Cloud Computing oktatás Magyarország

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Data Factory (ADF) alapvető fogalmait és architektúráját.
• Megtanulják létrehozni, ütemezni és monitorozni az adatcsatornákat.
• Különböző adatforrásokkal integrálódni, adatátalakítást végrehajtani és adatfolyamokat kezelni.
• Legjobb gyakorlatokat alkalmazni a hibakezelés és a teljesítményoptimalizálás terén.
• Biztonságossá tenni és monitorozni az adatcsatornákat éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereknek szól, akik szakértelmet szeretnének szerezni a felhőinfrastruktúra és szolgáltatások kezelésében a Google Cloud platformon.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Felhő környezetek beállítására és konfigurálására Google Cloud szolgáltatások segítségével.
• Virtuális gépek, tárolók és hálózatok kezelésére és konfigurálására.
• Alkalmazások üzembe helyezésére és monitorozására GCP környezetekben.
• Biztonsági ajánlott eljárások és identitáskezelés implementálására.
• Google Cloud eszközök használatára automatizáláshoz és hibaelhárításhoz.

A 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.

Ez 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.

Ez 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.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Nutanix Enterprise Cloud Platformot és annak összetevőit.
• Nutanix klaszterek telepítése, konfigurálása és kezelése.
• Szaktudást szerezni az Acropolis Hypervisor (AHV) adminisztrálásában.
• Haladó felügyeleti feladatok és hibaelhárítás végrehajtása.
• Legjobb gyakorlatok alkalmazása a magas rendelkezésre állás, katasztrófa-helyreállítás és biztonság terén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az idősor-előrejelzési technikákat valós adatokon a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az idősoranalízis alapjait.
• Használni a Google Colabot idősoradatokkal való munkavégzéshez.
• Alkalmazni az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzéséhez.
• Használni a Facebook Prophet könyvtárat rugalmas előrejelzéshez.
• Megjeleníteni az idősoradatok és az előrejelzési eredményeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT szakemberek számára készült, akik szeretnék kezelni és üzemeltetni a Google Cloud Platformot.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a GCP alapvető szolgáltatásait és infrastruktúráját.
• Megtanulni, hogyan kell hálózatokat és virtuális gépeket kezelni.
• Megérteni és alkalmazni az általános biztonsági ajánlott gyakorlatokat a GCP-ben.
• Felfedezni a Kubernetes és a tárolókezelést a GCP-ben.
• Megismerni a tárolási lehetőségeket és azok konfigurálását.
• Adatbázisok üzembe helyezése és konfigurálása a GCP-n.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
• Megvalósítani megerősítő tanulási modelleket a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
• Fejleszteni intelligens ügynököket, amelyek próbálgatással tanulnak.
• Optimalizálni az ügynökök teljesítményét olyan haladó technikákkal, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs).
• Kiképezni ügynököket szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
• Üzembe helyezni megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokhoz.

Ez 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.

Ez 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.

A felhőszámítástechnika egy skálázható, rugalmas modell az informatikai erőforrások és szolgáltatások igény szerinti szállításához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és haladó szintű felhőszakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az AWS és Azure technológiákat, miközben felkészülnek a globálisan elismert tanúsítványokra.

A program elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AWS és Azure alapvető felhőelvét.
• Hatékonyan konfigurálni, biztosítani és kezelni az Azure erőforrásokat.
• AWS számítási, tárolási, hálózati és biztonsági szolgáltatásokat implementálni.
• Alkalmazni az architektúrális ajánlott gyakorlatokat és integrálni a generatív mesterséges intelligencia fogalmait a vezetői szintű tervezéshez.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások valós felhődemonstrációkkal kiegészítve.
• Széleskörű gyakorlati feladatok mind az AWS, mind az Azure környezetekben.
• Gyakorlati laborok, amelyek több tanúsítványvizsgára való felkészülést szolgálnak.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Szervezeti felhőstratégiához igazított tartalomért kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a képzés testreszabásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik az NLP technikákat szeretnék alkalmazni Pythonban a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a természetes nyelvfeldolgozás alapvető fogalmait.
• Szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása NLP feladatokhoz.
• Érzelmek elemzése az NLTK és SpaCy könyvtárak segítségével.
• Szöveges adatok kezelése a Google Colabban skálázható és együttműködésre képes fejlesztés érdekében.

