Türkiye Merkezli Bulut Bilişim Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulutta ölçeklenebilir ve verimli veri entegrasyon çözümleri uygulamak isteyen yeni başlayan seviyedeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Data Factory (ADF) temel kavramlarını ve mimarisini anlayacaklardır.
• Veri işlem hatları oluşturmayı, planlamayı ve izlemeyi öğreneceklerdir.
• Çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olmayı, veri dönüşümü gerçekleştirmeyi ve veri akışlarını yönetmeyi öğreneceklerdir.
• Hata yönetimi ve performans optimizasyonu için en iyi uygulamaları uygulayacaklardır.
• Üretim ortamları için veri işlem hatlarını güvenceye alacak ve izleyeceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), bulut altyapısını ve Google Cloud üzerindeki hizmetleri yönetme konusunda uzmanlık kazanmak isteyen orta düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Cloud hizmetlerini kullanarak bulut ortamlarını kurmak ve yapılandırmak.
• Sanal makineleri, depolama alanını ve ağları yönetmek ve yapılandırmak.
• Uygulamaları GCP ortamlarında dağıtmak ve izlemek.
• Güvenlik en iyi uygulamalarını ve kimlik yönetimini uygulamak.
• Otomasyon ve sorun giderme için Google Cloud araçlarını kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), ileri düzey veri bilimcileri ve yapay zekayı gelişmiş sağlık uygulamalarında kullanmak isteyen sağlık profesyonellerine yöneliktir ve Google Colab kullanılmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sağlık alanında yapay zeka modellerini Google Colab kullanarak uygulayabilecektir.
• Sağlık verilerinde tahminleme modellemesi için yapay zekayı kullanabilecektir.
• Yapay zeka odaklı tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz edebilecektir.
• Yapay zeka tabanlı sağlık çözümlerinde etik hususları inceleyebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri işleme ve analitiği için Google Colab ve Apache Spark kullanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve mühendisleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük bir veri ortamı kurmak.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek.
• Büyük veriyi işbirliğine dayalı bir ortamda görselleştirmek.
• Apache Spark'u bulut tabanlı araçlarla entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin teknikleri uygulamak isteyen orta düzeydeki veri profesyonellerine yöneliktir ve Google Colab kullanılarak gerçekleştirilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Zaman serisi analizinin temellerini anlayabilecektir.
• Google Colab kullanarak zaman serisi verileriyle çalışabilecektir.
• Veri eğilimlerini tahmin etmek için ARIMA modellerini uygulayabilecektir.
• Esnek tahminler için Facebook’in Prophet kütüphanesini kullanabilecektir.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), pekiştirmeli öğrenmeyi ve yapay zeka geliştirmede pratik uygulamalarını derinlemesine anlamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir ve Google Colab kullanılarak gerçekleştirilecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayabilecektir.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak pekiştirmeli öğrenme modellerini uygulayabilecektir.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen akıllı ajanlar geliştirebilecektir.
• Q-öğrenme ve derin Q-ağları (DQNs) gibi gelişmiş teknikler kullanarak ajanların performansını optimize edebilecektir.
• OpenAI Gym kullanarak ajanları simüle edilmiş ortamlarda eğitebilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme modellerini gerçek dünya uygulamaları için dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bilgisayarla görme anlayışlarını derinleştirmek ve Google Colab kullanarak gelişmiş görüş modelleri geliştirmek için TensorFlow'nın yeteneklerini keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow kullanarak evrişimli sinir ağları (CNN'ler) oluşturmak ve eğitmek.
• Google Colab'ı ölçeklenebilir ve verimli bulut tabanlı model geliştirme için kullanmak.
• Bilgisayarla görme görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulamak.
• Bilgisayarla görme modellerini gerçek dünya uygulamaları için dağıtmak.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanmak.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirmek ve yorumlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modelleri hakkındaki bilgilerini geliştirmek, hiperparametre ayarlama becerilerini iyileştirmek ve modelleri Google Colab kullanarak etkili bir şekilde dağıtmayı öğrenmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveleri kullanarak gelişmiş makine öğrenimi modellerini uygulayabilecektir.
