Schulungsübersicht
Einführung in Microsoft Azure
- Überblick über die Azure-Dienste sowie das Cloud-Computing-Konzept
- Einrichten eines Azure-Abonnements und der Arbeitsumgebung
- Grundlagen zu Ressourcengruppen, virtuellen Maschinen sowie Netzwerken
Erstellung ereignisgesteuerter und serverloser Architekturen
- Grundlagen zu Azure Functions und der serverlosen Computierung
- Entwicklung von ereignisgesteuerten Anwendungen mithilfe von Azure Event Grid und Service Bus
- Aufbau serverloser APIs sowie Arbeitsabläufe
Verwaltung von Speicher- und Datenbanklösungen in Azure
- Vorstellung der verschiedenen Azure-Speichertypen: Blob-, Table-, Queue- sowie File Storage
- Verwaltung von Azure SQL Database und Cosmos DB
- Integration der Speicherlösungen in Cloud-Anwendungen
Bereitstellung von Webanwendungen in Azure
- Grundlagen zu Azure App Service sowie den verschiedenen Bereitstellungsmodellen
- Entwicklung und Bereitstellung containerbasierter Anwendungen mittels Docker
- Skalierung von Webanwendungen unter Einsatz von Kubernetes sowie Azure Container Instances
Integration von KI und maschinellem Lernen in Cloud-Anwendungen
- Einführung in die Azure AI- und Cognitive Services
- Erstellung von Vorhersagemodellen mit dem Tool Azure Machine Learning Studio
- Anwendung von Computer Vision sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache
DevOps und CI/CD in Azure
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mittels Azure DevOps
- Verwaltung von Infrastruktur als Code unter Nutzung von Terraform sowie Bicep
- Überwachung und Protokollierung von Anwendungen mit Azure Monitor
Optimierung der Entwicklungsprozesse mithilfe von GitHub Copilot
- Grundlagen zu GitHub Copilot sowie der KI-gestützten Programmierunterstützung
- Einsatz von Copilot zur Erstellung, Debugging und Optimierung von Cloud-Anwendungscode
- Best Practices für die Nutzung künstlich-intelligenter Programmierhilfen in der Cloud-Entwicklung
Abschlussprojekt: Entwicklung einer KI-gestützten Cloud-Anwendung
- Planung und Konzeption einer skalierbaren KI-Cloud-Lösung
- Umsetzung sowie Bereitstellung der Anwendung
- Optimierung hinsichtlich Leistung, Sicherheit und Überwachung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Cloud-Computing-Konzepte
- Erfahrung in mindestens einer Programmiersprache – bevorzugt Python, JavaScript oder C#
- Vertrautheit mit der Entwicklung von Webanwendungen und Datenbanken
Zielgruppe
- Cloud-Entwickler und Softwareingenieure
- KI-Fachkräfte sowie Datenwissenschaftler, die sich für die Integration von KI in die Cloud interessieren
- IT-Profis sowie DevOps-Ingenieure
Erfahrungsberichte (3)
Das Pacing war zum Großteil fantastisch. Michal war sehr gut darin, das Publikum einzubeziehen und dafür zu sorgen, dass die meisten der Zuhörer Schritt halten konnten.
Asif Shaikh - Carpmaels & Ransford
Kurs - Terraform on Microsoft Azure
Maschinelle Übersetzung
Dass wir in der Praxis alles selbst tun konnten. Dass unser Trainer umfangreiches Wissen hatte und wir ihn alles fragen konnten, worauf er immer eine Antwort parat hatte. Dass ich einige Fähigkeiten erworben habe, die für Entwickler nützlich sind.
Julia Gajtkowska - Demant Business Services Poland
Kurs - Azure DevOps Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Es war wirklich nützlich, den kompletten Prozess von Anfang bis Ende zu sehen. Dadurch konnte ich das Technologie besser verstehen als durch das Fokusieren auf einzelne Teile ohne Zusammenhang.
Scott Fisher - Derivco
Kurs - Kubernetes on Azure (AKS)
Maschinelle Übersetzung
