Онлайн обучение по Cloud Computing в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи инженери по данни, които желаят да използват Azure Data Factory за прилагане на мащабируеми и ефективни решения за интегриране на данни в облака.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции и архитектура на Azure Data Factory (ADF).
• Научете се да създавате, планирате и наблюдавате канали за данни.
• Интегриране с различни източници на данни, извършване на трансформация на данни и управление на потоци от данни.
• Приложете най-добрите практики за обработка на грешки и оптимизиране на производителността.
• Защитете и наблюдавайте тръбопроводите за данни за производствени среди.

Този практически, водещ се от инструктор курс (онлайн или на място) е предназначен за ИТ специалисти от средно ниво, които желаят да придобият експертни познания в управлението на облачна инфраструктура и услуги в Google Cloud.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират облачни среди, използвайки услугите на Google Cloud.
• Управляват и конфигурират виртуални машини, хранилище и мрежи.
• Разгръщат и наблюдават приложения в GCP среди.
• Внедряват най-добрите практики за сигурност и управление на идентичностите.
• Използват инструментите на Google Cloud за автоматизация и отстраняване на проблеми.

Colab Pro е облачно среда за масово разширяеми разработки на програмни приложения, предлагаща високоефективни GPUs, по-дълги периоди на изпълнение и повече памет за изискващи AI и данъчни задачи.

Това е онлайн или на място обучение, насочено към потребители с посреднично ниво на знания по Python, които желаят да използват Colab Pro за машинно обучение, обработка на данни и съвместни изследвания в мощен интерфейс на бележник.

По време на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Настрояват и управляват облачни Python бележници с Colab Pro.
• Access GPUs и TPUs за ускорено изчисление.
• Оптимизират процеси на машинно обучение с помощта на популярни библиотеки (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Интегрират с Google Drive и външни източници на данни за съвместни проекти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практично приложение в живо лабораторно среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поставите запрос за персонализиран курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Товата обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за средно-равни данни науки и здравни професионалисти, които искат да използват Искусствен Интелигент (ИИ) за напреднали приложения в здравеопазването с използване на Google Colab.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират ИИ модели за здравеопазването с използване на Google Colab.
• Използват ИИ за предвиждащи модели в данните за здравеопазване.
• Анализират медицински изображения с ИИ-движени техники.
• Разглеждат етични разсъждения за решения за здравеопазване, базирани на ИИ.

Този курс с инструкторско ръководство, провеждан в онлайн или на място, е предназначен за данни научни специалисти и инженери на средно ниво, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Настроят среда за големи данни с Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират големи набори данни ефективно с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в съвместна среда.
• Интегрират Apache Spark с инструменти базирани на облак.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към системни администратори на ниво начинаещи, които искат да научат основни концепции и практически умения, необходими за ефективно управление и оптимизиране на средите на Nutanix.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете Nutanix Enterprise Cloud Platform и нейните компоненти.
• Инсталирайте, конфигурирайте и управлявайте Nutanix Clusters.
• Придобийте опит в администрирането на хипервизора на Акропола (AHV).
• Изпълнявайте разширени задачи за управление и отстраняване на проблеми.
• Приложете най-добрите практики за висока достъпност, възстановяване след бедствие и сигурност.

Този инструкторски воден, жив обучение на място (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти в областта на данните на средно ниво, които желаят да прилагат техники за прогнозиране на временни редове към реални данни, използвайки Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на анализ на временни редове.
• Използват Google Colab за работа с временни редове данни.
• Прилагат модели ARIMA за прогнозиране на тенденции на данни.
• Използват библиотеката Prophet на Facebook за гибко прогнозиране.
• Визуализират временни редове данни и резултати от прогнозиране.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на ниво начинаещи, които желаят да управляват и работят с Google Cloud Platform.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните услуги и инфраструктура на GCP.
• Научете как да управлявате мрежи и виртуални машини.
• Разберете и приложете най-добрите общи практики за сигурност в GCP.
• Разгледайте Kubernetes и управлението на контейнери в GCP.
• Научете за опциите за съхранение и как да ги конфигурирате.
• Внедрете и конфигурирайте бази данни на GCP.

Това обучение с инструктор, вживе (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал нива, които искат да угълбят разбирането си на подкрепящото обучение и неговите практически приложения в разработката на изкуствен интелект с использоването на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на алгоритмите за подкрепящо обучение.
• Имплементират модели за подкрепящо обучение с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
• Развият интелигентни агенти, които учат чрез опит и грешка.
• Оптимизират производителността на агентите с използване на напреднали техники, като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
• Обучават агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
• Разпълзват модели за подкрепящо обучение за реални приложения.

