Curso de Azure Cloud Security

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam usar a plataforma de arrastar e soltar do Azure ML para implantar cargas de trabalho Machine Learning sem ter que comprar software e hardware e sem ter que se preocupar com manutenção e implantação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Escrever modelos de aprendizado de máquina altamente precisos usando Python, R ou ferramentas de código zero.
• Aproveite os conjuntos de dados e algoritmos disponíveis do Azure para treinar e rastrear modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Utilize o espaço de trabalho interativo de Azure para desenvolver modelos de aprendizagem automática de forma colaborativa.
• Escolha entre diferentes estruturas de aprendizagem automática suportadas por 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.

Microsoft Azure Infraestrutura e Implementação

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.

Esta formação em direto orientada por instrutor em Brasil (online ou no local) destina-se a DevOps engenheiros, programadores e gestores de projectos que pretendam utilizar o Azure DevOps para criar e implementar aplicações empresariais optimizadas mais rapidamente do que as abordagens de desenvolvimento tradicionais.

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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar Azure Machine Learning para criar modelos de aprendizado de máquina de ponta a ponta para análise preditiva.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir modelos de aprendizado de máquina com zero experiência em programação.
• Criar algoritmos preditivos com Azure Machine Learning.
• Implantar algoritmos de aprendizado de máquina prontos para produção.

Este 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.

Este 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.

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:

• 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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível intermediário que desejam aprender como usar o Azure Data Lake Storage Gen2 para soluções eficazes de análise de dados.

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.
• Solucionar problemas comuns e otimizar estratégias de armazenamento.

Nesta formação presencial ou remota em Brasil, os participantes aprenderão os conceitos fundamentais, componentes e serviços de Microsoft Azure, enquanto passam por etapas na criação de uma aplicação cloud de exemplo.

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

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 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.

Neste 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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam usar Azure Machine Learning e Azure DevOps para facilitar as práticas MLOps.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir fluxos de trabalho reproduzíveis e modelos de aprendizado de máquina.
• Gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina.
• Acompanhe e relate o histórico da versão do modelo, ativos e muito mais.
• Implantar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção em qualquer lugar.