Cloud Computing Schulungen in Frankfurt am Main

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Level-Daten-Engineer, die lernen möchten, Azure Data Factory zum Implementieren skalierbarer und effizienter Datenintegrationssolutions in der Cloud zu verwenden.

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

• Die Kernkonzepte und Architektur von Azure Data Factory (ADF) zu verstehen.
• Zu lernen, wie man Datenpipelines erstellt, plant und überwacht.
• Mit verschiedenen Datenspeichern zu integrieren, Datenumformungen durchzuführen und Datenflüsse zu verwalten.
• Best Practices für Fehlerbehandlung und Leistungsoptimierung umzusetzen.
• Datenpipelines für Produktionsumgebungen sicher und zu überwachen.

Diese instructor-geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Experten mit mittleren Kenntnissen, die ihr Fachwissen im Management von Cloud-Infrastruktur und -Services auf Google Cloud erweitern möchten.

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

• Cloud-Umgebungen mithilfe von Google Cloud-Services einzurichten und zu konfigurieren.
• Virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerke zu verwalten und zu konfigurieren.
• Anwendungen in GCP-Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
• Sicherheitsbest Practices und Identitätsmanagement zu implementieren.
• Google Cloud-Tools für Automatisierung und Fehlerbehebung einzusetzen.

Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Entwicklung, die Hochleistungs-GPUs, längere Laufzeiten und mehr Speicher für anspruchsvolle AI- und Datenwissenschaft-Aufgaben bietet.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Benutzer von Jupyter Notebooks, die Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kollaborative Forschung in einer leistungsstarken Notebook-Oberfläche nutzen möchten.

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

• Cloudbasierte Jupyter Notebooks mit Colab Pro einrichten und verwalten.
• GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen verwenden.
• Machine Learning-Workflows mithilfe beliebter Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) optimieren.
• Kollaborative Projekte mit Google Drive und externen Datenspeichern integrieren.

Format des Seminars

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisbeispiele in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Seminars

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Seminar kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.

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

• Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
• Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
• Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für das Verarbeiten und Analysieren von Big Data einsetzen möchten.

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

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit cloudbasierten Tools zu integrieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren auf Anfängerniveau, die wesentliche Konzepte und praktische Fähigkeiten erlernen möchten, die für eine effektive Verwaltung und Optimierung von Nutanix-Umgebungen erforderlich sind.

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

• Die Nutanix Enterprise Cloud Platform und ihre Komponenten zu verstehen.
• Nutanix-Cluster zu installieren, zu konfigurieren und zu verwalten.
• Kenntnisse in der Verwaltung des Acropolis Hypervisor (AHV) zu erlangen.
• Erweiterte Verwaltungsaufgaben und Fehlerbehebung durchführen.
• Implementierung von Best Practices für Hochverfügbarkeit, Disaster Recovery und Sicherheit.

Dieser von einem Instructor durchgeführte Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihen-Prognosemethoden auf realen Daten mit Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse zu verstehen.
• Google Colab zum Arbeiten mit Zeitreihendaten zu verwenden.
• ARIMA-Modelle zur Prognose von Datenverläufen anzuwenden.
• Facebook's Prophet-Bibliothek für flexible Prognosen zu nutzen.
• Zeitreihendaten und Prognoseresultate zu visualisieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf Anfängerniveau, die die Google Cloud Platform verwalten und betreiben möchten.

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

• Die Kerndienste und die Infrastruktur von GCP zu verstehen.
• Lernen, wie man Netzwerke und virtuelle Maschinen verwaltet.
• Allgemeine Best Practices für die Sicherheit in GCP zu verstehen und anzuwenden.
• Die Kubernetes und Container-Verwaltung in GCP kennenlernen.
• Lernen Sie die Speicheroptionen kennen und wie man sie konfiguriert.
• Bereitstellen und Konfigurieren von Datenbanken auf GCP.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das Lernen durch Bestrafung und Belohnung vertiefen möchten sowie dessen praktische Anwendungen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz mit Google Colab.

