați sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină în mod eficient aplicații fără server pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor fără server.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații fără server utilizând AWS Lambda.
• Integrați AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Optimizați aplicațiile fără server pentru performanță și eficiență a costurilor.

Sumar:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Esența tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Alerte și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Aspecte esențiale ale tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date utilizând DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Lucrări practice cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

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.

Această instruire live (online sau la fața locului), susținută de un instructor, se adresează cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să meargă dincolo de construirea de modele ML și să optimizeze procesul de creare, urmărire și implementare a modelelor ML.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați MLflow și bibliotecile și cadrele ML conexe.
• Să aprecieze importanța trasabilității, reproductibilității și capacității de implementare a unui model ML
• Să implementeze modele ML în diferite cloud-uri publice, platforme sau servere on-premise.
• Scalați procesul de implementare ML pentru a găzdui mai mulți utilizatori care colaborează la un proiect.
• Crearea unui registru central pentru experimentarea, reproducerea și implementarea modelelor ML.

Această instruire cu instructor în Moldova (online sau on-site) este adresată inginerilor care doresc să evalueze abordările și instrumentele disponibile astăzi pentru a lua decizii inteligente privind calea de urmat în adoptarea MLOps în organizația lor.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Instala și configura diferite cadre și instrumente MLOps.
• Alege echipele potrivite cu abilități adecvate pentru construirea și susținerea unui sistem MLOps.
• Pregăti, valida și gestioneze versiunile datelor pentru a fi utilizate de modele ML.
• Înțelege componente-le unui Pipeline ML și instrumentele necesare pentru construirea acestuia.
• Experimenta cu diferite cadre și servere de învățare automată pentru a fi implementate în producție.
• Operaționaliza întregul proces de Machine Learning astfel încât să fie reproducibil și menținut.

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.