Curso de Segurança na Nuvem do Azure

Esta formação presencial (online ou em local físico) orientada por instrutor em Brasil está direcionada a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam construir e implantar aplicações cloud alimentadas por IA usando o Microsoft Azure.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver aplicações eventuais e sem servidor usando Azure Functions.
• Gerenciar soluções de armazenamento do Azure e máquinas virtuais.
• Implantar e escalar aplicações web usando Azure App Service e contêineres Docker.
• Integrar IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural usando o Azure AI Services.
• Utilizar o GitHub Copilot para auxiliar no desenvolvimento de aplicações cloud alimentadas por IA.

Este treinamento presencial conduzido por um instrutor em Brasil (online ou no local) é voltado para engenheiros que desejam usar a plataforma de arrastar e soltar do Azure ML para implantar cargas de trabalho de Machine Learning sem precisar comprar software e hardware, além de se preocupar com manutenção e implantação.

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.

Este curso ensina Arquitetos de Soluções como traduzir os requisitos de negócios em soluções seguras, escaláveis e confiáveis. As lições incluem virtualização, automação, networking, armazenamento, identidade, segurança, plataforma de dados e infraestrutura de aplicativos. Este curso explica como as decisões em cada área de tese afetam uma solução geral.

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.

Infraestrutura e Implantação do Microsoft Azure

Este treinamento permite que os participantes melhorem suas habilidades de design de soluções Microsoft Azure.

Ao final deste treinamento, o participante entenderá as funcionalidades e capacidades dos serviços do Azure, sendo capaz de identificar trade-offs e tomar decisões para o design de soluções de nuvem pública e híbrida.

Durante o treinamento, serão definidas as soluções de infraestrutura e plataforma apropriadas para atender aos requisitos funcionais, operacionais e de implantação ao longo do ciclo de vida da solução.

Este treinamento presencial ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinado a engenheiros DevOps, desenvolvedores e gerentes de projetos que desejam utilizar o Azure DevOps para construir e implantar aplicativos empresariais otimizados mais rapidamente do que as abordagens tradicionais de desenvolvimento.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a vocabulário fundamental e princípios do DevOps.
• Instalar e configurar as ferramentas necessárias do Azure DevOps para o desenvolvimento de software.
• Utilizar as ferramentas e serviços do Azure DevOps para se adaptar continuamente ao mercado.
• Construir aplicativos empresariais e avaliar os processos de desenvolvimento atuais com base nas soluções do Azure DevOps.
• Gerenciar equipes de forma mais eficiente e acelerar o tempo de implantação de software.
• Adotar práticas de desenvolvimento DevOps dentro da organização.

Este 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.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil destina-se a administradores de segurança que desejam aprender como configurar a segurança do Azure Cloud para proteger cargas de trabalho em execução no Azure.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar segurança de host e rede.
• Configurar opções avançadas de segurança do Azure.
• Usar o Azure para proteger cargas de trabalho em computação em nuvem.
• Usar serviços de proteção de endpoints contra malware e vírus.
• Proteger cargas de trabalho de contêineres que estão em execução no Azure.

Este treinamento presencial, ministrado pelo instrutor em Brasil (online ou no local), é direcionado a desenvolvedores que desejam aprender como construir microserviços na Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar o ASF como uma plataforma para construir e gerenciar microserviços.
• Compreender conceitos e modelos-chave de programação de microserviços.
• Criar um cluster no Azure.
• Implantar microserviços localmente ou na nuvem.
• Depurar e solucionar problemas em uma aplicação de microserviço em execução.

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

Neste treinamento presencial, conduzido por um instrutor, os participantes aprenderão a criar facilmente um bot inteligente usando o Microsoft Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender os fundamentos dos bots inteligentes
• Aprender como criar bots inteligentes usando aplicativos em nuvem
• Entender como usar o Microsoft Bot Framework, o Bot Builder SDK e o Azure Bot Service
• Entender como projetar bots usando padrões de bot
• Desenvolver seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Hobbyistas
• Engenheiros
• Profissionais de TI

Formato do curso

• Parte aula, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) em Brasil é voltado para engenheiros de dados de nível intermediário que desejam aprender a usar o Azure Data Lake Storage Gen2 para soluções de análise de dados eficazes.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e as principais características do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Otimizar o armazenamento de dados e o acesso para custo e desempenho.
• Integrar o Azure Data Lake Storage Gen2 com outros serviços do Azure para análise e processamento de dados.
• Desenvolver soluções usando a API do Azure Data Lake Storage Gen2.
• Solucionar problemas comuns e otimizar estratégias de armazenamento.

Esta formação ao vivo, liderada por um instrutor, em Brasil (online ou presencial) é direcionada a desenvolvedores Java de nível intermediário, engenheiros de software e entusiastas da nuvem que desejam aproveitar o poder do Azure OpenAI para criar aplicações inteligentes.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Inteligência Artificial Gerativa e suas aplicações.
• Configurar e gerenciar um serviço Azure OpenAI.
• Integrar modelos do OpenAI em aplicações Java.
• Implementar recursos alimentados por IA dentro de aplicativos web.

Neste treinamento presencial conduzido por um instrutor em Brasil (no local ou remoto), os participantes aprenderão os conceitos fundamentais, componentes e serviços do Microsoft Azure enquanto criam uma amostra de aplicação em nuvem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Microsoft Azure
• Conhecer as diferentes ferramentas e serviços do Azure
• Aprender a usar o Azure para construir aplicativos em nuvem

Internet 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.

Este treinamento dirigido por instrutor (online ou presencial) é destinado a engenheiros que desejam implantar cargas de trabalho de Machine Learning na nuvem Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Kubernetes, Kubeflow e outros softwares necessários no Azure.
• Usar o Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar a inicialização de um cluster do Kubernetes no Azure.
• Criar e implantar um pipeline do Kubernetes para automatizar e gerenciar modelos de ML em produção.
• Treinar e implantar modelos de ML do TensorFlow em múltiplos GPUs e máquinas executando em paralelo.
• Aproveitar outros serviços gerenciados da AWS para estender um aplicativo de ML.