Einführung in Azure Schulung

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Trainingssitzung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die das Drag-and-Drop-Plattform von Azure ML nutzen möchten, um Machine Learning Workloads bereitzustellen, ohne Software und Hardware kaufen zu müssen und sich um Wartung und Bereitstellung kümmern zu müssen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Hochgenaue Machine Learning Modelle mit Python, R oder zero-code Tools erstellen.
• Azure verfügbare Datensätze und Algorithmen nutzen, um Machine Learning- und Deep-Learning-Modelle zu trainieren und zu verfolgen.
• Azures interaktiven Workspace nutzen, um ML-Modelle kollaborativ zu entwickeln.
• Aus verschiedenen von Azure unterstützten ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn wählen.

Microsoft Azure-Infrastruktur und -Bereitstellung

Dieses Training ermöglicht es den Teilnehmern, ihre Fähigkeiten im Entwurf von Microsoft Azure-Lösungen zu verbessern.

Nach diesem Training werden die Teilnehmer die Funktionen und Möglichkeiten der Azure-Dienste verstehen, um Kompromisse identifizieren und Entscheidungen für den Entwurf öffentlicher und hybrider Cloudlösungen treffen zu können.

Während des Trainings werden die geeigneten Infrastruktur- und Plattformlösungen definiert, um die erforderlichen funktionalen, operativen und Bereitstellungsanforderungen durch den gesamten Lösungslebenszyklus zu erfüllen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Ingenieure, Entwickler und Projektmanager, die Azure DevOps nutzen möchten, um optimierte Unternehmensanwendungen schneller als bei traditionellen Entwicklungsmethoden zu erstellen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das grundlegende DevOps-Vokabular und -Prinzipien zu verstehen.
• Die notwendigen Azure DevOps-Tools für die Softwareentwicklung zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure DevOps-Tools und -Dienstleistungen zu nutzen, um sich ständig an den Markt anzupassen.
• Unternehmensanwendungen zu erstellen und aktuelle Entwicklungsprozesse auf Azure DevOps-Lösungen zu evaluieren.
• Teams effizienter zu führen und die Software-Bereitstellungszeit zu beschleunigen.
• DevOps-Entwicklungspraktiken innerhalb der Organisation einzuführen.

Diese von einem Trainer geleitete, lebende Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die Azure Machine Learning verwenden möchten, um maschinelle Modelle für Vorhersageanalysen von Anfang bis Ende zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Maschinelles Lernen ohne Programmiererfahrung durchzuführen.
• Vorhersagealgorithmen mit Azure Machine Learning zu erstellen.
• Produktionsreife maschinelle Algorithmen bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheitsadministratoren, die Azure-Workloads absichern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Host-Sicherheit, Netzwerk-Sicherheit und mehr verwalten.
• Speichersicherheit und Datenbanksicherheit in Azure einrichten.
• Sicherheitsüberwachung mit Azure-Ressourcen implementieren.
• Böswillige Cyberangriffe auf Daten und Infrastrukturen verhindern.

Dieses vom Trainer geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheitsadministratoren, die lernen möchten, wie man Azure Cloud-Sicherheit konfiguriert, um Workloads in Azure zu schützen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Host- und Netzwerk-Sicherheit konfigurieren.
• Fortgeschrittene Sicherheitsoptionen von Azure konfigurieren.
• Azure zur Absicherung von Cloud-Computing-Workloads verwenden.
• Endpoint-Protection-Services gegen Malware und Viren verwenden.
• Container-Workloads, die in Azure ausgeführt werden, absichern.

Dieses von einem Trainer angeführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die lernen möchten, wie man Mikro-Services auf Microsoft Azure Service Fabric (ASF) erstellt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ASF als Plattform für das Erstellen und Verwalten von Mikro-Services zu nutzen.
• Schlüsselkonzepte und Modelle des Mikro-Services-Programmierens zu verstehen.
• Einen Cluster in Azure zu erstellen.
• Mikro-Services lokal oder in der Cloud bereitzustellen.
• Eine live-Mikro-Services-Anwendung zu debuggen und Fehler zu beheben.

