대한민국 클라우드 컴퓨팅 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드에서 확장 가능하고 효율적인 데이터 통합 솔루션을 구현하기 위해 Azure Data Factory를 사용하려는 초보 수준의 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Azure Data Factory(ADF)의 핵심 개념과 아키텍처를 이해하세요.
• 데이터 파이프라인을 생성, 일정을 정하고 모니터링하는 방법을 알아보세요.
• 다양한 데이터 소스와 통합하고, 데이터 변환을 수행하고, 데이터 흐름을 관리합니다.
• 오류 처리 및 성능 최적화를 위한 모범 사례를 구현합니다.
• 프로덕션 환경을 위한 데이터 파이프라인을 보호하고 모니터링합니다.

본 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습 중심의 교육으로, 클라우드 인프라 및 Google Cloud 서비스를 관리하는 전문 지식을 습득하고자 하는 중급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• Google Cloud 서비스를 사용하여 클라우드 환경을 설정하고 구성합니다.
• 가상 머신, 스토리지 및 네트워킹을 관리하고 구성합니다.
• GCP 환경에 애플리케이션을 배포하고 모니터링합니다.
• 보안 모범 사례 및 ID 관리를 구현합니다.
• 자동화 및 문제 해결을 위해 Google Cloud 도구를 사용합니다.

Colab Pro는 확장 가능한 Python 개발을 위한 클라우드 기반 환경으로, 고성능 GPU, 더 긴 런타임 및 메모리를 제공하여 요구가 높은 AI 및 데이터 과학 작업에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되며, 중간 수준의 Python 사용자가 Colab Pro를 사용하여 머신러닝, 데이터 처리, 협업 연구를 위해 강력한 노트북 인터페이스를 활용하기를 원하는 분들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Colab Pro를 사용하여 클라우드 기반 Python 노트북을 설정하고 관리합니다.
• GPU와 TPU를 가속화된 계산에 활용합니다.
• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn과 같은 인기 라이브러리를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 간소화합니다.
• Google Drive와 외부 데이터 소스와의 통합을 통해 협업 프로젝트를 진행합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 신청하려면, 연락하여 조치하세요.

이 온라인 또는 현장 강의는 중급 수준의 데이터 과학자 및 의료 전문가를 대상으로 Google Colab을 활용하여 AI를 활용한 고급 의료 응용 프로그램을 개발하고자 하는 사람들에게 제공됩니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 사용하여 의료용 AI 모델을 구현합니다.
• 의료 데이터에서 AI를 활용하여 예측 모델링을 수행합니다.
• AI 기반 기술을 활용하여 의료 이미지를 분석합니다.
• AI 기반 의료 솔루션의 윤리적 고려 사항을 탐구합니다.

이 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 지도형 라이브 교육은 중간 수준의 데이터 과학자 및 엔지니어가 빅데이터 처리 및 분석을 위해 Google Colab과 Apache Spark을 사용하고자 할 때 대상입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• Google Colab과 Spark를 사용하여 빅데이터 환경을 설정합니다.
• Apache Spark로 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 분석합니다.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화합니다.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Nutanix 환경의 효과적인 관리 및 최적화에 필요한 필수 개념과 실무 기술을 배우고자 하는 초급 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Nutanix 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼과 해당 구성요소를 이해합니다.
• Nutanix 클러스터를 설치, 구성 및 관리합니다.
• AHV(Acropolis Hypervisor) 관리에 능숙해집니다.
• 고급 관리 작업 및 문제 해결을 수행합니다.
• 고가용성, 재해 복구 및 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.

이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육과정은 대한민국(온라인 또는 현장에서) 중급 데이터 전문가들이 Google Colab을 사용하여 실세계 데이터를 위한 시간 시리즈 예측 기법을 적용하고자 하는 사람들에게 맞춤형입니다.

