Azure Cloud Security Basic to Advanced Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet mikroszolgáltatásokat építeni Microsoft Azure Service Fabric-en (ASF).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja az ASF-et platformként mikroszolgáltatások létrehozásához és kezeléséhez.
• Ismerje meg a legfontosabb mikroszolgáltatások programozási koncepcióit és modelljeit.
• Hozzon létre egy klasztert a Azure-ban.
• Telepítse a mikroszolgáltatásokat a helyszínen vagy a felhőben.
• Hibakeresés és hibaelhárítás egy élő mikroszolgáltatási alkalmazásban.

Ez a képzés lehetővé teszi a küldötteknek, hogy javítsák a Microsoft Azure megoldástervezési készségeiket. A képzés után a küldött megérti az Azure szolgáltatások jellemzőit és képességeit, képes lesz azonosítani a kompromisszumokat, és döntéseket hozhat nyilvános és hibrid felhőalapú megoldások tervezésére. A képzés során meghatározzák azokat a megfelelő infrastruktúra- és platformmegoldásokat, amelyek a megoldás életciklusán keresztül teljesítik a szükséges funkcionális, működési és telepítési követelményeket.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) a résztvevők megtanulják az Microsoft Azure alapvető fogalmait, összetevőit és szolgáltatásait, miközben egy mintafelhő-alkalmazás létrehozásán haladnak keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Microsoft Azure alapjait
• Ismerje meg a különböző Azure-eszközöket és -szolgáltatásokat
• Ismerje meg, hogyan használhatja az Azure-t felhőalkalmazások létrehozásához

Azure felhőalapú szolgáltatások átfogó halmaza, amely lehetővé teszi a fejlesztőknek, IT szakembereknek és szervezeteknek az alkalmazások és az infrastruktúra-szolgáltatások létrehozását, telepítését és működtetését. Az Azure parancssori felület (CLI) egy nyílt forrású, platformok közötti parancssori eszköz, amely megkönnyíti az Azure erőforrások létrehozását és kezelését.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet elkezdeni az Azure CLI használatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Azure CLI használatának alapjait
• Tanuljon technikákat az Azure CLI segítségével az erőforrások kezelésére
• Alkalmazza tanulásait a virtuális gépeket, az erőforrás-kezelést, a tárfiókokat, a webalkalmazásokat és az SQL adatbázisokat érintő gyakorlati valós problémákhoz
• Automatizálja az API-t az Azure szolgáltatás-vezérlőkkel

Közönség

• Fejlesztők
• IT szakemberek
• technikusok
• DevOps E

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Az Azure Bot szolgáltatás egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure funkciók hatalmát az intelligens robotok gyors fejlesztésének lehetővé tétele érdekében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet könnyedén létrehozni egy intelligens robotot a Microsoft Azure

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az intelligens robotok alapjait
• Tanulja meg, hogyan hozhat létre intelligens botokat felhőalkalmazások segítségével
• Ismerje meg a Microsoft Bot Framework, a Bot Builder SDK és az Azure Bot szolgáltatás használatát
• Tudja meg, hogyan lehet robotokat tervezni botminták segítségével
• Az első intelligens robot fejlesztése a Microsoft Azure

Közönség

• Fejlesztők
• Hobbifelhasználók
• mérnökök
• IT szakemberek

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Internet of Things (IoT) olyan hálózati infrastruktúra, amely vezeték nélküli módon összeköti a fizikai tárgyakat és a szoftveralkalmazásokat, lehetővé téve számukra, hogy egymással kommunikáljanak és adatokat cseréljenek a hálózati kommunikáció, a felhőmérés és az adatok rögzítése révén. Azure egy átfogó felhőszolgáltatási készlet, amely egy IoT Suite-t kínál, amely előre konfigurált megoldásokból áll, amelyek segítenek a fejlesztőknek az IoT projektek fejlesztésének felgyorsításában.

Ebben az oktatók által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kell IoT alkalmazásokat fejleszteni Azure.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az IoT építészet alapjait
• Telepítés és konfiguráció Azure IoT Suite
• Ismerje meg az IoT rendszerek programozásában való használat előnyeit Azure
• Végrehajtása különböző Azure IoT szolgáltatások (IoT Hub, Funkciók, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Építsen, teszteljen, telepítse és megoldja a problémákat egy IoT rendszer használatával Azure

közönség

• Fejlesztők
• mérnökök

A kurzus formázása

• Részes előadások, részes viták, gyakorlatok és nehéz gyakorlatok

Megjegyzések

• Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és kezelhetnek termelési méretű konténerkörnyezetet a Kubernetes segítségével az AKS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubernetes beállítása és kezelése az AKS-en.
• Telepítsen, kezeljen és skálázzon egy Kubernetes fürtöt.
• Telepítsen konténeres (Docker) alkalmazásokat az Azure-ban.
• Migrálhat egy meglévő Kubernetes környezetet helyszíniről AKS felhőbe.
• Integrálja a Kubernetes-t harmadik féltől származó folyamatos integrációs (CI) szoftverrel.
• Biztosítsa a magas rendelkezésre állást és a katasztrófa utáni helyreállítást a Kubernetes alkalmazásban.