• Hiperparametre ayarlaması yoluyla model performansını optimize edebilecektir.
• Google Colab kullanarak makine öğrenimi modellerini gerçek dünya uygulamalarında dağıtabilecektir.
• Google Colab'da büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapabilecek ve yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), doğal dil işleme (NLP) tekniklerini Python kullanarak Google Colab'da uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Doğal dil işlemenin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• NLP görevleri için metin verlerini ön işleyebilir ve temizleyebilir.
• NLTK ve SpaCy kütüphanelerini kullanarak duygu analizi gerçekleştirebilir.
• Ölçeklenebilir ve işbirlikçi geliştirme için Google Colab'ı kullanarak metin verileriyle çalışabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Nutanix ortamlarının etkili yönetimi ve optimizasyonu için gerekli temel kavramları ve pratik becerileri öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Nutanix Enterprise Cloud Platform ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Nutanix Kümesini kurabilir, yapılandırabilir ve yönetebilir.
• Acropolis Hypervisor (AHV) yönetiminde yetkinlik kazanabilecektir.
• Gelişmiş yönetim görevlerini gerçekleştirebilir ve sorun giderebilir.
• Yüksek kullanılabilirlik, felaket kurtarma ve güvenlik için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir; eğitimde Google Colab ortamı kullanılmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Colab'ı derin öğrenme projeleri için kurmak ve kullanmak.
• Sinir ağlarının temellerini anlamak.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modelleri uygulamak.
• Derin öğrenme modellerini eğitmek ve değerlendirmek.
• Derin öğrenme için TensorFlow'ün gelişmiş özelliklerini kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) temel düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir ve amaçları Google Bulut Platformunu yönetmek ve çalıştırmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GCP'nin temel hizmetlerini ve altyapısını anlayabilecektir.
• Ağları ve sanal makineleri nasıl yöneteceklerini öğreneceklerdir.
• GCP'de genel güvenlik en iyi uygulamalarını anlayacak ve uygulayabileceklerdir.
• Kubernetes ve GCP'de kapsayıcı yönetimini keşfedeceklerdir.
• Depolama seçenekleri hakkında bilgi edinecek ve bunları nasıl yapılandıracaklarını öğreneceklerdir.
• GCP'de veritabanlarını dağıtacak ve yapılandıracaklardır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri görselleştirmesi için Google Colab'ı kurmak ve kullanmak.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türlerde grafikler oluşturmak.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanmak.
• Daha iyi sunum ve netlik için grafikleri özelleştirmek.
• Verileri etkili bir şekilde yorumlamak ve görsel araçlar kullanarak sunmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) temel düzeydeki geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır. Amaçları, Google Colab kullanarak Python programlamayı sıfırdan öğrenmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python programlama dilinin temellerini anlayabilecektir.
• Google Colab ortamında Python kodunu uygulayabilecektir.
• Python programının akışını yönetmek için kontrol yapılarını kullanabilecektir.
• Kodu düzenli ve etkili bir şekilde organize etmek ve yeniden kullanmak için fonksiyonlar oluşturabilecektir.
• Python programlama için temel kütüphaneleri keşfedip kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), temel düzeydeki veri bilimcileri ve veri bilimi temellerini Google Colab kullanarak öğrenmek isteyen BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Colab'ı kurmak ve gezinmek.
• Temel Python kodunu yazmak ve çalıştırmak.
• Veri kümelerini içe aktarmak ve işlemek.
• Python kütüphanelerini kullanarak görselleştirmeler oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sektör özelindeki bulut ortamlarında veri yönetiminde ustalaşmak isteyen orta seviyedeki veri mühendisleri, bulut mimarları ve iş zekası profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri dokularının prensiplerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Veri entegrasyonu ve düzenleme çözümlerini tasarlayabilecek ve uygulayabilecektir.
• Sektör bulutu platformlarında veri kalitesini ve yönetişimi sağlayabilecektir.
• Sektöre özel veri analizi ve karar vermeyi desteklemek için veri dokularını kullanabilecektir.