이 교육 과정을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 시간 시리즈 분석의 기본 원리를 이해합니다.
• Google Colab을 사용하여 시간 시리즈 데이터를 다루게 됩니다.
• 데이터 트렌드를 예측하기 위해 ARIMA 모델을 적용합니다.
• Facebook의 Prophet 라이브러리를 유연한 예측에 사용합니다.
• 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Cloud Platform을 관리하고 운영하려는 초보 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• GCP의 핵심 서비스와 인프라를 이해하세요.
• 네트워크와 가상 머신을 관리하는 방법을 알아보세요.
• GCP의 일반적인 보안 모범 사례를 이해하고 적용합니다.
• Kubernetes GCP에서 컨테이너 관리를 탐색해 보세요.
• 저장 옵션과 구성 방법에 대해 알아보세요.
• GCP에 데이터베이스를 배포하고 구성합니다.

이 온라인 또는 오프라인 강사 지도 실습 교육은 강화 학습 및 인공지능(AI) 개발의 실제 적용을 심화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습 알고리즘의 핵심 개념을 이해합니다.
• TensorFlow과 OpenAI Gym을 사용하여 강화 학습 모델을 구현합니다.
• 시도와 오류를 통해 학습하는 지능형 에이전트를 개발합니다.
• Q-learning 및 딥 Q-networks(DQNs)와 같은 고급 기술을 사용하여 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• OpenAI Gym을 사용하여 시뮬레이션된 환경에서 에이전트를 훈련시킵니다.
• 강화 학습 모델을 실제 적용에 배포합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프사이트에서 제공되는 이 수업은 컴퓨터 비전을 심화하여 이해하고 TensorFlow의 Google Colab을 활용한 고급 비전 모델 개발을 탐구하고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• TensorFlow을 사용하여 컨볼루션 신경망(CNNs)을 구축하고 학습합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능한 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 활용합니다.
• 컴퓨터 비전 작업에 대한 이미지 사전 처리 기법을 구현합니다.
• 컴퓨터 비전 모델을 실세계 응용 프로그램에 배포합니다.
• 전이 학습을 사용하여 CNN 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 이미지 분류 모델 결과의 시각화 및 해석을 수행합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고, 하이퍼파라미터 튜닝 기술을 개선하며, Google Colab을 사용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우고자 하는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Scikit-learn과 TensorFlow과 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 머신러닝 모델을 실제 애플리케이션에 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협업하고 관리합니다.

이 온라인 또는 현장 강사의 실시간 강좌는 데이터 과학자와 개발자들이 Python을 사용하여 Google Colab에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고자 하는 중급 수준의 사람들에게 맞춤형입니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
• NLP 작업에 대한 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협업적인 개발을 위한 텍스트 데이터를 처리합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 Google Colab 환경에서 심층 학습 기술을 이해하고 적용하는 방법을 배우는 훈련입니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 심층 학습 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 신경망의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow를 사용하여 심층 학습 모델을 구현합니다.
• 심층 학습 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 심층 학습을 위한 TensorFlow의 고급 기능을 활용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 산업별 클라우드 환경에서 데이터 관리를 마스터하려는 중급 수준의 데이터 엔지니어, 클라우드 설계자 및 비즈니스 인텔리전스 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 패브릭의 원리와 구성요소를 이해합니다.
• 데이터 통합 및 조정 솔루션을 설계하고 구현합니다.
• 산업 클라우드 플랫폼 내에서 데이터 품질과 거버넌스를 보장합니다.
• 데이터 패브릭을 활용하여 산업별 데이터 분석 및 의사결정을 지원합니다.
• 클라우드 데이터 관리의 새로운 트렌드와 기술에 대한 최신 정보를 얻으세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 컴퓨팅의 기본 사항과 다양한 산업 분야의 애플리케이션을 이해하려는 초보 수준의 IT 전문가, 비즈니스 분석가 및 프로젝트 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 클라우드 컴퓨팅의 주요 특징과 이점을 식별합니다.
• 다양한 클라우드 서비스와 배포 모델의 차이점을 이해합니다.
• 산업별 클라우드 솔루션의 중요성을 인식합니다.
• 클라우드 플랫폼의 보안 및 규정 준수 측면을 평가합니다.
• 클라우드 기술의 새로운 트렌드와 미래 방향을 살펴보세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubiya AI를 사용하여 클라우드 인프라 관리를 개선하고자 하는 중급 수준의 클라우드 엔지니어와 운영 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Kubiya AI를 클라우드 인프라에 통합합니다.
• 클라우드 리소스 프로비저닝 및 관리를 자동화합니다.
• AI 기반 분석을 사용하여 클라우드 비용을 최적화하세요.
• AI 기반 모니터링으로 클라우드 보안을 강화하세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강의로, 중간 수준의 데이터 과학자 및 개발자가 Google Colab 환경을 사용하여 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참여자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 머신러닝 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색할 수 있습니다.
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있습니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.
• 지도 학습 및 비지도 학습 모델을 구현할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 효과적으로 최적화하고 평가할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Alibaba Cloud의 기본 사항과 클라우드 컴퓨팅 서비스 사용 방법을 배우고자 하는 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Alibaba Cloud 솔루션 아키텍처를 이해합니다.
• Alibaba Cloud 핵심 제품 및 서비스에 대해 알아보세요.
• 빅데이터 및 데이터베이스를 처리하는 Alibaba Cloud의 기능을 이해합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 실습형 강의로, 데이터 과학 초보자들을 대상으로 데이터 시각화를 위한 의미 있고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 학습합니다.

