Gelişmiş Zeka ile Bot Geliştirme Azure Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Azure ML'nin sürükle-bırak platformunu kullanarak yazılım ve donanım satın almaya ve bakım ve dağıtım konusunda endişelenmeye gerek kalmadan Machine Learning iş yüklerini dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yüksek doğrulukta makine öğrenimi modellerini Python, R veya sıfır kodlu araçlar kullanarak yazmak.
• Azure'nın mevcut veri kümelerini ve algoritmalarını kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini eğitmek ve izlemek.
• Azure'nın etkileşimli çalışma alanını kullanarak ML modellerini işbirliği içinde geliştirmek.
• PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi farklı Azure tarafından desteklenen ML çerçevelerinden seçim yapmak.

Microsoft Azure Altyapı ve Dağıtım

Bu eğitim, katılımcıların Microsoft Azure çözüm tasarım becerilerini geliştirmesine olanak tanır.

Bu eğitimden sonra katılımcı, Azure hizmetlerinin özelliklerini ve yeteneklerini anlayacak, böylece karşılıklı ödünleşimleri belirleyebilecek ve genel ve hibrit bulut çözümleri tasarlamak için kararlar alabilecektir.

Eğitim süresince, çözüm yaşam döngüsü boyunca gerekli işlevsel, operasyonel ve dağıtım gereksinimlerini karşılayacak uygun altyapı ve platform çözümleri tanımlanacaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geleneksel geliştirme yaklaşımlarından daha hızlı optimize edilmiş kurumsal uygulamalar oluşturmak ve dağıtmak için Azure DevOps'yi kullanmak isteyen DevOps mühendisler, geliştiriciler ve proje yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DevOps'nin temel terminolojisini ve ilkelerini anlamak.
• Yazılım geliştirme için gerekli Azure DevOps araçlarını kurmak ve yapılandırmak.
• Piyasa koşullarına sürekli adapte olabilmek için Azure DevOps araçlarını ve hizmetlerini kullanmak.
• Kurumsal uygulamalar oluşturmak ve mevcut geliştirme süreçlerini Azure DevOps çözümleri ışığında değerlendirmek.
• Ekipe daha verimli yönetmek ve yazılım dağıtım süresini kısaltmak.
• Kuruluşun içinde DevOps geliştirme uygulamalarını benimsemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tahmini analiz için uçtan uca makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Azure Machine Learning kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sıfır programlama deneyimiyle makine öğrenimi modelleri oluşturmak.
• Azure Machine Learning ile tahmini algoritmalar oluşturmak.
• Üretim için hazır makine öğrenimi algoritmaları dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Azure iş yüklerini güvence altına almak isteyen güvenlik yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anabilgisayar güvenliği, ağ güvenliği ve daha fazlasını idare edin.
• Azure içinde depolama ve veritabanı güvenliğini kurun.
• Azure kaynaklarını kullanarak güvenlik izlemesini uygulayın.
• Verilere ve altyapılara karşı kötü niyetli siber saldırıları önleyin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Azure içinde çalışan iş yüklerini güvence altına almak için Azure bulut güvenliğini nasıl yapılandıracaklarını öğrenmek isteyen güvenlik yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ana bilgisayar ve ağ güvenliğini yapılandırın.
• Azure gelişmiş güvenlik seçeneklerini yapılandırın.
• Azure kullanarak bulut bilişim iş yüklerini güvence altına alın.
• Uç nokta koruma hizmetleri güvenliğini kötü amaçlı yazılımlara ve virüslere karşı kullanın.
• Azure içinde çalışan konteyner iş yüklerini güvence altına alın.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkili veri analitiği çözümleri için Azure Data Lake Storage Gen2'yi kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Data Lake Storage Gen2'nin mimarisini ve temel özelliklerini anlayabilecektir.
• Maliyet ve performans için veri depolama ve erişimini optimize edebilecektir.
• Azure Data Lake Storage Gen2'yi analitik ve veri işleme için diğer Azure hizmetleriyle entegre edebilecektir.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API'sini kullanarak çözümler geliştirebilecektir.
• Yaygın sorunları giderebilecek ve depolama stratejilerini optimize edebilecektir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitimde (yerel veya uzaktan), katılımcılar örnek bir bulut uygulamasının oluşturulması aşamalarında Microsoft Azure'ın temel kavramlarını, bileşenlerini ve hizmetlerini öğrenecekler.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Microsoft Azure'ın temel kavramlarını anlayacaklar
• Farklı Azure araçlarını ve hizmetlerini anlayacaklar
• Bulut uygulamalarının oluşturulması için Azure'u nasıl kullanacakları öğrenecekler

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan, böylece birbirleriyle iletişim kurmalarını ve ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla veri alışverişinde bulunmalarını sağlayan bir ağ altyapısıdır. Azure, geliştiricilerin IoT projelerinin geliştirilmesini hızlandırmasına yardımcı olan önceden yapılandırılmış çözümlerden oluşan bir IoT Paketi sunan kapsamlı bir bulut hizmetleri kümesidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Azure kullanarak IoT uygulamaları geliştirmeyi öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT mimarisinin temellerini anlayabilmek
• Azure IoT Paketi'ni kurmak ve yapılandırmak
• IoT sistemlerini programlamada Azure'nin faydalarını öğrenmek
• Çeşitli Azure IoT hizmetlerini (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management) uygulamak
• Azure kullanarak bir IoT sistemini oluşturmak, test etmek, dağıtmak ve sorun gidermek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar Kubernetes kullanarak AKS üzerinde üretim ölçekli bir kapsayıcı ortamının nasıl kurulacağını ve yönetileceğini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AKS üzerinde Kubernetes'yi yapılandırıp yönetmek.
• Kubernetes kümesini dağıtmak, yönetmek ve ölçeklendirmek.
• Azure üzerinde kapsayıcılaştırılmış (Docker) uygulamaları dağıtmak.
• Mevcut Kubernetes ortamını şirket içi ortamdan AKS bulutuna taşımak.
• Kubernetes'yi üçüncü taraf sürekli entegrasyon (CI) yazılımıyla entegre etmek.
• Kubernetes'de yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Azure Machine Learning ve Azure DevOps kullanarak MLOps uygulamalarını kolaylaştırmak isteyen makine öğrenimi mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tekrarlanabilir iş akışları ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak.
• Makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek.
• Model sürüm geçmişini, varlıkları ve daha fazlasını izlemek ve raporlamak.
• Üretim için hazır makine öğrenimi modellerini her yere dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş bir yelpazedeki veri işleme, analiz ve görselleştirme için Azure Synapse Analytics'i kullanma konusunda yetkin olmak isteyen orta düzeydeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Synapse Analytics'in temel kavramlarını, mimarisini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Azure Synapse kullanarak ölçeklenebilir veri ambarları oluşturabilecek, yapılandırabilecek ve yönetebilecektir.
• Çeşitli kaynaklardan Azure Synapse'e veri alma, dönüştürme ve yükleme (ETL) tekniklerinde ustalaşabilecektir.
• Sorgu performansını optimize edebilecek, verileri güvence altına alabilecek ve Power BI ve diğer araçlarla Azure Synapse'i entegre ederek verileri görselleştirebilecek ve içgörüler paylaşabilecektir.