Taipei, Aurora

周子路183号 3楼, 内湖区, 台北, taiwan, 11493

Aurora 商务中心位于作为高科技公司集中区的内湖科技公园,主要有通讯、IT 电子,媒体等公司。 且离饭店 商场和银行都非常近。 此商务中心可以轻松到达交通枢纽站,地铁和的士站,是国际和本地公司的最佳选择。

台北, Concord

复兴路367号 8楼, 松山区, 台北, taiwan, 10543

台北Concord商务中心位于松山区北,离复兴路和民权东路和民生东路都非常近。有非常重要的写字楼和金融机构。中心周围有荣兴花园,希尔顿酒店,台北大学和其他地标性建筑。离酒店和商场也非常近。 台北Concord商务中心离公共交通枢纽非常近,一分钟可以到中山高中站。去内湖区和桃园等区域都非常近。3分钟即可到达松山机场,40分钟可到达桃园国际机场。

台北華新信義

華新麗華大樓, 松智路1號11樓, 台北市, china, 11047

華新麗華大樓位於台北市信義區,此為台北最著名的新興商業中心,眾多跨國企業皆聚集於此。該建築周圍有許多新建飯店,餐廳和高級購物中心,如W Hotel、台北寒舍艾美酒店、新光三越百貨和Bellavita。華新麗華大樓內有許多跨國企業進駐,不管是在地理位置或是建築品質都相當優越,花旗銀行、三井日本料理便在其中。 雷格斯商務中心位於華新麗華大樓,步行至台北101僅須5分鐘、至捷運市政府站2分鐘。

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Make:遠程工作自動化

14 時間:

n8n for DevOps: 增強持續集成與部署

21 時間:

智慧科技 Workflow Automation:AI 和 Machine Learning 及 Make

14 時間:

n8n for IoT:物聯網自動化

21 時間:

API集成與Make:高級自動化

14 時間:

DevOps與平臺工程:協作方法

14 時間:

保障與擴展n8n工作流

14 時間:

n8n中的自定義節點開發

14 時間:

Make for DevOps

14 時間:

高級Workflow Automation在n8n

21 時間:

在生產環境中部署微調模型

21 時間:

Make for App Integration: 自動化業務工作流程

14 時間:

Red Hat 培训: DevOps 文化与实践赋能 (TL500)

35 時間:

Zapier與AI助力業務自動化

21 時間:

定製Kubiya AI用於企業DevOps

14 時間:

Make 數據集成

14 時間:

n8n 數據集成

21 時間:

Zapier電商自動化

14 時間:

DevSecOps: 將安全集成到 DevOps 管道中

14 時間:

Make for eCommerce: 自動化銷售與庫存管理

14 時間:

n8n用於營銷自動化

14 時間:

Zapier 營銷自動化

14 時間:

高級 Zapier:自定義集成與多步驟自動化

14 時間:

AI Automation with n8n and LangChain

14 時間:

將Kubiya AI與DevOps流水線集成

14 時間:

Make for Marketing Automation

14 時間:

高級Kubiya AI for DevOps 自動化

21 時間:

構建n8n中的AI工作流

14 時間:

使用Zapier構建高效工作流

14 時間:

掌握Make:高級工作流自動化與優化

14 時間:

Automated Monitoring with Zabbix

14 時間:

Kubiya AI 入門:爲 DevOps 設計

14 時間:

Make 基礎:工作流自動化入門

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n8n 初學者課程:現代自動化與最新功能

7 時間:

Zapier入門:無需編碼的工作流自動化

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Ansible AWX 基礎培訓,適用於DevOps 自動化

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Ansible 專家課程

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Ansible 和 Puppet 用於大型基礎設施

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Amazon Web Services (AWS) CodePipeline

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AWS DevOps Engineers

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DevOps 基礎

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使用Atlassian Bamboo進行DevOps

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DevOps基礎

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DevOps Security: Creating a DevOps Security Strategy

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DevOps Practical Implementation and Tools

21 時間:

DevSecOps

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DevSecOps Firefight: Breach, Fix & Fortify

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Java與Kubernetes面向DevOps工程師

21 時間:

Kubernetes設計模式與擴展

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MLOps:Machine Learning 的 CI/CD

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高級自動化與Red Hat Ansible

35 時間:

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