Azure DevOps Fundamentals 교육 과정

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 교육으로, AI 기반 클라우드 애플리케이션을 구축하고 배포하고자 하는 중급 및 고급 전문가를 대상으로 합니다. Microsoft Azure을 활용합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Azure Functions를 사용하여 이벤트 기반 및 서버리스 애플리케이션을 개발합니다.
• Azure 스토리지 솔루션 및 가상 머신을 관리합니다.
• Azure App Service 및 Docker 컨테이너를 사용하여 웹 애플리케이션을 배포하고 확장합니다.
• Azure AI Services를 사용하여 AI, 머신 러닝 및 자연어 처리를 통합합니다.
• GitHub Copilot을 활용하여 AI 기반 클라우드 애플리케이션 개발을 지원합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure ML의 드래그 앤 드롭 플랫폼을 사용하여 소프트웨어 및 하드웨어를 구매하지 않고도 Machine Learning 워크로드를 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다. 유지 관리 및 배포에 대해 걱정합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python, R 또는 제로 코드 도구를 사용하여 매우 정확한 기계 학습 모델을 작성하세요.
• Azure의 사용 가능한 데이터 세트와 알고리즘을 활용하여 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하고 추적합니다.
• Azure의 대화형 작업 공간을 사용하여 ML 모델을 공동으로 개발하세요.
• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 Azure 지원 ML 프레임워크 중에서 선택하세요.

Microsoft Azure 인프라 및 배포

이 교육을 통해 대표자들은 Microsoft Azure 솔루션 설계 기술을 향상시킬 수 있습니다.

이 교육을 마치면 위임자는 Azure 서비스의 기능과 역량을 이해하게 되고, 이를 통해 상충 관계를 식별하고 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드 솔루션을 설계하기 위한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

교육 과정에서는 솔루션 수명 주기 전반에 걸쳐 필요한 기능, 운영 및 배포 요구 사항을 충족하는 적절한 인프라 및 플랫폼 솔루션을 정의합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure Machine Learning을 사용하여 예측 분석을 위한 엔드투엔드 기계 학습 모델을 구축하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 프로그래밍 경험이 전혀 없어도 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.
• Azure Machine Learning을 사용하여 예측 알고리즘을 만듭니다.
• 생산 준비가 완료된 기계 학습 알고리즘을 배포합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Azure 작업 부하를 보호하려는 보안 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 호스트 보안, 네트워크 보안 등을 관리합니다.
• Azure에서 저장소 및 데이터베이스 보안을 설정합니다.
• Azure 리소스를 사용하여 보안 모니터링을 구현합니다.
• 데이터 및 인프라에 대한 악의적인 사이버 공격을 방지합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure에서 실행되는 워크로드를 보호하기 위해 Azure 클라우드 보안을 구성하는 방법을 배우려는 보안 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 호스트 및 네트워크 보안을 구성합니다.
• Azure 고급 보안 옵션을 구성합니다.
• 클라우드 컴퓨팅 워크로드를 보호하려면 Azure을 사용합니다.
• 맬웨어 및 바이러스에 대한 엔드포인트 보호 서비스 보안을 사용하세요.
• Azure에서 실행 중인 보안 컨테이너 워크로드입니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Microsoft Azure Service Fabric(ASF)에서 마이크로서비스를 구축하는 방법을 배우려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ASF를 마이크로서비스 구축 및 관리를 위한 플랫폼으로 사용하세요.
• 주요 마이크로서비스 프로그래밍 개념과 모델을 이해합니다.
• Azure에 클러스터를 생성합니다.
• 온프레미스 또는 클라우드에 마이크로서비스를 배포하세요.
• 라이브 마이크로서비스 애플리케이션을 디버그하고 문제를 해결합니다.