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.

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.

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.

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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по данни на средно ниво, облачни архитекти и специалисти по бизнес разузнаване, които желаят да овладеят управлението на данни в специфични за индустрията облачни среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и компонентите на тъканите за данни.
• Проектиране и внедряване на решения за интегриране и оркестрация на данни.
• Осигурете качество на данните и управление в рамките на индустриалните облачни платформи.
• Използвайте мрежи от данни, за да поддържате анализ на данни и вземане на решения, специфични за индустрията.
• Бъдете в течение с нововъзникващите тенденции и технологии в управлението на облачни данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти на ниво начинаещи, бизнес анализатори и ръководители на проекти, които желаят да разберат основите на облачните изчисления и техните приложения в различни индустрии.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте основните характеристики и предимства на облачните изчисления.
• Разберете разликите между различни облачни услуги и модели на внедряване.
• Признайте важността на специфичните за индустрията облачни решения.
• Оценете аспектите на сигурността и съответствието на облачните платформи.
• Разгледайте нововъзникващите тенденции и бъдещите насоки в облачните технологии.

Този курс с инструкторско ръководство в България (онлайн или на място) е направен за средно-опитни облачни инженери и мениджъри на операции, които искат да подобрят управлението на облачната си инфраструктура с Kubiya AI.

След края на този курс участниците ще могат да:

• Интегрират Kubiya AI в облачната инфраструктура.
• Автоматизират предоставянето и управлението на облачни ресурси.
• Оптимизират облачните разходи с помощта на аналитика с изкуствен интелигент.
• Усилват облачната сигурност с мониторинг с изкуствен интелигент.

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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ професионалисти, които желаят да научат основите на Alibaba Cloud и как да използват неговите облачни услуги.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата на решението Alibaba Cloud.
• Научете за основните продукти и услуги на Alibaba Cloud.
• Разберете възможностите на Alibaba Cloud при работа с големи данни и бази данни.

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 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.

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 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.

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 разработчици на средно ниво, системни администратори и облачни архитекти, които желаят да използват NoCloud за своите облачни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва NoCloud, Docker, Kubernetes и Helm.
• Създавайте и управлявайте облачни услуги с NoCloud.
• Разберете жизнения цикъл на облачна услуга в NoCloud.
• Интегрирайте NoCloud със съществуваща инфраструктура или виртуални ресурси.
• Отстраняване на често срещани проблеми в NoCloud среда.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, системни администратори и облачни ентусиасти, които желаят да получат практически знания за OpenNebula и да го използват за своите облачни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва OpenNebula.
• Създавайте и управлявайте виртуални машини в OpenNebula.
• Разберете жизнения цикъл на виртуална машина.
• Интегрирайте OpenNebula със съществуващата инфраструктура.
• Отстраняване на често срещани проблеми в OpenNebula среда.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще се научат как да настройват и управляват производствена контейнерна среда с помощта на Kubernetes в Google Cloud.

До края на това обучение участниците ще могат:

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към технически лица, които желаят да придобият практическо разбиране за наличните облачни решения, процесите за анализ на данни, необходими за работа с данни в облака, и ръцете- на практика да прилага инструменти като Power BI за анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Power BI.
• Оценете различните решения за данни, предлагани от облачни доставчици като Azure.
• Получете разбиране за различните структури, подходи за моделиране и дизайни на хранилища за данни, използвани за съхранение, управление и достъп Big Data.
• Прилагайте инструменти и техники за почистване на данни в подготовка за анализ.
• Изградете решения за отчитане и анализи, базирани на локални данни, както и на облачни данни.
• Интегрирайте решения за анализ на данни със склад за данни.
• Намалете рисковете за сигурността на данните и осигурете поверителността на данните.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и DevOps инженери, които желаят да използват подход без сървър за изграждане на корпоративни приложения в Kubernetes.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте системата Kubernetes, за да започнете да разработвате с архитектура без сървър.
• Разберете концепциите и принципите, основополагащи за среди без сървър.
• Управлявайте вериги от инструменти, необходими за разработка без сървър и ги интегрирайте с компоненти на Kubernetes.
• Практикувайте уменията си в Python езика за програмиране и го прилагайте за внедряване на системи без сървър.
• Защитени корпоративни приложения, които се внедряват чрез рамка без сървър в Kubernetes.
• Използвайте модерни облачни изчислителни методи за оптимизиране на работните процеси за обработка на задачи DevOps.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към облачни инженери и разработчици, които желаят да използват CloudFormation за управление на инфраструктурни ресурси в екосистемата на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете CloudFormation шаблони за автоматизиране на управлението на инфраструктурата.
• Интегрирайте съществуващите ресурси на AWS в CloudFormation.
• Използвайте StackSets, за да управлявате стекове в множество акаунти и региони.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да интегрират база данни DynamoDB NoSQL в уеб приложение, хоствано на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да интегрирате данни в DynamoDB.
• Интегрирайте DynamoDB в уеб приложения и мобилни приложения.
• Преместете данни в AWS с AWS услуги.
• Внедряване на операции с AWS DAX.

