Azure Cloud Security - Plan Szkolenia

Informacje o tym kursie

Ten kurs wprowadza podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją (AI) oraz usługami w Microsoft Azure, które można wykorzystać do tworzenia rozwiązań AI. Kurs nie ma na celu nauczenia studentów, jak zostać profesjonalnymi analitykami danych lub programistami, ale raczej budowanie świadomości powszechnych obciążeń AI i umiejętności identyfikowania usług Azure w celu ich obsługi. Kurs został zaprojektowany jako mieszane doświadczenie edukacyjne, które łączy szkolenie prowadzone przez instruktora z materiałami online na platformie Microsoft Learn (https://azure.com/learn). Ćwiczenia praktyczne w ramach kursu są oparte na modułach Learn, a studenci są zachęcani do korzystania z treści na platformie Learn jako materiałów referencyjnych w celu wzmocnienia tego, czego uczą się na zajęciach i dogłębniejszego zbadania tematów.

Profil odbiorców

Kurs Azure AI Fundamentals jest przeznaczony dla wszystkich osób zainteresowanych poznaniem typów rozwiązań, które umożliwia sztuczna inteligencja (AI), oraz usług na platformie Microsoft Azure, których można użyć do ich tworzenia. Przed wzięciem udziału w tym kursie nie trzeba mieć żadnego doświadczenia w korzystaniu z platformy Microsoft Azure, ale zakłada się podstawowy poziom znajomości technologii komputerowej i Internetu. Niektóre z pojęć omawianych w kursie wymagają podstawowej znajomości matematyki, takiej jak umiejętność interpretowania wykresów. Kurs obejmuje zajęcia praktyczne, które obejmują pracę z danymi i uruchamianie kodu, więc znajomość podstawowych zasad programowania będzie pomocna.

Po ukończeniu kursu

Po ukończeniu tego kursu będziesz w stanie

• Opis obciążeń i rozważań związanych ze sztuczną inteligencją
• Opis podstawowych zasad uczenia maszynowego na platformie Azure
• Opisywanie funkcji obciążeń wizji komputerowej na platformie Azure
• Opisywanie funkcji obciążeń Natural Language Processing (NLP) na platformie Azure
• Opisywanie funkcji obciążeń konwersacyjnej sztucznej inteligencji na platformie Azure

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą korzystać z platformy Azure ML typu "przeciągnij i upuść" do wdrażania obciążeń Machine Learning bez konieczności zakupu oprogramowania i sprzętu oraz bez martwienia się o konserwację i wdrażanie.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Pisać wysoce dokładne modele uczenia maszynowego przy użyciu Python, R lub narzędzi o zerowym kodzie.
• Wykorzystywać dostępne zestawy danych i algorytmy Azure do trenowania i śledzenia modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.
• Korzystaj z interaktywnego obszaru roboczego Azure do wspólnego opracowywania modeli uczenia maszynowego.
• Wybieraj spośród różnych obsługiwanych przez Azure frameworków ML, takich jak PyTorch, TensorFlow i scikit-learn.

Ten kurs uczy specjalistów IT, jak zarządzać subskrypcjami Azure, zabezpieczać tożsamości, administrować infrastrukturą, konfigurować sieci wirtualne, łączyć Azure i witryny lokalne, zarządzać ruchem sieciowym, wdrażać rozwiązania pamięci masowej, tworzyć i skalować maszyny wirtualne, wdrażać aplikacje internetowe i kontenery, tworzyć kopie zapasowe i udostępniać dane oraz monitorować swoje rozwiązanie.

Ten kurs jest przeznaczony dla administratorów Azure. Administrator Azure wdraża, zarządza i monitoruje tożsamość, zarządzanie, pamięć masową, obliczenia i sieci wirtualne w środowisku chmury. Administrator Azure będzie dostarczał, określał rozmiar, monitorował i dostosowywał zasoby w zależności od potrzeb.

