Bevezetés az Azure-ba Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik Microsoft Azure használatával szeretnének mesterséges intelligenciával működő felhőalkalmazásokat fejleszteni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Eseményvezérelt és kiszolgáló nélküli alkalmazásokat fejleszteni az Azure Functions segítségével.
• Azure tároló megoldásokat és virtuális gépeket kezelni.
• Webalkalmazásokat üzembe helyezni és skálázni az Azure App Service és Docker konténerek használatával.
• AI, gépi tanulás és természetes nyelvfeldolgozás integrálása az Azure AI Services segítségével.
• Kihasználni a GitHub Copilotot az AI-alapú felhőalkalmazás-fejlesztés támogatására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű / középhaladó szintű / haladó szintű fejlesztőknek és szakmai szakembereknek szól, akik szeretnék a Microsoft Azure-t használni AI-ügynökök építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére üzleti alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni az AI-ügynökök architektúráját Azure-on, létrehozni és konfigurálni egy működő ügynököt, az ügynököt üzleti tudásforrásokhoz kapcsolni, valamint az ügynökök kiértékelésére és üzembe helyezésére felkészülni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) DevOps mérnökök, fejlesztők és projektmenedzserek számára készült, akik szeretnék az Azure DevOps segítségével gyorsabban építeni és üzembe helyezni vállalati alkalmazásokat, mint a hagyományos fejlesztési módszerekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DevOps alapvető szókincsét és elveit.
• Telepíteni és konfigurálni a szükséges Azure DevOps eszközöket a szoftverfejlesztéshez.
• Az Azure DevOps eszközöket és szolgáltatásokat használni a piaci igényekhez való folyamatos alkalmazkodáshoz.
• Vállalati alkalmazásokat építeni és az aktuális fejlesztési folyamatokat értékelni az Azure DevOps megoldások alapján.
• Hatékonyabban kezelni a csapatokat és felgyorsítani a szoftver üzembe helyezésének idejét.
• DevOps fejlesztési gyakorlatokat bevezetni a szervezeten belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a biztonsági rendszergazdáknak szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan konfigurálják az Azure felhőbiztonságot a felhőben futó munkaterhelések biztonságossá tételéhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gazdagép- és hálózati biztonság konfigurálása.
• Azure haladó biztonsági beállítások konfigurálása.
• Az Azure használata felhőalapú számítástechnikai munkaterhelések biztonságossá tételéhez.
• Végpontvédelmi szolgáltatások használata kártevők és vírusok elleni védelemhez.
• Tárolómunkaterhelések biztonságossá tétele, amelyek az Azure-ban futnak.

Az Azure Bot Service egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure Functions képességeit, így hatékony platformot biztosít intelligens botok gyors fejlesztéséhez.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megismerhetik, hogyan fejleszthetnek hatékonyan intelligens botokat a Microsoft Azure segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Megérteni az intelligens botok mögött álló alapvető fogalmakat.

Intelligens botokat fejleszteni felhőalapú alkalmazások használatával.

Gyakorlati ismereteket szerezni a Microsoft Bot Framework, a Bot Builder SDK és az Azure Bot Service használatáról.

Bevált bot tervezési mintákat alkalmazni valós helyzetekben.

Létrehozni és üzembe helyezni az első intelligens botjukat a Microsoft Azure segítségével.

Közönség

Ez a képzés fejlesztőknek, hobbi programozóknak, mérnököknek és IT szakembereknek szól, akik érdeklődnek a botfejlesztés iránt.

A képzés formátuma

A képzés előadások és viták kombinációját kínálja gyakorlati gyakorlatokkal és erős hangsúllyal a gyakorlati alkalmazáson.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Data Lake Storage Gen2 architektúráját és kulcsfontosságú funkcióit.
• Optimalizálni az adattárolást és hozzáférést a költségek és teljesítmény szempontjából.
• Integrálni az Azure Data Lake Storage Gen2-t más Azure szolgáltatásokkal elemzési és adatfeldolgozási célokra.
• Megoldásokat fejleszteni az Azure Data Lake Storage Gen2 API használatával.
• Hibaelhárítást végezni gyakori problémák esetén és tárolási stratégiákat optimalizálni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó Java fejlesztők, szoftvermérnökök és felhőrajongók számára készült, akik szeretnék kihasználni az Azure OpenAI erejét intelligens alkalmazások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI alapelveit és alkalmazásait.
• Azure OpenAI szolgáltatás beállítása és kezelése.
• OpenAI modellek integrálása Java alkalmazásokba.
• AI-alapú funkciók üzembe helyezése webalkalmazásokban.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálni és kezelni a Kubernetes-t az AKS-en.
• Üzembe helyezni, kezelni és skálázni egy Kubernetes klasztert.
• Konténerizált (Docker) alkalmazásokat üzembe helyezni az Azure-on.
• Meglévő Kubernetes környezet migrálása helyszínről az AKS felhőbe.
• A Kubernetes integrálása harmadik féltől származó folyamatos integrációs (CI) szoftverekkel.
• Magas rendelkezésre állás és katasztrófa-helyreállítás biztosítása a Kubernetes-ben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a gépi tanulás mérnököknek szól, akik az Azure Machine Learning és az Azure DevOps használatával szeretnék elősegíteni az MLOps gyakorlatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Reprodukálható munkafolyamatokat és gépi tanulási modelleket létrehozni.
• Kezelni a gépi tanulás életciklusát.
• Nyomon követni és jelenteni a modell verziótörténetét, eszközeit és egyebeket.
• Termelésre kész gépi tanulási modelleket bárhol üzembe helyezni.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatmérnököknek szól, akik szeretnének jártassá válni az Azure Synapse Analytics használatában az adatfeldolgozás, elemzés és vizualizáció területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Synapse Analytics alapvető fogalmait, architektúráját és összetevőit.
• Létrehozni, konfigurálni és kezelni skálázható adattárházakat az Azure Synapse segítségével.
• Elsajátítani az adatbetöltés, -átalakítás és -betöltés (ETL) technikáit különböző forrásokból az Azure Synapse-ba.
• Optimalizálni a lekérdezési teljesítményt, biztosítani az adatbiztonságot, és integrálni az Azure Synapse-t a Power BI és más eszközökkel az adatok vizualizálásához és az elemzések megosztásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű felhőmérnökök és IT-szakemberek számára készült, akik a Terraform használatával szeretnék automatizálni az infrastruktúra üzembe helyezését, kezelését és skálázását az Azure felhőplatformon.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Terraform alapjait és előnyeit az infrastruktúra mint kód területén.
• Beállítani és konfigurálni a Terraformot az Azure-hoz.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni Terraform konfigurációs fájlokat különböző Azure szolgáltatásokhoz.
• A Terraform használata az Azure erőforrások kezelésére és skálázására.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása a Terraform állapotkezelés és verziókövetés terén.
• A Terraform integrálása az Azure DevOps-szal az automatizált üzembe helyezések érdekében.
• Újrahasználható Terraform modulok létrehozása a konzisztens erőforrás-kiépítés érdekében.
• A Terraform haladó funkcióinak használata komplex infrastruktúra üzembe helyezéséhez.