Cloud Computing oktatás Magyarország

Ez az útmutatót közvetítheti a szkolenésvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen), kezdő szintű adattérképezők számára, akik Azure Data Factory-t szeretnének használni skálázható és hatékony adatintegrációs megoldások implementálásához a felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Azure Data Factory (ADF) alapvető fogalmait és architektúráját.
• Megtanulni, hogyan hozhatnak létre, ütemezhetnek és monitorozhatnak adatfolyamatokat.
• Felhasználva különböző adatforrásokat, elvégezhetik az adattranszformációt és felügyelni adataik folyamatait.
• Követni az hibakezelés és teljesítményoptimalizálás legjobb gyakorlatait.
• Biztonságossá tenni és monitorozni az adatfolyamatokat a termelőkörnyezetben.

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.

A Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skálázható Python fejlesztésére, magas teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időt és több memóriát kínál igényes AI és adatelemző munkafolyamathoz.

Ez az interaktív tanfolyam (online vagy helyszínen) középfokú Python programozók számára terveztett, akik szeretnének a Google Colab Pro-t használni gépi tanulási feladatokhoz, adatelemzéshez és együttműködő kutatásokhoz erős notebook felületen keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felhőalapú Python notebookokat beállítani és kezelni a Colab Pro segítségével.
• GPU-kat és TPU-kat használni gyorsított számításokhoz.
• Gyakori könyvtárakat (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) használni gépi tanulási folyamatok optimalizálására.
• Együttműködő projektekhez Google Drive-t és külső adatforrásokat integrálni.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Előállítás éles labor környezetben.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• Egyéni képzés kérése esetén lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshoz.

Ez az oktató által vezetett, élőképes kormányzat Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberekre vonatkozik, akik MI technikákat szeretnének alkalmazni haladó egészségügyi alkalmazásokhoz a Google Colab használatával.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi alkalmazásokhoz MI modellt implementálni a Google Colab segítségével.
• Prediktív modellezést végezni egészségügyi adatokon MI technikák használatával.
• Orvosi képeket elemezni mesterséges intelligencia segítségével.
• Etikai megfontolásokat vizsgálni a MI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez az oktatóvezetett, élő kiszolgált (online vagy helyszínen) képzés a közepes szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik nagy adatok feldolgozására és elemzésére szeretnék használni a Google Colab-ot és a Apache Spark-et.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy adatkörnyezet beállítása Google Colab-mal és Spark-kal.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark-vel.
• Nagy adatok vizualizálása együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

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 Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattanulókra irányul, akik a Google Colab használatával szeretnének time series előrejelző technikákat alkalmazni valós adatokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értik a time series analysis alapjait.
• Használják a Google Colab-ot az idősorozatok elemzésére.
• Alkalmazzák az ARIMA modelleket az adattendencias előrejelzésére.
• Használják a Facebook Prophet könyvtárát rugalmas előrejelzéshez.
• Láthatóságossá tesszék az idősorozatok és az előrejelzési eredményeket.

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 a tanárvezetett, élő tréning Magyarország (online vagy helyszíni) fejlett szintű szakemberekre irányul, akik szeretnék mélyebben megérteni a reinforcement learning-et és annak praktikus alkalmazásait az AI fejlesztésben Google Colab segítségével.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a reinforcement learning algoritmusok központi fogalmait.
• Implementálni reinforcement learning modellt a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
• Fejleszteni olyan intelligens ügynököket, amelyek kísérletekkel és hibákkal tanulnak.
• Optimalizálni az ügynökök teljesítményét a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs) ilyen fejlett technikáival.
• Képességeket tanítani az ügynököknek a szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
• Alkalmazni a reinforcement learning modellt valós világi feladatokra.

Ez az interaktív, tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) előrehaladott szintű szakemberekre vonatkozik, akik további ismereteket szeretnének szerezni a computer vision területen és kifejteni TensorFlow képesséit a bonyolult látási modellök fejlesztéséhez Google Colab segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építésére és betanítására TensorFlow segítségével.
• Google Colab felhőalapú modellfejlesztés hatékony és skálázható szolgáltatásainak kihasználására.
• Képfeldolgozási előkészítési technikák implementálására a látási feladatokhoz.
• Látás modellök üzembe helyezésére valós életben.
• Átvitel tanulással a CNN modellök teljesítményének javítása érdekében.
• Kép osztályozási modellök eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a fejlőtt szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék továbbfejleszteni a gépi tanulási modellek kapcsolatos ismereteit, javítani az hiperparaméter-illesztés készségén és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére az érdeklődők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
• A modell teljesítményének optimalizálása hiperparaméter-illesztés segítségével.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködés és nagy méretű gépi tanulási projektek kezelése a Google Colabban.

