AWS 遷移基礎培訓

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。

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。

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。

本課程為講師導引的現場培訓（台灣（線上或線下）），主要對象為希望利用 AWS Cloud9 提升 Python 開發體驗的中階 Python 開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設定並配置用於 Python 開發的 AWS Cloud9。
• 掌握 AWS Cloud9 IDE 的介面與功能。
• 在 AWS Cloud9 中編寫、除錯並部署 Python 應用程式。
• 利用 AWS Cloud9 平台與其他開發人員協作。
• 將 AWS Cloud9 整合至其他 AWS 服務，以進行進階部署。

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。

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。