이 강의를 마친 후, 수강생들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 설정하고 데이터 시각화를 위한 탐색 방법을 익힙니다.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯을 생성합니다.
• Seaborn을 사용하여 고급 시각화 기법을 활용합니다.
• 더 나은 발표와 명확성을 위해 플롯을 맞춤화합니다.
• 시각화 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 해석하고 발표합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9를 사용하여 DevOps 관행에 대한 이해를 심화하고 개발 프로세스를 간소화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DevOps 워크플로에 대해 AWS Cloud9를 설정하고 구성합니다.
• CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인을 구현합니다.
• AWS Cloud9를 사용하여 테스트, 모니터링 및 배포 프로세스를 자동화하세요.
• Lambda, EC2, S3와 같은 AWS 서비스를 DevOps 워크플로에 통합합니다.
• AWS Cloud9 내의 GitHub 또는 GitLab와 같은 소스 제어 시스템을 활용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

이 강사 지도형 라이브 교육 과정은 Google Colab을 사용하여 데이터 과학의 기본을 배우고자 하는 초보 데이터 과학자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Google Colab 설정 및 탐색.
• 기본 Python 코드 작성 및 실행.
• 데이터셋 가져오기 및 처리.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화 생성.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9 및 AWS Lambda에서 서버리스 애플리케이션을 효과적으로 빌드, 배포 및 유지 관리하는 방법을 배우고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 서버리스 아키텍처의 기본을 이해합니다.
• 서버리스 애플리케이션 개발을 위해 AWS Cloud9를 설정하세요.
• AWS Lambda을 사용하여 서버리스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포합니다.
• API Gateway 및 S3와 같은 다른 AWS 서비스와 AWS Lambda을 통합합니다.
• 성능과 비용 효율성을 위해 서버리스 애플리케이션을 최적화하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 솔루션에 NoCloud을 사용하려는 중급 개발자, 시스템 관리자 및 클라우드 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NoCloud, Docker, Kubernetes, Helm을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• NoCloud을 사용하여 클라우드 서비스를 생성하고 관리하세요.
• NoCloud에서 클라우드 서비스의 수명 주기를 이해합니다.
• NoCloud 기존 인프라 또는 가상 리소스와 통합합니다.
• NoCloud 환경에서 일반적인 문제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 OpenNebula에 대한 실질적인 지식을 얻고 이를 클라우드 솔루션에 사용하려는 개발자, 시스템 관리자 및 클라우드 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenNebula을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• OpenNebula에서 가상 머신을 생성하고 관리합니다.
• 가상 머신의 수명 주기를 이해합니다.