A cloud számítás skálázható, rugalmas modell az IT-erőforrások és-szolgáltatások igény szerinti biztosítására.

Ez a képzés, amelyet a tanár vezérel (online vagy helyszínen), kezdőtől haladó színvonalú felhőgyakorlatokra irányul, akik az AWS és Azure technológiák megszerzését és globálisan elismert tanúsítások előkészítését szeretnék.

A program befejezése után a résztvevők rendelkeznek a következőkkel:

• Felhőalapú elvek alapjainak megismerése az AWS és Azure szolgáltatásaiban.
• Az Azure erőforrások hatékony konfigurálása, biztonsága és felügyelete.
• AWS számítási, tárhely, hálózati és biztonsági szolgáltatásainak implementálása.
• Architektúriai legjobb gyakorlatok alkalmazása és generatív mesterséges intelligencia konceptjeinek integrálása az irányítószi szintű tervezéshez.

Képzés formátuma

• Gazdag tanári iránymutatások valós világú felhő demonstrációkkal.
• Bőkezű gyakorlati feladatok mind az AWS, mind az Azure környezetekben.
• Gyakorlati laborok több tanúsítási vizsga előkészítésének támogatása érdekében.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Szervezeti felhőútmutatóval összhangban személyre szabott tartalomért kérjük, lépjünk kapcsolatba a képzés személyre szabásához.

Ez az oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszakasz szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python-vel Google Colab-ban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az NLP alapvető fogalmait.
• Előkészítenek és tisztítsanak szöveges adatokat NLP feladatokhoz.
• Érzékelési elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárakkal.
• Dolgoznak szöveges adatokkal Google Colab-ban skalázható és együttműködő fejlesztéshez.

Ez az oktatóvezetéses, élőképes képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósokra és fejlesztőkre vonatkozik, akik szeretnének megérteni és alkalmazni a mély tanulási technikákat a Google Colab környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colabot mély tanulási projektekhez.
• Megérteni az idegsejteknővények alapjait.
• Alkalmazni mély tanulási modelleket a TensorFlow használatával.
• Képzíteni és értékelnia a mély tanulási modelleket.
• Használni a TensorFlow speciális funkcióit a mély tanuláshoz.

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 a Magyarország (online vagy helyszíni) tanfolyam tanítói vezetésben zajlik, és célközönsége az az intermediális szintű cloud mérnökök és műveleti menedzserek, akik a Kubiya AI segítségével szeretnék javítani a cloud infrastruktúra kezelését.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Kubiya AI integrálása a cloud infrastruktúrába.
• Cloud erőforrások előállításának és kezelésének automatikusítása.
• AI-alapú elemzések segítségével a cloud költségek optimalizálása.
• AI-hajtásos monitorozással a cloud biztonság javítása.

Ez a tanárvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének hatékonyan alkalmazni gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Egyértelműen megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Használni könyvtárakat, mint a Scikit-learn, az adatok elemzésére és előrejeleztetésére.
• Alkalmazni felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktató vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) felhőszolgáltatási alapjaihoz kívánó IT szakembereknek szól.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felismerni az Alibaba Cloud megoldási architektúráját.
• Megtudni az Alibaba Cloud központi termékeit és szolgáltatásait.
• Érteni, hogyan használja az Alibaba Cloud nagy adatkészleteket és adatbázisokat.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak szól, akik tanulni szeretnének, hogyan hozzanak létre jelentősséggel bíró és látványosan kellemes adattáblázatokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab adattáblázatokat.
• Többféle típusú ábrákat készíteni Matplotlib segítségével.
• Seaborn használatát előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Ábrákat testreszabni a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
• Adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközökkel.