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adatmérnökök, felhőarchitektusok és üzleti intelligencia szakemberek számára készült, akik szeretnék elsajátítani az adatkezelést iparspecifikus felhő környezetekben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az adatszövetek alapelveit és összetevőit.
• Adatintegrációs és -vezénylési megoldások tervezése és implementálása.
• Adatminőség és irányítás biztosítása az ipari felhőplatformokon belül.
• Adatszövetek használata iparspecifikus adatelemzés és döntéshozatal támogatására.
• Naprakész maradni az új trendekkel és technológiákkal a felhőalapú adatkezelés területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT-szakemberek, üzleti elemzők és projektmenedzserek számára készült, akik szeretnének megismerni a felhőszámítástechnika alapjait és annak különböző iparágakban való alkalmazását.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani a felhőszámítástechnika kulcsjellemzőit és előnyeit.
• Megérteni a különböző felhőszolgáltatási és üzembehelyezési modellek közötti különbségeket.
• Felismerni az iparágra szabott felhőmegoldások fontosságát.
• Értékelni a felhőplatformok biztonsági és megfelelőségi szempontjait.
• Felfedezni a felhőtechnológia új trendjeit és jövőbeli irányait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű felhőmérnökök és műveleti menedzserek számára készült, akik a Kubiya AI segítségével szeretnék javítani a felhő-infrastruktúra kezelését.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálni a Kubiya AI-t a felhő-infrastruktúrába.
• Automatizálni a felhő-erőforrások kiépítését és kezelését.
• Optimalizálni a felhő-költségeket AI-alapú elemzések segítségével.
• Fokozni a felhőbiztonságot AI-alapú monitorozással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Olyan könyvtárakat használni, mint a Scikit-learn, adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyletlen tanulási modelleket implementálni.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik a Python programozást szeretnék megtanulni a nulláról a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kód implementálása a Google Colab környezetben.
• Vezérlési szerkezetek használata a Python programok folyamatainak irányításához.
• Funkciók létrehozása a kód hatékony szervezéséhez és újrafelhasználásához.
• Alapvető könyvtárak felfedezése és használata Python programozás során.

A VMware vSphere egy vezető virtualizációs platform, amelyet a rugalmas IT-infrastruktúra kialakításához használnak.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT-szakembereknek szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a VMware vSphere környezetekben felmerülő problémák azonosításában és megoldásában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Diagnosztizálni és megoldani a virtuális gépekkel és a vSphere szolgáltatásokkal kapcsolatos gyakori problémákat.
• VMware eszközök használatával elemezni és javítani a teljesítménnyel és konfigurációval kapcsolatos hibákat.
• Hibaelhárítást végezni a virtuális hálózati és tárolókonfigurációkban.
• Gyökér ok elemzést végezni éles környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű integrációs fejlesztőknek és rendszergazdáknak szól, akik szeretnének haladó Boomi technikákat megtanulni a felhőalapú megoldások integrációs platformokon történő építéséhez, kezeléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AtomSphere használata és Boomi dokumentumok kezelése.
• Összetett integrációs folyamatok létrehozása és tervezése haladó logika és adatfeldolgozás érdekében.
• Integrációs folyamatok üzembe helyezésének, naplózásának és jelentéskészítésének kezelése.
• Hibák észlelése és kezelése.
• Legjobb gyakorlatok és technikák alkalmazása a Boomi integráció során.

Ez 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.