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework 및 Azure 기능을 결합하여 지능형 로봇을 신속하게 개발할 수 있도록합니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Microsoft Azure 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만드는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 지능형 봇의 기본 원리 알아보기
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 로봇을 만드는 방법 알아보기
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot 서비스를 사용하는 방법 이해
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 디자인하는 방법 이해
• Microsoft Azure 사용하여 최초의 지능형 봇 개발

청중

• 개발자
• 애호가
• 엔지니어
• IT 전문가

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 효과적인 데이터 분석 솔루션을 위해 Azure Data Lake Storage Gen2를 사용하는 방법을 배우려는 중급 수준의 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure Data Lake Storage Gen2의 아키텍처와 주요 기능을 이해합니다.
• 비용과 성능을 고려하여 데이터 스토리지와 액세스를 최적화합니다.
• 분석 및 데이터 처리를 위해 Azure Data Lake Storage Gen2를 다른 Azure 서비스와 통합합니다.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API를 사용하여 솔루션을 개발합니다.
• 일반적인 문제를 해결하고 스토리지 전략을 최적화합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure OpenAI의 기능을 활용하여 지능형 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 Java 개발자, 소프트웨어 엔지니어 및 클라우드 애호가를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Generative AI의 원리와 응용을 이해한다.
• Azure OpenAI 서비스를 설정하고 관리합니다.
• OpenAI의 모델을 Java 애플리케이션에 통합합니다.
• 웹 애플리케이션 내에 AI 기반 기능을 배포합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육에서 대한민국(현장 또는 원격) 참가자는 샘플 클라우드 애플리케이션 생성을 단계별로 진행하면서 Microsoft Azure의 기본 개념, 구성 요소 및 서비스를 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Microsoft Azure의 기본을 이해한다
• 다양한 Azure 도구 및 서비스 이해
• 클라우드 애플리케이션 구축을 위해 Azure를 사용하는 방법 알아보기

Internet of Things (IoT)은 물리적 객체와 소프트웨어 애플리케이션을 무선으로 연결하여 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 캡처를 통해 서로 통신하고 데이터를 교환할 수 있는 네트워크 인프라입니다. Azure은 개발자가 IoT 프로젝트 개발을 가속화하는 데 도움이 되는 사전 구성된 솔루션으로 구성된 IoT Suite를 제공하는 포괄적인 클라우드 서비스 세트입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Azure을 사용하여 IoT 애플리케이션을 개발하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 아키텍처의 기본을 이해하세요
• Azure IoT Suite 설치 및 구성
• IoT 시스템 프로그래밍에 Azure을 사용하는 이점에 대해 알아보세요.
• 다양한 Azure IoT 서비스(IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management) 구현
• Azure을 사용하여 IoT 시스템을 빌드, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 엔지니어

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Machine Learning 워크로드를 Azure 클라우드에 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure에 Kubernetes, Kubeflow 및 기타 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성합니다.
• AKS(Azure Kubernetes Service)를 사용하여 Azure에서 Kubernetes 클러스터 초기화 작업을 단순화합니다.
• 프로덕션에서 ML 모델을 자동화하고 관리하기 위한 Kubernetes 파이프라인을 생성하고 배포합니다.
• 병렬로 실행되는 여러 GPU 및 머신에서 ML 모델을 훈련하고 배포합니다.
• 다른 AWS 관리형 서비스를 활용하여 ML 애플리케이션을 확장합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 AKS에서 Kubernetes를 사용하여 프로덕션 규모 컨테이너 환경을 설정하고 관리하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AKS에서 Kubernetes를 구성하고 관리합니다.
• Kubernetes 클러스터를 배포, 관리 및 확장합니다.
• Azure에 컨테이너화된(Docker) 애플리케이션을 배포합니다.
• 온프레미스에서 AKS 클라우드로 기존 Kubernetes 환경을 마이그레이션합니다.
• Kubernetes를 타사 지속적 통합(CI) 소프트웨어와 통합합니다.
• Kubernetes에서 높은 가용성과 재해 복구를 보장합니다.