서울 클라우드 컴퓨팅 과정

이 강사 주도의 실시간 교육(서울 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 서울 (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.

Google Colab Pro는 고성능 GPU, 긴 런타임, 많은 메모리 등 엄격한 AI 및 데이터 과학 워크로드를 위한 확장 가능한 Python 개발 환경을 제공하는 클라우드 기반 환경입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 Python 사용자를 대상으로 하며, 강력한 노트북 인터페이스에서 Google Colab Pro를 사용하여 기계 학습, 데이터 처리 및 협업 연구를 수행하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Colab Pro를 사용하여 클라우드 기반 Python 노트북을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• 가속된 계산을 위해 GPU와 TPU에 접근할 수 있습니다.
• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 인기 라이브러리를 사용하여 기계 학습 워크플로를 간소화할 수 있습니다.
• Google Drive 및 외부 데이터 소스와 통합하여 협업 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 강사 주도, 실시간 교육은 서울 (온라인 또는 현장)에서 중급 수준의 데이터 과학자와 의료 전문가를 대상으로 하며, Google Colab을 활용하여 고급 의료 응용 프로그램에 AI를 활용하고자 하는 분들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Colab을 사용하여 의료 AI 모델을 구현할 수 있습니다.
• 의료 데이터에서 예측 모델링을 위해 AI를 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 기술을 사용하여 의료 이미지를 분석할 수 있습니다.
• AI 기반 의료 솔루션의 윤리적 고려사항을 탐색할 수 있습니다.

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.

서울에서 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 온라인 또는 현장에서 직접 교육하는 실시간 강좌로, 중급 수준의 데이터 전문가가 Google Colab을 활용하여 실제 데이터에 시간 시리즈 예측 기법을 적용하고자 하는 이들에게 제공됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 시간 시리즈 분석의 기본 개념을 이해합니다.
• Google Colab을 사용하여 시간 시리즈 데이터를 다루는 방법을 익힙니다.
• ARIMA 모델을 사용하여 데이터 트렌드를 예측합니다.
• Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 유연한 예측을 수행합니다.
• 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화합니다.

서울에서 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 강사 주도의 실시간 교육(서울, 온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 깊게 하고, Google Colab을 사용하여 고급 시각 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 기능을 탐색하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련시킵니다.
• 확장性和高效的云基模型开发。
• 实现用于计算机视觉任务的图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以进行实际应用。
• 使用迁移学习来提高CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 훈련으로, 고급 전문가들이 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고 하이퍼파라미터 조정 능력을 개선하며 Google Colab을 활용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 할 수 있습니다:

• Scikit-learn, TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 실제 응용 프로그램에 머신러닝 모델을 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협력하고 관리할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 필요에 따라 IT 리소스와 서비스를 제공하는 확장성 있고 유연한 모델입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 초급에서 고급까지의 클라우드 전문가들을 대상으로 하며, AWS와 Azure 기술을 마스터하고 전 세계적으로 인정받는 인증 시험에 준비하는 것을 목표로 합니다.

이 프로그램을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS와 Azure에서 기본 클라우드 원칙을 이해합니다.
• Azure 리소스를 효과적으로 구성, 보안, 관리할 수 있습니다.
• AWS 컴퓨팅, 저장, 네트워킹, 보안 서비스를 구현할 수 있습니다.
• 설계 전략의 최선의 관행을 적용하고, 고위급 계획에 생성 AI 개념을 통합할 수 있습니다.

코스 형식

• 실제 클라우드 시연으로 지원되는 강사 주도 세션.
• AWS와 Azure 환경에서의 광범위한 실습.
• 여러 인증 시험에 대한 준비를 위한 실제 실험실.

코스 맞춤 옵션

• 조직의 클라우드 로드맵과 연계된 맞춤형 콘텐츠를 원하시면 문의해 주세요.

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.

서울에서 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.

서울에서 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 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 Google Colab 환경을 통해 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Colab을 머신러닝 프로젝트에 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.

서울에서 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.

서울에서 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.

VMware vSphere은 견고한 IT 인프라를 구축하는 데 사용되는 선도적인 가상화 플랫폼입니다.

