Google Kubernetes Engine (GKE) Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν και να διαχειριστούν συσκευές IoT σε AWS.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να δημιουργήσουν μια πλατφόρμα IoT που περιλαμβάνει την ανάπτυξη και τη διαχείριση ενός backend, μιας πύλης και συσκευών πάνω από το AWS.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να διαμορφώσουν και να διαχειριστούν τις AWS IoT δυνατότητες του Greengrass για τη δημιουργία εφαρμογών για διάφορες συσκευές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να χρησιμοποιούν το AWS IoT Greengrass για την κατασκευή, την ανάπτυξη, τη διαχείριση, την ασφάλεια και την παρακολούθηση εφαρμογών σε έξυπνες συσκευές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή απομακρυσμένα) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Lambda για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν υπηρεσίες και εφαρμογές στο cloud, χωρίς να χρειάζεται να ανησυχούν για την παροχή του περιβάλλοντος εκτέλεσης (διακομιστές, VM και κοντέινερ, διαθεσιμότητα, επεκτασιμότητα, αποθήκευση κ.λπ.).

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Διαμορφώστε το AWS Lambda για να εκτελέσετε μια λειτουργία.
• Κατανοήστε το FaaS (Λειτουργίες ως Υπηρεσία) και τα πλεονεκτήματα της ανάπτυξης χωρίς διακομιστή.
• Δημιουργία, αποστολή και εκτέλεση συναρτήσεων AWS Lambda.
• Ενσωματώστε τις λειτουργίες Lambda με διαφορετικές πηγές συμβάντων.
• Συσκευασία, ανάπτυξη, παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων εφαρμογών που βασίζονται στο Lambda.

Αυτή η καθοδήγηση με εκπαιδευτικό (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοχεία της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρύθμισουν και να πλοηγούνται στο Google Colab.
• Να γράφουν και να εκτελούν βασικό Python code.
• Να εισάγουν και να χειρίζονται datasets.
• Να δημιουργούν visualization χρησιμοποιώντας Python libraries.

Το DO180 είναι μια εισαγωγή σε κόντεйνερ, τα βασικά σημεία του Kubernetes και τις έννοιες της πλατφόρμας Red Hat OpenShift με εστίαση στις χειριστικές δεξιότητες.

Αυτή η καθοδήγηση από καθηγητή, ενωμένη μάθηση (online ή on-site), στοχεύει σε τεχνικούς προφεσιονάλες με βασικό ως και διαμεσαίο επίπεδο που θέλουν να μάθουν τα workflows για κόντεινερ, τα πρωτότυπα του Kubernetes και πώς να δημιουργήσουν και λειτουργίζουν εφαρμογές στο OpenShift.

Εώς το τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατασκευάζουν και διαχειρίζονται εικόνες και ρυθμίσεις κοντεινερ με βέλτιστες πρακτικές για αναπαραγωγή και ασφάλεια.
• Εγκαθιστούν και διαχειρίζονται αντικείμενα Kubernetes όπως τα pods, deployments, και services στο OpenShift.
• Χρησιμοποιούν λειτουργίες OpenShift περιλαμβάνοντας routes, buildconfigs, και το web console για να διευκολύνουν την παράδοση εφαρμογών.
• Εφαρμένη χρήση έξυπνων αποθηκευτικών, διαχείριση συνδυασμάτων και επεξεργασία secrets για stateful workloads.
• Εφαρμένη βασική ασφάλεια, RBAC, και πρακτικές παρακολούθησης για να διατηρούν υγιείς clusters και εφαρμογές.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Χειροντικές εργασίες σε ζωντανό περιβάλλον OpenShift κάθε μέρα.
• Ασκήσεις με διάφορους χαρακτηρισμούς και εργαστήρια για τον προσδιορισμό προβλημάτων.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τις DevOps πρακτικές και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το AWS Cloud9 για ροές εργασίας DevOps.
• Υλοποίηση αγωγών συνεχούς ενοποίησης και συνεχούς παράδοσης (CI/CD).
• Αυτοματοποιήστε τις διαδικασίες δοκιμών, παρακολούθησης και ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.
• Ενσωματώστε υπηρεσίες AWS όπως το Lambda, το EC2 και το S3 στις ροές εργασίας DevOps.
• Χρησιμοποιήστε συστήματα ελέγχου πηγής όπως το GitHub ή το GitLab στο AWS Cloud9.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διατηρούν αποτελεσματικά εφαρμογές χωρίς διακομιστή στο AWS Cloud9 και στο AWS Lambda.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής χωρίς διακομιστή.
• Ρυθμίστε το AWS Cloud9 για ανάπτυξη εφαρμογών χωρίς διακομιστή.
• Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το AWS Lambda.
• Ενσωματώστε το AWS Lambda με άλλες υπηρεσίες AWS όπως το API Gateway και το S3.
• Βελτιστοποιήστε εφαρμογές χωρίς διακομιστή για απόδοση και αποδοτικότητα κόστους.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση (live) στο Ελλάδα (διαπερστικά ή προσωπικά) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο δεδομένων επιστήμονες που θα θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργήσουν σημαντικές και ψυχαγωγικές δεδομένων προβολές.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιηγηθούν το Google Colab για προβολές δεδομένων.
• Δημιουργήσουν διάφορους τύπους χαρτών με το Matplotlib.
• Χρησιμοποιήσουν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές προβολής.
• Διαθέτουν χαρτούς για καλύτερη παρουσίαση και αποδυτικότητα.
• Ερμηνεύσει και παρουσιάσει δεδομένα αποτελεσματικά με χρήση βισιουαλ τεχνικών.

