Kubeflow on AWS - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów chmury i programistów, którzy chcą używać CloudFormation do zarządzania zasobami infrastruktury w ekosystemie AWS.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrażać szablony CloudFormation w celu automatyzacji zarządzania infrastrukturą.
• Zintegrować istniejące zasoby AWS z CloudFormation.
• Używać StackSets do zarządzania stosami na wielu kontach i w wielu regionach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zintegrować bazę danych DynamoDB NoSQL z aplikacją internetową hostowaną w AWS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć integrację danych z DynamoDB.
• Zintegrować DynamoDB z aplikacjami internetowymi i mobilnymi.
• Przenosić dane w AWS za pomocą usług AWS.
• Wdrażać operacje za pomocą AWS DAX.

Szkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrażać urządzenia IoT i zarządzać nimi w AWS.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrażanie i zarządzanie backendem, bramą i urządzeniami na AWS.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji dla różnych urządzeń.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli używać AWS IoT Greengrass do tworzenia, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do tworzenia i wdrażania usług i aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, pamięć masową itp.)

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować AWS Lambda w celu wykonania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Funkcje jako usługa) i zalety rozwoju bezserwerowego.
• Budować, przesyłać i wykonywać funkcje AWS Lambda.
• Integracja funkcji Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakowanie, wdrażanie, monitorowanie i rozwiązywanie problemów z aplikacjami opartymi na Lambda.

___ is ___.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level / intermediate-level / advanced-level ___ who wish to use ___ to ___.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure ___.
• ___. 
• ___. 
• ___. 

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą używać AWS CloudFormation do automatyzacji procesu zarządzania infrastrukturą chmury AWS.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Włącz usługi AWS, aby rozpocząć zarządzanie infrastrukturą.
• Zrozumieć i stosować zasadę „infrastruktury jako kodu”.
• Poprawa jakości i obniżenie kosztów wdrażania infrastruktury.
• Pisanie AWS CloudFormation szablonów przy użyciu YAML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat DevOps praktyk i usprawnić procesy programistyczne za pomocą AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i konfigurować AWS Cloud9 dla DevOps przepływów pracy.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integracja usług AWS, takich jak Lambda, EC2 i S3 z przepływami pracy DevOps.
• Wykorzystanie systemów kontroli źródła, takich jak GitHub lub GitLab w ramach AWS Cloud9.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dowiedzieć się, jak skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe w AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
• Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
• Zintegrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
• Optymalizacja aplikacji serverless pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych.
• Połączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Alerty i zdarzenia
• Kalibracja czujników

Streszczenie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• "Rzeczy", "Czujniki", Internet i mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Niezbędne komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, oprogramowanie układowe, oprogramowanie pośredniczące, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, FM i DV oparte na SaaS, alerty/alarmy, wdrażanie czujników, wdrażanie "rzeczy", geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Podłączanie urządzeń IoT do AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie rdzenia AWS IoT z funkcją AWS Lambda do obliczeń i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z rdzeniem AWS IoT i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne wykorzystanie Raspberry PI i AWS IoT Core do zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem sieciowym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza budowanie modeli ML i zoptymalizować proces tworzenia, śledzenia i wdrażania modeli ML.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować MLflow oraz powiązane biblioteki i frameworki ML.
• Docenić znaczenie możliwości śledzenia, odtwarzania i wdrażania modelu ML.
• Wdrażać modele ML na różnych chmurach publicznych, platformach lub serwerach lokalnych.
• Skalowanie procesu wdrażania uczenia maszynowego, aby pomieścić wielu użytkowników współpracujących nad projektem.
• Skonfigurowanie centralnego rejestru w celu eksperymentowania, odtwarzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą ocenić dostępne obecnie podejścia i narzędzia, aby podjąć inteligentną decyzję dotyczącą dalszej drogi do przyjęcia MLOps w swojej organizacji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować różne MLOps frameworki i narzędzia.
• Zebrać odpowiedni zespół z odpowiednimi umiejętnościami do budowy i wspierania systemu MLOps.
• Przygotowywać, weryfikować i wersjonować dane do wykorzystania przez modele ML.
• Zrozumienie komponentów potoku uczenia maszynowego i narzędzi potrzebnych do jego zbudowania.
• Eksperymentowanie z różnymi frameworkami uczenia maszynowego i serwerami w celu wdrożenia do produkcji.
• Zoperacjonalizuj cały proces Machine Learning tak, aby można go było odtworzyć i utrzymać.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą korzystać z Azure Machine Learning i Azure DevOps w celu ułatwienia MLOps praktyk.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Budować powtarzalne przepływy pracy i modele uczenia maszynowego.
• Zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego.
• Śledzić i raportować historię wersji modelu, zasoby i nie tylko.
• Wdrażać gotowe do produkcji modele uczenia maszynowego w dowolnym miejscu.