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

• Die Kernkonzepte von Algorithmen für Lernen durch Bestrafung und Belohnung zu verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mithilfe fortgeschrittener Techniken wie Q-Learning und Deep-Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für Anwendungen im realen Leben einzusetzen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab fortgeschrittene Sehmodelle zu entwickeln.

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

• Convolutional Neural Networks (CNNs) unter Verwendung von TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung auszunutzen.
• Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben umsetzen.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen einsetzen.
• Transfer Learning verwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten in der Hyperparameter-Optimierung steigern und lernen wollen, wie man Modelle effektiv mit Google Colab einsetzt.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmer:

• Fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow implementieren.
• Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning optimieren.
• Maschinelles Lernen-Modelle in realen Anwendungen unter Verwendung von Google Colab einsetzen.
• In Google Colab große maschinelle-Lern-Projekte koordinieren und verwalten.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

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

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Diese Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Dateningenieure, Cloud-Architekten und Business-Intelligence-Experten, die das Datenmanagement in branchenspezifischen Cloud-Umgebungen beherrschen möchten.

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

• Die Prinzipien und Komponenten von Data Fabrics zu verstehen.
• Lösungen zur Datenintegration und -orchestrierung zu entwerfen und zu implementieren.
• Datenqualität und Governance in branchenspezifischen Cloud-Plattformen zu gewährleisten.
• Data Fabrics zur Unterstützung branchenspezifischer Datenanalysen und Entscheidungsfindung zu nutzen.
• Bleiben Sie auf dem Laufenden über neue Trends und Technologien im Cloud-Datenmanagement.

Diese Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Anfänger, Business-Analysten und Projektmanager, die die Grundlagen des Cloud Computing und seiner Anwendungen in verschiedenen Branchen verstehen möchten.

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

• die wichtigsten Merkmale und Vorteile von Cloud Computing zu erkennen.
• die Unterschiede zwischen verschiedenen Cloud-Service- und Bereitstellungsmodellen zu verstehen.
• die Bedeutung von branchenspezifischen Cloud-Lösungen zu erkennen.
• die Sicherheits- und Compliance-Aspekte von Cloud-Plattformen zu beurteilen.
• Aufkommende Trends und zukünftige Richtungen in der Cloud-Technologie zu erkunden.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Angebot (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Cloud-Engineer und Operations-Manager, die ihre Verwaltung der Cloud-Infrastruktur mit Kubiya AI verbessern möchten.

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

• Kubiya AI in die Cloud-Infrastruktur integrieren.
• Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Ressourcen automatisieren.
• Cloud-Kosten mit künstlerisch unterstützten Analysen optimieren.
• Die Sicherheit der Cloud durch AI-gestützte Überwachung verbessern.

Dieser von einem Lehrtrainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die effizient maschinelles Lernen mit dem Google Colab-Framework durchführen möchten.

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

• Google Colab für Maschinen-Lernprojekte einrichten und bedienen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen verstehen und anwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn verwenden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
• Supervised und unsupervised Learning-Modelle implementieren.
• Maschinelle Lernalgorithmen effektiv optimieren und bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Experten, die die Grundlagen von Alibaba Cloud und die Nutzung der Cloud Computing-Services erlernen möchten.

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

• Verstehen der Alibaba Cloud Lösungsarchitektur.
• Lernen Sie die Kernprodukte und -dienste von Alibaba Cloud kennen.
• Verstehen Sie die Möglichkeiten von Alibaba Cloud im Umgang mit Big Data und Datenbanken.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

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

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und die Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

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

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einrichten und konfigurieren.
• Implementierung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD).
• Automatisieren von Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozessen mit AWS Cloud9.
• Integrieren Sie AWS-Services wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe.
• Verwenden Sie Versionskontrollsysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.

Dieser von einem Lehrkraft geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab lernen möchten.

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

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken erstellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die lernen möchten, wie man effektiv serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda erstellt, bereitstellt und wartet.

