AWS Cloud9 for Data Science Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot skyingeniører og utviklere som ønsker å bruke CloudFormation til å administrere infrastrukturressurser i AWS-økosystemet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer CloudFormation maler for å automatisere infrastrukturadministrasjon.
• Integrer eksisterende AWS-ressurser i CloudFormation.
• Bruk StackSets til å administrere stabler på tvers av flere kontoer og regioner.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.

Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Anaconda-økosystemet til å fange opp, administrere og distribuere pakker og dataanalysearbeidsflyter på én enkelt plattform.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Anaconda komponenter og biblioteker.
• Forstå kjernekonseptene, funksjonene og fordelene ved Anaconda.
• Administrer pakker, miljøer og kanaler ved hjelp av Anaconda Navigator.
• Bruk Conda-, R- og Python-pakker for datavitenskap og maskinlæring.
• Bli kjent med noen praktiske brukstilfeller og teknikker for å administrere flere datamiljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å integrere en DynamoDB NoSQL-database i en nettapplikasjon som er vert på AWS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å integrere data i DynamoDB.
• Integrer DynamoDB i webapplikasjoner og mobilapplikasjoner.
• Flytt data i AWS med AWS-tjenester.
• Implementere operasjoner med AWS DAX.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot ingeniører som ønsker å distribuere og administrere IoT-enheter på AWS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bygge en IoT-plattform som inkluderer distribusjon og administrasjon av en backend, gateway og enheter på toppen av AWS.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å installere, konfigurere og administrere AWS IoT Greengrass-funksjoner for å lage applikasjoner for ulike enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bruke AWS IoT Greengrass til å bygge, distribuere, administrere, sikre og overvåke applikasjoner på intelligente enheter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på stedet eller ekstern) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke AWS Lambda til å bygge og distribuere tjenester og applikasjoner til skyen, uten å måtte bekymre deg for å klargjøre utførelsesmiljøet (servere, VM-er og containere, tilgjengelighet, skalerbarhet, lagring osv.).

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer AWS Lambda for å utføre en funksjon.
• Forstå FaaS (Functions as a Service) og fordelene med serverløs utvikling.
• Bygg, last opp og utfør AWS Lambda funksjoner.
• Integrer Lambda-funksjoner med forskjellige hendelseskilder.
• Pakke, distribuere, overvåke og feilsøke Lambda-baserte applikasjoner.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å bruke AWS CloudFormation til å automatisere prosessen med å administrere AWS-skyinfrastruktur.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Aktiver AWS-tjenester for å komme i gang med å administrere infrastruktur.
• Forstå og anvende prinsippet om "infrastruktur som kode".
• Forbedre kvaliteten og senk kostnadene ved utplassering av infrastruktur.
• Skriv AWS CloudFormation maler med YAML.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utdype sin forståelse av DevOps praksis og strømlinjeforme utviklingsprosesser ved å bruke AWS Cloud9.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Konfigurer og konfigurer AWS Cloud9 for DevOps arbeidsflyter.
• Implementer kontinuerlig integrasjon og kontinuerlig levering (CI/CD) rørledninger.
• Automatiser testing, overvåking og distribusjonsprosesser ved hjelp av AWS Cloud9.
• Integrer AWS-tjenester som Lambda, EC2 og S3 i DevOps arbeidsflyter.
• Bruk kildekontrollsystemer som GitHub eller GitLab i AWS Cloud9.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å lære hvordan man effektivt bygger, distribuerer og vedlikeholder serverløse applikasjoner på AWS Cloud9 og AWS Lambda.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om serverløs arkitektur.
• Konfigurer AWS Cloud9 for serverløs applikasjonsutvikling.
• Utvikle, test og distribuer serverløse applikasjoner ved hjelp av AWS Lambda.
• Integrer AWS Lambda med andre AWS-tjenester som API Gateway og S3.
• Optimaliser serverløse applikasjoner for ytelse og kostnadseffektivitet.

Sommerlig:

• Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
• "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
• Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
• IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
• Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
• Koble AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring.
• Koble til Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
• Varsler og hendelser
• Sensorkalibrering

Sammendrag:

• Grunnleggende om IoT-arkitektur og funksjoner
• "Ting", "Sensorer", Internett og kartleggingen mellom forretningsfunksjoner til IoT
• Viktig for alle IoT-programvarekomponenter - maskinvare, fastvare, mellomvare, sky og mobilapp
• IoT-funksjoner- Fleet manager, datavisualisering, SaaS-basert FM og DV, varsling/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Grunnleggende om IoT-enhetskommunikasjon med sky med MQTT.
• Koble IoT-enheter til AWS med MQTT (AWS IoT Core).
• Koble til AWS IoT kjerne med AWS Lambda funksjon for beregning og datalagring ved hjelp av DynamoDB.
• Koble Raspberry PI med AWS IoT kjerne og enkel datakommunikasjon.
• Hands on med Raspberry PI og AWS IoT Core for å bygge en smart enhet.
• Sensordatavisualisering og kommunikasjon med webgrensesnitt.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å lære og bygge karrierer i Data Science ved hjelp av Kaggle.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær om datavitenskap og maskinlæring.
• Utforsk dataanalyse.
• Lær om Kaggle og hvordan det fungerer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS til å bygge GPU-akselererte datapipelines, arbeidsflyter og visualiseringer, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer, som XGBoost, cuML, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå funksjonene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytt GPUer for å akselerere ende-til-ende data- og analysepipelines.
• Implementer GPU-akselerert dataforberedelse og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lær hvordan du utfører maskinlæringsoppgaver med XGBoost- og cuML-algoritmer.
• Bygg datavisualiseringer og utfør grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.