Αυτή η καθοδηγούμενη εκπαίδευση in Ελλάδα (online ή on-site) αποσκοπεί σε μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Helm για να εξυφάλτηση τη διαδικασία εγκατάστασης και διαχείρισης εφαρμογών Kubernetes.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το Helm.
• Να δημιουργούν αναπαράγεις κατασκευές εφαρμογών Kubernetes.
• Να μοιράζονται εφαρμογές ως Helm charts.
• Να τρέχουν τρίτες πλευρές εφαρμογές αποθηκευμένες ως Helm charts.
• Να διαχειρίζονται τις έκδοσες των πακέτων Helm.

Καλοκαιρινός:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Ειδοποιήσεις και συμβάντα
• Βαθμονόμηση αισθητήρα

Περίληψη:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων χρησιμοποιώντας DynamoDB.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Συνεχίστε με το Raspberry PI και το AWS IoT Core για να δημιουργήσετε μια έξυπνη συσκευή.
• Οπτικοποίηση δεδομένων αισθητήρα και επικοινωνία με διεπαφή ιστού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου και DevOps επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν πώς να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται ένα τοπικό Kubernetes περιβάλλον χρησιμοποιώντας Minikube.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε το Minikube στον τοπικό υπολογιστή τους.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του Kubernetes.
• Αναπτύξτε και διαχειριστείτε κοντέινερ χρησιμοποιώντας το kubectl και τον πίνακα εργαλείων Minikube.
• Ρυθμίστε μόνιμες λύσεις αποθήκευσης και δικτύωσης για το Kubernetes.
• Χρησιμοποιήστε το Minikube για την ανάπτυξη, τη δοκιμή και τον εντοπισμό σφαλμάτων εφαρμογών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και DevOps μηχανικούς που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Minikube ως μέρος της ροής εργασιών ανάπτυξής τους.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και διαχειριστείτε ένα τοπικό περιβάλλον Kubernetes χρησιμοποιώντας το Minikube.
• Κατανοήστε τον τρόπο ανάπτυξης, διαχείρισης και εντοπισμού σφαλμάτων εφαρμογών στο Minikube.
• Ενσωματώστε το Minikube στους αγωγούς συνεχούς ενοποίησης και ανάπτυξης.
• Βελτιστοποιήστε τη διαδικασία ανάπτυξής τους χρησιμοποιώντας τις προηγμένες δυνατότητες του Minikube.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για τοπική ανάπτυξη Kubernetes.

αυτή η καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
• να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
• να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (ονλάιν ή offline) προσβλέπει σε αρχής-επιπέδου δημιουργούς κώδικα και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python από την καμπίλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Προσφέρουν κωδικό Python στο περιβάλλον της Google Colab.
• Χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για να διαχειρίζονται το πρόγραμμα Python.
• Δημιουργήσουν λειτουργίες για να οργανώσουν και να επαναχρησιμοποιήσουν τον κωδικό αποτελεσματικά.
• Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.