Cloud Computing oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű adatmérnököknek szól, akik a Azure Data Factory segítségével skálázható és hatékony adatintegrációs megoldásokat kívánnak megvalósítani a felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Azure Data Factory (ADF) alapfogalmait és architektúráját.
• Ismerje meg az adatfolyamok létrehozását, ütemezését és figyelését.
• Integráljon különféle adatforrásokkal, végezzen adatátalakítást és kezelje az adatfolyamokat.
• Végezze el a hibakezelés és a teljesítményoptimalizálás legjobb gyakorlatait.
• Védje és figyelje az adatfolyamokat a termelési környezetekhez.

Ez az oktató vezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formában közép szintű IT szakemberek számára készült, akik szeretnék elmélyíteni tudásukat a Google Cloud felhőinfrastruktúra és -szolgáltatások kezelésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felállítani és konfigurálni a felhőkörnyezeteket a Google Cloud szolgáltatások segítségével.
• Kezelni és konfigurálni a virtuális gépeket, a tárhelyet és a hálózatokat.
• Alkalmazásokat telepíteni és monitorozni a GCP környezetben.
• A biztonsági legjobb gyakorlatokat és az identitáskezelést megvalósítani.
• A Google Cloud eszközöket használni az automatizáláshoz és a hibaelhárításhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és egészségügyi szakembereknek szól, akik a mesterséges intelligenciát az Google Colab segítségével fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Google Colab segítségével AI-modelleket valósítson meg az egészségügyben.
• Használjon mesterséges intelligenciát az egészségügyi adatok prediktív modellezéséhez.
• Elemezze az orvosi képeket mesterséges intelligencia által vezérelt technikákkal.
• Fedezze fel az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és mérnököknek szól, akik szeretnék használni az Google Colab-ot és a Apache Spark-t big data feldolgozására és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítson be egy big data környezetet az Google Colab és a Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése a Apache Spark segítségével.
• Vizualizálja a nagy adatokat egy együttműködési környezetben.
• Integrálja a Apache Spark-t felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik idősoros előrejelzési technikákat szeretnének alkalmazni valós adatokra az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az idősorelemzés alapjait.
• Használja az Google Colabot az idősorok adatainak kezeléséhez.
• Alkalmazza az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzésére.
• Használja a Facebook Prophet könyvtárát a rugalmas előrejelzéshez.
• Vizualizálja az idősoros adatokat és az előrejelzési eredményeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait a mesterséges intelligencia fejlesztésében az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a megerősítő tanulási algoritmusok alapfogalmait.
• Megerősítő tanulási modellek megvalósítása a TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynökök fejlesztése, amelyek próba-hibán keresztül tanulnak.
• Optimalizálja az ügynökök teljesítményét olyan fejlett technikák segítségével, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQN).
• Ügynökök képzése szimulált környezetben a OpenAI Gym használatával.
• Telepítsen megerősítő tanulási modelleket a valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a számítógépes látással kapcsolatos ismereteiket és feltárni TensorFlow képességeit kifinomult látásmodellek kidolgozására az Google segítségével. Colab.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) létrehozása és betanítása TensorFlow segítségével.
• Használja ki az Google Colabot a méretezhető és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép-előfeldolgozási technikák alkalmazása számítógépes látási feladatokhoz.
• Telepítsen számítógépes látásmodelleket a valós alkalmazásokhoz.
• Használja az átviteli tanulást a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képosztályozási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméterek hangolásában, és megtanulják, hogyan telepítsenek hatékonyan modelleket a [ 0]ogle Colab.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg fejlett gépi tanulási modelleket olyan népszerű keretrendszerek használatával, mint a Scikit-learn és TensorFlow.
• Optimalizálja a modell teljesítményét a hiperparaméteres hangolással.
• Telepítsen gépi tanulási modelleket valós alkalmazásokban az Google Colab segítségével.
• Együttműködhet és kezelhet nagyszabású gépi tanulási projekteket az Google Colabban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Google Colab Python segítségével kívánják alkalmazni az NLP-technikákat a Python használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a természetes nyelvi feldolgozás alapfogalmait.
• Szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása NLP-feladatokhoz.
• Végezzen hangulatelemzést NLTK és SpaCy könyvtárak segítségével.