• OpenNebula을 기존 인프라와 통합합니다.
• OpenNebula 환경에서 일반적인 문제를 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 진행 실시간 교육에서 참가자는 Google Cloud에서 Kubernetes을 사용하여 프로덕션 규모의 컨테이너 환경을 설정하고 관리하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Google Cloud에서 Kubernetes을 구성하고 관리합니다.
• Kubernetes 클러스터를 배포, 관리 및 확장합니다.
• Google Cloud에 컨테이너화된(Docker) 애플리케이션을 배포합니다.
• 기존 Kubernetes 환경을 온프레미스에서 Google Cloud로 마이그레이션합니다.
• Kubernetes을 타사 CI(지속적 통합) 소프트웨어와 통합합니다.
• Kubernetes에서 고가용성 및 재해 복구를 보장합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 솔루션에 대한 실질적인 이해, 클라우드에서 데이터를 처리하는 데 필요한 데이터 분석 프로세스, Power BI과 같은 도구를 적용하여 데이터를 분석하는 실습을 얻고자 하는 기술자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Power BI을 설치하고 구성합니다.
• Azure과 같은 클라우드 제공업체가 제공하는 다양한 데이터 솔루션을 평가합니다.
• Big Data 저장, 관리 및 액세스에 사용되는 다양한 구조, 모델링 접근 방식 및 데이터웨어하우스 설계에 대한 이해를 얻으십시오.
• 분석에 대비해 도구와 기술을 적용하여 데이터를 정리합니다.
• 온프레미스와 클라우드 데이터를 기반으로 보고 및 분석 솔루션을 구축합니다.
• 데이터 분석 솔루션을 데이터웨어하우스와 통합합니다.
• 데이터 보안 위험을 완화하고 데이터 개인 정보 보호를 보장합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kubernetes에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 위해 서버리스 접근 방식을 활용하려는 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 서버리스 아키텍처로 개발을 시작하려면 Kubernetes 시스템을 설정하고 구성하세요.
• 서버리스 환경의 기본 개념과 원칙을 이해합니다.
• 서버리스 개발에 필요한 툴체인을 운영하고 이를 Kubernetes 구성 요소와 통합합니다.
• Python 프로그래밍 언어 기술을 연습하고 이를 서버리스 시스템 구현에 적용해 보세요.
• Kubernetes의 서버리스 프레임워크를 통해 배포되는 보안 엔터프라이즈 애플리케이션입니다.
• DevOps 작업 처리 워크플로를 최적화하는 데 최신 클라우드 컴퓨팅 방법을 활용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS 생태계 내에서 인프라 리소스를 관리하기 위해 CloudFormation을 사용하려는 클라우드 엔지니어와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인프라 관리를 자동화하기 위해 CloudFormation개의 템플릿을 구현합니다.
• 기존 AWS 리소스를 CloudFormation에 통합합니다.
• StackSets를 사용하면 여러 계정과 지역에 걸친 스택을 관리할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AWS에 호스팅된 웹 애플리케이션에 DynamoDB NoSQL 데이터베이스를 통합하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DynamoDB에 데이터를 통합하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• DynamoDB를 웹 애플리케이션과 모바일 애플리케이션에 통합합니다.
• AWS 서비스를 사용하여 AWS로 데이터를 이동합니다.
• AWS DAX로 운영을 구현합니다.

