Introduction to Google Colab for Data Science Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a felhőmérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a CloudFormation segítségével kívánják kezelni az infrastrukturális erőforrásokat az AWS-ökoszisztémán belül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Valósítson meg CloudFormation sablonokat az infrastruktúra-kezelés automatizálásához.
• Integrálja a meglévő AWS-erőforrásokat a CloudFormation-ba.
• A StackSets segítségével több fiókon és régión keresztül kezelheti a halmokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik egy DynamoDB NoSQL adatbázist szeretnének integrálni egy AWS-en tárolt webalkalmazásba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatok DynamoDB-be való integrálásának megkezdéséhez.
• Integrálja a DynamoDB-t webes és mobilalkalmazásokba.
• Adatok áthelyezése AWS-ben az AWS-szolgáltatásokkal.
• Végezzen műveleteket az AWS DAX segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT-eszközöket szeretnének telepíteni és kezelni az AWS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT-platformot felépíteni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök telepítését és kezelését az AWS-n felül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni AWS IoT Greengrass képességeket, hogy alkalmazásokat hozzanak létre különféle eszközökhöz.

A képzés végére a résztvevők a AWS IoT Greengrass segítségével intelligens eszközökön alkalmazásokat építhetnek, telepíthetnek, kezelhetnek, biztosíthatnak és figyelhetnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet mikroszolgáltatásokat építeni Microsoft Azure Service Fabric-en (ASF).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja az ASF-et platformként mikroszolgáltatások létrehozásához és kezeléséhez.
• Ismerje meg a legfontosabb mikroszolgáltatások programozási koncepcióit és modelljeit.
• Hozzon létre egy klasztert a Azure-ban.
• Telepítse a mikroszolgáltatásokat a helyszínen vagy a felhőben.
• Hibakeresés és hibaelhárítás egy élő mikroszolgáltatási alkalmazásban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnék az AWS CloudFormation segítségével automatizálni az AWS felhőinfrastruktúra kezelési folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az infrastruktúra kezelésének megkezdéséhez engedélyezze az AWS-szolgáltatásokat.
• Értse és alkalmazza az „infrastruktúra mint kód” elvét.
• Javítsa a minőséget és csökkentse az infrastruktúra kiépítésének költségeit.
• Írjon AWS CloudFormation sablonokat YAML használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni az Fn-t szerver nélküli alkalmazások és szolgáltatások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be az Fn funkciót könyvtárak és függvények létrehozásához.
• Alkalmazások létrehozása különböző programozási nyelvek használatával.
• Figyelemmel kíséri a funkciókat, hogy megoldja a problémákat a fejlesztési és telepítési szakaszban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik az OpenFaas segítségével eseményvezérelt funkciókat kívánnak létrehozni, létrehozni, tesztelni, hibakeresni és telepíteni anélkül, hogy az alapul szolgáló szerver kezelésével kellene foglalkozniuk. infrastruktúra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja OpenFaas.
• Csomagoljon bármilyen bináris vagy kódot szerver nélküli funkcióként, ismétlődő kazánkódolás nélkül.
• A bezáródás elkerülése érdekében válassza le a AWS Lambda-ról.
• Telepítsen eseményvezérelt funkciókat egy helyszíni kiszolgálón vagy a felhőben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szoftvermérnököknek szól, akik párhuzamos alkalmazásokat szeretnének fejleszteni a OpenMP használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg és használja a párhuzamos programozást a Fortrannal OpenMP-ban.
• Számítsa párhuzamosan a fraktálokat több képpont és karakter megjelenítéséhez.
• Végezzen vektorprogramozást SIMD-kiterjesztésekkel HPC-rendszerekhez.
• Adjon hozzá párhuzamos blokkokat az osztott memória párhuzamosságának meghatározásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a RAPIDS segítségével GPU gyorsított adatfolyamokat, munkafolyamatokat és vizualizációkat kívánnak készíteni, gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva, mint például az XGBoost, a cuML stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatmodellek NVIDIA-val való felépítéséhez RAPIDS.
• Ismerje meg a RAPIDS szolgáltatásait, összetevőit és előnyeit.
• Használja ki az GPU-eket a végpontok közötti adat- és elemzési folyamatok felgyorsításához.
• Valósítson meg GPU-gyorsított adat-előkészítést és ETL-t cuDF-el és Apache Arrow-val.
• Ismerje meg, hogyan hajthat végre gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készítsen adatvizualizációkat és hajtson végre grafikonelemzést a cuXfilter és cuGraph segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik az Serverless Framework-t az AWS-en és más felhőplatformokon szeretnék használni mikroszolgáltatási alkalmazások létrehozására és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be az Serverless Framework-et olyan számítási szolgáltatásokkal való együttműködéshez, mint például a AWS Lambda.
• Csökkentse a mikroszolgáltatások telepítésének bonyolultságát és költségeit különböző felhőplatformokon.
• Események kibocsátása és rögzítése, valamint a funkciók automatikus végrehajtása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és DevOps mérnököknek szól, akik szerver nélküli megközelítést kívánnak alkalmazni vállalati alkalmazások létrehozására az Kubernetes-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a Kubernetes rendszert a kiszolgáló nélküli architektúra fejlesztéséhez.
• Ismerje meg a szerver nélküli környezetek alapjait és alapelveit.
• A szerver nélküli fejlesztéshez szükséges eszközláncok működtetése és a Kubernetes összetevőkkel való integrálása.
• Gyakorolják tudásukat Python programozási nyelvben, és alkalmazzák azt szerver nélküli rendszerek megvalósításában.
• Biztonságos vállalati alkalmazások, amelyeket a Kubernetes kiszolgáló nélküli keretrendszerén keresztül telepítenek.
• Használja a modern felhőalapú számítástechnikai módszereket a DevOps feladatfeldolgozási munkafolyamatok optimalizálásához.