Komplett sertifiseringsprogram i skytjenester: AWS og Microsoft Azure Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere og administrere IoT-enheter på AWS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bygge en IoT-plattform som inkluderer distribusjon og administrasjon av en backend, gateway og enheter på toppen av AWS.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke AWS Lambda til å bygge og distribuere tjenester og applikasjoner til skyen, uten å måtte bekymre deg for å klargjøre utførelsesmiljøet (servere, VM-er og containere, tilgjengelighet, skalerbarhet, lagring osv.).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer AWS Lambda for å utføre en funksjon.
• Forstå FaaS (Functions as a Service) og fordelene med serverløs utvikling.
• Bygg, last opp og utfør AWS Lambda funksjoner.
• Integrer Lambda-funksjoner med forskjellige hendelseskilder.
• Pakke, distribuere, overvåke og feilsøke Lambda-baserte applikasjoner.

Sommerlig:

• Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
• "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
• Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
• IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
• Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
• Koble AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring.
• Koble til Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
• Varsler og hendelser
• Sensorkalibrering

Sammendrag:

• Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
• "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
• Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
• IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
• Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
• Koble til AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring ved hjelp av DynamoDB.
• Koble Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
• Hands on med Raspberry PI og AWS IoT Core for å bygge en smart enhet.
• Sensordatavisualisering og kommunikasjon med webgrensesnitt.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å installere, konfigurere og administrere AWS IoT Greengrass-funksjoner for å lage applikasjoner for ulike enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bruke AWS IoT Greengrass til å bygge, distribuere, administrere, sikre og overvåke applikasjoner på intelligente enheter.

Denne instruktørlig, live-utdanningen (online eller på stedet) er rettet mot begynnende datavitere og IT-profesjonelle som ønsker å lære grunnleggende data science ved hjelp av Google Colab.

Ved avslutningen av denne utdanningen vil deltakerne kunne:

• Opprette og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python kode.
• Importere og håndtere datasett.
• Opprette visualiseringer med Python biblioteker.

Dette kurset, som ledes av en instruktør (online eller på sted), er rettet mot begynnende utviklere og dataanalytikere som ønsker å lære Python programmering fra bunnen av ved bruk av Google Colab.

Ved avslutning av dette kurset vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende prinsipper i Python programmeringsspråket.
• Implementere Python kode i Google Colab miljøet.
• Bruke styringsstrukturer for å håndtere flyten i et Python program.
• Opprette funksjoner for å organisere og gjenbruke kode effektivt.
• Utforske og bruke grunnleggende biblioteker for Python programmering.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende dataforskere som ønsker å lære å lage meningsfulle og visuelt tiltrekkende datavisualiseringer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og navigere Google Colab for datavisualisering.
• Opprette ulike typer plott ved hjelp av Matplotlib.
• Bruke Seaborn for avanserte visualiseringsteknikker.
• Tilpasse plott for bedre presentasjon og klarhet.
• Tylle og presentere data effektivt ved hjelp av visuelle verktøy.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatavitere og utviklere som ønsker å anvende maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og navigere Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og anvende ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn for å analysere og forutsi data.
• Implementere overvåket og uovervåket læringsmodeller.
• Optimalisere og evaluere maskinlæringsmodeller effektivt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

Denne instruktørlede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataforskere og utviklere som ønsker å bruke NLP-teknikker med Python i Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende begreper innen naturlig språkbehandling.
• Forbehandle og rense tekstdata for NLP-oppgaver.
• Utføre følelsesanalyse ved hjelp av NLTK og SpaCy-bibliotekene.
• Arbeide med tekstdata ved hjelp av Google Colab for skalerbar og samarbeidsbasert utvikling.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utvide sin kunnskap om maskinlæringsmodeller, forbedre sine ferdigheter innen hyperparameter-tuning og lære hvordan de skal deployere modeller effektivt ved bruk av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellprestasjon gjennom hyperparameter-tuning.
• Deployere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved bruk av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

Denne instruktørlede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å dyptgående forståelse av datamaskinens syn og utforske TensorFlow's muligheter for å utvikle sofistikerte synsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nørale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Utnyttet Google Colab for skalbar og effektiv modellutvikling i skyen.
• Implementere bildebehandlingsteknikker for oppgaver innen datamaskinens syn.
• Utplasserer datamaskinens synsmodeller for virkelige applikasjoner.
• Bruker overføringslæring for å forbedre ytelsen av CNN-modeller.
• Visualiserer og tolker resultatene fra bildeklassifiseringsmodeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å lære hvordan man effektivt bygger, distribuerer og vedlikeholder serverløse applikasjoner på AWS Cloud9 og AWS Lambda.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om serverløs arkitektur.
• Konfigurer AWS Cloud9 for serverløs applikasjonsutvikling.
• Utvikle, test og distribuer serverløse applikasjoner ved hjelp av AWS Lambda.
• Integrer AWS Lambda med andre AWS-tjenester som API Gateway og S3.
• Optimaliser serverløse applikasjoner for ytelse og kostnadseffektivitet.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av DevOps praksis og strømlinjeforme utviklingsprosesser ved å bruke AWS Cloud9.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer og konfigurer AWS Cloud9 for DevOps arbeidsflyter.
• Implementer kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig levering (CI/CD) rørledninger.
• Automatiser testing, overvåking og distribusjonsprosesser ved hjelp av AWS Cloud9.
• Integrer AWS-tjenester som Lambda, EC2 og S3 i DevOps arbeidsflyter.
• Bruk kildekontrollsystemer som GitHub eller GitLab i AWS Cloud9.