Azure Data Lake Storage Gen2 교육 과정
Azure Data Lake Storage Gen2는 분석 워크로드를 위한 플랫폼을 제공하는 Microsoft Azure에서 제공하는 포괄적이고 확장성이 뛰어난 데이터 스토리지 서비스입니다.
이 강사가 진행하는 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.
코스의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
코스 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
Course Outline
Azure Data Lake Storage Gen2 소개
- Azure Data Lake Storage Gen2 개요
- 주요 기능 및 이점
- Azure Data Lake Storage Gen1 및 Azure Blob Storage
Azure Data Lake Storage Gen2 설정
- 계정 생성 및 구성
- 계층적 네임스페이스 이해
- 데이터 가져오기 및 내보내기 전략
보안 및 Access 제어
- 인증 및 권한 부여 구현
- Azure Active Directory(Azure AD)를 사용하여 액세스 관리
- 데이터 암호화 방법 및 모범 사례
데이터 관리 및 비용 최적화
- 스토리지 계층을 통한 데이터 수명주기 관리
- 성능 튜닝 및 최적화
- 비용 관리 및 최적화 전략
분석 서비스와 통합
- Azure Data Lake Storage Gen2와 호환되는 분석 프레임워크 소개
- Azure Databricks, Azure HDInsight 및 Azure Synapse Analytics 사용 사례
- Azure Data Factory를 사용하여 ETL 파이프라인 구축
개발자 도구 및 API
- 사용 가능한 API 및 SDK 개요
- Azure Data Lake Storage Gen2 API를 사용하여 애플리케이션 개발
- 작업 자동화 및 조정
모니터링, 문제 해결 및 모범 사례
- 스토리지 및 액세스 패턴을 모니터링하기 위한 도구 및 기술
- 일반적인 문제 해결
- 관리 및 확장을 위한 모범 사례 Azure Data Lake Storage Gen2
요약 및 다음 단계
Requirements
- 클라우드 컴퓨팅 원리에 대한 기본 이해
- 데이터 스토리지 솔루션 및 데이터베이스에 대한 기본 지식
청중
- 데이터 엔지니어
- 클라우드 전문가
- 데이터 과학자
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이는 우리가 요청한 것이었고, 참여한 회사 엔지니어들의 다양한 프로필을 다루는 상당히 균형 잡힌 양의 콘텐츠와 연습이었습니다.
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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.
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21 Hours대한민국에서 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.
Architecting Microsoft Azure Solutions
14 Hours이 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.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 기본 DevOps 어휘와 원리를 이해합니다.
- 소프트웨어 개발에 필요한 Azure DevOps 도구를 설치하고 구성합니다.
- Azure DevOps 도구 및 서비스를 활용하여 지속적으로 시장에 적응하세요.
- Azure DevOps 솔루션을 기반으로 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 현재 개발 프로세스를 평가합니다.
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14 Hours대한민국에서 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.
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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.
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35 Hours대한민국에서 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.
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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.
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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
Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
28 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Data Vault을 빌드하는 방법을 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Data Vault 2.0의 아키텍처와 디자인 개념, 그리고 Big Data, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다.
- 데이터 보관 기술을 사용하여 데이터 웨어하우스의 과거 데이터에 대한 감사, 추적, 검사가 가능합니다.
- 일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발합니다.
- 확장성과 반복성이 뛰어난 창고를 구축하고 배포합니다.
Generative AI with Azure OpenAI for Java Developers
14 Hours대한민국에서 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.
Introduction to Azure
7 Hours이 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
Programming for IoT with Azure
14 HoursInternet 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.
Kubeflow on Azure
28 Hours대한민국에서 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.