• Dolgozzon szöveges adatokkal az Google Colab segítségével a méretezhető és együttműködő fejlesztés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű rendszergazdáknak szól, akik szeretnék megtanulni a Nutanix környezetek hatékony kezeléséhez és optimalizálásához szükséges alapvető fogalmakat és gyakorlati készségeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Nutanix Enterprise Cloud Platformot és összetevőit.
• A Nutanix-fürtök telepítése, konfigurálása és kezelése.
• Szerezzen jártasságot az Acropolis Hypervisor (AHV) kezelésében.
• Végezzen haladó felügyeleti feladatokat és hibaelhárítást.
• Alkalmazza a magas rendelkezésre állás, a katasztrófa utáni helyreállítás és a biztonság bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a mélytanulási technikákat az Google Colab környezet használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colabban a mélytanulási projektekhez.
• Ismerje meg a neurális hálózatok alapjait.
• Valósítson meg mély tanulási modelleket a TensorFlow segítségével.
• A mély tanulási modellek képzése és értékelése.
• Használja a TensorFlow fejlett funkcióit a mély tanuláshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek szól, akik szeretnék kezelni és működtetni az Google Cloud Platformot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a GCP alapvető szolgáltatásait és infrastruktúráját.
• Ismerje meg a hálózatok és virtuális gépek kezelését.
• Ismerje meg és alkalmazza a GCP általános biztonsági bevált gyakorlatait.
• Fedezze fel a Kubernetes-t és a tárolókezelést a GCP-ben.
• További információ a tárolási lehetőségekről és azok konfigurálásáról.
• Telepítsen és konfiguráljon adatbázisokat a GCP-n.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan hozhatnak létre értelmes és tetszetős adatvizualizációkat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colabban az adatok megjelenítéséhez.
• Hozzon létre különféle típusú diagramokat a Matplotlib segítségével.
• Használja a Seabornt fejlett vizualizációs technikákhoz.
• Szabja testre a cselekményeket a jobb megjelenítés és az átláthatóság érdekében.
• Az adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközök segítségével.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the basics of Python programming language.
• Implement Python code in Google Colab environment.
• Utilize control structures to manage the flow of a Python program.
• Create functions to organize and reuse code effectively.
• Explore and use basic libraries for Python programming.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak és informatikai szakembereknek szól, akik az Google Colab segítségével szeretnék megtanulni az adattudomány alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Google Colab beállítása és navigálása.
• Írja meg és futtassa az alapvető Python kódot.
• Adatkészletek importálása és kezelése.
• Készítsen vizualizációkat Python könyvtárak használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnököknek, felhő építészeknek és üzleti intelligencia szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az adatkezelést iparág-specifikus felhőkörnyezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adatszövetek alapelveit és összetevőit.
• Adatintegrációs és hangszerelési megoldások tervezése és megvalósítása.
• Biztosítsa az adatok minőségét és irányítását az iparági felhőplatformokon belül.
• Használjon adatszöveteket az iparág-specifikus adatelemzés és döntéshozatal támogatására.
• Legyen naprakész a felhőalapú adatkezelés új trendjeivel és technológiáival.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű informatikai szakembereknek, üzleti elemzőknek és projektmenedzsereknek szól, akik szeretnék megérteni a számítási felhő alapjait és alkalmazásait a különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítsa a számítási felhő legfontosabb jellemzőit és előnyeit.
• Ismerje meg a különböző felhőszolgáltatási és telepítési modellek közötti különbségeket.
• Ismerje fel az iparág-specifikus felhőmegoldások fontosságát.
• Mérje fel a felhőplatformok biztonsági és megfelelőségi szempontjait.
• Fedezze fel a felhőtechnológia új trendjeit és jövőbeli irányait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű felhőmérnököknek és üzemeltetési vezetőknek szól, akik a Kubiya AI segítségével kívánják javítani felhő-infrastruktúra-kezelésüket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálja a Kubiya AI-t a felhő infrastruktúrájába.
• Automatizálja a felhőalapú erőforrások rendelkezésre bocsátását és kezelését.
• Optimalizálja a felhőköltségeket a mesterséges intelligencia által vezérelt elemzések segítségével.
• Növelje a felhőalapú biztonságot a mesterséges intelligencia által vezérelt megfigyeléssel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az informatikai szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni az Alibaba Cloud alapjait és a számítási felhőszolgáltatások használatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Alibaba Cloud megoldás architektúráját.
• Ismerje meg az Alibaba Cloud alaptermékeit és szolgáltatásait.
• Ismerje meg az Alibaba Cloud képességeit a nagy adatok és adatbázisok kezelésében.