Microsoft Azure Infrastruktúra és telepítés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a biztonsági rendszergazdáknak szól, akik Azure munkaterhelést szeretnének biztosítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adminisztrálja a gazdagép biztonságát, a hálózati biztonságot és egyebeket.
• Állítsa be a tárolást és az adatbázis biztonságát a Azure-ban.
• A biztonsági megfigyelés végrehajtása Azure erőforrások használatával.
• Az adatok és infrastruktúrák elleni rosszindulatú kibertámadások megelőzése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a Azure Machine Learning segítségével szeretnék teljes körű gépi tanulási modelleket készíteni prediktív elemzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen gépi tanulási modelleket nulla programozási tapasztalattal.
• Hozzon létre prediktív algoritmusokat a Azure Machine Learning segítségével.
• Telepítsen üzemkész gépi tanulási algoritmusokat.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a gépi tanulási mérnököknek szól, akik az Azure Machine Learning és az Azure DevOps szolgáltatást szeretnék használni MLOps gyakorlatok megkönnyítésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készítsen reprodukálható munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket.
• Kezelje a gépi tanulási életciklust.
• Kövesse nyomon és jelentse a modell verzióelőzményeit, eszközöket és egyebeket.
• Telepítse a termelésre kész gépi tanulási modelleket bárhol.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik Machine Learning munkaterhelést szeretnének telepíteni az Azure-felhőbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Kubernetes, a Kubeflow és más szükséges szoftvereket az Azure-ban.
• Az Azure Kubernetes Service (AKS) használatával egyszerűsítse a Kubernetes-fürt Azure-ban történő inicializálását.
• Hozzon létre és helyezzen üzembe egy Kubernetes-folyamatot az éles ML-modellek automatizálásához és kezeléséhez.
• Tanítson és telepítsen TensorFlow ML modellt több párhuzamosan futó GPU-n és gépen.
• Használjon más AWS által felügyelt szolgáltatásokat az ML-alkalmazások kiterjesztéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik az Azure ML drag-and-drop platformját szeretnék használni Machine Learning munkaterhelések telepítéséhez anélkül, hogy szoftvert és hardvert kellene vásárolniuk, és nem kellene aggódniuk. a karbantartásról és a telepítésről.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Írjon rendkívül pontos gépi tanulási modelleket Python, R vagy nulla kódú eszközökkel.
• Használja ki az Azure elérhető adatkészleteit és algoritmusait a gépi tanulás és a mélytanulási modellek betanításához és nyomon követéséhez.
• Használja az Azures interaktív munkaterületét az ML-modellek közös fejlesztéséhez.
• Válasszon a különböző Azure által támogatott ML-keretrendszerek közül, például PyTorch, TensorFlow és scikit-learn.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a DevOps mérnököknek, fejlesztőknek és projektmenedzsereknek szól, akik az Azure-t DevOps szeretnék használni a hagyományos fejlesztési megközelítéseknél gyorsabb optimalizált vállalati alkalmazások létrehozására és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az alapvető DevOps szókincs és elvek megértése.
• Telepítse és konfigurálja a szoftverfejlesztéshez szükséges Azure DevOps-eszközöket.
• Használja az Azure DevOps eszközeit és szolgáltatásokat a piachoz való folyamatos alkalmazkodáshoz.
• Készítsen vállalati alkalmazásokat, és értékelje a jelenlegi fejlesztési folyamatokat az Azure DevOps megoldásokon.
• A csapatok hatékonyabb kezelése és a szoftvertelepítési idő felgyorsítása.
• Alkalmazzon DevOps fejlesztési gyakorlatokat a szervezeten belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a Azure Data Lake Storage Gen2-t hatékony adatelemzési megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Azure Data Lake Storage Gen2 architektúráját és főbb jellemzőit.
• Optimalizálja az adattárolást és a hozzáférést a költségek és a teljesítmény érdekében.
• Integrálja a Azure Data Lake Storage Gen2-t más Azure szolgáltatásokkal elemzési és adatfeldolgozási célokra.
• Megoldások fejlesztése a Azure Data Lake Storage Gen2 API használatával.
• A gyakori problémák elhárítása és a tárolási stratégiák optimalizálása.