Azure Data Lake Storage Gen2培訓

這是一個由講師指導的現場培訓，地點在台灣（線上或現場），旨在為中高級專業人士提供使用Microsoft Azure來構建和部署人工智慧驅動的雲端應用程式的技能。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Azure Functions開發事件驅動和無伺服器應用程式。
• 管理Azure的儲存解決方案和虛擬機器。
• 使用Azure App Service和Docker容器部署和擴展網頁應用程式。
• 使用Azure AI Services整合人工智慧、機器學習和自然語言處理。
• 利用GitHub Copilot協助開發人工智慧驅動的雲端應用程式。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Azure ML的拖放平臺部署Machine Learning工作負載的工程師，而無需購買軟體和硬體，也不必擔心維護和部署。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python、R 或零代碼工具編寫高精度的機器學習模型。
• 利用 Azure 的可用數據集和演算法來訓練和跟蹤機器學習和深度學習模型。
• 使用 Azure 的互動式工作區協作開發 ML 模型。
• 從不同的 Azure 支援的 ML 框架中進行選擇，例如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。

Microsoft Azure 基礎結構和部署

該培訓允許代表提高他們的 Microsoft Azure 解決方案設計技能。

在本次培訓之後，學員將瞭解 Azure 服務的特性和功能，以便能夠識別權衡，並做出設計公共雲和混合雲解決方案的決策。

在培訓期間，將定義適當的基礎設施和平台解決方案，以滿足整個解決方案生命週期中所需的功能、操作和部署要求。

這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）的現場培訓面向 DevOps 希望利用 Azure DevOps 比傳統開發方法更快地構建和部署優化的企業應用程式的工程師、開發人員和項目經理。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解基本的 DevOps 詞彙和原則。
• 安裝和配置軟體開發所需的 Azure DevOps 工具。
• 利用 Azure DevOps 工具和服務不斷適應市場。
• 在 Azure DevOps 解決方案上構建企業應用程式並評估當前的開發流程。
• 更高效地管理團隊並縮短軟體部署時間。
• 在組織內採用 DevOps 開發實踐。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望使用Azure Machine Learning構建用於預測分析的端到端機器學習模型的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 構建零程式設計經驗的機器學習模型。
• 使用 Azure Machine Learning 創建預測演算法。
• 部署生產就緒的機器學習演算法。

這種由講師指導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向希望保護Azure工作負載的安全管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 管理主機安全、網路安全等。
• 在 Azure 中設置存儲和資料庫安全性。
• 使用 Azure 資源實施安全監視。
• 防止對數據和基礎設施的惡意網路攻擊。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望學習如何配置Azure雲安全以保護在Azure中運行的工作負載的安全管理員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 配置主機和網路安全。
• 配置 Azure 高級安全選項。
• 使用 Azure 保護雲計算工作負載。
• 使用端點保護服務安全功能，抵禦惡意軟體和病毒。
• 保護在 Azure 中運行的容器工作負載。

此講師指導的 台灣（在線或現場）實時培訓面向希望學習如何在 Microsoft Azure Service Fabric （ASF） 上構建微服務的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 ASF 作為構建和管理微服務的平臺。
• 了解關鍵的微服務程式設計概念和模型。
• 在 Azure 中創建集群。
• 在本地或雲中部署微服務。
• 對即時微服務應用程式進行調試和故障排除。

Azure Bot服務結合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的強大功能，可實現智能機器人的快速開發。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解智能機器人的基礎知識
• 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
• 了解如何使用Microsoft Bot Framework，Bot Builder SDK和Azure Bot服務
• 了解如何使用bot模式設計機器人
• 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人

聽眾

• 開發商
• 愛好者
• 工程師
• IT專業人士

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

在這個由 台灣 講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何構建 Data Vault。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Data Vault 2.0 背後的架構和設計概念，以及它與 Big Data、NoSQL 和 AI 的交互。
• 使用數據保險庫技術對數據倉庫中的歷史數據進行審計、跟蹤和檢查。
• 開發一致且可重複的 ETL（提取、轉換、載入）流程。
• 構建和部署高度可擴展且可重複的倉庫。

這種以講師為主導的 台灣（在線或遠端）現場培訓面向希望利用 Azure OpenAI 功能創建智慧應用程式的中級 Java 開發人員、軟體工程師和雲愛好者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Generative AI 的原理及其應用。
• 設置和管理 Azure OpenAI 服務。
• 將 OpenAI 的模型整合到 Java 應用程式中。
• 在 Web 應用程式中部署 AI 驅動的功能。

在這個由講師指導的台灣（現場或遠端）現場培訓中，參與者將 學習 Microsoft Azure的基本概念，元件和服務，因為他們逐步創建了示例雲應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Microsoft Azure 的基礎知識
• 瞭解不同的 Azure 工具和服務
• 瞭解如何使用 Azure 構建雲應用程式

Internet of Things (IoT) 是一種網路基礎設施，它以無線方式連接物理對象和軟體應用程式，使它們能夠通過網路通信、雲計算和數據捕獲相互通信並交換數據。Azure 是一套全面的雲服務，它提供了一個物聯網套件，由預配置的解決方案組成，可幫助開發人員加速物聯網項目的開發。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Azure 開發物聯網應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解IoT架構的基礎知識
• 安裝和配置 Azure IoT 套件
• 瞭解在物聯網系統程式設計中使用 Azure 的好處
• 實現各種 Azure IoT 服務（IoT 中心、Functions、流分析、Power BI、Cosmos DB、DocumentDB、IoT 設備 Management）
• 使用 Azure 構建、測試、部署IoT系統並對其進行故障排除

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望將Machine Learning工作負載部署到Azure雲的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Azure 上安裝和配置 Kubernetes、Kubeflow 和其他所需的軟體。
使用 Azure Kubernetes
• 服務 （AKS） 簡化在 Azure 上初始化 Kubernetes 群集的工作。
• 創建和部署 Kubernetes 管道，用於在生產環境中自動執行和管理 ML 模型。
• 在多個並行運行的 GPU 和機器上訓練和部署 TensorFlow ML 模型。
• 利用其他 AWS 託管服務來擴展 ML 應用程式。