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztők, rendszergazdák és felhőarchitektusok számára készült, akik a NoCloudot szeretnék használni felhőmegoldásaikban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely tartalmazza a NoCloud, Docker, Kubernetes és Helm rendszereket.
• Felhőszolgáltatások létrehozása és kezelése a NoCloud segítségével.
• A felhőszolgáltatás életciklusának megértése a NoCloudban.
• A NoCloud integrálása meglévő infrastruktúrával vagy virtuális erőforrásokkal.
• Gyakori hibák elhárítása a NoCloud környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) fejlesztők, rendszergazdák és felhőtechnológiák iránt érdeklődők számára készült, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni az OpenNebula használatáról és azt felhőalapú megoldásaikban alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet létrehozására, amely tartalmazza az OpenNebulát.
• Virtuális gépek létrehozására és kezelésére az OpenNebulában.
• Megérteni a virtuális gép életciklusát.
• Az OpenNebula integrálására a meglévő infrastruktúrával.
• Gyakori hibák elhárítására egy OpenNebula környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű rendszergazdáknak szól, akik a VMware vCenter segítségével szeretnének komplex virtuális környezeteket kezelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a VMware vSphere és vCenter Server architektúráját és összetevőit.
• Telepíteni, konfigurálni és kezelni a VMware ESXi és vCenter Server-t.
• Speciális hálózati és tárolókonfigurációk implementálása.
• Virtuális gépek létrehozása, kezelése és migrálása.
• Magas rendelkezésre állás és katasztrófa-helyreállítás biztosítása virtualizált környezetben.
• vSphere feladatok automatizálása és életciklus-kezelés, valamint frissítések kezelése.
• Gyakori problémák hibaelhárítása és ajánlott eljárások alkalmazása.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálni és kezelni a Kubernetes-t a Google Cloudban.
• Üzembe helyezni, kezelni és méretezni egy Kubernetes klasztert.
• Konténerizált (Docker) alkalmazásokat üzembe helyezni a Google Cloudban.
• Meglévő Kubernetes környezet migrálása helyszínről a Google Cloudba.
• Integrálni a Kubernetes-t harmadik fél folyamatos integrációs (CI) szoftvereivel.
• Magas rendelkezésre állást és katasztrófa-helyreállítást biztosítani a Kubernetesben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a szakembereknek szól, akik gyakorlati megértést szeretnének szerezni az elérhető felhőmegoldásokról, a felhőben lévő adatokkal való munkához szükséges adatelemzési folyamatokról, valamint a Power BI használatával történő adatelemzés gyakorlati alkalmazásáról.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Power BI telepítésére és konfigurálására.
• Az Azurehoz hasonló felhőszolgáltatók által kínált különböző adatmegoldások értékelésére.
• Megérteni a Big Data tárolásához, kezeléséhez és eléréséhez használt különböző szerkezeteket, modellezési megközelítéseket és adatraktár-terveket.
• Az elemzéshez szükséges adattisztítás eszközeinek és technikáinak alkalmazására.
• Helyszíni és felhőalapú adatokra épülő jelentéskészítő és elemzési megoldások készítésére.
• Adatelemzési megoldások integrálására egy adatraktárral.
• Adatbiztonsági kockázatok csökkentésére és az adatvédelem biztosítására.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) integrációs fejlesztők, rendszergazdák és rendszerintegrátorok számára készült, akik a Boomi használatával szeretnének integrációs platformokat építeni, kezelni és üzembe helyezni felhőalapú megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a Boomi-val történő integrációk létrehozásához.
• Megismerni a Boomi AtomSphere funkcióit, architektúráját és alapvető fogalmait.
• Megtanulni, hogyan tervezzen, építsen és helyezzen üzembe integrációs folyamatokat a Boomi-val.
• A Boomi irányítópultját és jelentéskészítési lehetőségeit használni az alkalmazások monitorozásához.
• Konfigurációk és üzembe helyezések kezelése Atom, Molecule és Atom Cloud esetén.
• Webszolgáltatások és API integráció és kezelés engedélyezése a Boomi-val.