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

• Die Grundlagen der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einrichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda entwickeln, testen und bereitstellen.
• Integrieren von AWS Lambda mit anderen AWS-Services wie API Gateway und S3.
• Optimieren Sie serverlose Anwendungen für Leistung und Kosteneffizienz.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Systemadministratoren und Cloud-Architekten, die NoCloud für ihre Cloud-Lösungen nutzen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einrichten, die NoCloud, Docker, Kubernetes und Helm enthält.
• Cloud-Dienste mit NoCloud zu erstellen und zu verwalten.
• Den Lebenszyklus eines Cloud-Dienstes in NoCloud zu verstehen.
• Integration von NoCloud in eine bestehende Infrastruktur oder virtuelle Ressourcen.
• Gemeinsame Probleme in einer NoCloud-Umgebung zu beheben.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie eine Container-Umgebung im Produktionsmaßstab mit Kubernetes auf Google Cloud einrichten und verwalten;

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

• Konfigurieren und Verwalten von Kubernetes in Google Cloud.
• Einrichten, Verwalten und Skalieren eines Kubernetes-Clusters.
• Bereitstellen von containerisierten (Docker) Anwendungen in Google Cloud.
• Migrieren einer bestehenden Kubernetes-Umgebung von vor Ort zu Google Cloud.
• Integrieren Sie Kubernetes mit Continuous Integration (CI)-Software von Drittanbietern.
• Hochverfügbarkeit und Notfallwiederherstellung in Kubernetes sicherstellen.

Dieses von einem Trainer angeführte, live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte, die ein praktisches Verständnis für verfügbare Cloud-Lösungen erlangen möchten, der Datenanalyseprozesse, die zum Arbeiten mit Daten in der Cloud erforderlich sind, und die praktische Anwendung von Tools wie Power BI zur Analyse von Daten.

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

• Power BI zu installieren und zu konfigurieren.
• Die verschiedenen Datensolutions angeboten von Cloud-Providern wie Azure zu bewerten.
• Ein Verständnis für die verschiedenen Strukturen, Modellierungsansätze und Data-Warehouse-Designs zu erlangen, die zum Speichern, Verwalten und Zugreifen auf Big Data verwendet werden.
• Tools und Techniken anzuwenden, um Daten vor der Analyse zu bereinigen.
• Berichtserstellungs- und Analyselösungen basierend sowohl auf lokalen als auch auf Cloud-Daten zu erstellen.
• Datenaufbereitungslösungen mit einem Data Warehouse zu integrieren.
• Datensicherheitsrisiken abzumildern und die Datensicherheit zu gewährleisten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Ingenieure, die einen serverlosen Ansatz für die Erstellung von Unternehmensanwendungen in Kubernetes nutzen möchten.

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

• Das Kubernetes-System einrichten und konfigurieren, um mit der Entwicklung einer serverlosen Architektur zu beginnen.
• Verstehen der Konzepte und Prinzipien, die für serverlose Umgebungen grundlegend sind.
• Betreiben Sie die für die serverlose Entwicklung notwendigen Toolchains und integrieren Sie diese mit Kubernetes-Komponenten.
• Sie beherrschen die Programmiersprache Python und wenden sie an, um  serverlose Systeme zu implementieren.
• Sichern Sie Unternehmensanwendungen, die über ein serverloses Framework auf Kubernetes bereitgestellt werden.
• Moderne Cloud-Computing-Methoden bei der Optimierung von DevOps-Aufgabenverarbeitungsabläufen nutzen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure und -Entwickler, die CloudFormation zur Verwaltung von Infrastrukturressourcen innerhalb des AWS-Ökosystems verwenden möchten.

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

• Implementierung von CloudFormation-Vorlagen zur Automatisierung der Infrastrukturverwaltung.
• Vorhandene AWS-Ressourcen in CloudFormation zu integrieren.
• StackSets verwenden, um Stacks über mehrere Konten und Regionen hinweg zu verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die eine DynamoDB NoSQL Datenbank in eine auf AWS gehostete Webanwendung integrieren möchten.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Integration von Daten in DynamoDB zu beginnen.
• DynamoDB in Webanwendungen und mobile Anwendungen zu integrieren.
• Daten in AWS mit AWS-Services bewegen.
• Operationen mit AWS DAX implementieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform aufzubauen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf AWS umfasst.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die AWS IoT Greengrass-Funktionen installieren, konfigurieren und verwalten möchten, um Anwendungen für verschiedene Geräte zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, mit AWS IoT Greengrass Anwendungen auf intelligenten Geräten zu erstellen, bereitzustellen, zu verwalten, zu sichern und zu überwachen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungsumgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.