• Bulut veri yönetimindeki yeni trendler ve teknolojilerle güncel kalabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut bilişimin temellerini ve çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki BT profesyonelleri, iş analistleri ve proje yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bulut bilişimin temel özelliklerini ve faydalarını belirleyebilecekler.
• Çeşitli bulut hizmeti ve dağıtım modelleri arasındaki farkları anlayabilecekler.
• Sektöre özel bulut çözümlerinin önemini kavrayabilecekler.
• Bulut platformlarının güvenlik ve uyumluluk yönlerini değerlendirebilecekler.
• Bulut teknolojisindeki yeni eğilimleri ve gelecekteki yönleri keşfedebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut altyapı yönetimini Kubiya AI kullanarak geliştirmek isteyen orta düzey bulut mühendisleri ve operasyon yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubiya AI'i bulut altyapısına entegre etmek.
• Bulut kaynağı sağlama ve yönetimini otomatikleştirmek.
• AI destekli analizler kullanarak bulut maliyetlerini optimize etmek.
• AI güdümlü izleme ile bulut güvenliğini artırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Alibaba Cloud temellerini öğrenmek ve bulut bilişim hizmetlerini kullanmak isteyen BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Alibaba Cloud çözüm mimarisini anlayabilecektir.
• Alibaba Cloud çekirdek ürünleri ve hizmetleri hakkında bilgi edinebilecektir.
• Alibaba Cloud'un büyük veri ve veritabanlarıyla başa çıkma yeteneklerini anlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DevOps uygulamalarını derinleştirmek ve AWS Cloud9 kullanarak geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Cloud9'u DevOps iş akışları için kurmak ve yapılandırmak.
• Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) hatları uygulamak.
• AWS Cloud9 kullanarak test, izleme ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirmek.
• Lambda, EC2 ve S3 gibi AWS hizmetlerini DevOps iş akışlarına entegre etmek.
• GitHub veya GitLab gibi kaynak kontrol sistemlerini AWS Cloud9 içinde kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi algoritmalarını Google Colab ortamını kullanarak verimli bir şekilde uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi projeleri için Google Colab'ı kurmak ve kullanmak.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Verileri analiz etmek ve tahmin etmek için Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanmak.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulamak.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etmek ve değerlendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 ve AWS Lambda üzerinde sunucusuz uygulamaları etkili bir şekilde oluşturmak, dağıtmak ve sürdürmek isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sunucusuz mimarinin temellerini anlayabilecektir.
• Sunucusuz uygulama geliştirme için AWS Cloud9'u kurabilecektir.
• AWS Lambda kullanarak sunucusuz uygulamalar geliştirebilecek, test edebilecek ve dağıtabilecektir.
• AWS Lambda'u API Gateway ve S3 gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edebilecektir.
• Sunucusuz uygulamaları performans ve maliyet verimliliği için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut çözümleri için NoCloud'i kullanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, sistem yöneticileri ve bulut mimarları hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NoCloud, Docker, Kubernetes ve Helm'yi içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• NoCloud ile bulut hizmetleri oluşturmak ve yönetmek.
• NoCloud'de bir bulut hizmetinin yaşam döngüsünü anlamak.
• Mevcut altyapı veya sanal kaynaklarla NoCloud'i entegre etmek.
• NoCloud ortamındaki yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), OpenNebula'u pratik olarak öğrenmek ve bulut çözümlerinde kullanmak isteyen geliştiriciler, sistem yöneticileri ve bulut meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenNebula içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• OpenNebula içinde sanal makineler oluşturmak ve yönetmek.
• Bir sanal makinenin yaşam döngüsünü anlamak.
• Mevcut altyapıyla OpenNebula'u entegre etmek.
• OpenNebula ortamındaki yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Kubernetes kullanarak Google Cloud üzerinde üretim ölçekli bir konteyner ortamının nasıl kurulacağını ve yönetileceğini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes'yı Google Cloud üzerinde yapılandırıp yönetebilecekler.
• Bir Kubernetes kümesini dağıtabilecek, yönetebilecek ve ölçeklendirebilecekler.
• Konteynerleştirilmiş (Docker) uygulamaları Google Cloud üzerinde dağıtabilecekler.
