Azure обучение в България

Това обучение, водено от инструктор на живо, в България (онлайн или на място) е предназначено за Java разработчици на среден ниво, софтуерни инженери и ентусиасти на облачните технологии, които искат да използват мощта на Azure OpenAI за създаване на интелигентни приложения.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разбират принципите на Генеративната AI и нейните приложения.
• Настройват и управляват услуга за Azure OpenAI.
• Интегрират моделите на OpenAI в Java приложения.
• Разработват AI-основани функции в уеб приложения.

Това обучение, водено от инструктор, се провежда на място или онлайн и е насочено към облак техници средно ниво и ИТ професионалисти, които искат да използват Terraform за автоматизирането, управлението и масштабирането на инфраструктурата в облачната платформа Azure.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на Terraform и нейните предимства при управлението на инфраструктура като код.
• Настройка и конфигуриране на Terraform за Azure.
• Подготвят, тестират и развиват файлове с конфигурация на Terraform за различни услуги на Azure.
• Използват Terraform за управление и масштабиране на ресурсите в Azure.
• Реализират най-добрите практики при управлението на състоянието и версионния контрол на Terraform.
• Интегрират Terraform с Azure DevOps за автоматизирани разглеждания.
• Създават повторно използваеми модули на Terraform за последователна подготовка на ресурси.
• Използват продвинатите функции на Terraform за сложни разглеждания на инфраструктура.

Този курс с инструктор, провеждан жив в България (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти с интермедиален до напреднал ниво, които искат да създават и разплащат облачни приложения с изкуствен интелигент, използвайки Microsoft Azure.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разработват събитийно-ориентирани и безсерверни приложения с использоване на Azure Functions.
• Управляват решения за съхранение и виртуални машини в Azure.
• Разплащат и увеличават уеб приложения, използвайки Azure App Service и контейнери на Docker.
• Интегрират изкуствен интелигент, машинно обучение и обработка на естествени езици, използвайки услугите на Azure AI.
• Използват GitHub Copilot за подпомагане на разработването на облачни приложения с изкуствен интелигент.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по данни на средно ниво, които желаят да придобият умения в използването на Azure Synapse Analytics за широка гама от обработка на данни, анализи и визуализация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции, архитектура и компоненти на Azure Synapse Analytics.
• Създавайте, конфигурирайте и управлявайте мащабируеми хранилища за данни с помощта на Azure Synapse.
• Овладейте техниките за поглъщане, трансформиране и зареждане на данни (ETL) от различни източници в Azure Synapse.
• Оптимизирайте производителността на заявките, защитете данните и интегрирайте Azure Synapse с Power BI и други инструменти за визуализиране на данни и споделяне на прозрения.

Товато обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към данни инженерi с междуредов опит, които искат да научат как да използват Azure Data Lake Storage Gen2 за ефективни решения за анализ на данни.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и основните характеристики на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Оптимизират съхранението и достъпа до данни за цена и производителност.
• Интегрират Azure Data Lake Storage Gen2 с други услуги на Azure за анализ и обработка на данни.
• Разработват решения с использоване на API на Azure Data Lake Storage Gen2.
• Решават общи проблеми и оптимизират стратегии за съхранение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към администратори по сигурността, които желаят да научат как да конфигурират Azure сигурността в облака, за да осигурят работни натоварвания, изпълнявани в Azure.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте сигурността на хоста и мрежата.
• Конфигурирайте Azure разширени опции за сигурност.
• Използвайте Azure, за да защитите натоварванията на облачните изчисления.
• Използвайте сигурност на услугите за защита на крайната точка срещу зловреден софтуер и вируси.
• Защитени работни натоварвания на контейнери, които се изпълняват в Azure.

В това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място), участниците ще се научат как да настройват и управляват производствена контейнерна среда с помощта на Kubernetes на AKS.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте и управлявайте Kubernetes на AKS.
• Разположете, управлявайте и мащабирайте Kubernetes клъстер.
• Разположете контейнеризирани (Docker) приложения на Azure.
• Мигрирайте съществуваща Kubernetes среда от локална към AKS облак.
• Интегрирайте Kubernetes със софтуер за непрекъсната интеграция (CI) на трети страни.
• Осигурете висока наличност и възстановяване след бедствие в Kubernetes.

Товата обучение с инструктор, провеждащо се онлайн или на място, е предназначено за инженери, които желаят да използват платформата за влачене и пускане на Azure ML за развертане на задачи за машинно обучение, без да е необходимо да закупуват софтуер и оборудване, както и без да се грижат за поддръжката и развертането.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават високоточни модели за машинно обучение с Python, R или инструменти без кодиране.
• Използват наличните данни и алгоритми на Azure за обучение и следене на модели за машинно и дълбоко обучение.
• Използват интерактивното работно пространство на Azure за съвместното разработване на модели за машинно обучение.
• Избират от различни поддържани от Azure рамки за машинно обучение като PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Това обучение позволява на участниците да подобрят навиките си за проектиране на решения в Microsoft Azure.