Célközönség

Szoftvermérnökök / Számítástudósok, akik rendelkeznek algoritmusokkal kapcsolatos alapvető ismeretekkel és legalább egy programozási / szkriptnyelv ismeretével, de nincs tapasztalatuk a felhőalapú számítások területén

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak és IT adminisztrátoroknak szól, akik a Citrix Hypervisor használatával szeretnék üzembe helyezni, kezelni és optimalizálni az adatközpontok virtualizációját asztali gépek, szerverek és felhő környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a Citrix Hypervisorral történő asztali, szerver és felhő virtualizáció kezeléséhez.
• Egyszerűsíteni a virtualizáció kezelését és műveleteit a Citrix Hypervisor teljes funkcionalitásának és architektúrájának kihasználásával.
• Konfigurálni és kezelni a Citrix Hypervisor környezetet a XenCenter és CLI parancsok segítségével.
• Megtanulni, hogyan telepíthetnek, konfigurálhatnak és kezelhetnek virtuális gépeket, GPU-kat és tároló repozitóriumokat.
• Optimalizálni a Citrix Hypervisor poolok teljesítményét magas rendelkezésre állás és terheléselosztás implementálásával.

Ez a 7 napos program átfogó, gyakorlati bevezetést nyújt a felhőalapú alkalmazások tervezésébe, üzembe helyezésébe és működtetésébe modern DevOps gyakorlatok segítségével.

A résztvevők megismerhetik, hogyan tervezhetnek skálázható mikroszolgáltatás architektúrákat, optimalizálhatják a konténer környezeteket, és kezelhetik a termelési terheléseket Kubernetes segítségével. A kurzus magában foglalja a fejlett üzembehelyezési stratégiákat, GitOps-alapú automatizálást, valamint a megfigyelési gyakorlatokat a rendszer megbízhatóságának és teljesítményének biztosításához.

Kiemelt figyelmet kapnak a valós üzemi kihívások, beleértve az incidenskezelést, a hibaszimulációt és a gyökér ok elemzést. A program mesterséges intelligenciát használó eszközök bemutatásával zárul, amelyek segítenek a hibakeresésben és gyorsítják az üzemi döntéshozatalt.

A képzés végére a résztvevők világosan megértik, hogyan építhetnek, helyezhetnek üzembe, figyelhetnek és karbantarthatnak rugalmas elosztott rendszereket Kubernetes-alapú környezetben.

1. nap – átfogó bemutatást nyújt a felhőalapú számítástechnika alapvető témaköreiről, mind technológiai, mind üzleti szempontból. A modul több szekcióra oszlik, amelyek mindegyikét gyakorlati feladatok kísérik.

2. nap – a felhőalapú számítástechnikai platformokkal kapcsolatos technológiai témákat vizsgálja. Nem részletezi a megvalósítást vagy a programozást, hanem koncepcionális szinten marad, olyan témákra összpontosítva, mint a felhőszolgáltatások architektúrája, a felhőbiztonsági fenyegetések és technológiák, a virtualizáció és az adatfeldolgozás.

3. nap – technikai betekintést nyújt a felhőalapú számítástechnikai platformok alapjaiba. Az Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) és Software-as-a-Service (SaaS) környezeteket összetett mintázatokként vizsgáljuk, amelyek egyedi és közös építőelemekből állnak. Ez a modul egy vezetett túraként épül fel ezen architekturális rétegeken keresztül, leírja az elsődleges összetevőket, kiemeli a közös elemeket és magyarázza, hogyan lehet ezeket az építőelemeket felhőalapú számítástechnikai mechanizmusok és gyakorlatok segítségével összeállítani és megvalósítani.

