Alibaba Cloud alapok Képzés
Az Alibaba Cloud egy felhőalapú számítástechnikai platform, amely széles körű felhőszolgáltatásokat kínál hálózatkezelés, adatbázisok, biztonság, elemzés, big data, alkalmazásszolgáltatások és még sok más területen.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az IT szakembereknek szól, akik meg szeretnék ismerni az Alibaba Cloud alapjait és annak felhőalapú számítástechnikai szolgáltatásait.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az Alibaba Cloud megoldásarchitektúráját.
- Megismerni az Alibaba Cloud alapvető termékeit és szolgáltatásait.
- Megérteni az Alibaba Cloud képességeit a big data és az adatbázisok kezelésében.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségek
- Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Kurzusleírás
Bevezetés az Alibaba Cloud-ba
Az Alibaba Cloud architektúrájának áttekintése
Alibaba Cloud alap- és biztonsági szolgáltatások
Az Alibaba Cloud Console használata
Elastic Compute Service (ECS)
Az Alibaba Cloud tárolók megértése
Az Alibaba Cloud tárolórendszerének használata
Adatbázisokkal való munka
Big Data-val való munka
Az Alibaba Cloud Associate (ACA) tanúsítvány áttekintése
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Felhőalapú számítástechnikai ismeretek
- Alapvető ismeretek a felhőszolgáltatásokról
Célközönség
- Fejlesztők
- Rendszergazdák
- IT szakemberek
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Alibaba Cloud alapok Képzés - Foglalás
Alibaba Cloud alapok Képzés - Érdeklődés
Alibaba Cloud alapok - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (2)
Minden rendben, nincs mit javítani
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurzus - AWS Lambda for Developers
Gépi fordítás
IoT alkalmazások
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Kurzus - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Fejlett gépi tanulási modellek a Google Colab segítségével
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméter-hangolás terén, és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, például a Scikit-learn és a TensorFlow segítségével.
- Modellteljesítményt optimalizálni hiperparaméter-hangolással.
- Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
- Együttműködni és nagy léptékű gépi tanulási projekteket kezelni a Google Colabban.
Mesterséges intelligencia az egészségügyben Google Colab segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
- AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
- Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
- Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.
AWS IoT Core
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT eszközöket szeretnének üzembe helyezni és kezelni az AWS-en.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT platformot építeni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök üzembe helyezését és kezelését az AWS-en.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni az AWS IoT Greengrass képességeket, hogy különböző eszközökhöz alkalmazásokat hozzanak létre.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek az AWS IoT Greengrass használatával alkalmazásokat építeni, telepíteni, kezelni, biztonságossá tenni és monitorozni intelligens eszközökön.
AWS Lambda fejlesztőknek
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék az AWS Lambda használatával szolgáltatásokat és alkalmazásokat építeni és üzembe helyezni a felhőben, anélkül, hogy aggódniuk kellene az execution környezet kiépítésével (kiszolgálók, virtuális gépek és konténerek, elérhetőség, skálázhatóság, tárolás stb.).
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Az AWS Lambda konfigurálása egy függvény végrehajtásához.
- A FaaS (Functions as a Service) megértése és a kiszolgáló nélküli fejlesztés előnyei.
- Az AWS Lambda függvények építése, feltöltése és végrehajtása.
- Lambda függvények integrálása különböző eseményforrásokkal.
- Lambda alapú alkalmazások csomagolása, üzembe helyezése, monitorozása és hibaelhárítása.
Big Data Analytics Google Colab és Apache Spark segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
- Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
- Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
- Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.
Bevezetés a Google Colab használatába adattudományban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósok és informatikai szakemberek számára készült, akik meg szeretnék ismerni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Google Colab beállítására és navigálására.
- Alapvető Python kód írására és futtatására.
- Adathalmazok importálására és kezelésére.
- Vizualizációk készítésére Python könyvtárak segítségével.
Google Colab Pro: Skálázható Python és AI munkafolyamatok a felhőben
14 ÓrákA Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skálázható Python-fejlesztéshez, amely nagy teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időt és több memóriát kínál igényes AI és adattudományi feladatokhoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó Python-felhasználóknak szól, akik a Google Colab Pro-t szeretnék használni gépi tanuláshoz, adatfeldolgozáshoz és együttműködésen alapuló kutatáshoz egy hatékony notebook felületen.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Felhőalapú Python notebookok beállítására és kezelésére a Colab Pro segítségével.
- GPU-k és TPU-k elérésére gyorsított számításokhoz.
- Gépi tanulási munkafolyamatok hatékonyabbá tételére népszerű könyvtárak (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) használatával.