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

• Konfigurieren Sie AWS Lambda, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) und die Vorteile der serverlosen Entwicklung zu verstehen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Lambda-basierte Anwendungen zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.

Dieses von einem Trainer angeführte, live-Training in Frankfurt am Main (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.

Publikum

Softwareentwickler/Informatiker mit ausreichendem Verständnis von Algorithmen und Kenntnissen in mindestens einer Programmiersprache oder Skriptsprache, aber ohne Erfahrung im Cloud Computing

Dauer

3 Tage (7 Stunden / Tag)

Tag 1 - bietet end-to-end Abdeckung von grundlegenden Cloud-Computing-Themen, da sie sich sowohl auf Technologie als auch auf Unternehmen beziehen. Das Modul ist in eine Reihe von Abschnitte unterteilt, von denen jeder durch eine praktische Übung begleitet wird.

Tag 2 - Entdecken Sie Technologienbezogene Themen, die mit Cloud-Computing-Plattformen verbunden sind. Es kommt nicht in die Implementierung oder Programmierung Details, sondern stattdessen hält die Abdeckung auf einer konzeptionellen Ebene, konzentriert sich auf Themen, die Cloud-Service-Architektur, Cloud-Sicherheitsbedrohungen und Technologien, Virtualisierung und Datenverarbeitung behandeln.

Tag 3 - bietet einen technischen Einblick in grundlegende Cloud-Computing-Plattformen. Infrastruktur-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) Umgebungen werden als verbundene Muster untersucht, die aus einzigartigen und geteilten Gebäudeblocken bestehen. Dieser Modul ist als eine geführte Tour durch diese architektonischen Schichten strukturiert, die primäre Komponenten beschreibt, gemeinsame Komponenten hervorhebt und erläutert, wie Baublöcke über Cloud Computing-Mechanismen und Praktiken zusammengestellt und implementiert werden können.

Tag 4 - baut auf Tag 3 ein tiefes Tauchen in elastische, resiliente und multitenante Technologiearchitekturen sowie spezialisierte Lösungsarchitekturen, wie z. B. Cloud-Bursting und Cloud-Balancing. Durch die Untersuchung von architektonischen Mechanismen, Industrietechnologien und Designmustern werden sowohl Kern- als auch erweiterte Komponenten beschrieben, die die Elastizität, Widerstandsfähigkeit und Multitenanz als primäre Merkmale von Cloud-Plattformen vereinen. Durch die Nutzung dieser nativen und verstärkten Skalierbarkeit und fehlover-verwandten Funktionssätze werden spezialisierte Lösungsarchitekturen beschrieben, um zwischen Wolken und On-Premise und Cloud-Umgebungen zu erlauben, sowie die Balance der Laufzeitlasten über Wolken für Leistungs- und Fehlover-Zwecke.

Tag 5 - präsentiert die Teilnehmer mit einer Reihe von Übungen und Problemen, die entworfen sind, um ihre Fähigkeit zu testen, ihre Kenntnisse von vorangegangenen Themen anzuwenden.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die verstehen möchten, wie sie vom Cloud Computing profitieren können. Es nutzt beispielsweise Amazon EC2, kann aber auch auf andere Anbieter zugeschnitten werden.

Publikum

IT-Architekten, mittlere IT-Manager, IT-Berater

Format des Kurses

Derzeit 100% Vorlesungen.

