Курс за обучение по Целостна програма за сертификация по облачни технологии: AWS и Microsoft Azure

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно) е насочено към инженери, които желаят да разположат и управляват IoT устройства на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат да изградят IoT платформа, която включва внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да е необходимо да се притеснявате за осигуряване на средата за изпълнение (сървъри, VM и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте AWS Lambda за изпълнение на функция.
• Разберете FaaS (функции като услуга) и предимствата на разработката без сървър.
• Създаване, качване и изпълнение на AWS Lambda функции.
• Интегрирайте Lambda функции с различни източници на събития.
• Пакетирайте, внедрявайте, наблюдавайте и отстранявайте неизправности в приложения, базирани на Lambda.

Summery:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Сигнали и събития
• Калибриране на сензора

Резюме:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни с помощта на DynamoDB.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Практически с Raspberry PI и AWS IoT Core за изграждане на смарт устройство.
• Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да инсталират, конфигурират и управляват AWS IoT възможностите на Greengrass за създаване на приложения за различни устройства.

До края на това обучение участниците ще могат да използват AWS IoT Greengrass за изграждане, внедряване, управление, защита и наблюдение на приложения на интелигентни устройства.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за начални данни на ученi и IT професионалисти, които искат да научат основата на данни на учене с помощта на Google Colab.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Настройване и навигация в Google Colab.
• Пишете и изпълнявайте базов Python код.
• Импортиране и обработка на данни.
• Създаване на визуализации с помощта на библиотеки на Python.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за начинаещи разработчици и анализи на данни, които искат да научат Python програмиране от нулата, използвайки Google Colab.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основите на езика за програмиране Python.
• Имплементират код на Python в средата на Google Colab.
• Използват контролни структури за управление на потока на програмата на Python.
• Създават функции за организиране и ефективно използване на кода.
• Разглеждат и използват базови библиотеки за програмиране с Python.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи данни-учени, които искат да научат как да създават значими и визуално привлекателни данни-визуализации.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигация на Google Colab за визуализация на данни.
• Създайте различни видове графики, използвайки Matplotlib.
• Използвайте Seaborn за напреднали техники за визуализация.
• Персонализирайте графиките за по-добро представяне и яснота.
• Интерпретирайте и представяйте данните ефективно, използвайки визуални инструменти.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначено за данъчни научни работници и разработчици на средно ниво, които искат да приложат алгоритми за машинно обучение ефективно, използвайки средата на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират Google Colab за проекти за машинно обучение.
• Разбират и приложат различни алгоритми за машинно обучение.
• Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и предсказване на данни.
• Имплементират модели за надзорвано и ненадзорвано обучение.
• Оптимизират и оценяват модели за машинно обучение ефективно.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

Това обучение с инструктор, провеждано в режиме на живо (онлайн или на място), е предназначено за данни специалисти и разработчици с интермедиен уровень, които искат да приложат техники за обработка на естествен език (NLP) с използването на Python в Google Colab.

След завършване на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат основните концепции на обработка на естествен език.
• Подготовят и почистят текстови данни за задачи на NLP.
• Извършват анализ на настроения с използването на библиотеките NLTK и SpaCy.
• Работят с текстови данни с Google Colab за масштабируемо и съвместно разработване.

Този обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да подобрят знанията си за модели на машинно обучение, да увършат уменията си за настройка на хиперпараметри и да научат как да разгръщат модели ефективно, използвайки Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират напреднали модели на машинно обучение, използвайки популярни рамки като Scikit-learn и TensorFlow.
• Оптимизират производителността на моделите чрез настройка на хиперпараметри.
• Разгръщат модели на машинно обучение в реални приложения, използвайки Google Colab.
• Сътрудничат и управляват големи проекти на машинно обучение в Google Colab.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да разгледат възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с Google Colab.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Създават и обучават конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Въвеждат техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработват модели за компютърно зрение за практическо приложение.
• Използват трансфер обучение за подобряване на производителността на CNN модели.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да се научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат приложения без сървър на AWS Cloud9 и AWS Lambda.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на безсървърната архитектура.
• Настройте AWS Cloud9 за разработка на приложения без сървър.
• Разработвайте, тествайте и внедрявайте безсървърни приложения с помощта на AWS Lambda.
• Интегрирайте AWS Lambda с други AWS услуги като API Gateway и S3.
• Оптимизирайте приложения без сървър за производителност и ефективност на разходите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за DevOps практики и да рационализират процесите на разработка с помощта на AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
• Внедрете непрекъсната интеграция и тръбопроводи за непрекъсната доставка (CI/CD).
• Автоматизирайте процесите на тестване, наблюдение и внедряване с помощта на AWS Cloud9.
• Интегрирайте AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
• Използвайте системи за контрол на източника като GitHub или GitLab в AWS Cloud9.