AWS Cloud9 for Data Science Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a felhőmérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a CloudFormation segítségével kívánják kezelni az infrastrukturális erőforrásokat az AWS-ökoszisztémán belül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg CloudFormation sablonokat az infrastruktúra-kezelés automatizálásához.
• Integrálja a meglévő AWS-erőforrásokat a CloudFormation-ba.
• A StackSets segítségével több fiókon és régión keresztül kezelheti a halmokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik egy DynamoDB NoSQL adatbázist szeretnének integrálni egy AWS-en tárolt webalkalmazásba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatok DynamoDB-be való integrálásának megkezdéséhez.
• Integrálja a DynamoDB-t webes és mobilalkalmazásokba.
• Adatok áthelyezése AWS-ben az AWS-szolgáltatásokkal.
• Végezzen műveleteket az AWS DAX segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT-eszközöket szeretnének telepíteni és kezelni az AWS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT-platformot felépíteni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök telepítését és kezelését az AWS-n felül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni AWS IoT Greengrass képességeket, hogy alkalmazásokat hozzanak létre különféle eszközökhöz.

A képzés végére a résztvevők a AWS IoT Greengrass segítségével intelligens eszközökön alkalmazásokat építhetnek, telepíthetnek, kezelhetnek, biztosíthatnak és figyelhetnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a AWS Lambda segítségével szeretnének szolgáltatásokat és alkalmazásokat felépíteni és telepíteni a felhőbe anélkül, hogy aggódniuk kellene a végrehajtási környezet (szerverek, Virtuális gépek és tárolók, elérhetőség, méretezhetőség, tárolás stb.).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálja a AWS Lambda-t egy függvény végrehajtásához.
• Ismerje meg a FaaS-t (Functions as a Service) és a szerver nélküli fejlesztés előnyeit.
• Építs fel, tölts fel és hajts végre AWS Lambda függvényeket.
• Integrálja a lambda-funkciókat különböző eseményforrásokkal.
• Lambda alapú alkalmazások becsomagolása, üzembe helyezése, figyelése és hibaelhárítása.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék az AWS CloudFormation segítségével automatizálni az AWS felhőinfrastruktúra kezelési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az infrastruktúra kezelésének megkezdéséhez engedélyezze az AWS-szolgáltatásokat.
• Értse és alkalmazza az „infrastruktúra mint kód” elvét.
• Javítsa a minőséget és csökkentse az infrastruktúra kiépítésének költségeit.
• Írjon AWS CloudFormation sablonokat YAML használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a DevOps gyakorlatok megértését és az AWS Cloud9 segítségével egyszerűsíteni a fejlesztési folyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AWS Cloud9 beállítása és konfigurálása DevOps munkafolyamatokhoz.
• Folyamatos integráció és folyamatos szállítás (CI/CD) csővezetékek megvalósítása.
• Automatizálja a tesztelési, megfigyelési és telepítési folyamatokat az AWS Cloud9 segítségével.
• Integrálja az AWS-szolgáltatásokat, mint például a Lambda, EC2 és S3 DevOps munkafolyamatokba.
• Használjon forrásvezérlő rendszereket, például GitHub vagy GitLab az AWS Cloud9-en belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet hatékonyan építeni, telepíteni és karbantartani szerver nélküli alkalmazásokat az AWS Cloud9 és AWS Lambda rendszeren.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a szerver nélküli architektúra alapjait.
• Állítsa be az AWS Cloud9-et a szerver nélküli alkalmazásfejlesztéshez.
• Szerver nélküli alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése a AWS Lambda használatával.
• Integrálja a AWS Lambda-t más AWS-szolgáltatásokkal, mint például az API Gateway és az S3.
• A kiszolgáló nélküli alkalmazások optimalizálása a teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében.

Nyárias:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT-funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, érzékelők beépítése, „dolog” beépítés, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Figyelmeztetések és események
• Érzékelő kalibrálása

Összegzés:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, szenzorok beépítése, „dolgok” beépítése, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz a DynamoDB használatával.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Használja a Raspberry PI-t és a AWS IoT Core-t az okoseszköz elkészítéséhez.
• Szenzoradatok megjelenítése és kommunikáció webes felülettel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.