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 adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat az Google Colab-környezet használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és navigáljon az Google Colab gépi tanulási projektekhez.
• Különféle gépi tanulási algoritmusok megértése és alkalmazása.
• Használjon olyan könyvtárakat, mint a Scikit-learn az adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és nem felügyelt tanulási modellek alkalmazása.
• Hatékonyan optimalizálja és értékelje a gépi tanulási modelleket.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, rendszergazdáknak és felhőépítészeknek szól, akik a NoCloud-ot szeretnék használni felhőmegoldásaikhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely tartalmazza a következőket: NoCloud, Docker, Kubernetes és Helm.
• Felhőszolgáltatások létrehozása és kezelése a NoCloud segítségével.
• Ismerje meg a felhőszolgáltatás életciklusát a NoCloud-ban.
• Integrálja NoCloud a meglévő infrastruktúrával vagy virtuális erőforrásokkal.
• Gyakori problémák elhárítása NoCloud környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztőknek, rendszergazdáknak és felhőrajongóknak szól, akik szeretnének gyakorlati ismereteket szerezni a OpenNebula-ról, és használni szeretnék azt felhőmegoldásaikhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely tartalmazza a OpenNebula-t.
• Virtuális gépek létrehozása és kezelése itt: OpenNebula.
• Ismerje meg a virtuális gép életciklusát.
• Integrálja a OpenNebula-t a meglévő infrastruktúrával.
• Gyakori problémák elhárítása OpenNebula környezetben.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és kezelhetnek termelési méretű konténerkörnyezetet a Kubernetes segítségével a Google Cloudban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Kubernetes konfigurálása és kezelése a Google Cloudban.
• Telepítsen, kezeljen és méretezzön Kubernetes fürtöt.
• Telepítsen konténeres (Docker) alkalmazásokat a Google Cloudon.
• Migrálhat egy meglévő Kubernetes környezetet a helyszíniről a Google Cloud szolgáltatásba.
• Integrálja Kubernetes harmadik féltől származó folyamatos integrációs (CI) szoftverrel.
• Biztosítsa a magas rendelkezésre állást és a katasztrófa utáni helyreállítást a Kubernetes-ban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a műszaki szakembereknek szól, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni a rendelkezésre álló felhőmegoldásokról, a felhőben lévő adatokkal való munkavégzéshez szükséges adatelemzési folyamatokról, és a gyakorlatban az olyan eszközök alkalmazására, mint az Power BI adatok elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja Power BI.
• Értékelje a felhőszolgáltatók által kínált különféle adatmegoldásokat, például Azure.
• Ismerje meg a tároláshoz, kezeléshez és hozzáféréshez használt különböző struktúrákat, modellezési megközelítéseket és adattárház-terveket Big Data.
• Alkalmazzon eszközöket és technikákat az adatok tisztítására az elemzés előkészítése során.
• Jelentéskészítési és elemzési megoldásokat készíthet helyszíni és felhőadatok alapján.
• Integrálja az adatelemzési megoldásokat egy adattárházba.
• Csökkentse az adatbiztonsági kockázatokat és biztosítsa az adatok védelmét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és DevOps mérnököknek szól, akik szerver nélküli megközelítést kívánnak alkalmazni vállalati alkalmazások létrehozására az Kubernetes-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a Kubernetes rendszert a kiszolgáló nélküli architektúra fejlesztéséhez.
• Ismerje meg a szerver nélküli környezetek alapjait és alapelveit.
• A szerver nélküli fejlesztéshez szükséges eszközláncok működtetése és a Kubernetes összetevőkkel való integrálása.
• Gyakorolják tudásukat Python programozási nyelvben, és alkalmazzák azt szerver nélküli rendszerek megvalósításában.
• Biztonságos vállalati alkalmazások, amelyeket a Kubernetes kiszolgáló nélküli keretrendszerén keresztül telepítenek.
• Használja a modern felhőalapú számítástechnikai módszereket a DevOps feladatfeldolgozási munkafolyamatok optimalizálásához.

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 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.

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.

Közönség

Szoftvermérnökök/vagy számítástechnikai szakemberek, akik megfelelő algoritmus fogalmakat rendelkeznek és
legalább egy programozási/skriptnyelven ismeretesek, de nincs tapasztalatauk a felhőszámítás terén

Időtartam

3 nap (7 óra / nap)

1. nap - az alapvető felhőalapú számítástechnikai témák végső-végső lefedettségét biztosítja, mivel mind a technológia, mind az üzleti témákhoz kapcsolódnak. A modul egy sor részre oszlik, amelyek mindegyikét egy gyakorlati gyakorlat kísérte.

2. nap - felfedezzük a felhőalapú számítógépes platformokkal kapcsolatos technológiával kapcsolatos témákat. Nem lép be a végrehajtási vagy programozási részleteket, hanem inkább tartja a fedezetet konceptuális szinten, összpontosítva olyan témákra, amelyek a felhőszolgáltatási architektúra, a felhőbiztonsági fenyegetések és technológiák, a virtualizáció és az adatok feldolgozása.