Microsoft Azure Infrastruktura i wdrażanie

Podczas szkolenia "Wprowadzenie do Microsoft Azure i Azure Kubernetes Service" uczestnicy zdobędą umiejętności tworzenia aplikacji w chmurze obliczeniowej Microsoft Azure, wykorzystując konteneryzację (Docker) i usługę Azure Kubernetes Service (AKS). Kurs obejmuje omówienie architektury Microsoft Azure, strategii hostowania aplikacji, tworzenie grup zasobów i konfigurację usług. Uczestnicy nauczą się także nowoczesnych praktyk tworzenia aplikacji, korzystając z repozytorium Git, kontenerów Docker, przepływów CI/CD i AKS. W ramach szkolenia przeprowadzone zostaną praktyczne przykłady wdrożeń, a także omówione będą koncepcje Docker, Kubernetes i integracja z narzędziami Azure DevOps.

Szkolenie to pozwala uczestnikom poprawić swoje Microsoft umiejętności projektowania rozwiązań Azure.

Po tym szkoleniu uczestnik będzie rozumiał funkcje i możliwości usług Azure, aby móc identyfikować kompromisy i podejmować decyzje dotyczące projektowania publicznych i hybrydowych rozwiązań chmurowych.

Podczas szkolenia zostaną zdefiniowane odpowiednie rozwiązania infrastrukturalne i platformowe, aby spełnić wymagane wymagania funkcjonalne, operacyjne i wdrożeniowe w całym cyklu życia rozwiązania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla DevOps inżynierów, programistów i kierowników projektów, którzy chcą wykorzystać platformę Azure DevOps do tworzenia i wdrażania zoptymalizowanych aplikacji korporacyjnych szybciej niż tradycyjne metody programowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie podstawowego DevOps słownictwa i zasad.
• Instalowanie i konfigurowanie niezbędnych narzędzi Azure DevOps do tworzenia oprogramowania.
• Używanie narzędzi i usług Azure DevOps w celu ciągłego dostosowywania się do rynku.
• Buduj aplikacje korporacyjne i oceniaj bieżące procesy rozwoju w oparciu o rozwiązania Azure DevOps.
• Wydajniej zarządzaj zespołami i przyspiesz czas wdrażania oprogramowania.
• Przyjmowanie DevOps praktyk programistycznych w organizacji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Azure Machine Learning do tworzenia kompleksowych modeli uczenia maszynowego do analizy predykcyjnej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Budować modele uczenia maszynowego z zerowym doświadczeniem programistycznym.
• Tworzyć algorytmy predykcyjne z Azure Machine Learning.
• Wdrażać gotowe do produkcji algorytmy uczenia maszynowego.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn how to build microservices on Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Use ASF as a platform for building and managing microservices.
• Understand key microservices programming concepts and models.
• Create a cluster in Azure.
• Deploy microservices on premises or in the cloud.
• Debug and troubleshoot a live microservice application.

Usługa Azure Bot Service łączy w sobie moc funkcji Microsoft Bot Framework i Azure, aby umożliwić szybkie tworzenie inteligentnych botów.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota przy użyciu platformy Microsoft Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznaj podstawy inteligentnych botów
• Dowiedz się, jak tworzyć inteligentne boty przy użyciu aplikacji w chmurze
• Dowiedz się, jak korzystać z Microsoft Bot Framework, zestawu Bot Builder SDK i usługi Azure Bot Service.
• Dowiedz się, jak projektować boty przy użyciu wzorców botów
• Opracują swojego pierwszego inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure