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 oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
• Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
• Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
• Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű integrációs fejlesztőknek és rendszeradminisztrátoroknak szól, akik haladó Boomi technikákat szeretnének elsajátítani a felhőalapú megoldások létrehozásához, kezeléséhez és telepítéséhez. integrációs platformok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AtomSphere használata és a Boomi dokumentumok kezelése.
• Hozzon létre és tervezzen összetett integrációs folyamatokat a fejlett logikai és adatfeldolgozáshoz.
• Kezelje a telepítési integrációs folyamatokat, a naplózást és a jelentéskészítést.
• Rögzítse és kezelje a hibákat.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat és technikákat a Boomi-val való integrációhoz.

Ez az interaktív képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
• Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
• Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
• Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.

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 instruktor vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) közép szintű fejlesztők, rendszergazdák és felhőarchitektúrák számára készült, akik a NoCloud használatát szeretnének megtanulni a felhőmegoldásaikhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egy fejlesztői környezet beállítása, amelybe NoCloud, Docker, Kubernetes és Helm tartozik.
• Felhőszolgáltatások létrehozása és kezelése a NoCloud használatával.
• A felhőszolgáltatás életciklusának megértése a NoCloud-ban.
• Az NoCloud integrálása meglévő infrastruktúrával vagy virtuális erőforrásokkal.
• A leggyakrabban előforduló problémák megoldása a NoCloud környezetben.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) fejlesztőknek, rendszergazdáknak és felhőtechnológiai entuziasatak számára készült, akik gyakorlati ismereteket szeretnének megszerzani az OpenNebula használatáról a felhőmegoldásokhoz.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Olyan fejlesztői környezet beállítása, amely az OpenNebulát tartalmazza.
• Virtuális gépek létrehozása és kezelése az OpenNebula-ban.
• A virtuális gép életciklusának megértése.
• Az OpenNebula integrálása meglévő infrastruktúrával.
• Gyakori problémák hibaelhárítása az OpenNebula környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű rendszergazdáknak szól, akik a VMware vCenter segítségével kívánják kezelni az összetett virtuális környezeteket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a VMware vSphere és a vCenter Server architektúráját és összetevőit.
• Telepítse, konfigurálja és kezelje VMware ESXi és vCenter Server.
• Speciális hálózati és tárolási konfigurációk megvalósítása.
• Virtuális gépek létrehozása, kezelése és áttelepítése.
• Magas szintű rendelkezésre állás és katasztrófa utáni helyreállítás virtualizált környezetben.
• Automatizálja a vSphere feladatokat, és kezelje az életciklust és a frissítéseket.
• A gyakori problémák elhárítása és a bevált módszerek alkalmazása.

Ebben az instruktor vezetésű élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan állíthatnak be és kezelhessék egy üzemelőkész tárolókörnyezetet a Kubernetes segítségével a Google Cloud-ben. 

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálni és kezelni a Kubernetest a Google Cloud-ban.
• Telepíteni, kezelni és méretezni egy Kubernetes-fürtöt.
• Tárolók (Docker) alkalmazásokat üzembe helyezni a Google Cloud-ban.
• Migrálni meglévő on-premise Kubernetes környezetet a Google Cloud-be.
• Integrálni a Kubernetest harmadik féltől származó folyamatos integrációs (CI) szoftverekkel.
• Megbízhatóságot és hibaállás kezelést biztosítani a Kubernetes-ben.

Ez a tanárvezetésű, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) technikai személyzetnek szól, aki szeretne gyakorlati ismereteket nyerni az elérhető felhő megoldásokról, a felhőben lévő adatokkal való munkához szükséges adatanalízis folyamatakról, és a Power BI használatával kapcsolatos gyakorlati tapasztalattal rendelkezik az adatelemzésre.

E képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• A Power BI telepítésére és beállítására.
• A felhőszolgáltatók által kínált különböző adatmegoldások értékelésére, például az Azure.
• Megérteni a Big Data tárolásához, kezeléséhez és elérésehez használt különböző szerkezeteket, modellezési megközelítéseket és adattárszerkezetek tervezését.
• Eszközt és technikát alkalmazni az adatok előkészítése érdekében az elemzésre.
• Jelentés- és analitikai megoldások készítésére helyi és felhőalapú adatokon alapszinten.
• Adatanalízis megoldások integrálása adattárral.
• Az adatbiztonsági kockázatok minimalizálása és az adatvédelmi bizonyosítása.