Dieser von einem Trainer begleitete Live-Kurs in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an technische Personen, die ein praktisches Verständnis der verfügbaren Cloud-Lösungen, der Datenanalyseprozesse zur Arbeit mit Daten in der Cloud und die praktische Anwendung von Tools wie Power BI zur Datenauswertung erlangen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Power BI zu installieren und zu konfigurieren.
• Die verschiedenen von Cloud-Anbietern wie Azure angebotenen Datenlösungen zu bewerten.
• Ein Verständnis der unterschiedlichen Strukturen, Modellierungsansätze und Datenspeicherdesigns zu erlangen, die zur Speicherung, Verwaltung und Nutzung von Big Data verwendet werden.
• Werkzeuge und Techniken anzuwenden, um Daten vor der Analyse zu bereinigen.
• Berichterstattungs- und Analyselösungen auf Basis von Standort- sowie Cloud-Daten zu erstellen.
• Datenanalyselösungen mit einem Datenspeicher zu integrieren.
• Datensicherheitsrisiken abzumildern und die Datenschutzgarantien sicherzustellen.

Dieser Kurs ist darauf ausgelegt, nicht-technische Fachkräfte wie Manager, Business Analysten, QA-Testers und Operations-Personal mit einer Grundverständnis der Cloud Computing zu versorgen. Teilnehmende werden die Kernkonzepte, Vorteile und praktischen Anwendungen der Cloud erkunden, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und effektiv an Cloud-Migrationenprojekten teilzunehmen. Ein besonderer Fokus liegt darauf, Cloud-Jargon zu entmythologisieren, Cloud- und vor Ort-Infrastrukturen zu vergleichen, Dienstmodelle zu verstehen und die Auswirkungen der Cloud auf verschiedene Rollen innerhalb eines Unternehmens zu erkennen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Schlüsseldefinitionen und -begriffe des Cloud Computing zu verstehen
• Verschiedene Cloud-Dienstmodelle (IaaS, PaaS, SaaS) zu identifizieren
• Zwischen Cloud-Deploymentsmodellen (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud) zu differenzieren
• Vor Ort vs. Cloud-basierte Infrastrukturen zu vergleichen
• Die Vorteile der Cloud zu verstehen: Skalierbarkeit, Agilität, Verfügbarkeit und Kosteneffizienz
• Bekannte Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren Dienstanbieten zu erkennen
• Cloud-Aufgaben: geteiltes Verantwortungsmodell und rollenbasierten Zugriff zu verstehen
• Den Einfluss der Cloud auf Software-Tests, Bereitstellung und Überwachung zu erfassen
• Sich effektiv an Cloud-Aufnahmen und Migrationsprojekten zu beteiligen
• Grundlagen der Cloud-Sicherheit, -Kooperation und -Gouvernance zu würdigen

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die mit AWS CloudFormation den Prozess der Verwaltung der AWS-Cloud-Infrastruktur automatisieren möchten.

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

• Aktivieren Sie AWS-Services, um mit der Verwaltung der Infrastruktur zu beginnen.
• Das Prinzip „Infrastruktur als Code“ verstehen und anwenden.
• Steigern Sie die Qualität und senken Sie die Kosten für die Bereitstellung der Infrastruktur.
• Schreiben von AWS CloudFormation Templates mit YAML.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die vor der Wahl stehen, welche Lösung sie für ein bestimmtes Problem wählen sollen. IT-Manager, Lösungsarchitekten, Testmanager, Systemadministratoren und Entwickler können von diesem Kurs profitieren, indem sie die Vorteile und Kosten der verfügbaren Cloud / SaaS / Iaas-Lösungen kennen.

• Grundlegendes Wissen über Citrix Virtual Apps and Desktops 7 erlangen
• Installation, Konfiguration und Verwaltung einer Citrix Virtual Apps and Desktops 7-Site und von Cloud-Konnektoren
• Identifizieren der Überlegungen zwischen Citrix Virtual Apps and Desktops on-premises und dem Citrix Virtual Apps and Desktops Service
• Wie man App- und Desktop-Ressourcen bereitstellt