• Mevcut bir Kubernetes ortamını şirket içi ortamdan Google Cloud'a taşıyabilecekler.
• Kubernetes'yı üçüncü taraf sürekli entegrasyon (CI) yazılımıyla entegre edebilecekler.
• Kubernetes içinde yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulutta mevcut çözümleri, buluttaki verilerle çalışmak için gereken veri analiz süreçlerini ve Power BI gibi araçları kullanarak verileri analiz etmek için uygulamalı deneyim kazanmak isteyen teknik kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Power BI'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Azure gibi bulut sağlayıcıları tarafından sunulan çeşitli veri çözümlerini değerlendirmek.
• Big Data'u depolamak, yönetmek ve erişmek için kullanılan farklı yapıları, modelleme yaklaşımlarını ve veri ambarı tasarımlarını anlamak.
• Analize hazırlık için verileri temizlemek için araçları ve teknikleri uygulamak.
• Yerinde ve bulut verilerine dayalı raporlama ve analiz çözümleri oluşturmak.
• Veri analizi çözümlerini bir veri ambarıyla entegre etmek.
• Veri güvenliği risklerini azaltmak ve veri gizliliğini sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kurumsal uygulamaları Kubernetes içinde sunucusuz bir yaklaşımla oluşturmak isteyen geliştiriciler ve DevOps mühendisler hedeflidir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sunucusuz bir mimari ile geliştirmeye başlamak için Kubernetes sistemini kurmak ve yapılandırmak.
• Sunucusuz ortamların temel kavramlarını ve ilkelerini anlamak.
• Sunucusuz geliştirmeye gerekli olan araç zincirlerini kullanmak ve bunları Kubernetes bileşenleriyle entegre etmek.
• Python programlama dilinde becerilerini uygulamak ve bunu sunucusuz sistemleri uygulamak için kullanmak.
• Kubernetes üzerinde sunucusuz bir çerçeve aracılığıyla dağıtılan kurumsal uygulamaları güvence altına almak.
• DevOps görev işleme iş akışlarını optimize etmek için modern bulut bilişim yöntemlerini kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) bulut mühendisleri ve geliştiricilerin, AWS ekosistemi içindeki altyapı kaynaklarını yönetmek için CloudFormation'i kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapı yönetimini otomatikleştirmek için CloudFormation şablonlarını uygulayın.
• Mevcut AWS kaynaklarını CloudFormation ile entegre edin.
• Çoklu hesaplar ve bölgeler arasında yığınları yönetmek için StackSet'leri kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), web uygulamasına bir aDynamoDB NoSQL veritabanı entegre etmek isteyen geliştiricilere yöneliktir ve AWS üzerinde barındırılır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verileri DynamoDB'ye entegre etmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• DynamoDB'yi web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• AWS hizmetlerini kullanarak AWS'de verileri taşımak.
• AWS DAX ile işlemler uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) AWS üzerinde IoT cihazlarını dağıtmak ve yönetmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, bir arka uç, ağ geçidi ve cihazların AWS üzerinde dağıtımını ve yönetimini içeren bir IoT platformu oluşturabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli cihazlar için uygulamalar oluşturmak amacıyla AWS IoT Greengrass özelliklerini kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, AWS IoT Greengrass kullanarak akıllı cihazlarda uygulamalar oluşturabilecek, dağıtabilecek, yönetebilecek, güvenliğini sağlayabilecek ve izleyebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye (yerinde veya uzaktan) geliştiricilerin, yürütme ortamı (sunucular, VM'ler ve kapsayıcılar, kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik, depolama vb.) sağlamadan hizmetleri ve uygulamaları buluta oluşturmak ve dağıtmak için AWS Lambda'u kullanmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir işlevi yürütmek için AWS Lambda'u yapılandırmak.
• FaaS (Hizmet Olarak İşlevler) ve sunucusuz geliştirmenin avantajlarını anlamak.
• AWS Lambda işlevlerini oluşturmak, yüklemek ve yürütmek.
• Lambda işlevlerini farklı olay kaynaklarıyla entegre etmek.
• Lambda tabanlı uygulamaları paketlemek, dağıtmak, izlemek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) mikro hizmetleri Microsoft Azure Service Fabric (ASF) üzerinde oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mikro hizmetleri oluşturmak ve yönetmek için bir platform olarak ASF'yi kullanmak.
• Temel mikro hizmet programlama kavramlarını ve modellerini anlamak.
• Azure içinde bir küme oluşturmak.
• Mikro hizmetleri şirket içinde veya bulutta dağıtmak.
• Canlı bir mikro hizmet uygulamasını ayıklamak ve sorun gidermek.

