AWS Cloud9 與 Python：實用指南培訓

此於 台灣（線上或線下）舉辦的講師引導型即時培訓，目標受眾為初級至中級系統管理員及 IT 專業人員，旨在透過實作經驗掌握 AWS 雲端服務的管理，並準備應試 AWS Certified SysOps Administrator - Associate 認證考試。

完成本課程後，學員將能夠：

• 安全地設定和配置 AWS 服務與資源。
• 管理使用者身分、權限以及對 AWS 資源的存取。
• 在 AWS 上設計並部署具伸縮性、高可用性及容錯能力的系統。
• 實施及管理與 AWS 之間的資料流動。
• 優化 AWS 服務的使用，以確保高效運作與成本管控。

此由講師主導的培訓課程在台灣（線上或線下）進行，旨在協助雲端工程師掌握並實作 AWS 架構中較複雜的面向。課程內容涵蓋與 AWS Certified Solutions Architect (專業級) 課程相似的多個主題，但並非為了讓學員參加認證考試而設計。這是一门注重實務操作的課程，透過即時實驗室環境，示範如何實作 AWS 解決方案架構師所需執行的各項配置、實施與部署作業。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在 AWS 上設計複雜的雲端解決方案。
• 在 AWS 上部署具備可擴展性、高可用性與容錯能力的軟體應用程式。
• 將最適合的 AWS 服務整合至應用程式中。
• 將複雜的軟體應用程式遷移至 AWS。
• 將最佳實務應用於 AWS 基礎設施與應用程式的設計、實施、優化及部署。

本課程為講員主導的實戰培訓，於 台灣（線上或線下）進行，適合具備中級技術基礎的 IT 專業人員，學習如何高效運用 AWS 工具與服務來構建、訓練及部署 AI 模型。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AWS 提供的 AI/ML 服務。
• 在 AWS 上搭建及管理 AI/ML 環境。
• 透過 Amazon SageMaker，實作構建、訓練與部署 AI 模型的實務經驗。
• 學習運用不同的 AWS AI 服務解決特定應用場景。

隨選式 AWS 架構師認證培訓課程旨在協助專業人士利用 Amazon Web Services (AWS) 實現雲端化。本課程結合真實案例進行講授，幫助學員理解雲端運算基礎、Amazon Web Services (AWS)、基礎設施即服務 (IaaS)、平台即服務 (PaaS)、軟體即服務 (SaaS)、私有雲端及雲端編程等概念的實際應用。完成本課程後，學員將能夠使用 EC2 執行個體、S3 儲存貯體等工具自行實作雲端部署。

AWS（Amazon Web Services）是一個綜合性的雲端平台，提供計算、儲存、資料庫、網路、分析和托管服務，使組織能夠構建具有擴展性和成本效益的解決方案。

本課程由講師主導進行現場或線上實作培訓，針對初級至中級的業務與技術利害關係人設計，旨在協助他們了解核心 AWS 服務、雲端價值主張、計費模式、基礎安全知識，以及如何將 AWS 功能與組織目標相連結。

完成此培訓後，學員能夠：

• 解釋核心 AWS 服務及常見雲端架構。
• 評估遷移工作負載至 AWS 的商業效益與計費模式。
• 針對常見的商業問題（計算、儲存、資料庫、網路、分析）識別適當的 AWS 服務。
• 認知 AWS 雲端環境中的基礎安全、合規性及治理考量。
• 規劃簡單的遷移或雲端採用計畫，並考慮高層次的成本與風險因素。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 講師於 AWS 主控台進行實作示範。
• 團體練習與情境工作坊。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們以安排事宜。

本課程由講師親自指導，採 台灣 線上或線下培訓方式，適合希望建立並使用 AWS Cloud9 進行雲端專案的初階開發者。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解 AWS Cloud9 的環境與核心元件。
• 建立專屬的 AWS Cloud9 開發工作區。
• 在 AWS Cloud9 中開發並執行簡單應用程式。
• 熟悉 AWS Cloud9 的協作功能。

此由講師指導的實作培訓在 台灣（線上或線下）進行，針對希望使用 AWS Cloud9 來簡化資料科學工作流程的中階資料科學家與分析師。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在 AWS Cloud9 中建立資料科學環境。
• 在 Cloud9 中使用 Python、R 和 Jupyter Notebook 進行資料分析。
• 將 AWS Cloud9 與 AWS 資料服務（如 S3、RDS 及 Redshift）整合。
• 利用 AWS Cloud9 進行機器學習模型的開發與部署。
• 最佳化用於資料分析與處理的雲端工作流程。