Schaffen Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung und Verwaltung einer stabilen Edge-Computing-Infrastruktur. Erfahren Sie mehr über offene Hybrid-Cloud-Infrastrukturen, die Verwaltung von Arbeitslasten über verschiedene Clouds hinweg und die Gewährleistung von Flexibilität und Redundanz. Diese Schulung vermittelt grundlegendes Wissen zum Aufbau einer skalierbaren und sicheren Infrastruktur, die die dynamischen Anforderungen moderner Anwendungen mit Edge Computing unterstützt.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Administratoren, Cloud-Architekten, Technologieverantwortliche und Finanzanalysten, die die finanziellen Vermögenswerte eines Unternehmens in der Cloud erfassen, verwalten, überwachen und verarbeiten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, FinOps Praktiken in einem Unternehmen anzuwenden, um Kosten zu prognostizieren, Prozesse zu optimieren und Finanzverwaltungsoperationen in der Cloud durchzuführen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Programmierer und Entwickler, die Fn für die Erstellung von serverlosen Anwendungen und Diensten nutzen möchten.

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

• Fn einzurichten, um Verzeichnisse und Funktionen zu erstellen.
• Anwendungen mit verschiedenen Programmiersprachen zu erstellen.
• Funktionen zu überwachen, um Probleme in der Entwicklungs- und Bereitstellungsphase zu beheben.

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Wesentliche Bestandteile aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung mit DynamoDB.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Praktische Übungen mit Raspberry PI und AWS IoT Core, um ein intelligentes Gerät zu bauen.
• Visualisierung von Sensordaten und Kommunikation mit Webinterface.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure, die Objekte und unstrukturierte Daten mit MinIO speichern möchten.

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

• Mit dem MinIO-Client bieten wir eine Alternative zu Unix-Befehlen.
• Nutzen Sie MinIO zum Aufbau von Hochleistungsinfrastrukturen für maschinelles Lernen, Analysen und mehr.
• Bereitstellen Sie MinIO auf Kubernetes für eine orchestrierte Bereitstellung zur Skalierung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die OpenFaas verwenden möchten, um ereignisgesteuerte Funktionen zu erstellen, zu erstellen, zu testen, zu debuggen und bereitzustellen, ohne sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Serverinfrastruktur kümmern zu müssen.

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

• Installieren und Konfigurieren von OpenFaas.
• Beliebige Binärdateien oder Code als serverlose Funktion zu verpacken, ohne sich wiederholende Boiler-Plate-Codierung.
• Sich von AWS Lambda zu entkoppeln, um Lock-in zu vermeiden.
• Ereignisgesteuerte Funktionen auf einem Server vor Ort oder in der Cloud bereitzustellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die parallele Anwendungen mit OpenMP entwickeln möchten.

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

• Parallele Programmierung mit Fortran in OpenMP zu verstehen und anzuwenden.
• Parallele Berechnung von Fraktalen zur Darstellung mehrerer Pixel und Zeichen.
• Vektorielle Programmierung mit SIMD-Erweiterungen für HPC-Systeme zu implementieren.
• Parallele Blöcke hinzufügen, um Parallelität im gemeinsamen Speicher zu spezifizieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Frankfurt am Main (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die Serverless Framework auf AWS und anderen Cloud-Plattformen verwenden möchten, um Microservice-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen.

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

• Einrichten von Serverless Framework für die Arbeit mit Rechendiensten wie AWS Lambda.
• die Komplexität und Kosten der Bereitstellung von Microservices auf verschiedenen Cloud-Plattformen zu reduzieren.
• Ereignisse auszusenden und zu erfassen und Funktionen automatisch auszuführen.

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• "Dinge", "Sensoren", Internet und die Abbildung zwischen den Geschäftsfunktionen des IoT
• Das Wesentliche aller IoT-Softwarekomponenten - Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IoT-Funktionen - Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarmierung, Sensor-Onboarding, "Ding"-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der Kommunikation von IoT-Geräten mit der Cloud mit MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS mit MQTT (AWS IoT Core).
• Verbindung des AWS IoT-Kerns mit der AWS Lambda-Funktion für Berechnungen und Datenspeicherung.
• Verbindung von Raspberry PI mit AWS IoT-Kern und einfacher Datenkommunikation.
• Alarme und Ereignisse
• Sensor-Kalibrierung