Audience

Software Engineer/Computer Scientists with adequate concepts of algorithms and
familiarity with at least one programming/scripting language but without any experience of Cloud
Computing

Duration

3 days (7 hours / day)

1. Gün - temel bulut bilişim konularını hem teknoloji hem de iş dünyası açısından kapsayan uçtan uca bir eğitim sunar. Modül, her biri uygulamalı bir egzersizle desteklenen bir dizi bölümden oluşur.

2. Gün - bulut bilişim platformlarıyla ilgili teknolojik konuları inceler. Uygulama veya programlama detaylarına girmez, bunun yerine bulut hizmet mimarisi, bulut güvenliği tehditleri ve teknolojileri, sanallaştırma ve veri işleme gibi kavramsal düzeyde konulara odaklanır.

3. Gün - temel bulut bilişim platformlarına teknik bir bakış açısı sunar. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS), Platform Olarak Hizmet (PaaS) ve Yazılım Olarak Hizmet (SaaS) ortamları, benzersiz ve ortak yapı taşlarından oluşan bileşik kalıplar olarak incelenir. Bu modül, bu mimari katmanlar aracılığıyla yönlendirilen bir tura benzer şekilde yapılandırılmıştır; birincil bileşenler açıklanır, ortak bileşenler vurgulanır ve yapı taşlarının bulut bilişim mekanizmaları ve uygulamaları aracılığıyla nasıl bir araya getirilebileceği ve uygulanabileceği açıklanır.

4. Gün - 3. Güne dayanarak, esnek, dayanıklı ve çok kiracılı teknoloji mimarilerine ve bulut patlaması ve bulut dengelemesi gibi özel çözüm mimarilerine derinlemesine bir bakış sunar. Mimari mekanizmalar, sektör teknolojileri ve tasarım kalıpları aracılığıyla, esneklik, dayanıklılık ve çok kiracılık gibi bulut platformlarının temel özelliklerini oluşturan hem temel hem de genişletilmiş bileşenler açıklanır. Bu yerel ve geliştirilmiş ölçeklenebilirlik ve hata toleransı özelliklerini kullanarak, bulutlar ve şirket içi ortamlar arasında patlama ve performans ve hata toleransı amacıyla bulutlar arasında çalışma yüklerinin dengelenmesini sağlayan özel çözüm mimarileri açıklanır.