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 (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 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.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте ASF като платформа за изграждане и управление на микроуслуги.
• Разберете ключови концепции и модели за програмиране на микроуслуги.
• Създайте клъстер в Azure.
• Внедрете микроуслуги на място или в облака.
• Отстраняване на грешки и отстраняване на неизправности в живо приложение за микросервизи.

Публика

Софтуерни инженери/компютърни научници с достатъчно знания за алгоритми и
запознати с поне един език за програмиране/скриптване, но без опит в облачно изчисление

Продължителност

3 дни (7 часа / ден)

Ден 1 - осигурява крайно покритие на основните теми за облачно компютриране, тъй като те се отнасят както до технологиите, така и до бизнеса. Модулът е разделен на серия от секции, всяка от които е придружена от практическо упражнение.

Ден 2 - изследване на теми, свързани с технологиите, свързани с облачните компютърни платформи. Тя не влиза в подробности за изпълнение или програмиране, а вместо това поддържа покритие на концептуално ниво, съсредоточавайки се върху теми, които се занимават с архитектурата на облачните услуги, заплахите за облачната сигурност и технологиите, виртуализацията и обработката на данни.

Ден 3 - предоставя техническо разбиране за основните облачни компютърни платформи. Инфраструктура като услуга (IaaS), платформа като услуга (PaaS) и софтуер като услуга (SaaS) се изследват като съединени модели, състоящи се от уникални и споделени сгради. Този модул е структуриран като ръководна обиколка през тези архитектурни слоеве, описвайки основните компоненти, подчертавайки споделени компоненти и обяснявайки как строителните блокове могат да се събират и прилагат чрез облачни компютърни механизми и практики.

Ден 4 - изгражда се на Ден 3, за да осигури дълбоко проникване в еластични, устойчиви и многостранни технологични архитектури, както и специализирани архитектури за решения, като например облачно изгаряне и облачно балансиране. Чрез изучаването на архитектурните механизми, индустриалните технологии и дизайнерските модели се описват както ядрените, така и разширените компоненти, които съчетават, за да осъзнаят еластичността, устойчивостта и множествеността като основните характеристики на облачните платформи. Чрез използването на тези коренни и подобрени скалабилни и несъответстващи функции се описват специализирани архитектури на решения, за да се даде възможност за разтоварване между облаците и облачните и облачните среди, както и за балансиране на разтоварването през облаците за целите на изпълнението и несъответствието.

Ден 5 - представя участниците с серия от упражнения и проблеми, които са предназначени да тестват тяхната способност да прилагат знанията си за теми, обхванати по-рано.

Този курс е създаден за хора, които искат да разберат как да се възползват от облачните изчисления. Той използва примера на Amazon EC2, но може да бъде адаптиран към други доставчици.

Публика

ИТ архитекти, ИТ мениджъри на средно ниво, ИТ консултанти

Формат на курса

В момента 100% лекции.

Този тренинг с инструктор, провеждан онлайн или на място, е направен за технически специалисти, които искат да приобъщат практическо разбиране за наличните облачни решения, процесите на анализ на данни, необходими за работа с данни в облака, и практическото приложение на инструменти като Power BI, за да анализират данни.

Към края на този тренинг участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Power BI.
• Оценият различните решения за данни, предлагани от облачни провайдери като Azure.
• Придобият разбиране за различни структури, модели и дизайни на хранилища на данни, използвани за съхранение, управление и достъп до Big Data.
• Прилагат инструменти и техники за почистване на данни в подготовка за анализ.
• Създават решения за отчетност и анализ, базирани на данни, както на място, така и в облака.
• Интегрират решения за анализ на данни с хранилище на данни.
• Снижават рисковете за сигурност на данни и осигуряват приватност на данни.

