Google Kubernetes Engine (GKE)のトレーニングコース

This instructor-led, live training in 日本 (onsite or remote) is aimed at engineers who wish to deploy and manage IoT devices on AWS.

By the end of this training, participants will be able to build an IoT platform that includes the deployment and management of a backend, gateway, and devices on top of AWS.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to install, configure, and manage AWS IoT Greengrass capabilities to create applications for various devices.

By the end of this training, participants will be able to use AWS IoT Greengrass to build, deploy, manage, secure, and monitor applications on intelligent devices.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンサイトまたはリモート）は、開発者がAWS Lambdaを使用してクラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイする方法を学ぶことを目的としています。実行環境のプロビジョニング（サーバー、VM、コンテナ、可用性、スケーラビリティ、ストレージなど）について心配することなく、クラウドにサービスやアプリケーションを構築およびデプロイできます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• AWS Lambdaで関数を実行するように設定します。
• FaaS（Function as a Service）とサーバーレス開発の利点を理解します。
• AWS Lambda 関数を作成、アップロード、および実行します。
• Lambda関数を異なるイベントソースと統合します。
• Lambdaベースのアプリケーションをパッケージ化、デプロイ、監視、トラブルシューティングします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Google Colab を使用してデータサイエンスの基本を学びたい初心者向けのデータサイエンティストと IT 専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Google Colab の設定とナビゲーションを行う。
• 基本的な Python コードを記述および実行する。
• データセットのインポートと操作を行う。
• Python のライブラリを使用して可視化を作成する。

DO180 is an introduction to containers, Kubernetes fundamentals, and Red Hat OpenShift platform concepts focused on hands-on skills.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level technical professionals who wish to learn container workflows, Kubernetes primitives, and how to deploy and operate applications on OpenShift.

By the end of this training, participants will be able to:

• Build and manage container images and registries with best practices for reproducibility and security.
• Deploy and manage Kubernetes objects such as pods, deployments, and services in OpenShift.
• Use OpenShift features including routes, buildconfigs, and the web console to streamline application delivery.
• Implement persistent storage, configuration management, and secrets handling for stateful workloads.
• Apply basic security, RBAC, and monitoring practices to maintain healthy clusters and applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs in a live OpenShift environment every day.
• Scenario-driven exercises and troubleshooting workshops.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to deepen their understanding of DevOps practices and streamline development processes using AWS Cloud9.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure AWS Cloud9 for DevOps workflows.
• Implement continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipelines.
• Automate testing, monitoring, and deployment processes using AWS Cloud9.
• Integrate AWS services such as Lambda, EC2, and S3 into DevOps workflows.
• Utilize source control systems like GitHub or GitLab within AWS Cloud9.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to learn how to effectively build, deploy, and maintain serverless applications on AWS Cloud9 and AWS Lambda.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of serverless architecture.
• Set up AWS Cloud9 for serverless application development.
• Develop, test, and deploy serverless applications using AWS Lambda.
• Integrate AWS Lambda with other AWS services such as API Gateway and S3.
• Optimize serverless applications for performance and cost efficiency.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at beginner-level data scientists who wish to learn how to create meaningful and visually appealing data visualizations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and navigate Google Colab for data visualization.
• Create various types of plots using Matplotlib.
• Utilize Seaborn for advanced visualization techniques.
• Customize plots for better presentation and clarity.
• Interpret and present data effectively using visual tools.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Helm to streamline the process of installing and managing Kubernetes applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Helm.
• Create reproducible builds of Kubernetes applications.
• Share applications as Helm charts.
• Run third-party applications saved as Helm charts.
• Manage releases of Helm packages.

Summery:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Alerts and events
• Sensor calibration

Summary:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
• Sensor data visualization and communication with web interface.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level software developers and DevOps professionals who wish to learn how to set up and manage a local Kubernetes environment using Minikube.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Minikube on their local machine.
• Understand the basic concepts and architecture of Kubernetes.
• Deploy and manage containers using kubectl and the Minikube dashboard.
• Set up persistent storage and networking solutions for Kubernetes.
• Utilize Minikube for developing, testing, and debugging applications.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and DevOps engineers who wish to use Minikube as a part of their development workflow.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and manage a local Kubernetes environment using Minikube.
• Understand how to deploy, manage, and debug applications on Minikube.
• Integrate Minikube into their continuous integration and deployment pipelines.
• Optimize their development process using Minikube's advanced features.
• Apply best practices for local Kubernetes development.

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータサイエンティストや開発者を対象としており、Google Colab 環境を使用して機械学習アルゴリズムを効率的に適用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことをできるようになります：

• 機械学習プロジェクトのために Google Colab を設定し、ナビゲートする。
• さまざまな機械学習アルゴリズムを理解し、適用する。
• Scikit-learn のようなライブラリを使用してデータを分析し、予測する。
• 監督学習と非監督学習のモデルを実装する。
• 機械学習モデルを効果的に最適化し、評価する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Python プログラミングを Google Colab を使用して基礎から学びたい初心者の開発者やデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Python プログラミング言語の基礎を理解する。
• Google Colab 環境で Python コードを実装する。
• 制御構造を使用して Python プログラムのフローを管理する。
• 関数を作成してコードを効果的に整理し、再利用する。
• Python プログラミングの基本的なライブラリを使用する。