5. Gün - katılımcılara, daha önce ele alınan konularla ilgili bilgilerini uygulama yeteneklerini test etmek için tasarlanmış bir dizi egzersiz ve problem sunar.

Bu kurs, bulut bilişimden nasıl faydalanılacağını anlamak isteyen kişiler için oluşturulmuştur. Örnek olarak Amazon EC2 kullanır, ancak diğer sağlayıcılara uyarlanabilir.

Hedef Kitle

BT mimarları, orta düzey BT yöneticileri, BT danışmanları

Kurs Formatı

Şu anda %100 ders anlatımı şeklinde.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulutta mevcut çözümleri, buluttaki verilerle çalışmak için gereken veri analiz süreçlerini ve Power BI gibi araçları kullanarak verileri analiz etme konusunda pratik bir anlayış kazanmak isteyen teknik kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Power BI'i kurmak ve yapılandırmak.
• Azure gibi bulut sağlayıcıları tarafından sunulan çeşitli veri çözümlerini değerlendirmek.
• Big Data'i depolamak, yönetmek ve erişmek için kullanılan farklı yapıları, modelleme yaklaşımlarını ve veri ambarı tasarımlarını anlamak.
• Analize hazırlık için verileri temizlemek için araçları ve teknikleri uygulamak.
• Yerinde ve bulut verilerine dayalı raporlama ve analiz çözümleri oluşturmak.
• Veri analizi çözümlerini bir veri ambarıyla entegre etmek.
• Veri güvenliği risklerini azaltmak ve veri gizliliğini sağlamak.

Bu kurs, yöneticiler, iş analistleri, QA testçileri ve operasyon personeli gibi teknik olmayan profesyoneller için bulut bilgisayarlamasına ilerleyici bir anlayış kazandırmayı amaçlar. Katılımcılar, bulutun temel kavramlarını, faydalarını ve uygulamalarını keşfederek daha bilinçli kararlar alabilecek ve bulut geçişi projelerine etkin olarak katkıda bulunabileceklerdir. Bulut jargonunu anlamayı kolaylaştırmak, bulut ve şirket içi altyapıyı karşılaştırmak, hizmet modellerini anlama ve bulutun organizasyondaki çeşitli roller üzerindeki etkisini tanımlamaya odaklanılacaktır.

Bu kursun sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bulut bilgisayarlamasının temel tanım ve terimlerini anlamayı sağlayacak
• Farklı bulut hizmet modellerini (IaaS, PaaS, SaaS) tanımlayabilecek
• Bulut dağıtım modelleri arasındaki farkları belirleyebilecek: Kamu, Özel, Hybrid, Çoklu Bulut
• Şirket içi ve bulut tabanlı altyapıyı karşılaştırabilecek
• Bulut avantajlarını anlayabilecek: ölçeklenebilirlik, esneklik, mevcudiyet ve maliyet verimliliği
• Ortak bulut platformlarını (AWS, Azure, GCP) ve hizmetlerini tanımlayabilecek
• Bulut sorumluluklarını anlayabilecek: paylaşılan sorumluluk modeli ve rol tabanlı erişim
• Yazılım test, dağıtım ve izleme üzerindeki bulut etkisini kavrayabilecek
• Bulut kabul ve geçiş projelerine etkin olarak katılabilirler
• Bulut güvenliği temellerini, uyumluluğu ve yönetim ilkelerini anlayabilecek

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS altyapısını yönetme sürecini otomatikleştirmek için AWS CloudFormation'i kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapıyı yönetmeye başlamak için AWS hizmetlerini etkinleştirmek.
• "Altyapı olarak kod" ilkesini anlamak ve uygulamak.
• Altyapı dağıtımının kalitesini artırmak ve maliyetleri düşürmek.
• YAML kullanarak AWS CloudFormation Şablonları yazmak.