이 강사는 중급 IT 전문가들을 대상으로 하여 VMware vSphere 환경에서 문제점을 식별하고 해결하는 데 필요한 실용적인 기술을 습득할 수 있도록 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 가상 머신 및 vSphere 서비스의 일반적인 문제점을 진단하고 해결합니다.
• VMware 도구를 사용하여 성능 및 구성 문제를 분석하고 수정합니다.
• 가상 네트워크 및 저장소 구성 문제를 해결합니다.
• 생산 환경에서 근본 원인 분석을 수행합니다.

수업 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 많은 연습 문제와 실습.
• 실습 환경에서의 직접적인 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조정해 주십시오.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 통합 플랫폼에서 클라우드 기반 솔루션을 빌드, 관리 및 배포하기 위한 고급 Boomi 기술을 배우고자 하는 중급에서 고급 수준의 통합 개발자와 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AtomSphere를 사용하여 Boomi개 문서로 작업하세요.
• 고급 논리 및 데이터 처리를 위한 복잡한 통합 프로세스를 만들고 설계합니다.
• 배포 통합 프로세스, 로깅, 보고를 관리합니다.
• 오류를 포착하여 처리합니다.
• Boomi과 통합하기 위한 모범 사례와 기술을 적용합니다.

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.

서울에서 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.

이 강사 주도의 실시간 교육은 중급 개발자, 시스템 관리자, 클라우드 아키텍트를 대상으로 하며 NoCloud를 활용하여 클라우드 솔루션을 구축하고자 하는 분들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• NoCloud, Docker, Kubernetes, Helm을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• NoCloud를 사용하여 클라우드 서비스를 생성하고 관리합니다.
• NoCloud에서 클라우드 서비스의 라이프사이클을 이해합니다.
• 기존 인프라 또는 가상 자원과 NoCloud를 통합합니다.
• NoCloud 환경에서 일반적인 문제를 해결합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 개발자, 시스템 관리자, 및 클라우드 애호가를 대상으로 하며, OpenNebula에 대한 실용적인 지식을 얻고 이를 자신의 클라우드 솔루션에 활용하려는 사람들에게 적합합니다. (온라인 또는 현장)

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

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

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 VMware vCenter를 사용하여 복잡한 가상 환경을 관리하려는 중급 시스템 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• VMware vSphere 및 vCenter Server의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• VMware ESXi 및 vCenter Server를 설치, 구성 및 관리합니다.
• 고급 네트워킹 및 스토리지 구성을 구현합니다.
• 가상 머신을 생성, 관리 및 마이그레이션합니다.
• 가상화된 환경에서 고가용성과 재해 복구를 보장합니다.
• vSphere 작업을 자동화하고 수명주기 및 업그레이드를 관리합니다.
• 일반적인 문제를 해결하고 모범 사례를 적용하세요.

서울에서 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 훈련 in 서울 (온라인 또는 현장)은 클라우드 솔루션, 클라우드에서 데이터를 다루기 위한 데이터 분석 프로세스, 그리고 Power BI와 같은 도구를 활용하여 데이터를 분석하는 실제적인 이해를 얻고자 하는 기술 인원을 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음과 할 수 있게 됩니다:

• Power BI를 설치하고 구성합니다.
• Azure와 같은 클라우드 제공자가 제공하는 다양한 데이터 솔루션을 평가합니다.
• 빅데이터를 저장, 관리, 액세스하기 위해 사용되는 다양한 구조, 모델링 접근 방식 및 데이터 웨어하우스 설계에 대한 이해를 얻습니다.
• 분석을 위한 데이터 정제 도구와 기술을 적용합니다.
• 현장 및 클라우드 데이터를 기반으로 보고서 및 분석 솔루션을 구축합니다.
• 데이터 웨어하우스와 데이터 분석 솔루션을 통합합니다.
• 데이터 보안 위험을 완화하고 데이터 프라이버시를 보장합니다.

서울(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.

서울에서 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.