這門由講師主導、在 台灣（線上或線下）進行的實時培訓，旨在幫助希望部署和管理 AWS 上 IoT 設備的工程師。

完成本培訓後，參與者將能夠構建 IoT 平台，包括在 AWS 上部署和後端、網關及設備的管理。

本 台灣（線上或線下）由講師引導的實作培訓旨在幫助開發人員利用 AWS Lambda 建構和部署服務與應用至雲端，無需擔憂執行環境的配賦問題（如伺服器、虛擬機、容器、可用性、擴充性、儲存等）。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定 AWS Lambda 以執行函式。
• 理解 FaaS（函數即服務）及無伺服器開發的優勢。
• 建立、上傳並執行 AWS Lambda 函式。
• 將 Lambda 函式與不同的事件來源整合。
• 打包、部署、監控和排除基於 Lambda 的應用程式問題。

本課程為由講師主導的現場培訓 台灣（線上或線下），主要針對希望提升使用 Pandas 和 NumPy 進行資料分析與操作技能的中级 Python 開發人員及資料分析師設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設定包含 Python、Pandas 和 NumPy 的開發環境。
• 使用 Pandas 和 NumPy 建立資料分析應用程式。
• 執行進階資料整理、排序及篩選操作。
• 進行聚合操作並分析時間序列資料。
• 使用 Matplotlib 和其他視覺化套件將資料視覺化。
• 除錯並優化其資料分析程式碼。

這項在台灣（線上或線下）由講師帶領的現場培訓，針對希望深化DevOps實踐理解並使用AWS Cloud9簡化開發流程的高階專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 設置和配置AWS Cloud9以支援DevOps工作流程。
• 實施持續整合與持續交付（CI/CD）管線。
• 使用AWS Cloud9自動化測試、監控和部署流程。
• 將AWS服務（如Lambda、EC2和S3）集成到DevOps工作流程中。
• 在AWS Cloud9中使用GitHub或GitLab等源代碼控制系統。

這項由講師主導的現場培訓在 台灣（線上或線下）針對希望學習如何在 AWS Cloud9 和 AWS Lambda 上有效構建、部署和維護服務端應用程式的中級專業人士。

在完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解服務端架構的基本原理。
• 為服務端應用開發設置 AWS Cloud9。
• 使用 AWS Lambda 開發、測試和部署服務端應用。
• 將 AWS Lambda 與其他 AWS 服務（如 API Gateway 和 S3）集成。
• 優化服務端應用的性能和成本效率。

這項由導師主導的即時培訓（線上或線下）旨在幫助希望使用 FARM（FastAPI、React 和 MongoDB）技術棧來構建動態、高性能且可擴展的 Web 應用的開發者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 建立整合 FastAPI、React 和 MongoDB 的必要開發環境。
• 理解 FARM 技術棧的核心概念、功能與優勢。
• 學習如何使用 FastAPI 構建 REST API。
• 學習如何使用 React 設計互動式應用。
• 使用 FARM 技術棧開發、測試並部署應用（front-end 和 back-end）。

本課程為由講師指導的實作培訓（台灣，線上或線下），旨在協助開發者利用 Python 與 FastAPI 更輕鬆、快速地完成 RESTful API 的建構、測試與部署。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 配置必要開發環境，以便使用 Python 和 FastAPI 開發 APIs。
• 利用 FastAPI 函式庫，更快、更輕鬆地建立 APIs。
• 學習如何基於 Pydantic 和 OpenAPI 建立資料模型與結構定義。
• 連接資料庫與 APIs，並使用 SQLAlchemy。
• 運用 FastAPI 工具實作 API 的安全性和身份驗證機制。
• 建構容器映像檔，並將 Web API 部署至雲端伺服器。

Summary:

• Understanding IoT architecture and core functions.
• Exploring the concept of "Things" and "Sensors," the Internet of Things, and mapping business functions to IoT solutions.
• Comprehensive overview of IoT software components: hardware, firmware, middleware, cloud infrastructure, and mobile applications.
• Key IoT functions: Fleet management, data visualization, SaaS-based FM and DV, alerting/alarm systems, sensor and "thing" onboarding, and geo-fencing.
• Fundamentals of IoT device-to-cloud communication using MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS via MQTT using AWS IoT Core.
• Integrating AWS IoT Core with AWS Lambda for computation and Amazon DynamoDB for data storage.
• Connecting a Raspberry Pi to AWS IoT Core for seamless data communication.
• Hands-on lab: Building a smart device using a Raspberry Pi and AWS IoT Core.
• Sensor data visualization and web interface communication.