3. nap - technikai betekintést nyújt az alapvető felhőalapú számítógépes platformokra. Az Infrastructure-as-a-Service (IaaS), a Platform-as-a-Service (PaaS) és a Software-as-a-Service (SaaS) környezeteket összetett mintákként vizsgálják, amelyek egyedi és megosztott épületblokkokból állnak. Ez a modul az építészeti rétegeken keresztül irányított túra, amely leírja az elsődleges összetevőket, kiemeli a megosztott összetevőket, és megmagyarázza, hogy az építési blokkok hogyan lehet összegyűjteni és végrehajtani a felhőmérési mechanizmusok és gyakorlatok révén.

4. nap - a 3. napra épül, hogy mélyen merüljön el a rugalmas, ellenálló és sokoldalú technológiai építészetekbe, valamint speciális megoldási építészetekbe, mint például a felhőbombolás és a felhő kiegyensúlyozás. Az építészeti mechanizmusok, az ipari technológiák és a tervezési minták tanulmányozása révén mind a központi, mind a kiterjesztett alkatrészeket leírják, amelyek összekapcsolódnak a felhőplatformok elsődleges jellemzőjeként a rugalmasság, az ellenállás és a sokoldalúság megértéséhez. Ezeknek az eredeti és fokozott méretezhetőségnek és a hibákkal kapcsolatos funkcióknak a használata révén speciális megoldási architektúrákat írnak le, amelyek lehetővé teszik a felhők és a felhő- és felhőkörnyezetek közötti összekapcsolódást, valamint a felhők közötti futóidejű terhek kiegyensúlyozását a teljesítmény és a hibák megoldása céljából.

5. nap - bemutatja a résztvevők egy sor gyakorlatok és problémák, amelyek célja, hogy teszteljék a képességét, hogy alkalmazza a tudás a korábban érintett témák.

Ez a kurzus olyan emberek számára készült, akik meg akarják érteni, hogyan lehet előnyben részesíteni a számítástechnikát. Az Amazon EC2 példát használja, de más szolgáltatókra is szabható.

Közönség

IT építészek, középszintű informatikai vezetők, informatikai tanácsadók

A tanfolyam formátuma

Jelenleg 100% előadások.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon műszaki szakembereknek szól, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni a rendelkezésre álló felhőmegoldásokról, a felhőben lévő adatokkal való munkavégzéshez szükséges adatelemzési folyamatokról és a az adatok elemzéséhez hasonló eszközök alkalmazásának gyakorlatáról, mint a Power BI.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja Power BI.
• Értékelje a felhőszolgáltatók, például az Azure által kínált különféle adatmegoldásokat.
• Ismerje meg a Big Data tárolására, kezelésére és elérésére használt különböző struktúrákat, modellezési megközelítéseket és adattárház-terveket.
• Alkalmazzon eszközöket és technikákat az adatok tisztítására az elemzés előkészítése során.
• Jelentéskészítési és elemzési megoldásokat készíthet helyszíni és felhőadatok alapján.
• Integrálja az adatelemzési megoldásokat egy adattárházba.
• Csökkentse az adatbiztonsági kockázatokat és biztosítsa az adatok védelmét.

Ez a kurzus azt célozza, hogy nem technikai szakembereknek—mint menedzsereknek, üzleti elemzőknek, QA tesztelőknek és műveleti személynek—alapvető ismeretekkel lásson el felhőszámítást. A résztvevők a felhőszámítás alapvető fogalmait, előnyeit és gyakorlati alkalmazásait fogják felfedezni, hogy informáltabb döntéseket tegyenek és hatékonyan hozzájáruljanak a felhőátvitel kezdeményezéséhez. A kurzus kiemeli a felhőszleng magának a felhőnek és a helyi infrastruktúra összehasonlítását, a szolgáltatási modellumok megértését, és arra, hogy hogyan befolyásolja a felhő az egyes szerepeket egy szervezeten belül.

