Курсы Azure

Azure Machine Learning (AML) is a pay-as-you-go, cloud-based environment for training, deploying, automating, managing, and tracking ML models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Azure ML's drag-and-drop platform to deploy Machine Learning workloads without having to purchase software and hardware and without having to worry about maintenance and deployment.

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

- Write highly-accurate machine learning models using Python, R, or zero-code tools.
- Leverage Azure's available data sets and algorithms to train and track machine learning and deep-learning models.
- Use Azures interactive workspace to collaboratively develop ML models.
- Choose from different Azure-supported ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.

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.

Это обучение позволяет делегатам улучшить свои навыки разработки решений Microsoft Azure После этого обучения делегат поймет особенности и возможности Azure-сервисов, сможет определить компромиссы и принять решения для разработки публичных и гибридных облачных решений Во время обучения будут определены соответствующие инфраструктурные и платформенные решения для удовлетворения требуемых функциональных, операционных и развертывающих требований с помощью жизненного цикла решения.

Azure - это комплексный пакет облачных сервисов, который позволяет разработчикам, ИТ-специалистам и организациям создавать, развертывать и управлять приложениями и инфраструктурными службами Интерфейс командной строки Azure (CLI) - это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, который упрощает создание и управление ресурсами Azure В этом обученном, живом обучении участники узнают, как начать использовать Azure CLI К концу этого тренинга участники смогут: Понимать основы использования Azure CLI Изучите методы управления ресурсами с помощью Azure CLI Примените их знания к практическим реальным проблемам, связанным с виртуальными машинами, управлением ресурсами, учетными записями хранилищ, веб-приложениями и базами данных SQL Автоматизировать свой API с помощью принципов обслуживания Azure Аудитория Разработчики ИТ-специалисты Технический DevOps E Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Azure Machine Learning is a cloud based platform for building, training, and deploying machine learning models. Azure Machine Learning provides users the ability to create machine learning solutions without a single line of code.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning to build end-to-end machine learning models for predictive analysis.

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

- Build machine learning models with zero programming experience.
- Create predictive algorithms with Azure Machine Learning.
- Deploy production ready machine learning algorithms.

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.

Microsoft Azure is a cloud platform for building, scaling, and deploying applications and services. Users can Implement security in Azure with an architectural approach to secure cloud workloads.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at security administrators who wish to secure Azure workloads.

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

- Administrate host security, network security, and more.
- Set up storage and database security in Azure.
- Implement security monitoring using Azure resources.
- Prevent malicious cyber attacks on data and infrastructures.

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.

Microsoft Azure Service Fabric (ASF) is a platform as a service (PaaS) used for deploying scalable microservices-based cloud applications.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to build microservices on Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

- Use ASF as a platform for building and managing microservices
- Understand key microservices programming concepts and models.
- Create a cluster in Azure
- Deploy microservices on premises or in the cloud
- Debug and troubleshoot a live microservice application

Audience

- Developers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice in a live-lab environment.

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
- To learn more about Service Fabrice, please see: https://github.com/Microsoft/service-fabric

Azure Bot Service сочетает в себе возможности Microsoft Bot Framework и функций Azure для быстрого развития интеллектуальных ботов В этом обученном, живом обучении участники узнают, как легко создать умного бота с помощью Microsoft Azure К концу этого тренинга участники смогут: Изучите основы интеллектуальных ботов Узнайте, как создавать интеллектуальные боты с помощью облачных приложений Понимать, как использовать Microsoft Bot Framework, SDK Bot Builder и службу Azure Bot Понять, как создавать боты, используя шаблоны ботов Разработайте свой первый интеллектуальный бот с помощью Microsoft Azure Аудитория Разработчики Любители Инженеры ИТ-специалисты Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Azure - это комплексный пакет облачных сервисов, который позволяет разработчикам, ИТ-специалистам и организациям создавать, развертывать и управлять приложениями и инфраструктурными службами В этом обученном, живом обучении участники изучат фундаментальные концепции, компоненты и услуги Microsoft Azure, когда они пройдут через создание облачного приложения К концу этого тренинга участники смогут: Понимать основы Microsoft Azure Понимать различные инструменты и услуги Azure Узнайте, как начать использовать Azure для создания облачных приложений Аудитория Разработчики ИТ-специалисты Инженеры Бизнес-менеджеры Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Internet of Things (IoT) - это сетевая инфраструктура, которая беспроводным образом соединяет физические объекты и программные приложения, позволяя им общаться друг с другом и обмениваться данными через сетевые коммуникации, облачные вычисления и сбор данных Azure - это комплексный пакет облачных сервисов, предлагающий набор IoT, состоящий из предварительно сконфигурированных решений, которые помогают разработчикам ускорить разработку проектов IoT В этом обученном, живом обучении участники узнают, как разрабатывать приложения IoT с использованием Azure К концу этого тренинга участники смогут: Понимать основы архитектуры IoT Установка и настройка Azure IoT Suite Узнайте преимущества использования Azure в программировании систем IoT Внедрение различных сервисов Azure IoT (концентратор IoT, функции, потоковая аналитика, силовая BI, база данных Cosmos, DocumentDB, управление устройствами IoT) Сборка, тестирование, развертывание и устранение неполадок системы IoT с использованием Azure Аудитория Разработчики Инженеры Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.

Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

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

- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
- Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

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.

Azure Kubernetes Service (AKS) is a hosted Kubernetes service that simplifies the deployment and management of a Kubernetes cluster in Azure.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to set up and manage a production-scale container environment using Kubernetes on AKS.

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

- Configure and manage Kubernetes on AKS
- Deploy, manage and scale a Kubernetes cluster
- Deploy containerized (Docker) applications on Azure
- Migrate an existing Kubernetes environment from on-premise to AKS cloud
- Integrate Kubernetes with third-party continuous integration (CI) software
- Ensure high availability and disaster recovery in Kubernetes

Audience

- Developers
- System Administrators
- DevOps Engineers

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice in a live-lab environment.

Note

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

MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.

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

- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.

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.

In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamental concepts, components, and services of Microsoft Azure as they step through the creation of a cloud application.

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

- Understand the basics of Microsoft Azure
- Understand the different Azure tools and services
- Learn how to use Azure for building cloud applications
- Learn how to Secure Azure
- Learn how to Managing and Monitoring VM in Azure
- Learn how to Managing VNets

Format of the Course

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