- Integrációra a Google Drive-dal és külső adatforrásokkal együttműködésen alapuló projektekhez.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
- Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
- Képfeldolgozási technikákat implementálni computer vision feladatokhoz.
- Computer vision modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokhoz.
- Transzfer tanulást alkalmazni a CNN-modellek teljesítményének javításához.
- Képbesorolási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.
Deep Learning a TensorFlow segítségével a Google Colabban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási technikákat megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és kezelni a Google Colab-ot mélytanulási projektekhez.
- Megérteni a neurális hálózatok alapjait.
- Mélytanulási modelleket implementálni a TensorFlow segítségével.
- Mélytanulási modelleket betanítani és értékelni.
- Kihasználni a TensorFlow haladó funkcióit a mélytanuláshoz.
A DevOps mesterfokon az AWS Cloud9 segítségével
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a DevOps gyakorlatokat és optimalizálni szeretnék a fejlesztési folyamatokat az AWS Cloud9 segítségével.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Az AWS Cloud9 beállítására és konfigurálására DevOps munkafolyamatokhoz.
- Folyamatos integrációs és szállítási (CI/CD) folyamatok megvalósítására.
- Tesztelés, monitorozás és üzembe helyezés automatizálására az AWS Cloud9 segítségével.
- AWS szolgáltatások, például a Lambda, EC2 és S3 integrálására DevOps munkafolyamatokba.
- Verziókezelő rendszerek, mint a GitHub vagy a GitLab használatára az AWS Cloud9-en belül.
Kiszolgáló nélküli alkalmazások fejlesztése AWS Cloud9-en
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan építsenek, helyezzenek üzembe és karbantartsanak hatékonyan kiszolgáló nélküli alkalmazásokat AWS Cloud9-en és AWS Lambda-n.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a kiszolgáló nélküli architektúra alapjait.
- Beállítani az AWS Cloud9-et kiszolgáló nélküli alkalmazásfejlesztéshez.
- Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni kiszolgáló nélküli alkalmazásokat AWS Lambda használatával.
- Integrálni az AWS Lambda-t más AWS szolgáltatásokkal, mint az API Gateway és az S3.
- Optimalizálni a kiszolgáló nélküli alkalmazásokat teljesítmény és költséghatékonyság szempontjából.
Adatvizualizáció Google Colabbal
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colabot az adatvizualizációhoz.
- Különböző típusú ábrákat készíteni a Matplotlib segítségével.
- A Seaborn használata haladó vizualizációs technikákhoz.
- Ábrák testreszabása a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
- Az adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközök segítségével.
Ipari képzés IoT (Internet of Things) Raspberry PI és AWS IoT Core segítségével 「4 óra távoli」
4 ÓrákÖsszefoglaló:
- Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
- „Dolgok”, „Érzékelők”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
- Az összes IoT szoftverkomponens alapjai - hardver, firmware, middleware, felhő és mobilalkalmazás
- IoT funkciók - Flottakezelés, Adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/figyelmeztetés, érzékelő regisztráció, „dolog” regisztráció, geo-fencing
- Az IoT eszközök felhővel való kommunikációjának alapjai MQTT segítségével.
- IoT eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT segítségével (AWS IoT Core).
- Az AWS IoT Core összekapcsolása AWS Lambda funkcióval számítások és adattárolás céljából.
- Raspberry PI csatlakoztatása az AWS IoT Core-hoz és egyszerű adatkommunikáció.
- Riasztások és események
- Érzékelő kalibrálása
Ipari képzés IoT (Internet of Things) Raspberry PI és AWS IoT Core segítségével 「8 óra távoktatás」
8 ÓrákÖsszefoglaló:
- Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
- „Dolgok”, „Érzékelők”, az internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
- Az IoT szoftverkomponensek alapjai – hardver, firmware, middleware, felhő és mobilalkalmazás
- IoT funkciók – Flotta kezelő, Adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/figyelmeztetés, érzékelő regisztrálás, „dolog” regisztrálás, geofencing
- Az IoT eszközök felhővel való kommunikációjának alapjai MQTT segítségével.
- IoT eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT segítségével (AWS IoT Core).
- Az AWS IoT Core összekötése AWS Lambda függvénnyel számításokhoz és adattároláshoz DynamoDB használatával.
- Raspberry PI csatlakoztatása az AWS IoT Core-hoz és egyszerű adatkommunikáció.
- Gyakorlati munka Raspberry PI és AWS IoT Core segítségével intelligens eszköz építéséhez.
- Érzékelő adatok vizualizációja és kommunikáció webes felületen keresztül.