Курс за обучение по Nginx

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори и уеб разработчици от начинаещо до средно ниво, които желаят да използват HTTP уеб сървъри за хостване и обслужване на уеб приложения с Nginx, Apache и JBoss.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират уеб сървърите Nginx, Apache и JBoss на Linux.
• Да сравняват и съпоставят функциите и производителността на различните уеб сървъри.
• Да използват модули и плъгини на уеб сървъра за разширяване на функционалността и сигурността на уеб сървърите.
• Да използват инструменти и техники за наблюдение и отстраняване на проблеми с уеб сървъра.
• Да прилагат най-добри практики и препоръки за оптимизиране на производителността и сигурността на уеб сървъра.

Целта на обучението е да обясни какво представлява 5G мрежата и какво въздействие оказва тя върху интелигентните технологии. Искам да ви покажа както предимствата, така и недостатъците на тези технологични взаимоотношения (5G / IoT) и да ви очертая посоките на развитие на мрежата, която – от самото начало – беше посветена на интелигентния свят.

6G е следващото поколение стандарт за безжична комуникация, което има за цел да трансформира IoT екосистемите чрез ултра-бърза свързаност, усъвършенствано сензорно отчитане и интегрирани AI възможности.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към участници на напреднало ниво, които желаят да разберат и използват нововъзникващото пресичане между 6G технологиите и IoT приложенията.

След завършване на курса, обучаемите ще могат да:

• Обясняват основните технически концепции на 6G.
• Преценяват как 6G ще промени комуникацията и архитектурата на IoT устройствата.
• Оценяват случаите на употреба на IoT, базирани на 6G, в различни индустрии.
• Подготвят стратегии за интегриране на 6G възможности в съществуващи IoT решения.

Формат на курса

• Лекции, фокусирани върху концепции, съчетани с експертна дискусия.
• Приложни упражнения, предназначени да затвърдят ключови инженерни принципи.
• Проучване на казуси и анализ на сценарии в направлявана среда.

Опции за персонализиране на курса

• За индивидуални версии на това обучение, съобразени с технологичната пътна карта на вашата организация, моля, свържете се с нас за уговаряне.

Напредъкът в технологиите и нарастващото количество информация трансформират начина, по който се извършва дейността в много индустрии, включително и в държавното управление. Генерирането на данни от правителството и темповете на цифрово архивиране се увеличават поради бързото развитие на мобилни устройства и приложения, интелигентни сензори и устройства, решения за облачни изчисления и портали, ориентирани към гражданите. С разрастването и усложняването на цифровата информация, управлението на информацията, обработката, съхранението, сигурността и разпореждането с нея също стават по-сложни. Нови инструменти за улавяне, търсене, откриване и анализ помагат на организациите да извлекат прозрения от своите неструктурирани данни. Правителственият пазар е в повратна точка, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив и правителството трябва да защитава, използва и анализира както структурирана, така и неструктурирана информация, за да обслужва по-добре и да изпълнява мисията си. Докато правителствените лидери се стремят да развият организации, управлявани от данни, за успешно изпълнение на мисията, те полагат основите за корелация на зависимости между събития, хора, процеси и информация.

Правителствени решения с висока стойност ще бъдат създадени от комбинация от най-разрушителните технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облачни услуги
• Технологии за социален бизнес и работа в мрежа
• Големи данни и анализи

Големите данни са едно от интелигентните индустриални решения и позволяват на правителството да взема по-добри решения, като предприема действия, базирани на модели, разкрити чрез анализ на големи обеми от данни — свързани и несвързани, структурирани и неструктурирани.

Но постигането на тези успехи изисква много повече от просто натрупване на огромни количества данни. „Осмислянето на тези обеми от големи данни изисква авангардни инструменти и технологии, които могат да анализират и извличат полезни знания от огромни и разнообразни потоци от информация,“ пишат Том Калил и Фен Джао от Службата за научна и технологична политика на Белия дом в публикация в блога на OSTP.

Белият дом направи крачка към подпомагане на агенциите да намерят тези технологии, като създаде Националната инициатива за изследване и развитие на големи данни през 2012 г. Инициативата включваше над 200 милиона долара, за да се възползва максимално от експлозията на големи данни и инструментите, необходими за анализа им.

Предизвикателствата, които големите данни поставят, са почти толкова обезсърчителни, колкото и обещанието им е окуражаващо. Ефективното съхранение на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че агенциите трябва да минимизират цената на мегабайт за съхранение и да поддържат данните в лесен достъп, така че потребителите да могат да ги получат, когато и както им е необходимо. Архивирането на огромни количества данни засилва предизвикателството.

Ефективният анализ на данните е друго голямо предизвикателство. Много агенции използват търговски инструменти, които им позволяват да пресяват планините от данни, забелязвайки тенденции, които могат да им помогнат да работят по-ефективно. (Скорошно проучване на MeriTalk установи, че федералните ИТ ръководители смятат, че големите данни биха могли да помогнат на агенциите да спестят над 500 милиарда долара, като същевременно изпълняват целите на мисията си.).

