NobleProg tanulási utak

Szabadítsa fel a munkaerőben rejlő lehetőségeket:

• Térképezze fel a jelenlegi szerepköröket az iparág legjobb gyakorlataival, és azonosítsa a készséghiányt.
• Testreszabott tanulási útvonalat alakíthat ki a kulcsszerepek számára az egész szervezetben.
• Képessé tegye alkalmazottait arra, hogy fejlesszék készségeiket és mérjék az előnyöket.

A NoblePrognál hiszünk abban, hogy a folyamatos tanulás kultúrája kulcsfontosságú minden Digital Transformation stratégia sikeréhez. Összegyűjtött tanulási útvonalainkat az Ön üzleti céljaihoz, valamint jelenlegi készségeihez és képességeihez szabjuk. Tanulási út az üzleti stratégia világos fókuszában:

• Tanulási célok a kiindulási ponttól az elsajátításig minden alkalmazott számára.
• Gyakorlati tapasztalatszerzésre épített képzési események.
• Minősített vizsgák és akkreditáció.
• Mérhető KPI-kkel a tanulás hatásának felméréséhez.

Partnereink és tanúsítványaink:

Fejleszd a Digital Transformation képességeid alapját.

Végezzen készséghiányelemzést a következő három fő területen:

• Technológia: hálózat, infrastruktúra, szolgáltatások és csatornák.
• Adatok: Analytics: adatvezérelt döntéshozatal és mesterséges intelligencia.
• Biztonság: Védelem a külső fenyegetésekkel szemben és biztonságos technológiai környezet kialakítása.

Fejlessze tanulási útjait szervezete kulturális készenlétével szemben, hogy változtatásokat hajtson végre és új munkamódszereket alkalmazzon.

Használja a technológiát vállalkozása átalakításához. Képesítse munkaerőjét a gyors átalakulás végrehajtásához. Hozzon létre egy világos hajlamos utat, amely lehetővé teszi ICT-csapatának ütemes fejlődését, az alapvető szerepek és tantárgyak a következők:

Teljes stack fejlesztés

A Full Stack fejlesztési karrier gyorsan az egyik legforróbb készségkészletté válik sok munkáltató számára világszerte. A Front End (kliens oldali) és a Back End (szerver oldali) kódolásához, az adatbázisok tervezéséhez és a grafikus felhasználói felülethez szükséges készségek és ismeretek változatosak és hatalmasak. Az alapvető területek közé tartozik;

Database szerkezetek és technológiák

• MySQL, SQLite, Postgres - Ezek relációs Database menedzsment rendszerek, és az adatokat táblázatszerű sémákban tárolják. Ez jó üzleti adatok tárolására. Ezek a SQL
• MongoDB, Cassandra, Apache storm, Sphinx – Ezek a NoSQL adatbázisok. Egyetlen közös jellemzőjük, hogy nem használnak relációs adatbázissémát. Az ilyen típusú adatbázisok a technológiák széles skáláját fedik le, és felhasználhatók kulcsérték DB, gráf DB, streaming DB stb. keresésére,
• VoltDB és MemSQL – Ezek egy új típusú adatbázis, a NewSQL. A relációs sémát követik, de lemezek helyett memóriát használnak. Előnye, hogy felülmúlják a hagyományos RDBMS-eket, de a rendelkezésre álló memória korlátozott mennyisége határozottan hátránya az ilyen típusú adatbázisoknak.

DevOps Mérnök

A DevOps szakember szerepe változatos, az üzleti érzék és a technológiai architektúra megkívánt kombinációja minden szükséges dolog középpontjában áll. DevOps a csapatok sikeresen fejlesztik és gyorsabban kezelik a termékeket, mint a hagyományos szoftverfejlesztési és infrastruktúra-kezelési folyamatokat használó szervezetek. Sajátítson el egy vagy több programozási nyelvet, ezek közül egy vagy több elsajátítása a szervezete vagy az iparági trendek által választott nyelvtől, illetve az Ön étvágyától függ, beleértve az alábbi alapnyelveket:

További információ a szerverek kezeléséről:

• Operációs rendszer
• Virtualizáció
• Fájlrendszerek
• Networking és biztonság (HTTP(S), FTP, SSL, TLS)
• Élő terminálok (Bash szkript, Powershell, rendszerteljesítmény stb.)
• Webszerverek (Nginx, Apache, Tomcat stb.)
• Konténerek (Docker, LXC)
• Configuration Management (Ansible, Chef, Puppet, só)
• Kiépítés (Terraform, felhőképződés)
• Infrastruktúra-felügyelet (Nagios, Icinga, Datadog, Zabbix)
• Alkalmazásfigyelés (új ereklye, AppDynamics)
• Rönkök Management (ELK, Splunk)

Az adatvezérelt szervezetek az információk felhasználásával pontosabb döntéseket hoznak a teljes értékláncban

Data Analysis és Data Analytics

Az adatelemzés az adatok vizsgálatának, tisztításának, átalakításának és modellezésének folyamata, amelynek célja hasznos információk feltárása, következtetések levonására és a döntéshozatal támogatására.

Data Analysis eszközök:

• Statistics és Forecasting technikák

Business Intelligens eszközök:

Data Science és Machine Learning

Data Science egyesíti a statisztika, a mesterséges intelligencia és az elemzés (vizualizáció) tudományát, hogy az információkból betekintést nyerjen. Investment ezen a területen versenyelőnyt teremt a szervezetek számára.

Adattárház eszközök:

Big Data eszközök:

Machine Learning:

• Neural Networks
• NLP
• Computer Vision
• Kép- és beszédfelismerés

A kiberbűnözés egyre növekvő fenyegetettsége mellett kulcsfontosságú, hogy a szervezetek megvédjék magukat az adatlopásoktól és a feltörésektől, hogy megvédjék az eszközöket, és megerősítsék a szabályozó hatóságokat, ügyfeleket és beszállítókat.

ISO Standards

Információ biztonság:

• Kockázatértékelési módszerek
• ISO/IEC 27001
• ISO/IEC 27002
• ISO/IEC 27005
• GDPR

Folytonosság és rugalmasság:

• Incidens Management
• Katasztrófa utáni helyreállítás
• ISO 22301

Cyber Security

Biztonsági architektúra

Biztonságos rendszerek:

• Webes alkalmazások biztonsága
• Secure Code C/C++
• Embedded Systems biztonság
• Java Biztonság

Penetrációs vizsgálat:

• Hálózati penetráció tesztelése
• Digitális kriminalisztikai szakvizsga
• Etikus hackelés