대한민국(현장 또는 원격)에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육은 AWS에서 IoT 기기를 배포하고 관리하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 AWS를 기반으로 백엔드, 게이트웨이, 장치를 배포하고 관리하는 IoT 플랫폼을 구축할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 장치에 대한 애플리케이션을 생성하기 위해 AWS IoT Greengrass 기능을 설치, 구성 및 관리하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 AWS IoT Greengrass를 사용하여 지능형 장치에서 애플리케이션을 빌드, 배포, 관리, 보안 및 모니터링할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)은 실행 환경(서버, VM 및 컨테이너, 가용성, 확장성, 스토리지 등) 프로비저닝에 대해 걱정할 필요 없이 AWS Lambda을 사용하여 클라우드에 서비스와 애플리케이션을 빌드하고 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS Lambda을 구성하여 함수를 실행하세요.
• FaaS(서비스로서의 기능)와 서버리스 개발의 장점을 알아보세요.
• AWS Lambda개의 함수를 빌드, 업로드 및 실행합니다.
• Lambda 함수를 다양한 이벤트 소스와 통합합니다.
• Lambda 기반 애플리케이션을 패키징, 배포, 모니터링하고 문제를 해결합니다.

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.

청중

알고리즘에 대한 충분한 개념과 최소한 한 가지 프로그래밍/스크립트 언어에 대한 경험이 있지만 클라우드 컴퓨팅 경험이 없는 소프트웨어 엔지니어/컴퓨터 과학자

지속

3일(7시간/일)

1 일 - 기술과 비즈니스 모두와 관련된 기본 클라우드 컴퓨팅 주제에 대한 최종 커버를 제공합니다. 모듈은 일련의 섹션으로 나뉘어져 있으며, 각 섹션은 연습으로 동반됩니다.

2일 - 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 관련된 기술 관련 주제를 탐구합니다. 그것은 구현 또는 프로그래밍 세부 사항에 들어가지 않지만 대신 개념적 수준에서 커버를 유지하고, 클라우드 서비스 아키텍처, 클라우드 보안 위협 및 기술, 가상화 및 데이터 처리에 중점을 둡니다.

3 일 - 기본 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 기술적 인식을 제공합니다. Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) 및 Software-as-a-Service (SaaS) 환경은 독특하고 공유 된 건물 블록으로 구성된 혼합 패턴으로 탐구됩니다. 이 모듈은 이러한 건축 층을 통해 가이드 투어로 구성되어 있으며, 주요 구성 요소를 설명하고, 공유 구성 요소를 강조하고, 구축 블록이 구름 컴퓨팅 메커니즘과 관행을 통해 어떻게 수집되고 구현될 수 있는지 설명합니다.

4 일 - 3 일에 기초하여 탄력적이고 견고하고 다각적 인 기술 아키텍처뿐만 아니라 클라우드 폭발 및 클라우드 균형과 같은 전문 솔루션 아키텍처에 깊은 몰입을 제공합니다. 건축 메커니즘, 산업 기술 및 디자인 패턴의 연구를 통해 핵심 및 확장 구성 요소 모두 클라우드 플랫폼의 주요 특징으로 탄력성, 저항성 및 다중성을 실현하기 위해 결합하는 것으로 설명됩니다. 이러한 원주민 및 향상된 규모성 및 실패와 관련된 기능 세트를 활용함으로써 전문 솔루션 아키텍처가 설명되어 클라우드와 온라인 및 클라우드 환경 사이의 분산을 가능하게 하며, 성능 및 실패 해결 목적으로 클라우드 간의 실행 시간 부담을 균형 잡을 수 있습니다.

5 일 - 참가자들에게 이전에 다루는 주제에 대한 지식을 적용 할 수있는 능력을 테스트하도록 설계된 일련의 운동과 문제를 소개합니다.

이 과정은 클라우드 컴퓨팅의 이점을 이해하려는 사람들을 위해 작성되었습니다. Amazon EC2 예제를 사용하지만 다른 제공 업체에 맞게 조정할 수 있습니다.