Специално разработените инструменти за големи данни също позволяват на агенциите да адресират нуждата от анализ на техните данни. Например, групата за изчислителен анализ на данни към Националната лаборатория Оук Ридж е предоставила своята система за анализ на данни Piranha на други агенции. Системата е помогнала на медицински изследователи да открият връзка, която може да предупреди лекарите за аортни аневризми, преди да настъпят. Тя се използва и за по-обикновени задачи, като пресяване на автобиографии, за да свърже кандидати за работа с мениджъри по наемане.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към ИТ специалисти и бизнес мениджъри със средно ниво на опит, които желаят да разберат потенциала на IoT и периферните изчисления за повишаване на ефективността, обработка в реално време и иновации в различни индустрии.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да разбират принципите на IoT и периферните изчисления и тяхната роля в дигиталната трансформация.
• Да идентифицират случаи на използване на IoT и периферни изчисления в производството, логистиката и енергийния сектор.
• Да разграничават архитектурите и сценариите за внедряване на периферни и облачни изчисления.
• Да внедряват решения с периферни изчисления за прогнозна поддръжка и вземане на решения в реално време.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които искат да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с възможности за интелигентна обработка на данни и анализи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на Edge AI и приложението му в IoT.
• Да настройват и конфигурират Edge AI среди за IoT устройства.
• Да разработват и внедряват AI модели на крайни устройства за IoT приложения.
• Да внедряват обработка на данни в реално време и вземане на решения в IoT системи.
• Да интегрират Edge AI с различни IoT протоколи и платформи.
• Да разглеждат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Вградените системи са специализирани компютърни системи, проектирани да изпълняват специфични функции в рамките на по-големи системи. IoT (Интернет на нещата) представлява мрежа от взаимосвързани физически устройства, оборудвани със сензори и софтуер, които комуникират и обменят данни през интернет.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към начинаещи технически специалисти, които желаят да разберат и прилагат концепциите на вградените системи и IoT, използвайки C и микроконтролерни архитектури.

След завършване на това обучение, участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и компонентите на вградените системи.
• Пишат и компилират C код за взаимодействие с вграден хардуер.
• Работят с периферия на микроконтролери, като таймери и АЦП.
• Разбират как вградените системи допринасят за IoT архитектурите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с лабораторен достъп на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да приложат федерирано обучение за оптимизиране на решения за IoT и изчисления в периферията.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и ползите от федерираното обучение в IoT и изчисленията в периферията.
• Внедряват модели на федерирано обучение върху IoT устройства за децентрализирана AI обработка.
• Намаляват забавянето и подобряват вземането на решения в реално време в среди за изчисления в периферията.
• Справят се с предизвикателства, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системи.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към системни администратори на средно ниво, мрежови инженери и DevOps специалисти, които желаят ефективно да управляват балансирането на натоварване, проксирането и оптимизацията на трафика с помощта на HAProxy.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на балансирането на натоварване и прокси сървърите.
• Инсталират, конфигурират и оптимизират HAProxy за различни сценарии на употреба.
• Използват разширени функции като ACL, манипулация на HTTP хедъри и логване за подобрен контрол.
• Наблюдават и отстраняват проблеми с HAProxy за максимална производителност и надеждност.

Този практически, насочен към придобиване на умения курс предлага цялостно въведение в Интернет на нещата (IoT) – от програмиране на ниво устройство до обработка и визуализация на данни в облак. Участниците ще изследват пълната IoT архитектура – сензори, комуникационни протоколи, микроконтролери и облачна интеграция – чрез ръководени упражнения с развойни платки като ESP32 и Raspberry Pi. До края на курса обучаемите ще могат да изградят цялостен IoT канал за данни: четене на сензорни данни, предаването им чрез MQTT/HTTP, обработката им в облачни платформи като Azure IoT Hub, AWS IoT Core или Google Cloud IoT, и визуализирането им с инструменти като Grafana или Power BI. За осигуряване на стабилни и безопасни внедрявания са застъпени също най-добрите практики за сигурност и симулации на киберзаплахи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към напреднали IoT разработчици и ентусиасти на интелигентния дом, които желаят да автоматизират IoT процеси и да създават иновативни решения с помощта на n8n.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират n8n за автоматизация на IoT работни потоци.
• Интегрират IoT устройства и платформи, използвайки възли и конектори на n8n.
• Внедряват персонализирани работни потоци за автоматизиране на IoT задачи и процеси.
• Използват IoT протоколи като MQTT и REST API в работните потоци на n8n.
• Наблюдават, отстраняват неизправности и оптимизират IoT работни потоци за автоматизация.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към IoT разработчици на средно ниво, вградени инженери и специалисти по ИИ, които желаят да внедрят TinyML за предсказваща поддръжка, откриване на аномалии и приложения за интелигентни сензори.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на TinyML и приложенията му в IoT.
• Настройват среда за разработка на TinyML за IoT проекти.
• Разработват и внедряват ML модели на микроконтролери с ниска консумация.
• Внедряват предсказваща поддръжка и откриване на аномалии чрез TinyML.
• Оптимизират TinyML модели за ефективно използване на енергия и памет.