Този курс е разработен, за да даде възможност на нетехнически професионалисти — като мениджъри, бизнес анализи, тестиращи QA и операционен персонал — да придобият основни знания за облачните технологии. Участиците ще изследват основните концепции, предимства и практически приложения на облака, за да вземат по-информирани решения и да допринасят ефективно за инициативи за миграция към облака. Основно внимание ще бъде обърнато към разкриването на облачния жаргон, сравнението на облачна и онпремис инфраструктура, разбирането на модели на услуги и осъзнаването на как облачните технологии влияят на различните роли в организацията.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат ключовите дефиниции и термини в облачните технологии
• Идентифицират различни модели на облачни услуги (IaaS, PaaS, SaaS)
• Различават между модели за развертане в облака (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud)
• Сравняват онпремис vs облачна инфраструктура
• Разберат предимствата на облака: масштабируемост, агилност, достъпност и ефективност на разходите
• Разпознават общоприетите облачни платформи (AWS, Azure, GCP) и им е предложени услуги
• Разберат облачните отговорности: модел за споделена отговорност и достъп въз основа на ролята
• Съпоставят влиянието на облака върху тестване на софтуер, развертане и мониторинг
• Участват ефективно в проекти за приемане и миграция към облака
• Ценят основата на облачната сигурност, принципите за съответствие на изискванията и управление

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери, които желаят да използват AWS CloudFormation за автоматизиране на процеса на управление на облачна инфраструктура на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Активирайте услугите на AWS, за да започнете да управлявате инфраструктурата.
• Разберете и приложете принципа на „инфраструктурата като код“.
• Подобрете качеството и намалете разходите за разполагане на инфраструктура.
• Напишете AWS CloudFormation шаблони с помощта на YAML.

Този курс е създаден за хора, които са изправени пред избор кое решение да изберат за конкретен проблем. ИТ мениджъри, архитекти на решения, мениджъри на тестове, системни администратори и разработчици могат да се възползват от този курс, като разберат ползите и разходите на наличните облачни/SaaS/Iaas решения.

• Придобийте основни познания за Citrix Virtual Apps and Desktops 7
• Как да инсталирате, конфигурирате и управлявате сайт на Citrix Virtual Apps and Desktops 7 и облачни конектори
• Определете съображенията между локалните виртуални приложения и настолни компютри на Citrix и услугата за виртуални приложения и настолни компютри на Citrix
• Как да доставяме ресурси за приложение и настолен компютър

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към облачни администратори, облачни архитекти, технологични ръководители и финансови анализатори, които желаят да записват, управляват, наблюдават и обработват финансови активи на организация в облака .

До края на това обучение участниците ще могат да използват FinOps практики в една организация за прогнозиране на разходи, оптимизиране на процеси и извършване на операции по финансово управление в облака.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към програмисти и разработчици, които желаят да използват Fn при създаване на безсървърни приложения и услуги.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте Fn за създаване на директории и функции.
• Създавайте приложения, използвайки различни езици за програмиране.
• Наблюдавайте функции за разрешаване на проблеми на етапите на разработка и внедряване.

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 облачни инженери, които желаят да съхраняват обекти и неструктурирани данни с помощта на MinIO.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Осигурете алтернатива на Unix командите с MinIO клиента.
• Използвайте MinIO за изграждане на инфраструктури с висока производителност за машинно обучение, анализи и др.
• Внедрете MinIO на Kubernetes за организирано внедряване в мащаб.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват OpenFaas за създаване, изграждане, тестване, отстраняване на грешки и внедряване на управлявани от събития функции, без да е необходимо да се притеснявате за управлението на базовия сървър инфраструктура.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте OpenFaas.
• Опаковайте всеки двоичен код или код като функция без сървър без повтарящо се кодиране.
• Отделете от AWS Lambda, за да избегнете блокиране.
• Разположете функции, управлявани от събития, на локален сървър или в облака.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да разработват паралелни приложения, използвайки OpenMP.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разбиране и използване на паралелно програмиране с Fortran в OpenMP.
• Изчислете паралелно фрактали, за да изобразите множество пиксели и знаци.
• Внедрете векторно програмиране със SIMD разширения за HPC системи.
• Добавете паралелни блокове за указване на паралелизма на споделената памет.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват Serverless Framework на AWS и други облачни платформи за създаване и внедряване на приложения за микросервизи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте Serverless Framework за работа с изчислителни услуги като AWS Lambda.
• Намалете сложността и разходите за внедряване на микроуслуги на различни облачни платформи.
• Излъчвайте и улавяйте събития и изпълнявайте функции автоматично.

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