서울에서 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.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Boomi을 사용하여 클라우드 기반 솔루션용 통합 플랫폼을 구축, 관리 및 배포하려는 통합 개발자, 시스템 관리자 및 시스템 통합자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Boomi과의 통합 구축을 시작하는 데 필요한 환경을 설정합니다.
• Boomi AtomSphere의 기능, 아키텍처 및 핵심 개념을 알아보세요.
• Boomi을 사용하여 통합 프로세스를 설계, 구축 및 배포하는 방법을 알아보세요.
• Boomi의 대시보드와 보고 옵션을 사용하여 애플리케이션을 모니터링하세요.
• Atom, Molecule, Atom Cloud의 구성 및 배포를 관리합니다.
• Boomi으로 웹 서비스와 API 통합 및 관리를 활성화합니다.

대상

알고리즘에 대한 충분한 개념과 적어도 하나의 프로그래밍/스크립트 언어를 사용할 수 있는 소프트웨어 엔지니어 또는 컴퓨터 과학자이지만 클라우드 컴퓨팅 경험이 없는 사람들을 위한 코스입니다.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육은 서울(온라인 또는 현지)에서 시스템 관리자나 IT 관리자가 Citrix Hypervisor를 사용하여 데스크톱, 서버, 클라우드 가상화를 배포, 관리, 최적화하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Citrix Hypervisor를 사용하여 데스크톱, 서버, 클라우드 가상화를 관리하기 위한 필요한 환경을 설정할 수 있습니다.
• Citrix Hypervisor의 전체 기능과 아키텍처를 활용하여 가상화 관리 및 운영을 단순화할 수 있습니다.
• XenCenter와 CLI 명령어를 사용하여 Citrix Hypervisor 환경을 구성하고 관리할 수 있습니다.
• 가상 머신, GPU, 스토리지 저장소를 설치, 구성, 관리하는 방법을 배울 수 있습니다.
• 고가용성과 워크로드 균형 조정을 구현하여 Citrix Hypervisor 풀의 전체 성능을 최적화할 수 있습니다.

이 7일짜리 프로그램은 현대적인 DevOps 실습을 사용하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 설계, 배포, 운영하는 포괄적이고 실무 중심의 여정을 제공합니다.

참가자들은 확장 가능한 마이크로서비스 아키텍처를 설계하고, 컨테이너 환경을 최적화하며, Kubernetes를 사용하여 프로덕션 워크로드를 관리하는 방법을 탐구합니다. 이 과정은 시스템 안정성과 성능을 보장하기 위한 고급 배포 전략, GitOps 기반 자동화, 및 가시성 실습을 다룹니다.

실제 운영 상의 도전 과제, 즉 사고 대응, 실패 시뮬레이션, 근본 원인 분석에 중점을 둡니다. 프로그램은 트러블슈팅을 지원하고 운영 결정을 가속화하는 AI 기반 도구의 사용으로 마무리됩니다.

훈련이 끝나면 참가자들은 Kubernetes 기반 환경에서 견고한 분산 시스템을 구축, 배포, 모니터링, 유지하는 방법에 대해 명확히 이해하게 됩니다.

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 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 강좌는 매니저, 비즈니스 분석가, QA 테스터, 운영 인력과 같은 비기술 전문가를 대상으로 클라우드 컴퓨팅의 기본적인 이해를 제공하여 더 잘 교육받은 결정을 내리고 클라우드 마이그레이션 이니셔티브에 효과적으로 기여할 수 있도록 합니다. 이 강좌는 클라우드 관련 용어의 이해를 돕고, 클라우드와 온프레미스 인프라를 비교하며, 서비스 모델을 이해하고, 클라우드가 조직 내 다양한 역할에 미치는 영향을 인식하는 데 중점을 둡니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 클라우드 컴퓨팅의 주요 정의와 용어를 이해합니다.
• 다양한 클라우드 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS)을 식별합니다.
• 클라우드 배포 모델(퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드, 멀티 클라우드)을 구분합니다.
• 온프레미스와 클라우드 기반 인프라를 비교합니다.
• 확장성, 유연성, 가용성 및 비용 효율성 등 클라우드의 장점을 이해합니다.
• AWS, Azure, GCP 등 일반적인 클라우드 플랫폼과 서비스 제공 사항을 인식합니다.
• 공유 책임 모델과 역할 기반 접근 권한을 포함한 클라우드 책임 이해합니다.
• 소프트웨어 테스트, 배포, 모니터링에 미치는 클라우드 영향 이해합니다.
• 클라우드 채택 및 마이그레이션 프로젝트에 효과적으로 참여합니다.
• 클라우드 보안 기본 사항, 준수 및 거버넌스 원칙을 이해합니다.

