Курс за обучение по Azure Data Lake Storage Gen2

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат и внедряват облачни приложения, задвижвани от изкуствен интелект, с помощта на Microsoft Azure.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разработват приложения, управлявани от събития, и безсървърни приложения с помощта на Azure Functions.
• Управляват решения за съхранение на данни в Azure и виртуални машини.
• Внедряват и мащабират уеб приложения с помощта на Azure App Service и Docker контейнери.
• Интегрират изкуствен интелект, машинно обучение и обработка на естествен език с помощта на Azure AI Services.
• Използват GitHub Copilot като помощник при разработката на облачни приложения, задвижвани от изкуствен интелект.

Това обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици и технически специалисти с начално, средно или напреднало ниво, които искат да използват Microsoft Azure за създаване, тестване и внедряване на AI агенти за бизнес приложения.

След завършване на това обучение, участниците ще могат да разбират архитектурата на AI агенти в Azure, да създават и конфигурират работещ агент, да свързват агенти с източници на бизнес познания, да оценяват и подготвят агенти за внедряване.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към DevOps инженери, разработчици и ръководители на проекти, които желаят да използват Azure DevOps за по-бързо изграждане и внедряване на оптимизирани корпоративни приложения в сравнение с традиционните подходи за разработка.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните термини и принципи на DevOps.
• Инсталират и конфигурират необходимите инструменти на Azure DevOps за разработка на софтуер.
• Използват инструментите и услугите на Azure DevOps за непрекъснато адаптиране към пазара.
• Изграждат корпоративни приложения и оценяват текущите процеси на разработка спрямо решенията на Azure DevOps.
• Управляват екипи по-ефективно и ускоряват времето за внедряване на софтуер.
• Възприемат DevOps практики за разработка в организацията.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и инженери на средно ниво, които желаят да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Създават среда за големи данни с помощта на Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират ефективно големи масиви от данни с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в среда за съвместна работа.
• Интегрират Apache Spark с облачно базирани инструменти.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към Java разработчици на средно ниво, софтуерни инженери и облачни ентусиасти, които искат да използват мощта на Azure OpenAI за създаване на интелигентни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на генеративния изкуствен интелект и неговите приложения.
• Настройват и управляват услуга Azure OpenAI.
• Интегрират моделите на OpenAI в Java приложения.
• Внедряват функции, задвижвани от изкуствен интелект, в уеб приложения.

В това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено), участниците ще научат как да настроят и управляват контейнерна среда в производствен мащаб, използвайки Kubernetes върху AKS.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират и управляват Kubernetes върху AKS.
• Внедряват, управляват и мащабират Kubernetes клъстер.
• Внедряват контейнеризирани (Docker) приложения в Azure.
• Мигрират съществуваща Kubernetes среда от локална инфраструктура към AKS облак.
• Интегрират Kubernetes със софтуер за непрекъсната интеграция (CI) на трети страни.
• Осигуряват висока наличност и възстановяване при бедствия в Kubernetes.

Apache NiFi е платформа с отворен код за интеграция на данни и обработка на събития, базирана на потоци. Тя позволява автоматизирано, в реално време маршрутизиране, трансформация и системно посредничество между разнородни системи, с уеб-базиран потребителски интерфейс и прецизен контрол.

Това обучение с инструктор на живо (на място или от разстояние) е насочено към администратори и инженери на средно ниво, които желаят да внедряват, управляват, защитават и оптимизират потоци от данни в NiFi в производствени среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират, конфигурират и поддържат клъстери на Apache NiFi.
• Да проектират и управляват потоци от данни от различни източници и приемници.
• Да внедряват автоматизация на потоци, маршрутизиране и логика за трансформация.
• Да оптимизират производителността, да наблюдават операциите и да отстраняват проблеми.

Формат на курса

• Интерактивна лекция с дискусия върху реална архитектура.
• Практически лабораторни упражнения: изграждане, внедряване и управление на потоци.
• Упражнения, базирани на сценарии, в среда с реална лабораторна установка.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение предоставя практическо въведение в изграждането на мащабируеми процеси за обработка на данни и машинно обучение с помощта на PySpark. Участниците научават как Apache Spark функционира в съвременните Big Data екосистеми и как ефективно да обработват големи набори от данни, използвайки принципите на разпределените изчисления.

Това обучение с инструктор на живо в <България> (онлайн или на място) е предназначено за инженери, които желаят да настроят и внедрят Apache Spark система за обработка на много големи обеми от данни.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark.
• Бързо обработват и анализират много големи масиви от данни.
• Разбират разликата между Apache Spark и Hadoop MapReduce и кога кое да използват.
• Интегрират Apache Spark с други инструменти за машинно обучение.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори от начинаещо до средно ниво, които желаят да внедряват, поддържат и оптимизират Spark клъстери.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Apache Spark в различни среди.
• Управляват клъстерни ресурси и наблюдават Spark приложения.
• Оптимизират производителността на Spark клъстери.
• Прилагат мерки за сигурност и осигуряват висока достъпност.
• Дебъгват и отстраняват често срещани проблеми със Spark.

Кривата на обучение на Apache Spark в началото нараства бавно – нужни са значителни усилия, за да се постигнат първите резултати. Този курс цели да преодолее трудната начална фаза. След завършването му участниците ще разбират основите на Apache Spark, ще могат ясно да разграничават RDD от DataFrame, ще се запознаят с Python и Scala API, ще разберат какво представляват изпълнителите и задачите и др. Следвайки най-добрите практики, курсът поставя силен акцент върху внедряването в облак, Databricks и AWS. Участниците ще разберат и разликите между AWS EMR и AWS Glue – една от най-новите Spark услуги на AWS.

АУДИТОРИЯ:

Инженери по данни, DevOps специалисти, учени по данни

В това обучение с инструктор на живо в България участниците ще научат как да използват Python и Spark заедно за анализ на големи данни, докато работят по практически упражнения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Научат как да използват Spark с Python за анализ на големи данни.
• Работят по упражнения, които наподобяват реални случаи.
• Използват различни инструменти и техники за анализ на големи данни с PySpark.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват и интегрират Spark, Hadoop и Python, за да обработват, анализират и трансформират големи и сложни набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата среда за започване на обработка на големи данни със Spark, Hadoop и Python.
• Да разберат характеристиките, основните компоненти и архитектурата на Spark и Hadoop.
• Да се научат как да интегрират Spark, Hadoop и Python за обработка на големи данни.
• Да изследват инструментите в екосистемата на Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka и Flume).
• Да изградят системи за препоръки с колаборативно филтриране, подобни на Netflix, YouTube, Amazon, Spotify и Google.
• Да използват Apache Mahout за мащабиране на алгоритми за машинно обучение.

Stratio е платформа, ориентирана към данните, която интегрира големи масиви от данни, изкуствен интелект и управление в едно решение. Нейните модули Rocket и Intelligence позволяват бързо изследване на данни, трансформация и усъвършенствана аналитика в корпоративни среди.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или присъствено) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат ефективно да използват модулите Rocket и Intelligence в Stratio с PySpark, като се фокусират върху циклични структури, дефинирани от потребителя функции и усъвършенствана логика за работа с данни.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да навигират и работят в платформата Stratio, използвайки модулите Rocket и Intelligence.
• Да прилагат PySpark в контекста на поглъщане, трансформация и анализ на данни.
• Да използват цикли и условна логика за контролиране на работни потоци с данни и задачи за създаване на характеристики.
• Да създават и управляват дефинирани от потребителя функции (UDF) за многократно използвани операции с данни в PySpark.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда с реална лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.