FinOps Eğitimi

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye profesyoneller hedeflenmiştir. Katılımcılar makine öğrenme modellerini daha iyi anlama, hiperparametre ayarlamasını iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtım bilgisini edinmek isterler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak gelişmiş makine öğrenme modelleri uygulayacaklardır.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması aracılığıyla optimize edeceklerdir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünyada makine öğrenme modellerini dağıtabilecektir.
• Google Colab'ta büyük ölçekli makine öğrenme projeleri üzerinde işbirliği yapma ve yönetmeyi öğreneceklerdir.

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 önderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) beginner seviyesindeki veri bilimcileri ve IT profesyonellerini Google Colab kullanarak temel veri bilimciliği konseptlerini öğrenmeye yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Google Colab'ı kurup kullanmaya başlayabileceklerdir.
• Temel Python kodu yazıp çalıştırabileceklerdir.
• Veri kümelerini içe aktarip yönetebileceklerdir.
• Python kitaplıklarını kullanarak görselleştirmeler oluşturabileceklerdir.

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
• Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
• Sinir ağlarının temellerini anlama.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
• Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.

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 Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, veri bilimci yelpazesinde yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Google Colab'i görselleştirme için kurma ve kullanma.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde grafik oluşturma.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanma.
• Grafikleri daha iyi sunum ve açıklık için özelleştirme.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlama ve sunma.

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-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye veri bilimcileri ve geliştiricilere Google Colab ortamında makine öğrenimi algoritmalarını etkili bir şekilde uygulama konusunda rehberlik eder.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'ı makine öğrenimi projeleri için kurma ve kullanma.
• Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını anlamak ve uygulamak.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etme ve tahmin etme.
• Denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini uygulama.
• Makine öğrenimi modellerini etkili bir şekilde optimize etme ve değerlendirme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.