След това обучение участникът ще разбира функционалността и възможностите на услугите Azure, които му позволяват да определя компромиси и да взима решения за проектиране на публични и хибридни обlacни решения.

По време на обучението ще се дефинират подходящите инфраструктурни и платформски решения, които да отговарят на функционалните, операционните и разполаганските изисквания през цикъла на живот на решението.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери-DevOps, разработчици и проектни менажири, които искат да използват Azure DevOps за построяване и доставяне на оптимизирани предприемачески приложения по-бързо от традиционните подходи към разработката.

По завершването на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основната терминология и принципи за DevOps.
• Инсталират и конфигурират необходимите инструменти на Azure DevOps за разработка на софтуер.
• Използват инструментите и услугите на Azure DevOps, за да се адаптират непрекъснато към пазара.
• Построват предприемачески приложения и оценяват текущите процеси на разработка с помощта на решенията на Azure DevOps.
• Управлението на екипите по-ефективно и ускоряването на времената за доставяне на софтуер.
• Прилагат практиките за разработка на DevOps вътре в организацията.

Това обучение с инструктор, провеждащо се България (онлайн или на място), е предназначено за научни работници по данни, които искат да използват Azure Machine Learning за изграждане на модели за машинно обучение от края на края за предвидително анализиране.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават модели за машинно обучение без никакъв опит в програмиране.
• Създават предвиждащи алгоритми с Azure Machine Learning.
• Разпространяват готови за производство алгоритми за машинно обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към администратори по сигурността, които искат да осигурят Azure натоварвания.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да управляват сигурността на хоста, мрежовата сигурност и още.
• Да конфигурират сигурността на съхранението и базите данни в Azure.
• Да внедряват сигурностно мониториране, използвайки ресурсите на Azure.
• Да предотвратяват злонамерени кибер атаки върху данните и инфраструктурите.

Това обучение, водено от инструктор, се провежда в България (онлайн или на място) и е насочено към разработчици, които желаят да научат как да изграждат микросервизи на Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Използват ASF като платформа за изграждане и управление на микросервизи.
• Разбират ключовите концепции и модели на програмирането с микросервиси.
• Създават кластър в Azure.
• Инсталират микросервизи локално или в облака.
• Отстраняват грешки и опитват реални приложения на микросервиси.

Услугата за ботове в Azure съединява мощта на Microsoft Bot Framework и Azure функции, за да позволява бързо разработване на интелигентни ботове.

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да създават лесно интелигентен бот с Microsoft Azure.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Научават основните принципи на интелигентни ботове
• Научават как да създават интелигентни ботове с помощта на облачни приложения
• Разбираят как да използват Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK и Azure Bot Service
• Разбираят как да проектират ботове с помощта на шаблони за ботове
• Разработват първия си интелигентен бот с Microsoft Azure

Целева аудитория

• Разработчици
• Хобисти
• Инженери
• ИТ специалисти

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика на място

В този упражнения, воден от инструктор (на място или на разстояние), участниците ще научат основните концепции, компоненти и услуги на Microsoft Azure, докато създават примерно облачно приложение.

Край това обучение, участниците ще могат да:

• Разбиращ основните принципи на Microsoft Azure
• Разбиращ различните инструменти и услуги на Azure
• Научават как да използват Azure за създаване на облачни приложения

Internet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва безжично физически обекти и софтуерни приложения, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни. Azure е цялостен набор от облачни услуги, който предлага IoT Suite, състоящ се от предварително конфигурирани решения, които помагат на разработчиците да ускорят разработването на IoT проекти.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да разработват IoT приложения с помощта на Azure.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на IoT архитектурата
• Инсталирайте и конфигурирайте Azure IoT Suite
• Научете предимствата от използването на Azure в програмирането на IoT системи
• Внедрете различни Azure IoT услуги (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Изграждане, тестване, внедряване и отстраняване на проблеми с IoT система с помощта на Azure

Публика

• Разработчици
• Инженери

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България се насочва към инженери, които искат да изпълняват зарежданета на машинно учение в обlac Azure.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Kubernetes, Kubeflow и други нужни софтуери в Azure.
• Използват Azure Kubernetes Service (AKS) за улесняване на работата по инициализацията на кластър Kubernetes в Azure.
• Създават и изпълняват pipeline на Kubernetes за автоматизиране и управление на ML модели в продажба.
• Обучават и разглеждат TensorFlow ML модели през множество GPUs и машини, работещи паралелно.
• Използват други управляеми услуги от AWS за разширение на ML приложение.

Този обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, които искат да използват Azure Machine Learning и Azure DevOps за подобряване на практиките за MLOps.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават възпроизводими работни процеси и модели за машинно обучение.
• Управляват цикъла на машинното обучение.
• Следят и докладват историята на версиите на моделите, асетовете и повече.
• Разпространяват готови за производство модели за машинно обучение навсякъде.

Microsoft Azure Infrastructure and Deployment