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 az integrációs fejlesztőknek, rendszergazdáknak és rendszerintegrátoroknak szól, akik a Boomi segítségével szeretnék felhőalapú megoldások integrációs platformjait felépíteni, kezelni és telepíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet az integrációk létrehozásához a Boomi-val.
• Ismerje meg a Boomi AtomSphere szolgáltatásait, architektúráját és alapvető koncepcióit.
• Ismerje meg, hogyan tervezhet, építhet és telepíthet integrációs folyamatokat a Boomi segítségével.
• Használja a Boomi műszerfalát és jelentési beállításait az alkalmazások figyeléséhez.
• Kezelje az Atom, Molecule és Atom Cloud konfigurációit és telepítéseit.
• Webszolgáltatások és API integráció és kezelés engedélyezése a Boomi segítségével.

Célcsoport

Szoftvermérnökök/Számítástudósok, akik rendelkeznek megfelelő algoritmusokkal kapcsolatos ismeretekkel és legalább egy programozási/szkript nyelvvel való tapasztalattal, de nem rendelkeznek felhőszámítás terén szerzett élménnyel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak vagy informatikai rendszergazdáknak szól, akik a Citrix Hypervisor segítségével kívánják telepíteni, kezelni és optimalizálni az adatközpont-virtualizációt asztali számítógépeken, szervereken és felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet az asztali, szerver- és felhővirtualizáció kezelésének megkezdéséhez a Citrix Hypervisor segítségével.
• Egyszerűsítse a virtualizáció kezelését és műveleteit a Citrix Hypervisor teljes szolgáltatásának és architektúrájának kihasználásával.
• Konfigurálja és kezelje a Citrix Hypervisor környezetet XenCenter és CLI parancsokkal.
• Ismerje meg, hogyan telepíthet, konfigurálhat és kezelhet virtuális gépeket, GPU-eket és tárolóhelyeket.
• Optimalizálja Citrix Hypervisor készlet általános teljesítményét magas rendelkezésre állási és munkaterhelés-kiegyenlítés megvalósításával.

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 oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadáson) a technikai személyeknek szól, akik szeretnének gyakorlati felismerést szerezni a rendelkezésre álló felhőmegoldásokról, azokkal a data elemzési folyamatokkal, amelyek szükségesek az adatokhoz való munkához a felhőben, valamint gyakorlati tapasztalatot szeretnének szerezni az adatok elemzésére szolgáló eszközök, mint Power BI, használatában.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Power BI telepítésére és konfigurálására.
• Felhőszolgáltatók, mint Azure, különböző adattárolási megoldásainak kiértékelésére.
• Értelmüket bővíteni azokat a különböző struktúrák, modellkészítési eljárások és adatárak tervezési módszerekről, amelyeket az adatok tárolására, kezelésére és hozzáféréséhez használnak.
• Esetleges eszközök és technikák alkalmazására az adatok tisztítására elemzésük előtt.
• Beépített és felhőalapon alapuló riport és elemzési megoldások létrehozására.
• Adat elemzési megoldások integrálására egy adatárral.
• Adatbiztonsági kockázatok kezelésére és adatvédelmi biztosítására.

Azt a kurzust tervezettük, hogy nem technikai szakemberek—mint menedzserek, üzleti analitikák, QA tesztelők és üzemeltetési személyzet—alapvető ismeretekkel rendelkezzenek a felhőszámításról. A résztvevők a felhő alapfogalmait, előnyeit és gyakorlati alkalmazásait fogják felfedezni, hogy tájékozottabb döntéseket hozzanak, és hatékonyan hozzájáruljanak a felhőmigrációs kezdeményezéshez. A kurzus kiemeli a felhőnyelv demisztifikálását, a felhő és a helyszíni infrastruktúra összehasonlítását, a szolgáltatási modell értelemét, és hogyan hat a felhő az organizáció különböző szerepei rá.

E kurzus elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• A felhőszámítás kulcsfontosságú meghatározásait és szaknyelvét megérteni
• A különböző felhőszolgáltatási modelleket (IaaS, PaaS, SaaS) azonosítani
• Felhőtelepítési modelleket különböztetni (Publikus, Privat, Hibrid, Multifelhő)
• A helyszíni és felhőalapú infrastruktúra összehasonlítását elvégezni
• A felhő előnyeit megérteni: skalázhatóság, rugalmasítás, elérhetőség és költséghatékonyság
• A közismert felhőplatformokat (AWS, Azure, GCP) és szolgáltatásukat felismerni
• A felhőszolgáltatások felelősségeit megérteni: közös felelősségmodell és szerepbázisú hozzáférés
• A felhő hatását a szoftvertesztelésre, telepítésre és monitorozásra megfogni
• Hatékonyan részt venni a felhőfelvétel és migrációs projektekben
• A felhőbiztonság alapjait, az engedélyezési és kormányzati elveket megbecsülni