A kurzus végén a résztvevők képesek lesznek:

• A felhőszámítás kulcsfontosságú definicióit és szakkifejezéseit megérteni
• A különböző felhőszolgáltatási modelleket (IaaS, PaaS, SaaS) azonosítani
• A felhőtelepítési modelleket (Publikus, Privat, Hibrid, Multi-Felhő) megkülönböztetni
• Helyi vs. felhőalapú infrastruktúrát összehasonlítani
• A felhő előnyeit megérteni: skalázhatóság, rugalmasság, elérhetőség és költséghatékonyság
• A közönséges felhőplatformokat (AWS, Azure, GCP) és szolgáltatásukat felismerni
• A felhőfelelősségeket megérteni: közös felelősségi modell és szerepbázisú hozzáférés
• A felhő hatását a szoftvertesztelésre, telepítésre és figyelésre megragadni
• A felhőfelvétel és átvitel projektekben hatékonyan részt venni
• A felhőbiztonsági alapokat, megfelelőségi és kormányzati elveket megbecsülni

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 a tanfolyam azoknak az embereknek készült, akik választással szembesülnek, melyik megoldást választják egy adott problémára. IT menedzserek, megoldás-építészek, tesztmenedzserek, rendszergazdák és fejlesztők profitálhatnak a tanfolyamból, ha megértik a rendelkezésre álló Cloud / SaaS / Iaas megoldások előnyeit és költségeit.

• Szerezzen alapismereteket a Citrix Virtual Apps és asztali számítógépek 7-ről
• Citrix Virtual Apps and Desktops 7 webhely és Cloud-csatlakozók telepítése, konfigurálása és kezelése
• Azonosítsa a Citrix Virtual Apps and Desktops on-premises és a Citrix Virtual Apps and Desktops Service közötti szempontokat
• Alkalmazás- és asztali erőforrások kézbesítése

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) felhőalapú rendszergazdáknak, felhőépítészeknek, technológiai vezetőknek és pénzügyi elemzőknek szól, akik egy szervezet pénzügyi eszközeit szeretnék rögzíteni, kezelni, figyelni és feldolgozni a felhőben. .

A képzés végére a résztvevők FinOps gyakorlatokat használhatnak a szervezetben a költségek előrejelzésére, a folyamatok optimalizálására és a felhőben végzett pénzügyi menedzsment műveletek végrehajtására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni az Fn-t szerver nélküli alkalmazások és szolgáltatások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be az Fn funkciót könyvtárak és függvények létrehozásához.
• Alkalmazások létrehozása különböző programozási nyelvek használatával.
• Figyelemmel kíséri a funkciókat, hogy megoldja a problémákat a fejlesztési és telepítési szakaszban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak szól, akik szeretnék kezelni és üzembe helyezni a G Suite-ot szervezetek számára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazza az Google biztonsági gyakorlatokat a 2SV-vel és az SSO-val.
• Kövesse nyomon a domain és a szolgáltatások használatát a Kezelői konzolban található jelentések segítségével.
• G Suite felügyeleti konzol beállítása és konfigurálása.

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 a felhőmérnököknek szól, akik objektumokat és strukturálatlan adatokat szeretnének tárolni a MinIO segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alternatív megoldást kínál a Unix parancsokhoz a MinIO Client segítségével.
• Használja a MinIO-t nagy teljesítményű infrastruktúrák létrehozásához gépi tanuláshoz, elemzéshez és sok máshoz.
• Telepítse a MinIO-t Kubernetes-on a méretre szabott, összehangolt telepítéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik az OpenFaas segítségével eseményvezérelt funkciókat kívánnak létrehozni, létrehozni, tesztelni, hibakeresni és telepíteni anélkül, hogy az alapul szolgáló szerver kezelésével kellene foglalkozniuk. infrastruktúra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja OpenFaas.
• Csomagoljon bármilyen bináris vagy kódot szerver nélküli funkcióként, ismétlődő kazánkódolás nélkül.
• A bezáródás elkerülése érdekében válassza le a AWS Lambda-ról.
• Telepítsen eseményvezérelt funkciókat egy helyszíni kiszolgálón vagy a felhőben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szoftvermérnököknek szól, akik párhuzamos alkalmazásokat szeretnének fejleszteni a OpenMP használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg és használja a párhuzamos programozást a Fortrannal OpenMP-ban.
• Számítsa párhuzamosan a fraktálokat több képpont és karakter megjelenítéséhez.
• Végezzen vektorprogramozást SIMD-kiterjesztésekkel HPC-rendszerekhez.
• Adjon hozzá párhuzamos blokkokat az osztott memória párhuzamosságának meghatározásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik az Serverless Framework-t az AWS-en és más felhőplatformokon szeretnék használni mikroszolgáltatási alkalmazások létrehozására és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be az Serverless Framework-et olyan számítási szolgáltatásokkal való együttműködéshez, mint például a AWS Lambda.
• Csökkentse a mikroszolgáltatások telepítésének bonyolultságát és költségeit különböző felhőplatformokon.
• Események kibocsátása és rögzítése, valamint a funkciók automatikus végrehajtása.

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