청중

IT 설계자, 중간 수준의 IT 관리자, IT 컨설턴트

과정 형식

현재 100 % 강의.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 이 훈련은 클라우드 솔루션과 데이터 분석을 이해하고, 이를 활용하는 실습을 통해 데이터를 분석할 수 있는 기술자들을 위한 것입니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Power BI를 설치하고 구성합니다.
• Azure와 같은 클라우드 제공업체의 다양한 데이터 솔루션을 평가합니다.
• Big Data을 저장, 관리 및 액세스하기 위해 사용하는 다양한 구조, 모델링 접근 방식 및 데이터 웨어하우스 설계에 대해 이해합니다.
• 분석을 위해 데이터를 준비하기 위해 도구와 기술을 적용합니다.
• 온프레미스 및 클라우드 데이터를 기반으로 보고 및 분석 솔루션을 구축합니다.
• 데이터 분석 솔루션을 데이터 웨어하우스와 통합합니다.
• 데이터 보안 위험을 완화하고 데이터 프라이버시를 보장합니다.

이 코스는 비기술 전문가들이 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념을 이해하고, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 개념, 혜택 및 실용적인 응용 방법을 탐구하여 클라우드 마이그레이션 이니셔티브에 기여할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정은 특히 관리자, 비즈니스 분석가, QA 테스터 및 운영 담당자 등 비기술 전문가들을 대상으로 합니다. 클라우드 용어 해독, 클라우드와 온프레미스 인프라 비교, 서비스 모델 이해, 그리고 조직 내 다양한 역할에 미치는 클라우드 영향에 중점을 둡니다.

이 과정의 끝까지 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 클라우드 컴퓨팅의 주요 정의와 용어를 이해합니다
• 다양한 클라우드 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS)을 식별합니다
• 클라우드 배포 모델(공용, 프라이빗, 하이브리드, 멀티 클라우드)을 구분합니다
• 온프레미스 vs. 클라우드 기반 인프라 비교
• 클라우드 혜택: 확장성, 유연성, 가용성, 비용 효율성 이해
• AWS, Azure, GCP 등의 주요 클라우드 플랫폼과 서비스 제공 사항을 인식합니다
• 클라우드 책임: 공유 책임 모델 및 역할 기반 접근 이해
• 소프트웨어 테스트, 배포 및 모니터링에 미치는 클라우드 영향 이해
• 클라우드 채택 및 마이그레이션 프로젝트에 효과적으로 참여합니다
• 클라우드 보안 기본 사항, 준수 및 관리 원칙 이해

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AWS CloudFormation을(를) 사용하여 AWS 클라우드 인프라 관리 프로세스를 자동화하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS 서비스를 활성화하여 인프라 관리를 시작하세요.
• "코드로서의 인프라"의 원칙을 이해하고 적용합니다.
• 품질을 향상하고 인프라 배포 비용을 절감합니다.
• YAML을 사용하여 AWS CloudFormation 템플릿을 작성합니다.

이 과정은 특정 문제에 대해 선택할 수있는 솔루션을 선택하는 사람들을 대상으로합니다. IT 관리자, 솔루션 설계자, 테스트 관리자, 시스템 관리자 및 개발자는 클라우드 / SaaS / Iaas 솔루션의 이점과 비용을 이해함으로써이 과정의 이점을 누릴 수 있습니다.

• Citrix Virtual Apps and Desktops 7에 대한 기본 지식을 습득하세요
• Citrix Virtual Apps and Desktops 7 사이트 및 클라우드 커넥터를 설치, 구성 및 관리하는 방법
• 온프레미스 Citrix Virtual Apps and Desktops와 Citrix Virtual Apps and Desktops 서비스 간의 고려 사항 식별
• 앱 및 데스크톱 리소스를 제공하는 방법

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드에서 조직의 금융 자산을 기록, 관리, 모니터링 및 처리하려는 클라우드 관리자, 클라우드 설계자, 기술 책임자 및 재무 분석가를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 조직에서 FinOps 사례를 사용하여 비용을 예측하고 프로세스를 최적화하며 클라우드에서 재무 관리 작업을 수행할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Fn을 사용하여 서버리스 애플리케이션과 서비스를 만들고자 하는 프로그래머와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Fn을 설정하여 디렉토리와 함수를 만듭니다.
• 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 응용프로그램을 만듭니다.
• 개발 및 배포 단계에서 문제를 해결하기 위해 기능을 모니터링합니다.

