Cursos de Azure

Azure Machine Learning (AML) is a pay-as-you-go, cloud-based environment for training, deploying, automating, managing, and tracking ML models.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at engineers who wish to use Azure ML's drag-and-drop platform to deploy Machine Learning workloads without having to purchase software and hardware and without having to worry about maintenance and deployment.

By the end of this training, participants will be able to:

- Write highly-accurate machine learning models using Python, R, or zero-code tools.
- Leverage Azure's available data sets and algorithms to train and track machine learning and deep-learning models.
- Use Azures interactive workspace to collaboratively develop ML models.
- Choose from different Azure-supported ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Esse treinamento permite que os delegados aprimorem suas habilidades de design da solução Microsoft Azure . Após esse treinamento, o delegado entenderá os recursos e os recursos dos serviços do Azure , para poder identificar trade-offs e tomar decisões para projetar soluções em nuvem pública e híbrida. Durante o treinamento, serão definidas as soluções adequadas de infraestrutura e plataforma para atender aos requisitos funcionais, operacionais e de implantação necessários durante o ciclo de vida da solução.

Azure é um conjunto abrangente de serviços em nuvem que permite que desenvolvedores, profissionais de TI e organizações criem, implantem e operem aplicativos e serviços de infraestrutura. A CLI (Interface de linha de comando) do Azure é uma ferramenta de linha de comando de plataforma aberta e de código aberto que facilita a criação eo gerenciamento de recursos do Azure .

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como começar a usar o CLI do Azure .

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os princípios básicos do uso da CLI do Azure
- Aprenda técnicas para gerenciar recursos usando a CLI do Azure
- Aplique seus aprendizados a problemas práticos reais envolvendo máquinas virtuais, gerenciamento de recursos, contas de armazenamento, aplicativos da Web e SQL dados SQL
- Automatize sua API usando Azure serviço do Azure

Público

- Desenvolvedores
- Profissionais de TI
- Técnicos
- DevOps E

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Azure Machine Learning is a cloud based platform for building, training, and deploying machine learning models. Azure Machine Learning provides users the ability to create machine learning solutions without a single line of code.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning to build end-to-end machine learning models for predictive analysis.

By the end of this training, participants will be able to:

- Build machine learning models with zero programming experience.
- Create predictive algorithms with Azure Machine Learning.
- Deploy production ready machine learning algorithms.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Microsoft Azure is a cloud platform for building, scaling, and deploying applications and services. Users can Implement security in Azure with an architectural approach to secure cloud workloads.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at security administrators who wish to secure Azure workloads.

By the end of this training, participants will be able to:

- Administrate host security, network security, and more.
- Set up storage and database security in Azure.
- Implement security monitoring using Azure resources.
- Prevent malicious cyber attacks on data and infrastructures.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

O Microsoft Azure Service Fabric (ASF) é uma plataforma como serviço (PaaS) usada para implantar aplicativos em nuvem baseados em microsserviços escalonáveis.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão a criar microsserviços no Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Use o ASF como uma plataforma para construir e gerenciar microsserviços
- Compreender os principais conceitos e modelos de programação de microsserviços.
- Criar um cluster no Azure
- Implantar microsserviços no local ou na nuvem
- Depurar e solucionar problemas de um aplicativo de microsserviço ativo

Público

- Desenvolvedores

Formato do Curso

- Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado em um ambiente de laboratório ao vivo.

Nota

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
- Para saber mais sobre a Service Fabrice, consulte: https://github.com/Microsoft/service-fabric

O Serviço de Bot do Azure combina o poder das funções do Microsoft Bot Framework e do Azure para permitir o rápido desenvolvimento de bots inteligentes.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar facilmente um bot inteligente usando o Microsoft Azure

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Aprenda os fundamentos de bots inteligentes
- Aprenda como criar bots inteligentes usando aplicativos em nuvem
- Entenda como usar o Microsoft Bot Framework, o SDK do Bot Builder e o Serviço de Bot do Azure
- Entenda como projetar bots usando padrões de bot
- Desenvolva seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure

Público

- Desenvolvedores
- Hobbyists
- Engenheiros
- Profissionais de TI

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Azure é um conjunto abrangente de serviços em nuvem que permite que desenvolvedores, profissionais de TI e organizações criem, implantem e operem aplicativos e serviços de infraestrutura.

Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão os conceitos, componentes e serviços fundamentais do Microsoft Azure medida que avançam na criação de um aplicativo de nuvem de amostra.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os conceitos básicos do Microsoft Azure
- Entenda as diferentes ferramentas e serviços do Azure
- Aprenda a usar o Azure para criar aplicativos em nuvem

Público

- Desenvolvedores
- Profissionais de TI
- Engenheiros
- Gerentes de Business

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O Internet of Things (IoT) é uma infraestrutura de rede que conecta objetos físicos e aplicativos de software sem fio, permitindo que eles se comuniquem entre si e troquem dados por meio de comunicações de rede, computação em nuvem e captura de dados O Azure é um conjunto abrangente de serviços em nuvem que oferece um pacote IoT que consiste em soluções pré-configuradas que ajudam os desenvolvedores a acelerar o desenvolvimento de projetos de IoT Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão a desenvolver aplicativos IoT usando o Azure No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Entenda os fundamentos da arquitetura de IoT Instalar e configurar o Azure IoT Suite Aprenda os benefícios do uso do Azure na programação de sistemas de IoT Implemente vários serviços do IoT do Azure (Hub IoT, Funções, Análise de Fluxo, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, Gerenciamento de Dispositivo IoT) Criar, testar, implantar e solucionar problemas de um sistema IoT usando o Azure Público Desenvolvedores Engenheiros Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar .

Kubeflow is a framework for running Machine Learning workloads on Kubernetes. TensorFlow is one of the most popular machine learning libraries. Kubernetes is an orchestration platform for managing containerized applications.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
- Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Kubernetes Serviço do Kubernetes Azure (AKS) é um serviço hospedado do Kubernetes que simplifica a implantação e o gerenciamento de um cluster do Kubernetes no Azure .

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como configurar e gerenciar um ambiente de contêiner em escala de produção usando o Kubernetes no AKS.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Configurar e gerenciar Kubernetes no AKS
- Implante, gerencie e dimensione um cluster do Kubernetes
- Implantar aplicativos em contêiner ( Docker ) no Azure
- Migrar um ambiente existente do Kubernetes de local para a nuvem do AKS
- Integre o Kubernetes com software de integração contínua (CI) de terceiros
- Garantir alta disponibilidade e recuperação de desastre no Kubernetes

Público

- Desenvolvedores
- Administradores de sistema
- Engenheiros DevOps

Formato do Curso

- Palestra parte, parte discussão, exercícios e prática hands-on pesado em um ambiente de laboratório ao vivo.

Nota

- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

MLOps (Machine Learning Operations) is the practice of integrating data science and operations to help manage the ML lifecycle. MLOps provides the ability to automate the reproduction of machine learning model development and training.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.

By the end of this training, participants will be able to:

- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamental concepts, components, and services of Microsoft Azure as they step through the creation of a cloud application.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the basics of Microsoft Azure
- Understand the different Azure tools and services
- Learn how to use Azure for building cloud applications
- Learn how to Secure Azure
- Learn how to Managing and Monitoring VM in Azure
- Learn how to Managing VNets

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.