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a rendszergazdáknak, DevOps-nek és a fejlesztőknek szól, akik a CloudForms segítségével szeretnék kezelni a virtuális infrastruktúrákat egy központi felületen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a CloudForms-t különböző virtuális gépeken és felhőplatformokon (OpenStack, OpenShift és VMware).
• Hozzon létre egy központi felügyeleti felületet több fürt figyeléséhez.
• Javítsa a teljes infrastruktúra biztonsági ellenőrzését és konfigurációs szabályzatát.
• Alakítsa át az elosztott virtuális infrastruktúrát egységes hibrid környezetté.
• Optimalizálja a munkaterhelés teljesítményét és hatékonyságát a hangszerelés és a munkafolyamatok automatizálásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon informatikai építészek és informatikai tanácsadók számára készült, akik a felhőinfrastruktúra és -szolgáltatások legjobb gyakorlatait szeretnék alkalmazni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja ki a felhő infrastruktúrát és szolgáltatásokat az üzleti megvalósításhoz.
• Alkalmazzon fejlett felhőbiztonságot a Cloud Security Alliance szabványokkal.
• A SOA és a Paas szinergia segítségével a régebbi rendszereket migrálhatja a felhőbe.
• Automatizálja az igény szerinti erőforrás-kiépítést az aszinkron felhőszolgáltatásokhoz.

• 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 interaktív, életrajzi képzés Magyarország (online vagy helyszíni) felhőmenedzser, felhőarchitektúra fejlők, technológiai vezetők és pénzügyi analitikusok számára készült, akik a vállalat pénzügyi eszközeinek feljegyzésével, menedzsmentjével, figyelésével és feldolgozásával foglalkoznak a felhőben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek FinOps gyakorlatokat alkalmazni egy szervezetben, költségvetést készíteni, folyamatoptimalizációt végezni és pénzügyi műveleteket elvégezni a felhőben.

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 interaktív, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) felhőmérnököket céloz meg, akik objektumokat és strukturálatlan adatokat szeretnének tárolni a MinIO-val.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alternativát biztosítani a Unix parancsokra a MinIO ügyféllel.
• Felhasználni a MinIO-t magas teljesítményű infrastruktúrák építéséhez gépi tanuláshoz, elemzésekhez és még sok máshoz.
• Beragaszthatni a MinIO-t Kubernetes-re skálázott üzembe helyezéshez.

Ez az interaktív, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú virtuális infrastruktúra-rendszergazdák számára készült, akik a VMWare-től nyílt forráskódú platformok felé szeretnének átköltözni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• KVM, oVirt és Proxmox VE telepítésére és konfigurálására.
• Virtuális munkaterhelések átköltözése VMWare-ből.
• Magas rendelkezésre állás és vészintézkedési megoldások implementálása.
• Nyílt forráskódú virtualizációs környezetek teljesítményének optimalizálása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a rendszergazdáknak és fejlesztőknek szól, akik Kubernetes-alapú környezeteket szeretnének telepíteni, konfigurálni, felügyelni és kezelni az VMware PKS-en (korábbi nevén Pivotal Container) keresztül. Szolgáltatás).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse az VMware PKS alkatrészeket és szerszámokat.
• Telepítés a BOSH és a Pivotal Ops Manager segítségével.
• Integrálja a PKS-t VMware Harbor képességekkel.
• Infrastruktúrák és alkalmazások kezelése és felügyelete VMware eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a DevOps mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a VMware Tanzu segítségével felhőalapú natív alkalmazásokat építenek, telepítenek és hangszerelnek VSphere környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Kubernetes fürtök VMWare Tanzu segítségével történő kezeléséhez.
• Ismerje meg a VMWare termékportfólió használatának alapjait a fürtök és alkalmazások központosítására.
• A VMWare Tanzu Kubernetes Grid szolgáltatás segítségével konténeres alkalmazásokat készíthet, futtathat, telepíthet és hangszerelhet.
• Ismerje meg, hogyan kezelheti és figyelheti a VMware Tanzu összetevők életciklusát a VSphere-ben.

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