요약:

• IoT 아키텍처 및 기능의 기본
• 사물, 센서, 인터넷 및 IoT의 비즈니스 기능 간 매핑
• 모든 IoT 소프트웨어 구성 요소의 필수 요소 - 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드 및 모바일 앱
• IoT 기능 - 차량 관리자, 데이터 시각화, SaaS 기반 FM 및 DV, 경고/알람, 센서 온보딩, "사물" 온보딩, 지오펜싱
• MQTT를 이용한 IoT 기기와 클라우드 간의 통신의 기본 사항.
• MQTT를 사용하여 IoT 장치를 AWS에 연결합니다(AWS IoT 코어).
• DynamoDB를 사용하여 계산 및 데이터 저장을 위해 AWS IoT 코어를 AWS Lambda 함수와 연결합니다.
• Raspberry PI를 AWS IoT 코어와 연결하고 간단한 데이터 통신을 합니다.
• Raspberry PI와 AWS IoT Core를 사용하여 스마트 기기를 만들어 보세요.
• 센서 데이터 시각화 및 웹 인터페이스를 통한 통신.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 MinIO를 사용하여 객체와 비정형 데이터를 저장하려는 클라우드 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• MinIO 클라이언트를 사용하여 Unix 명령에 대한 대안을 제공합니다.
• MinIO를 사용하여 기계 학습, 분석 등을 위한 고성능 인프라를 구축하세요.
• 조정된 배포를 확장하려면 Kubernetes에 MinIO를 배포하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)은 기본 서버 인프라 관리에 대해 걱정할 필요 없이 OpenFaas을 사용하여 이벤트 기반 기능을 생성, 빌드, 테스트, 디버깅 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenFaas을 설치하고 구성합니다.
• 반복적인 보일러플레이트 코딩 없이 모든 바이너리나 코드를 서버리스 함수로 패키징합니다.
• 잠금 현상을 방지하려면 AWS Lambda에서 분리하세요.
• 온프레미스 서버나 클라우드에 이벤트 기반 기능을 배포합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 OpenMP을 사용하여 병렬 애플리케이션을 개발하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenMP에서 Fortran을 이용한 병렬 프로그래밍을 이해하고 사용해보세요.
• 여러 픽셀과 문자를 렌더링하기 위해 프랙탈을 병렬로 계산합니다.
• HPC 시스템을 위한 SIMD 확장을 통한 벡터 프로그래밍을 구현합니다.
• 공유 메모리 병렬 처리를 지정하기 위해 병렬 블록을 추가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(현장 또는 원격)은 AWS 및 기타 클라우드 플랫폼에서 Serverless Framework을 사용하여 마이크로서비스 애플리케이션을 만들고 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS Lambda과 같은 컴퓨팅 서비스와 함께 작동하도록 Serverless Framework을 설정합니다.
• 다양한 클라우드 플랫폼에 마이크로서비스를 배포하는 데 따른 복잡성과 비용을 줄입니다.
• 자동으로 이벤트를 내보내고 캡처하며, 함수를 실행합니다.

요약:

• IoT 아키텍처 및 기능의 기본
• 사물, 센서, 인터넷 및 IoT의 비즈니스 기능 간 매핑
• 모든 IoT 소프트웨어 구성 요소의 필수 요소 - 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드 및 모바일 앱
• IoT 기능 - 차량 관리자, 데이터 시각화, SaaS 기반 FM 및 DV, 경고/알람, 센서 온보딩, "사물" 온보딩, 지오펜싱
• MQTT를 이용한 IoT 기기와 클라우드 간의 통신의 기본 사항.
• MQTT를 사용하여 IoT 장치를 AWS에 연결합니다(AWS IoT 코어).
• 계산 및 데이터 저장을 위해 AWS IoT 코어를 AWS Lambda 함수와 연결합니다.
• Raspberry PI를 AWS IoT 코어와 연결하고 간단한 데이터 통신을 합니다.
• 알림 및 이벤트
• 센서 교정