이 강사 주도 실시간 훈련은 서울(온라인 또는 현장)에서 가상 인프라를 중앙 집중식 인터페이스에서 관리하기 위해 CloudForms를 사용하고자 하는 시스템 관리자, DevOps 엔지니어, 개발자를 대상으로 합니다.

이 훈련이 끝날 때까지 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 다양한 가상 머신 및 클라우드 플랫폼(OpenStack, OpenShift, VMware)에 CloudForms를 설치하고 구성합니다.
• 여러 클러스터를 모니터링할 수 있는 중앙 집중식 관리 인터페이스를 생성합니다.
• 전체 인프라의 보안 제어 및 구성 정책을 강화합니다.
• 분산된 가상 인프라를 통합된 하이브리드 환경으로 전환합니다.
• 오케스트레이션 및 워크플로우를 자동화하여 워크로드 성능과 효율성을 최적화합니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클라우드 인프라 및 서비스에 대한 모범 사례를 활용하려는 IT 아키텍트와 IT 컨설턴트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비즈니스 구현을 위해 클라우드 인프라와 서비스를 활용하세요.
• Cloud Security Alliance 표준에 따라 고급 클라우드 보안을 적용하세요.
• SOA와 PaaS 시너지를 활용하여 기존 시스템을 클라우드로 마이그레이션합니다.
• 비동기 클라우드 서비스에 대한 주문형 리소스 프로비저닝을 자동화합니다.

• 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

서울에서 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.

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.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 MinIO를 사용하여 객체 및 비정형 데이터를 저장하려는 클라우드 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• MinIO 클라이언트로 Unix 명령을 대체할 수 있습니다.
• 기계 학습, 분석 등에 사용되는 고성능 인프라를 MinIO로 구축할 수 있습니다.
• Kubernetes에서 MinIO를 배포하여 확장성을 위한 오케스트레이션 배포를 수행할 수 있습니다.

서울에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 VMware에서 오픈소스 플랫폼으로 이전하길 원하는 중급 수준의 가상화 관리자들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• KVM, oVirt, Proxmox VE를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• VMware에서 가상 워크로드를 이관할 수 있습니다.
• 고가용성 및 재난 복구를 구현할 수 있습니다.
• 오픈소스 가상화 환경에서 성능을 최적화할 수 있습니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 VMware PKS(이전 명칭 Pivotal Container Service)를 통해 Kubernetes 기반 환경을 설치, 구성, 모니터링 및 관리하려는 시스템 관리자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• VMware PKS 구성 요소 및 도구를 설치합니다.
• BOSH와 Pivotal Ops Manager를 사용하여 배포하세요.
• VMware Harbor 기능과 PKS를 통합합니다.
• VMware 도구를 사용하여 인프라와 애플리케이션을 관리하고 모니터링합니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 VMware Tanzu를 사용하여 VSphere 환경에서 클라우드 기반 애플리케이션을 빌드, 배포 및 조정하려는 DevOps 엔지니어 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• VMWare Tanzu를 사용하여 Kubernetes 클러스터 관리를 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• VMWare 제품군을 사용하여 클러스터 및 애플리케이션 관리를 중앙에서 관리하는 기본 사항을 이해합니다.
• VMWare Tanzu Kubernetes Grid 서비스를 사용하여 컨테이너화된 애플리케이션을 빌드, 실행, 배포 및 조정합니다.
• VSphere에서 VMware Tanzu 구성 요소의 수명 주기를 관리하고 모니터링하는 방법을 알아보세요.

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