Der Azure Bot Service kombiniert die Macht des Microsoft Bot Frameworks und der Azure Functions, um eine schnelle Entwicklung intelligenter Bots zu ermöglichen.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie man mithilfe von Microsoft Azure einen intelligenten Bot erstellt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen intelligenter Bots zu verstehen
• Zu lernen, wie man intelligente Bots mit Cloudanwendungen erstellt
• Auszukennen, wie man das Microsoft Bot Framework, den Bot Builder SDK und den Azure Bot Service verwendet
• zu verstehen, wie man Bots mithilfe von Botmustern entwirft
• Ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure zu entwickeln

Zielgruppe

• Entwickler
• Hobby-Programmierer
• Ingenieure
• IT-Professionals

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Anwendung

Diese von einem Instructor geleitete, live-Trainingssitzung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Dateningenieure, die lernen möchten, wie man Azure Data Lake Storage Gen2 für effektive Datenanalyse-Lösungen einsetzt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und die wichtigsten Funktionen von Azure Data Lake Storage Gen2 zu verstehen.
• Datenstorage und -zugriff für Kosten- und Leistungsaspekte zu optimieren.
• Azure Data Lake Storage Gen2 mit anderen Azure-Diensten zur Analyse und Datenverarbeitung zu integrieren.
• Lösungen unter Verwendung der Azure Data Lake Storage Gen2 API zu entwickeln.
• Übliche Probleme zu beheben und Speicherstrategien zu optimieren.

Internet of Things (IoT) ist eine Netzwerkinfrastruktur, die physische Objekte und Softwareanwendungen drahtlos miteinander verbindet und es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten über Netzwerkkommunikation, Cloud Computing und Datenerfassung auszutauschen. Azure ist ein umfassender Satz von Cloud-Diensten, der eine IoT-Suite aus vorkonfigurierten Lösungen bietet, die Entwicklern helfen, die Entwicklung von IoT-Projekten zu beschleunigen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie IoT-Anwendungen mit Azure entwickeln.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Grundlagen der IoT-Architektur zu verstehen
• Installation und Konfiguration der Azure IoT Suite
• die Vorteile der Verwendung von Azure bei der Programmierung von IoT-Systemen kennenlernen
• Verschiedene Azure IoT-Dienste implementieren (IoT Hub, Funktionen, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Aufbau, Test, Bereitstellung und Fehlerbehebung eines IoT-Systems mit Azure

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Dieses durch einen Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Machine Learning-Arbeitslasten in der Azure Cloud bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes, Kubeflow und andere benötigte Software auf Azure zu installieren und zu konfigurieren.
• Azure Kubernetes Service (AKS) zur Vereinfachung der Initialisierung eines Kubernetes-Clusters in Azure zu verwenden.
• Eine Kubernetes-Pipeline zur Automatisierung und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu erstellen und bereitzustellen.
• TensorFlow-ML-Modelle auf mehreren GPUs und Maschinen, die parallel laufen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Andere verwaltete AWS-Dienste zur Erweiterung einer ML-Anwendung zu nutzen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer, wie sie eine Container-Umgebung im Produktionsmaßstab mit Kubernetes auf AKS einrichten und verwalten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kubernetes auf AKS zu konfigurieren und zu verwalten.
• Einen Kubernetes-Cluster einzurichten, zu verwalten und zu skalieren.
• Containerisierte (Docker) Anwendungen auf Azure bereitzustellen.
• Eine bestehende Kubernetes-Umgebung von vor Ort in die AKS-Cloud migrieren.
• Integrieren Sie Kubernetes mit Continuous Integration (CI) Software von Drittanbietern.
• Sicherstellung von Hochverfügbarkeit und Disaster Recovery in Kubernetes.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an maschinelles Lernen Ingenieure, die lernen möchten, wie sie Azure Machine Learning und Azure DevOps verwenden können, um MLOps-Praktiken zu implementieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Reproduzierbare Workflows und maschinelle Lernmodelle erstellen.
• Den Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwalten.
• Die Versionsgeschichte, Ressourcen und weitere Informationen der Modelle nachzuverfolgen und zu dokumentieren.
• Bereitstellungsreife maschinelle Lernmodelle überall bereitzustellen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Dateningenieure, die Synapse Analytics für ein breites Spektrum an Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung einsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Kernkonzepte, die Architektur und die Komponenten von Azure Synapse Analytics zu verstehen.
• Skalierbare Data Warehouses mit Azure Synapse erstellen, konfigurieren und verwalten.
• Beherrschen der Techniken zum Aufnehmen, Transformieren und Laden von Daten (ETL) aus verschiedenen Quellen in Azure Synapse.
• Optimieren Sie die Abfrageleistung, sichern Sie Daten und integrieren Sie Azure Synapse mit Power BI und anderen Tools, um Daten zu visualisieren und Erkenntnisse zu teilen.