대한민국 클라우드 컴퓨팅 과정

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현지)은 초급 데이터 엔지니어를 대상으로 하며, Azure Data Factory를 사용하여 클라우드에서 확장 가능하고 효율적인 데이터 통합 솔루션을 구현하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure Data Factory (ADF)의 핵심 개념과 아키텍처를 이해합니다.
• 데이터 파이프라인을 생성, 일정 관리 및 모니터링하는 방법을 배웁니다.
• 다양한 데이터 소스와 통합하고, 데이터 변환을 수행하며, 데이터 흐름을 관리합니다.
• 오류 처리 및 성능 최적화를 위한 최선의 방안을 구현합니다.
• 프로덕션 환경에서 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.

이 온라인 또는 현장 실습 강좌는 중급 수준의 클라우드 엔지니어와 운영 관리자가 Kubiya AI를 활용하여 클라우드 인프라 관리 능력을 향상시키기를 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Kubiya AI를 클라우드 인프라에 통합합니다.
• 클라우드 리소스 제공 및 관리 자동화.
• AI 기반 분석을 사용하여 클라우드 비용을 최적화합니다.
• AI 기반 모니터링을 통해 클라우드 보안을 강화합니다.

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.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 OpenNebula에 대한 실제 지식을 얻고 이를 클라우드 솔루션에 활용하고자 하는 개발자, 시스템 관리자, 및 클라우드 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• OpenNebula를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• OpenNebula에서 가상 머신을 생성하고 관리합니다.
• 가상 머신의 생명 주기를 이해합니다.
• 기존 인프라와 OpenNebula를 통합합니다.
• OpenNebula 환경에서 발생하는 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.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 클라우드 솔루션에 대한 실용적인 이해, 클라우드에서 데이터를 처리하기 위한 데이터 분석 프로세스, Power BI와 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석하는 실제 연습을 원하는 기술 인원들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Power BI를 설치하고 구성합니다.
• Azure와 같은 클라우드 제공업체가 제공하는 다양한 데이터 솔루션을 평가합니다.
• 빅 데이터를 저장, 관리, 접근하기 위한 다른 구조, 모델링 방식, 및 데이터 웨어하우스 설계에 대해 이해합니다.
• 분석을 준비하기 위해 데이터 정제 도구와 기술을 적용합니다.
• オン프레ミス 및 클라우드 데이터를 기반으로 보고서 및 분석 솔루션을 구축합니다.
• 데이터 웨어하우스와 데이터 분석 솔루션을 통합합니다.
• 데이터 보안 위험을 완화하고 데이터 프라이버시를 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.

이 교육은 대한민국(온라인 또는 온사이트)에서 진행되며, Microsoft Azure Service Fabric (ASF)을 사용하여 마이크로서비스를 구축하길 원하는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ASF를 마이크로서비스 구축 및 관리 플랫폼으로 사용합니다.
• 마이크로서비스 프로그래밍의 핵심 개념과 모델을 이해합니다.
• Azure에서 클러스터를 만듭니다.
• 현장 또는 클라우드에 마이크로서비스를 배포합니다.
• 실시간 마이크로서비스 애플리케이션을 디버그하고 문제 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