Azure Data Lake Storage Gen2 교육 과정

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.

이 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 Data Vault을 구축하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Data Vault 2.0의 아키텍처 및 설계 개념과 빅 데이터, NoSQL 및 AI와의 상호 작용을 이해합니다.
• 데이터 보관 기술을 사용하여 데이터 웨어하우스의 기록 데이터를 감사, 추적 및 검사할 수 있습니다.
• 일관되고 반복 가능한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 개발합니다.
• 확장성이 뛰어나고 반복 가능한 창고를 구축하고 배포하세요.

이 교육을 통해 대리인은 Microsoft Azure 솔루션 디자인 기술을 향상시킬 수 있습니다. 이 교육을 마친 후 대표는 Azure 서비스의 특징과 기능을 이해하고 상충 관계를 파악하고 공개 및 하이브리드 클라우드 솔루션을 설계하기위한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 교육 과정에서 솔루션 라이프 사이클을 통해 필요한 기능, 운영 및 배포 요구 사항을 충족 할 수있는 적절한 인프라 및 플랫폼 솔루션이 정의됩니다.

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

Azure 는 개발자, IT 전문가 및 조직이 응용 프로그램 및 인프라 서비스를 구축, 배포 및 운영 할 수있게 해주는 포괄적 인 클라우드 서비스 집합입니다. Azure 명령 줄 인터페이스 (CLI)는 Azure 리소스를보다 쉽게 만들고 관리 할 수 있도록 지원하는 개방형 플랫폼 간 명령 줄 도구입니다.

이 강사가 진행하는 실습에서 참가자는 Azure CLI를 사용하여 시작하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Azure CLI 사용의 기본 사항 이해
• Azure CLI를 사용하여 리소스 관리 기술 배우기
• 가상 머신, 자원 관리, 스토리지 계정, 웹 응용 프로그램 및 SQL 데이터베이스와 관련된 실질적인 실제 문제에 대한 학습 내용 적용
• Azure 서비스 사용자를 사용하여 API 자동화

청중

• 개발자
• IT 전문가
• 기술자
• DevOps E

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

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

Internet of Things (IoT) 물리적 개체와 소프트웨어 애플리케이션을 무선으로 연결하여 서로 통신하고 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 캡처를 통해 데이터를 교환할 수 있는 네트워크 인프라입니다. Azure 포괄적 인 클라우드 서비스 세트는 개발자가 IoT 프로젝트 개발을 가속화하는 데 도움이되는 사전 구성된 솔루션으로 구성된 IoT Suite를 제공합니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 IoT 애플리케이션을 사용하여 개발하는 방법을 배울 것입니다 Azure.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• IoT 아키텍처의 기초를 이해합니다.
• 설치 및 설정 Azure IoT Suite
• IoT 시스템을 프로그래밍하는 데 사용하는 혜택을 배우십시오 Azure
• 다양한 Azure IoT 서비스 구현 (IoT 센터, 기능, 스트림 분석, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT 장치 Management)
• IoT 시스템을 사용하여 건설, 테스트, 배치 및 문제 해결 Azure

관객

• 개발자
• 엔지니어

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습

노트

• 이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

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

Microsoft Azure 인프라 및 배포

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 Azure Machine Learning를 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 Learning를 사용하여 예측 알고리즘을 만듭니다.
• 생산 준비가 완료된 기계 학습 알고리즘을 배포합니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure Machine Learning 및 Azure DevOps를 사용하여 MLOps 실습을 촉진하려는 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 재현 가능한 워크플로와 기계 학습 모델을 구축하세요.
• 기계 학습 수명주기를 관리합니다.
• 모델 버전 기록, 자산 등을 추적하고 보고합니다.
• 생산 준비가 완료된 기계 학습 모델을 어디서나 배포하세요.

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 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure ML의 끌어서 놓기 플랫폼을 사용하여 소프트웨어 및 하드웨어를 구매하거나 걱정할 필요 없이 Machine Learning 워크로드를 배포하려는 엔지니어를 대상으로 합니다. 유지 관리 및 배포에 대해 알아보세요.

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 세트 및 알고리즘을 활용하여 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하고 추적합니다.
• Azure의 대화형 작업 영역을 사용하여 ML 모델을 공동으로 개발하세요.
• PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 다양한 Azure 지원 ML 프레임워크 중에서 선택하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Azure DevOps를 활용하여 기존 개발 접근 방식보다 더 빠르게 최적화된 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 DevOps 엔지니어, 개발자 및 프로젝트 관리자를 대상으로 합니다.

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.
• 팀을 보다 효율적으로 관리하고 소프트웨어 배포 시간을 단축하세요.
• 조직 내에서 DevOps 개발 방식을 채택합니다.