Uczestnicy

• Deweloperzy
• Hobbyści
• Inżynierowie
• Profesjonaliści IT

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Informacje o tym kursie

W tym kursie studenci poznają podstawy koncepcji baz danych w środowisku chmury, zdobędą podstawowe umiejętności w zakresie usług danych w chmurze i zbudują swoją podstawową wiedzę na temat usług danych w chmurze w ramach Microsoft Azure. Studenci zidentyfikują i opiszą podstawowe koncepcje danych, takie jak relacyjne, nierelacyjne, duże zbiory danych i analizy, a także zbadają, w jaki sposób ta technologia jest wdrażana w Microsoft Azure. Zapoznają się z rolami, zadaniami i obowiązkami w świecie danych. Studenci zapoznają się z ofertą danych relacyjnych, udostępnianiem i wdrażaniem relacyjnych baz danych oraz wyszukiwaniem danych relacyjnych za pośrednictwem rozwiązań danych w chmurze z Microsoft Azure. Zapoznają się z ofertą danych nierelacyjnych, udostępnianiem i wdrażaniem nierelacyjnych baz danych oraz nierelacyjnych magazynów danych za pomocą Microsoft Azure. Studenci zapoznają się z opcjami przetwarzania dostępnymi do tworzenia rozwiązań do analizy danych na platformie Azure. Zapoznają się z Azure Synapse Analytics, Azure Databricks i Azure HDInsight. Studenci dowiedzą się, czym jest Power BI, w tym jego elementy składowe i jak ze sobą współpracują.

Profil odbiorców

Odbiorcami tego kursu są osoby, które chcą poznać podstawy koncepcji baz danych w środowisku chmury, uzyskać podstawowe umiejętności w zakresie usług danych w chmurze i zbudować podstawową wiedzę na temat usług danych w chmurze w ramach Microsoft Azure.

Po ukończeniu kursu

Po ukończeniu tego kursu studenci będą w stanie

• Opis podstawowych koncepcji danych w Azure
• Wyjaśnij pojęcia danych relacyjnych w Azure
• Wyjaśnienie pojęć danych nierelacyjnych w Azure
• Identyfikacja komponentów nowoczesnej hurtowni danych w Azure

Internet of Things (IoT) to infrastruktura sieciowa, która bezprzewodowo łączy obiekty fizyczne i aplikacje, umożliwiając im wzajemną komunikację i wymianę danych za pośrednictwem komunikacji sieciowej, przetwarzania w chmurze i przechwytywania danych. Azure to kompleksowy zestaw usług w chmurze, który oferuje pakiet IoT Suite składający się ze wstępnie skonfigurowanych rozwiązań, które pomagają programistom przyspieszyć rozwój projektów IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak tworzyć aplikacje IoT przy użyciu Azure.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy architektury IoT
• Zainstalować i skonfigurować Azure IoT Suite
• Poznanie korzyści płynących z używania Azure w programowaniu systemów IoT
• Wdrażać różne usługi Azure IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management).
• Tworzenie, testowanie, wdrażanie i rozwiązywanie problemów z systemem IoT przy użyciu Azure.

Odbiorcy

• Programiści
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć Machine Learning obciążenia w chmurze Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Kubernetes, Kubeflow i innego potrzebnego oprogramowania na platformie Azure.
• Używanie usługi Azure Kubernetes Service (AKS) w celu uproszczenia pracy związanej z inicjowaniem klastra Kubernetes na platformie Azure.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wykorzystanie innych usług zarządzanych AWS do rozszerzenia aplikacji ML.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i zarządzać środowiskiem kontenerowym na skalę produkcyjną przy użyciu Kubernetes na AKS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać Kubernetes na AKS.
• Wdrażać, zarządzać i skalować klaster Kubernetes.
• Wdrażać aplikacje kontenerowe (Docker) na Azure.
• Migrować istniejące środowisko Kubernetes z lokalnego do chmury AKS.
• Integracja Kubernetes z oprogramowaniem do ciągłej integracji (CI) innych firm.
• Zapewnienie wysokiej dostępności i odzyskiwania po awarii w Kubernetes.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą korzystać z Azure Machine Learning i Azure DevOps w celu ułatwienia MLOps praktyk.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Budować powtarzalne przepływy pracy i modele uczenia maszynowego.
• Zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego.
• Śledzić i raportować historię wersji modelu, zasoby i nie tylko.
• Wdrażać gotowe do produkcji modele uczenia maszynowego w dowolnym miejscu.