4. nap – a 3. napon tanultakra építve mélyreható betekintést nyújt az rugalmas, ellenálló és több-bérlős technológiai architektúrákba, valamint speciális megoldási architektúrákba, mint például a felhőkitörés és a felhőterhelés-egyensúlyozás. Az architekturális mechanizmusok, ipari technológiák és tervezési minták tanulmányozásán keresztül leírjuk mind a mag, mind a kiterjesztett összetevőket, amelyek együttesen valósítják meg a rugalmasságot, az ellenállóképességet és a több-bérlősséget, mint a felhőplatformok elsődleges jellemzőit. Ezen natív és fokozott méretezhetőségi és feladatátvétellel kapcsolatos funkciókészletek kihasználásával speciális megoldási architektúrákat írunk le, amelyek lehetővé teszik a felhők közötti, valamint a helyszíni és felhőalapú környezetek közötti kitörést, valamint a futási terhelések felhők közötti egyensúlyozását teljesítmény és feladatátvétel céljából.

5. nap – a résztvevőknek egy sor gyakorlatot és problémát mutat be, amelyek célja, hogy teszteljék a korábban tárgyalt témák ismeretének alkalmazási képességét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak szól, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni a rendelkezésre álló felhőalapú megoldásokról, az adatelemzési folyamatokról, amelyek szükségesek a felhőben lévő adatokkal való munkához, valamint a Power BI eszközök alkalmazásának gyakorlati ismereteiről az adatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Power BI telepítése és konfigurálása.
• A felhőszolgáltatók (például az Azure) által kínált különböző adatmegoldások értékelése.
• A Big Data tárolására, kezelésére és elérésére használt különböző struktúrák, modellezési megközelítések és adatraktár-tervezések megértése.
• Eszközök és technikák alkalmazása az adatok tisztítására az elemzés előkészítése érdekében.
• Jelentéskészítési és elemzési megoldások készítése helyszíni és felhőalapú adatok alapján.
• Adatelemzési megoldások integrálása egy adatraktárral.
• Az adatbiztonsági kockázatok csökkentése és az adatvédelem biztosítása.

Ez a kurzus arra szolgál, hogy a nem műszaki szakembereket—például menedzsereket, üzleti elemzőket, QA tesztelőket és műveleti személyzetet—felkészítse a felhőalapú számítástechnika alapjainak megértésére. A résztvevők megismerhetik a felhő alapvető fogalmait, előnyeit és gyakorlati alkalmazásait, hogy megalapozottabb döntéseket hozhassanak és hatékonyan hozzájárulhassanak a felhőbe való átállási kezdeményezésekhez. Kiemelt figyelmet kap a felhővel kapcsolatos szakkifejezések leegyszerűsítése, a felhő és a helyszíni infrastruktúra összehasonlítása, a szolgáltatási modellek megértése, valamint annak felismerése, hogy a felhő hogyan befolyásolja a szervezet különböző szerepköreit.

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a felhőalapú számítástechnika kulcsfogalmait és szakkifejezéseit
• Azonosítani a különböző felhőszolgáltatási modelleket (IaaS, PaaS, SaaS)
• Megkülönböztetni a felhő üzembe helyezési modelleket (Nyilvános, Privát, Hibrid, Többfelhős)
• Összehasonlítani a helyszíni és a felhőalapú infrastruktúrát
• Megérteni a felhő előnyeit: skálázhatóság, gyorsaság, elérhetőség és költséghatékonyság
• Felismerni a gyakori felhőplatformokat (AWS, Azure, GCP) és azok szolgáltatásait
• Megérteni a felhőben rejlő felelősségeket: közös felelősségi modell és szerepköralapú hozzáférés
• Felfedezni a felhő hatását a szoftvertesztelésre, üzembe helyezésre és monitorozásra
• Hatékonyan részt venni a felhőbe való átállási és migrációs projektekben
• Megismerni a felhőbiztonság alapjait, a megfelelőséget és az irányítási elveket

