AWS Cloud9 ve Python: Uygulamalı Bir Kılavuz Eğitimi

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), 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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analizi ve manipülasyonu becerilerini Pandas ve NumPy kullanarak geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Pandas ve NumPy kullanarak bir veri analizi uygulaması oluşturmak.
• Gelişmiş veri düzenleme, sıralama ve filtreleme işlemleri gerçekleştirmek.
• Toplu işlemler yürütmek ve zaman serisi verilerini analiz etmek.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphanelerini kullanarak verileri görselleştirmek.
• Veri analizi kodlarını ayıklamak ve optimize etmek.

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), 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 (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

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

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), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.