Bu kurs, belirli bir sorun için hangi çözümün seçileceği konusunda karar vermesi gereken kişilere yöneliktir. BT Yöneticileri, Çözüm Mimarları, Test Yöneticileri, Sistem Yöneticileri ve Geliştiriciler, mevcut Bulut/SaaS/IaaS çözümlerinin avantajlarını ve maliyetlerini anlayarak bu kurstan faydalanabilirler.

• Citrix Virtual Apps and Desktop 7'nin temel bilgisine sahip olun
• Citrix Virtual Apps and Desktop 7 sitesini ve Cloud Connector'larını nasıl kuracağınızı, yapılandıracağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin
• Citrix Virtual Apps and Desktop şirket içi dağıtımları ile Citrix Virtual Apps and Desktop Service arasındaki değerlendirmeleri belirleyin
• Uygulama ve masaüstü kaynaklarını nasıl sunacağınızı öğrenin

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), kuruluşun finansal varlıklarını bulutta kaydetmek, yönetmek, izlemek ve işlemek isteyen bulut yöneticileri, bulut mimarları, teknoloji liderleri ve finans analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, maliyetleri tahmin etmek, süreçleri optimize etmek ve bulutta finansal yönetim operasyonlarını gerçekleştirmek için bir organizasyonda FinOps uygulamalarını kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sunucusuz uygulamalar ve hizmetler oluşturmak için Fn'i kullanmak isteyen programcılara ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Fn'i kurarak dizinleri ve işlevleri oluşturabilmek.
• Farklı programlama dilleri kullanarak uygulamalar oluşturabilmek.
• Geliştirme ve dağıtım aşamalarında sorunları çözmek için işlevleri izleyebilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kuruluşlar için G Suite'i yönetmek ve dağıtmak isteyen sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google güvenlik uygulamalarını 2FA ve SSO ile uygulayın.
• Yönetici Konsolu'ndaki raporlar aracılığıyla alan ve hizmet kullanımını izleyin.
• Bir G Suite Yönetici Konsolu kurun ve yapılandırın.

Summary:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
• Sensor data visualization and communication with web interface.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), MinIO kullanarak nesneleri ve yapılandırılmamış verileri depolamak isteyen bulut mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MinIO İstemcisi ile Unix Komutlarına bir alternatif sağlayın.
• Makine öğrenimi, analiz ve daha fazlası için yüksek performanslı altyapılar oluşturmak için MinIO'yu kullanın.
• MinIO'yu Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir bir şekilde düzenlenmiş dağıtım için dağıtın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) OpenFaas'u kullanarak, temel sunucu altyapısını yönetme endişesi duymadan olay güdümlü işlevler oluşturmak, derlemek, test etmek, ayıklamak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenFaas'u kurmak ve yapılandırmak.
• Tekrarlayan şablon kodlamasına gerek kalmadan herhangi bir ikili kodu veya programı sunucusuz bir işlev olarak paketlemek.
• AWS Lambda'dan ayrılmak ve kilitlenmeyi önlemek.
• Olay güdümlü işlevleri şirket içi bir sunucuya veya buluta dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), OpenMP kullanarak paralel uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Fortran ile paralel programlamayı OpenMP içinde anlayıp kullanmak.
• Çok sayıda piksel ve karakter oluşturmak için fraktalları paralel olarak hesaplamak.
• Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemleri için SIMD uzantılarıyla vektör programlama uygulamak.
• Paylaşımlı bellek paralelliğini belirtmek için paralel bloklar eklemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) Serverless Framework'i AWS ve diğer bulut platformlarında mikro hizmet uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Serverless Framework'i AWS Lambda gibi işlem hizmetleriyle çalışacak şekilde kurmak.
• Mikro hizmetleri farklı bulut platformlarına dağıtmanın karmaşıklığını ve maliyetini azaltmak.
• Olayları yayınlamak ve yakalamak ve işlevleri otomatik olarak yürütmek.

Summery:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Alerts and events
• Sensor calibration