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak, DevOps mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a CloudForms segítségével szeretnék központosított felügyeleti felületen kezelni virtuális infrastruktúrákat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a CloudForms-ot különböző virtuális gépi és felhőplatformokon (OpenStack, OpenShift és VMware).
• Központosított felügyeleti felület létrehozása több klaszter monitorozására.
• Az egész infrastruktúra biztonsági ellenőrzésének és konfigurációs szabályzatainak javítása.
• Elosztott virtuális infrastruktúra átalakítása egységes hibrid környezetté.
• Munkaterhelés teljesítményének és hatékonyságának optimalizálása az automatizált vezénylés és munkafolyamatok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) informatikai architektusok és informatikai tanácsadók számára készült, akik a felhő infrastruktúra és szolgáltatások legjobb gyakorlatait szeretnék alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kihasználni a felhő infrastruktúrát és szolgáltatásokat üzleti megvalósításokhoz.
• Fejlett felhőbiztonság alkalmazása a Cloud Security Alliance szabványok szerint.
• Örökrendszerek migrálása a felhőbe SOA és Paas szinergia felhasználásával.
• Automatizálni az erőforrás-kiépítést aszinkron felhőszolgáltatásokhoz.

• Szerezzen alapvető ismereteket a Citrix Virtual Apps and Desktops 7-ről 
• Ismerje meg, hogyan telepíthet, konfigurálhat és kezelhet egy Citrix Virtual Apps and Desktops 7 helyet és Cloud kapcsolatokat
• Ismerje fel a Citrix Virtual Apps and Desktops helyszíni és a Citrix Virtual Apps and Desktops Szolgáltatás közötti különbségeket
• Ismerje meg, hogyan szolgáltathat alkalmazás- és asztali erőforrásokat

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) felhőadminisztrátorok, felhőarchitektusok, technológiai vezetők és pénzügyi elemzők számára készült, akik szeretnék rögzíteni, kezelni, monitorozni és feldolgozni egy szervezet pénzügyi eszközeit a felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek FinOps gyakorlatokat alkalmazni egy szervezetben a költségek előrejelzésére, folyamatok optimalizálására és pénzügyi menedzsment műveletek végrehajtására a felhőben.

Összefoglaló:

• 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) felhőmérnököknek szól, akik a MinIO segítségével szeretnének objektumokat és strukturálatlan adatokat tárolni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alternatívát kínálni az Unix parancsokhoz a MinIO kliens segítségével.
• A MinIO használatával nagy teljesítményű infrastruktúrákat építeni gépi tanuláshoz, elemzésekhez és egyebekhez.
• A MinIO üzembe helyezése Kubernetes-en az orchestrált üzembe helyezéshez a skálázás érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű virtualizációs rendszergazdáknak szól, akik szeretnének nyílt forráskódú platformokat használni a VMware-ről való migrációhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a KVM-et, az oVirt-et és a Proxmox VE-t.
• Virtuális munkaterheléseket migrálni a VMware-ről.
• Magas rendelkezésre állású és katasztrófa-helyreállítási megoldásokat implementálni.
• Teljesítményoptimalizálást végrehajtani nyílt forráskódú virtualizációs környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) rendszergazdáknak és fejlesztőknek szól, akik a VMware PKS (korábban Pivotal Container Service néven ismert) segítségével szeretnének Kubernetes-alapú környezeteket telepíteni, konfigurálni, monitorozni és kezelni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• VMware PKS komponensek és eszközök telepítésére.
• Üzembe helyezésre a BOSH és a Pivotal Ops Manager segítségével.
• PKS integrálására a VMware Harbor képességeivel.
• Infrastruktúrák és alkalmazások kezelésére és monitorozására VMware eszközök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) DevOps mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnék a VMware Tanzu segítségével felhőalapú alkalmazásokat építeni, üzembe helyezni és irányítani egy VSphere környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a Kubernetes klaszterek kezeléséhez a VMware Tanzu segítségével.
• Megérteni a VMware termékportfólió alapvető használatát a klaszterek és alkalmazások központi kezeléséhez.
• Konténerizált alkalmazások építése, futtatása, üzembe helyezése és irányítása a VMware Tanzu Kubernetes Grid szolgáltatás segítségével.
• Megtanulni, hogyan kezelhetik és monitorozhatják a VMware Tanzu komponensek életciklusát a VSphere-ben.

Összefoglaló:

• 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