Curso de Arquitetar Microsoft soluções Azure
Esta formação permite que os delegados melhorem as suas competências de conceção de soluções Microsoft Azure.
Após esta formação, o delegado compreenderá as caraterísticas e as capacidades dos serviços Azure, para ser capaz de identificar compromissos e tomar decisões para a conceção de soluções de nuvem pública e híbrida.
Durante a formação, serão definidas as soluções de infra-estruturas e plataformas adequadas para satisfazer os requisitos funcionais, operacionais e de implantação necessários ao longo do ciclo de vida da solução.
Programa do Curso
Módulo 1: Princípios de Design para Infraestrutura e Desenvolvimento em Nuvem
Módulo 2: Projetando aplicativos Web de serviço de aplicativo
Módulo 3: Projetando armazenamento e dados de aplicativos Access
Módulo 4: Protegendo Recursos
Módulo 5: Projetar a infraestrutura do Microsoft Azure e Networking
Módulo 6: Projetando um aplicativo avançado
Módulo 7: Projetando uma Management, Estratégia de Monitoramento
Módulo 8: Projetando uma Business Estratégia de Continuidade
Requisitos
Experiência anterior em programação e desenvolvimento
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Arquitetar Microsoft soluções Azure - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (2)
O curso, Instrutor
Novat Adam - Tanzania Revenue Authority
Curso - Architecting Microsoft Azure Solutions
Máquina Traduzida
Tenho que experimentar recursos que nunca usei antes.
Daniel - INIT GmbH
Curso - Architecting Microsoft Azure Solutions
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Escrever modelos de machine learning altamente precisos usando Python, R ou ferramentas sem código.
- Utilizar os conjuntos de dados e algoritmos disponíveis no Azure para treinar e rastrear modelos de machine learning e deep learning.
- Usar o espaço de trabalho interativo do Azure para desenvolver modelos de ML colaborativamente.
- Escolher entre diferentes frameworks de ML suportados pelo Azure, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
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O perfil do público
Este curso é para profissionais de TI com experiência em projetar e implementar soluções executadas na Microsoft Azure. Eles devem ter um amplo conhecimento das operações de TI, incluindo redes, virtualização, identidade, segurança, continuidade de negócios, recuperação de desastres, plataforma de dados, orçamento e governação. Azure Os Arquitetos de Solução usam o Azure Portal e, como se tornam mais adeptos, usam a Interface de Linha de Comando. Os candidatos devem ter habilidades de nível de perito em Azure administração e ter experiência com Azure processos de desenvolvimento e DevOps processos.
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Fundamentos do Azure DevOps
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No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Compreender o vocabulário fundamental e princípios do DevOps.
- Instalar e configurar as ferramentas necessárias do Azure DevOps para desenvolvimento de software.
- Utilizar as ferramentas e serviços do Azure DevOps para se adaptar continuamente ao mercado.
- Criar aplicações empresariais e avaliar os processos atuais de desenvolvimento com base nas soluções de Azure DevOps.
- Gerir equipes de forma mais eficiente e acelerar o tempo de implantação do software.
- Adotar práticas de desenvolvimento do DevOps dentro da organização.
Azure Machine Learning
14 HorasEste treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o Azure Machine Learning para construir modelos de machine learning de ponta a ponta para análise preditiva.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Construir modelos de machine learning sem experiência em programação.
- Criar algoritmos preditivos com o Azure Machine Learning.
- Implementar algoritmos de machine learning prontos para produção.
Segurança da Nuvem Azure
7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a administradores de segurança que desejam proteger cargas de trabalho Azure.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Administrar segurança do host, rede e mais.
- Configurar segurança de armazenamento e banco de dados em Azure.
- Implementar monitoramento de segurança usando recursos de Azure.
- Prevenir ataques cibernéticos maliciosos em dados e infraestruturas.
Azure Cloud Security Básico a Avançado
35 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a administradores de segurança que desejam aprender como configurar a segurança da nuvem Azure para proteger cargas de trabalho em execução em Azure.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Configurar a segurança do host e da rede.
