Cursuri de pregatire Program Complet de Certificare în Computere Cloud: AWS și Microsoft Azure

Acest training live, condus de un instructor în România (la fața locului sau la distanță) se adresează inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să construiască o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a unor dispozitive pe AWS.

Această formare live cu instructor în România (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a crea și implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoiți să se preocupe de aprovizionarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării fără server.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcțiile Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Ambalarea, implementarea, monitorizarea și depanarea aplicațiilor bazate pe Lambda.

Sumar:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Esența tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Alerte și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Aspecte esențiale ale tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date utilizând DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Lucrări practice cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să utilizeze AWS IoT Greengrass pentru a crea, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Această antrenament guiț de către un instrucțuator în România (online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor de date la nivel începător și profesionalilor IT care doresc să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Configura și naviga prin Google Colab.
• Scrie și executa cod baznic Python.
• Importa și gestiona seturi de date.
• Crea vizualizări folosind bibliotecile Python.

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende bazele limbajului de programare Python.
• Implementa codul Python în mediul Google Colab.
• Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
• Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.

Această formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretă și prezintă date eficient folosind instrumente vizuale.

Această instruire guițită în timp real (online sau la sediu) este destinată specialistilor intermediați de date și dezvoltatorilor care doresc să aplique algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprende și aplica diverse algoritmi de învățare automată.
• Utiliza biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice datele.
• Implementa modele de învățare supravegheată și nesupravegheată.
• Optimiza și evalua eficient modelele de învățare automată.

Acest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
• Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Acest training dirijat de instrucțor în România (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel avansat care doresc să îmbunătățească cunoștințele despre modele de învățare automatizată, să își îmbunătățească abilitățile în reglarea iperparametrilor și să învețe cum să deployeze eficient modelele folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa modele de învățare automatizată avansate folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin reglarea iperparametrilor.
• Deploya modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colabora și gestionează proiecte de învățare automatizată la scară largă în Google Colab.

Acest curs în directie (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele vizual complexe folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Construi și antrena rețele neuronale convolutionale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Exploata Google Colab pentru dezvoltarea de modele bazată pe cloud, scalabilă și eficientă.
• Implementa tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune computerizată.
• Deploy-a modelele de viziune computerizată pentru aplicatii din viata reala.
• Folosi învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Visualiza și interpreta rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină în mod eficient aplicații fără server pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor fără server.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații fără server utilizând AWS Lambda.
• Integrați AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Optimizați aplicațiile fără server pentru performanță și eficiență a costurilor.

Acest training live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să eficientizeze procesele de dezvoltare utilizând AWS Cloud9.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze conducte de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare utilizând AWS Cloud9.
• Integrați serviciile AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Utilizați sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.