AWS Cloud Practitioner Essentials Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), web siteleri, web uygulamaları ve/veya mobil uygulamaları için bulut tabanlı depolama sağlamak amacıyla Amazon S3'ü kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS bulut hizmetlerini yönetme konusunda pratik deneyim kazanmak ve AWS Certified SysOps Administrator - Associate sınavına hazırlanmak isteyen başlangıç ​​seviyesi ve orta seviye sistem yöneticileri ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS hizmetlerini ve kaynaklarını güvenli bir şekilde kurmak ve yapılandırmak.
• AWS kaynaklarına kullanıcı kimliklerini, izinlerini ve erişimini yönetmek.
• AWS üzerinde ölçeklenebilir, yüksek düzeyde kullanılabilir ve hataya dayanıklı sistemler tasarlamak ve dağıtmak.
• AWS'ye ve AWS'den veri akışını uygulamak ve yönetmek.
• Verimli operasyon ve maliyet yönetimi sağlamak için AWS hizmet kullanımını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha karmaşık AWS mimarisi yönlerini anlamak ve uygulamak isteyen bulut mühendislerine yöneliktir. Bu kurs, AWS Certified Solutions Architect (Professional) seviyesindeki kursların birçok konusunu kapsamaktadır. Ancak, bu kurs katılımcıları bir sınava hazırlamak amacıyla tasarlanmamıştır. Bu, bir AWS Solutions Architect'in gerçekleştirmesi gereken birçok yapılandırmayı, uygulamayı ve dağıtımı canlı bir laboratuvar ortamında gösteren, uygulamalı ve pratik bir kurstur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS üzerinde karmaşık bulut çözümleri tasarlamak.
• Ölçeklenebilir, yüksek düzeyde kullanılabilir ve hataya dayanıklı AWS üzerinde yazılım uygulamaları dağıtmak.
• Bir uygulamayla en uygun AWS hizmetlerini entegre etmek.
• Karmaşık bir yazılım uygulamasını AWS'ye taşımak.
• AWS üzerinde altyapı ve uygulamaların tasarımı, uygulanması, optimizasyonu ve dağıtımı için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, AWS araçlarını ve hizmetlerini kullanarak verimli bir şekilde yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmayı öğrenmek isteyen orta düzeyde IT uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS tarafından sunulan AI/ML hizmetlerini anlayabilmek.
• AWS üzerinde AI/ML ortamlarını kurma ve yönetme becerisi kazanmak.
• Amazon SageMaker kullanarak yapay zeka modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmada elden deneyim kazanmak.
• Belirli kullanım durumları için çeşitli AWS AI hizmetlerini nasıl kullanacaklarını öğrenmek.

İsteğe bağlı AWS Architect Certification eğitim kursu, profesyonellerin Amazon Web Services kullanarak bulut özellikli hale gelmelerine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Gerçek hayattan örneklerle verilen bu kurs, bulut bilişimin temelleri, Amazon Web Hizmetleri (AWS), Infrastructure as a Service (IaaS), Hizmet Olarak Platform (PaaS), Hizmet Olarak Yazılım (SaaS), Özel Bulutlar ve Bulut programlama gibi kavramların pratik uygulamasını anlamalarına yardımcı olur. Bu kursun ardından katılımcılar, EC2 örnekleri, S3 bucket'ları vb. kullanarak bulutta kendi uygulamalarını gerçekleştirebileceklerdir.

AWS, Amazon Web Services'tir ve hesaplama, depolama, veritabanı, ağ, analiz ve yönetilen hizmetler sunan kapsamlı bir bulut platformudur. Bu hizmetler, kuruluşların ölçeklenebilir ve Maliyet etkin çözümler oluşturmasını sağlar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesine sahip iş ve teknik paydaşları hedefler. Katılımcıların temel AWS hizmetlerini, bulut değer önerilerini, Maliyet modellerini, güvenlik temellerini ve AWS yeteneklerini kuruluş hedefleriyle uyumlu şekilde nasıl hizalayabileceklerini anlamalarını sağlamayı amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Temel AWS hizmetlerini ve yaygın bulut mimarilerini açıklama.
• İşletme faydalarını ve iş yüklerinin AWS'a geçişindeki Maliyet modellerini değerlendirme.
• Ortak iş sorunları için uygun AWS hizmetlerini tanıma (hesaplama, depolama, veritabanları, ağ, analiz).
• AWS bulutunda temel güvenlik, uyumluluk ve yönetim konularını tanıyabilme.
• Yüksek seviye Maliyet ve risk değerlendirmeleriyle basit bir geçiş veya bulut benimsediği bir plan taslağı oluşturma.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Eğitimcinin AWS konsolunda yapılan gösterileri.
• Grup çalışmaları ve senaryo bazlı atölyeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) başlangıç seviyesindeki geliştiriciler için AWS Cloud9'u bulut tabanlı projelerde kullanmayı kurmaya yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• AWS Cloud9 ortamını ve bileşenlerini anlayacaklardır.
• Kendi AWS Cloud9 geliştirme çalışma alanlarını kurabileceklerdir.
• AWS Cloud9 içinde basit uygulamalar geliştirebilir ve çalıştırabileceklerdir.
• AWS Cloud9'un işbirlikçi özelliklerine aşina olacaklardır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamında, veri bilimcileri ve analistleri için AWS Cloud9'un veri bilimi iş akışlarını kolaylaştırmak üzere tasarlanmıştır. Bu eğitim, ara seviye seviyede veri bilimcileri ve analistler hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Cloud9'da bir veri bilimi ortamı kurma.
• Python, R ve Jupyter Notebook kullanarak Cloud9'da veri analizi yapma.
• AWS Cloud9'u S3, RDS ve Redshift gibi AWS veri hizmetleriyle entegre etme.
• Makine öğrenimi model geliştirme ve dağıtım için AWS Cloud9'un kullanımı.
• Veri analizi ve işleme için bulut tabanlı iş akışlarını optimize etme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 kullanarak Python geliştirme deneyimlerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme için AWS Cloud9'u kurmak ve yapılandırmak.
• AWS Cloud9 IDE arayüzünü ve özelliklerini anlamak.
• AWS Cloud9'da Python uygulamaları yazmak, ayıklamak ve dağıtmak.
• AWS Cloud9 platformunu kullanarak diğer geliştiricilerle işbirliği yapmak.
• Gelişmiş dağıtımlar için AWS Cloud9'u diğer AWS hizmetleriyle entegre etmek.

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), 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.

Summary:

• Gaining a deep understanding of IoT architecture and its core operational functions.
• Exploring the fundamental concepts of 'Things' and 'Sensors,' comprehending the Internet of Things landscape, and mapping business requirements to effective IoT solutions.
• Reviewing the comprehensive IoT software stack: hardware, firmware, middleware, cloud infrastructure, and mobile applications.
• Examining key IoT use cases: fleet management, data visualization, Software-as-a-Service (SaaS) for Facility and Data Visualization, alerting and alarm systems, sensor and device onboarding, and geo-fencing.
• Mastering the basics of IoT device-to-cloud communication via the MQTT protocol.
• Connecting IoT devices to AWS services using MQTT through AWS IoT Core.
• Integrating AWS IoT Core with AWS Lambda for computational tasks and Amazon DynamoDB for robust data storage.
• Establishing seamless data communication between a Raspberry Pi and AWS IoT Core.
• Participating in a hands-on lab to construct a smart device utilizing a Raspberry Pi and AWS IoT Core.
• Visualizing sensor data and facilitating communication through web interfaces.