- Configurar Azure opções de segurança avançadas.
- Use Azure para proteger cargas de trabalho de computação em nuvem.
- Utilizar a segurança dos serviços de proteção de endpoint contra malware e vírus.
- Segurar cargas de trabalho de contentores que estão a ser executadas em Azure.
Criar microsserviços com Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam aprender como 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 em Azure.
- Implantar microsserviços no local ou na nuvem.
- Depurar e solucionar problemas de um aplicativo de microsserviço ao vivo.
Desenvolvimento de bots inteligentes com Azure
14 HorasO 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:
- Aprender os fundamentos dos bots inteligentes
- Aprender como criar bots inteligentes usando aplicações em nuvem
- Compreender como usar o Microsoft Bot Framework, o Bot Builder SDK e o Serviço de Bot do Azure
- Entender como projetar bots usando padrões de bot
- Desenvolver seu primeiro bot inteligente usando Microsoft Azure
Público
- Desenvolvedores
- Hobbyistas
- Engenheiros
- Profissionais de TI
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender a arquitetura e os principais recursos do Azure Data Lake Storage Gen2.
- Otimizar o armazenamento e o acesso aos dados para custo e desempenho.
- Integrar o Azure Data Lake Storage Gen2 com outros serviços Azure para análise e processamento de dados.
- Desenvolver soluções utilizando a API do Azure Data Lake Storage Gen2.
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Introdução a Azure
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No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Compreender os fundamentos de Microsoft Azure
- Entender as diferentes ferramentas e serviços do Azure
- Aprender a utilizar o Azure para construir aplicações em nuvem
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14 HorasInternet of Things (IoT) é uma infraestrutura de rede que liga objectos físicos e aplicações de software sem fios, permitindo-lhes comunicar entre si e trocar dados através de comunicações de rede, computação em nuvem e captura de dados. O Azure é um conjunto abrangente de serviços em nuvem que oferece um IoT Suite composto por soluções pré-configuradas que ajudam os programadores a acelerar o desenvolvimento de projectos IoT.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como desenvolver aplicativos IoT usando Azure.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da arquitetura IoT
- Instalar e configurar o Azure IoT Suite
- Aprenda os benefícios de usar Azure na programação de sistemas IoT
- Implementar vários serviços Azure IoT (IoT Hub, Funções, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
- Construir, testar, implantar e solucionar problemas de um sistema IoT usando Azure
Público
- Programadores
- Engenheiros
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.
Kubeflow no Azure
28 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho Machine Learning na nuvem do Azure.
No final desta formação, os participantes serão capazes de
- Instalar e configurar o Kubernetes, o Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
- Use o Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) para simplificar o trabalho de inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
- Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML na produção.
- Treinar e implantar TensorFlow modelos de ML em várias GPUs e máquinas executadas em paralelo.
- Utilizar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.
Kubernetes no Azure (AKS)
14 HorasNeste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto), os participantes aprenderão como configurar e gerenciar um ambiente de contêiner em escala de produção usando Kubernetes no AKS.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e gerenciar Kubernetes no AKS.
- Implantar, gerenciar e dimensionar um cluster Kubernetes.
- Implantar aplicativos em contêineres (Docker) em Azure.
- Migrar um ambiente Kubernetes existente do local para a nuvem do AKS.
- Integrar Kubernetes com software de integração contínua (CI) de terceiros.
- Garantir alta disponibilidade e recuperação de desastres em Kubernetes.
MLOps para Azure Machine Learning
14 HorasEste treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de machine learning que desejam usar o Azure Machine Learning e o Azure DevOps para facilitar as práticas de MLOps.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Construir fluxos de trabalho e modelos de machine learning reproduzíveis.
- Gerenciar o ciclo de vida de machine learning.
- Rastrear e relatar o histórico de versão do modelo, ativos e mais.
- Implementar modelos de machine learning prontos para produção em qualquer lugar.