Azure Data Lake Storage Gen2培訓

此講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望學習如何在 Microsoft Azure Service Fabric （ASF） 上構建微服務的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 ASF 作為構建和管理微服務的平臺。
• 了解關鍵的微服務程式設計概念和模型。
• 在 Azure 中創建集群。
• 在本地或雲中部署微服務。
• 對即時微服務應用程式進行調試和故障排除。

在這個由講師指導的台灣現場培訓中，參與者將學習如何構建Data Vault。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Data Vault 2.0 背後的架構和設計概念，以及它與大數據、NoSQL 和 AI 的互動。
• 使用數據保險存儲技術對數據倉庫中的歷史數據進行審計、跟蹤和檢查。
• 開發一致且可重複的 ETL（提取、轉換、載入）流程。
• 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫。

此培訓允許代表們提高其Microsoft Azure解決方案設計技能。在此培訓之後，代表將了解Azure服務的特性和功能，以便能夠識別權衡，並為設計公共雲和混合雲解決方案做出決策。在培訓期間，將定義適當的基礎架構和平台解決方案，以滿足解決方案生命週期所需的功能，操作和部署要求。

在這個由講師指導的台灣（現場或遠端）現場培訓中，參與者將 學習 Microsoft Azure的基本概念，元件和服務，因為他們逐步創建了示例雲應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Microsoft Azure 的基礎知識
• 瞭解不同的 Azure 工具和服務
• 瞭解如何使用 Azure 構建雲應用程式

Azure是一套全面的雲服務，使開發人員，IT專業人員和組織能夠構建，部署和運營應用程序和基礎架構服務。 Azure命令行界面（CLI）是一個開源的跨平台命令行工具，可以更輕鬆地創建和管理Azure資源。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何開始使用Azure CLI。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解使用Azure CLI的基礎知識
• 了解使用Azure CLI管理資源的技術
• 將他們的學習應用於涉及虛擬機，資源管理，存儲帳戶，Web應用程序和SQL數據庫的實際實際問題
• 使用Azure服務主體自動化其API

聽眾

• 開發商
• IT專業人士
• 技術員
• DevOps E.

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Azure Bot服務結合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的強大功能，可實現智能機器人的快速開發。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解智能機器人的基礎知識
• 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
• 了解如何使用Microsoft Bot Framework，Bot Builder SDK和Azure Bot服務
• 了解如何使用bot模式設計機器人
• 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人

聽眾

• 開發商
• 愛好者
• 工程師
• IT專業人士

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

Internet of Things (IoT)是一種網絡基礎設施，可以無線連接物理對象和軟件應用程序，允許它們相互通信並通過網絡通信，雲計算和數據捕獲交換數據。 Azure是一套全面的雲服務，提供物聯網套件，包括預先配置的解決方案，可幫助開發人員加速物聯網項目的開發。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Azure開發物聯網應用程序。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解物聯網架構的基礎知識
• 安裝和配置Azure IoT Suite
• 了解在編程物聯網系統中使用Azure的好處
• 實施各種Azure IoT服務（IoT Hub，功能，流分析， Power BI ，Cosmos DB，DocumentDB，IoT設備Management ）
• 使用Azure構建，測試，部署和排除物聯網系統故障

聽眾

• 開發商
• 工程師

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

注意

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

在這個由講師指導的台灣現場（現場或遠端）的現場培訓中，參與者將學習如何在AKS上使用Kubernetes設置和管理生產規模的容器環境。 

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 AKS 上配置和管理 Kubernetes。
• 部署、管理和擴展 Kubernetes 集群。
• 在 Azure 上部署容器化 （Docker） 應用程式。
• 將現有 Kubernetes 環境從本地遷移到 AKS 雲。
• 將 Kubernetes 與第三方持續集成 （CI） 軟體整合。
• 確保 Kubernetes 中的高可用性和災難恢復。

Microsoft Azure 基礎結構和部署

這種由講師指導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向希望保護Azure工作負載的安全管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 管理主機安全、網路安全等。
• 在 Azure 中設置存儲和資料庫安全性。
• 使用 Azure 資源實施安全監視。
• 防止對數據和基礎設施的惡意網路攻擊。

這種由講師指導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Azure Machine Learning構建用於預測分析的端到端機器學習模型的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用零程式設計經驗構建機器學習模型。
• 使用 Azure Machine Learning 建立預測演算法。
• 部署生產就緒的機器學習演算法。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Azure機器學習和Azure DevOps來促進MLOps實踐的機器學習工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 構建可重現的工作流和機器學習模型。
• 管理機器學習生命週期。
• 跟蹤和報告模型版本歷史記錄、資產等。
• 隨時隨地部署生產就緒型機器學習模型。

這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
使用 Azure Kubernetes
• 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
• 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
• 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。

這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Azure ML的拖放平臺部署Machine Learning工作負載的工程師，而無需購買軟體和硬體，也不必擔心維護和部署。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python、R 或零代碼工具編寫高度準確的機器學習模型。
• 利用 Azure 的可用資料集和演算法來訓練和跟蹤機器學習和深度學習模型。
• 使用 Azure 互動式工作區協作開發 ML 模型。
• 從 Azure 支援的不同 ML 框架中進行選擇，例如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。

這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）的現場培訓面向 DevOps 希望利用 Azure DevOps 比傳統開發方法更快地構建和部署優化的企業應用程式的工程師、開發人員和項目經理。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解基本的 DevOps 詞彙和原則。
• 安裝和配置軟體開發所需的 Azure DevOps 工具。
• 利用 Azure DevOps 工具和服務不斷適應市場。
• 在 Azure DevOps 解決方案上構建企業應用程式並評估當前的開發流程。
• 更高效地管理團隊並縮短軟體部署時間。
• 在組織內採用 DevOps 開發實踐。