Cursuri Azure

Azure Machine Learning (AML) is a pay-as-you-go, cloud-based environment for training, deploying, automating, managing, and tracking ML models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Azure ML's drag-and-drop platform to deploy Machine Learning workloads without having to purchase software and hardware and without having to worry about maintenance and deployment.

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

- Write highly-accurate machine learning models using Python, R, or zero-code tools.
- Leverage Azure's available data sets and algorithms to train and track machine learning and deep-learning models.
- Use Azures interactive workspace to collaboratively develop ML models.
- Choose from different Azure-supported ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Această instruire permite delegaților să își îmbunătățească abilitățile de proiectare a soluției Microsoft Azure . După această instruire, delegatul va înțelege caracteristicile și capacitățile serviciilor Azure , pentru a putea identifica compromisurile și va lua decizii pentru proiectarea de soluții cloud publice și hibride. În timpul instruirii, vor fi definite soluțiile corespunzătoare de infrastructură și platformă pentru a răspunde cerințelor funcționale, operaționale și de implementare solicitate prin ciclul de viață al soluției.

Azure este un set cuprinzător de servicii cloud care permite dezvoltatorilor, profesioniștilor IT și organizațiilor să construiască, să implementeze și să opereze aplicații și servicii de infrastructură. Interfața liniei de comandă Azure (CLI) este un instrument de linie de comandă multiplă platformă open source, care facilitează crearea și gestionarea resurselor Azure .

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, instruită, participanții vor învăța cum să înceapă să utilizeze CLI Azure .

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți elementele de bază ale utilizării CLI Azure
- Aflați tehnici pentru gestionarea resurselor folosind CLI Azure
- Aplicați învățările lor la probleme practice din lumea reală care implică mașini virtuale, gestionarea resurselor, conturi de stocare, aplicații web și SQL date SQL
- Automatizează API-ul lor utilizând principalii de serviciu Azure

Public

- Dezvoltatori
- Profesioniști IT
- tehnicieni
- DevOps E

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Azure Machine Learning is a cloud based platform for building, training, and deploying machine learning models. Azure Machine Learning provides users the ability to create machine learning solutions without a single line of code.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning to build end-to-end machine learning models for predictive analysis.

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

- Build machine learning models with zero programming experience.
- Create predictive algorithms with Azure Machine Learning.
- Deploy production ready machine learning algorithms.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Microsoft Azure is a cloud platform for building, scaling, and deploying applications and services. Users can Implement security in Azure with an architectural approach to secure cloud workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at security administrators who wish to secure Azure workloads.

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

- Administrate host security, network security, and more.
- Set up storage and database security in Azure.
- Implement security monitoring using Azure resources.
- Prevent malicious cyber attacks on data and infrastructures.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Microsoft Azure Service Fabric (ASF) este o platformă ca un serviciu (PaaS) utilizat pentru implementarea aplicațiilor cloud bazate pe microservicii scalabile.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să construiască microservicii pe Fabricul de service Microsoft Azure (ASF).

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Utilizați ASF ca platformă pentru construirea și gestionarea microserviciilor
- Înțelegeți conceptele și modelele cheie de programare pentru microservicii.
- Creați un cluster în Azure
- Implementați microservicii în spații sau în cloud
- Debug și depanare a unei aplicații de microservice live

Public

- Dezvoltatori

Formatul cursului

- Partea de prelegere, discuții parțiale, exerciții și practici practice grele într-un mediu de laborator live.

Notă

- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre Service Fabrice, consultați: https://github.com/Microsoft/service-fabric

Serviciul Azure Bot combină puterea funcțiilor Microsoft Bot Framework și Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a robotilor inteligenți.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să creeze cu ușurință un bot inteligent folosind Microsoft Azure

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Aflați elementele fundamentale ale roboților inteligenți
- Aflați cum puteți crea bots inteligenți utilizând aplicații cloud
- Înțelegeți cum să utilizați Microsoft Bot Framework, SDK Bot Builder și Serviciul Azure Bot
- Înțelegeți cum puteți proiecta roboți folosind modele de bot
- Dezvoltați primul bot inteligent folosind Microsoft Azure

Public

- Dezvoltatori
- hobbyists
- Ingineri
- Profesioniști IT

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Azure este un set cuprinzător de servicii cloud care permite dezvoltatorilor, profesioniștilor IT și organizațiilor să construiască, să implementeze și să opereze aplicații și servicii de infrastructură.

În cadrul acestui instruire, instruit în direct, participanții vor învăța conceptele, componentele și serviciile fundamentale ale Microsoft Azure timp ce pășesc prin crearea unei aplicații cloud de tip.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Înțelegeți elementele de bază ale Microsoft Azure
- Înțelegeți diferitele instrumente și servicii Azure
- Aflați cum puteți utiliza Azure pentru construirea aplicațiilor cloud

Public

- Dezvoltatori
- Profesioniști IT
- Ingineri
- Managerii de Business

Formatul cursului

- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Internetul obiectelor (IoT) este o infrastructură de rețea care conectează obiectele fizice și aplicațiile software fără fir, permițându-le să comunice între ele și să facă schimb de date prin intermediul comunicațiilor de rețea, al cloud computing și capturilor de date Azure este un set cuprinzător de servicii cloud care oferă o suită IoT constând în soluții preconfigurate care ajută dezvoltatorii să accelereze dezvoltarea proiectelor IoT În acest training instruit, participanții vor învăța cum să dezvolte aplicații IoT folosind Azure Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți fundamentele arhitecturii IoT Instalați și configurați Azure IoT Suite Aflați beneficiile utilizării Azure în sistemele de programare IoT Implementați diverse servicii Azure IoT (Hub IoT, Funcții, Programe Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, Managementul dispozitivelor IoT) Construiți, testați, implementați și depanați un sistem IoT folosind Azure Public Dezvoltatori Ingineri Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

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

- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
- Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Azure Kubernetes Service (AKS) este un serviciu găzduit de Kubernetes care simplifică implementarea și gestionarea unui cluster Kubernetes în Azure .

În cadrul acestui instruire, instruit în direct, participanții vor învăța cum să înființeze și să gestioneze un mediu de containere la scară de producție folosind Kubernetes pe AKS.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Configurați și gestionați Kubernetes pe AKS
- Implementați, gestionați și scalați un cluster Kubernetes
- Implementați aplicații containerizate ( Docker ) pe Azure
- Migrează un mediu existent Kubernetes de la premisa la cloud AKS
- Integrați Kubernetes cu software-ul de integrare continuă terță parte (CI)
- Asigurați disponibilitate ridicată și recuperarea dezastrelor în Kubernetes

Public

- Dezvoltatori
- Administratori de sistem
- Ingineri DevOps

Formatul cursului

- Partea de prelegere, discuții parțiale, exerciții și practici practice grele într-un mediu de laborator live.

Notă

- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.

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

- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamental concepts, components, and services of Microsoft Azure as they step through the creation of a cloud application.

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

- Understand the basics of Microsoft Azure
- Understand the different Azure tools and services
- Learn how to use Azure for building cloud applications
- Learn how to Secure Azure
- Learn how to Managing and Monitoring VM in Azure
- Learn how to Managing VNets

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.