Azureのトレーニングコース

このトレーニングにより、参加者はMicrosoft Azureソリューションの設計スキルを向上させることができます。このトレーニングの後、デリゲートはAzureサービスの機能を理解し、トレードオフを識別し、パブリッククラウドソリューションとハイブリッドクラウドソリューションを設計するための決定を下すことができます。トレーニング中に、ソリューションのライフサイクルを通じて必要な機能、運用、および展開の要件を満たすための適切なインフラストラクチャおよびプラットフォームソリューションが定義されます。

Azureは、開発者、ITプロフェッショナル、および組織がアプリケーションおよびインフラストラクチャサービスを構築、展開、および運用することを可能にする包括的なクラウドサービスのセットです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者がサンプルクラウドアプリケーションの作成を順を追って説明することで、Microsoft Azureの基本概念、コンポーネント、およびサービスについて学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Microsoft Azureの基本を理解する
- さまざまなAzureツールとサービスを理解する
- クラウドアプリケーションを構築するためのAzure使用方法を学ぶ

観客

- 開発者
- ITプロフェッショナル
- エンジニア
- Businessマネージャ

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

Azureは、開発者、ITプロフェッショナル、および組織がアプリケーションおよびインフラストラクチャサービスを構築、展開、および運用することを可能にする包括的なクラウドサービスのセットです。 Azureコマンドラインインターフェイス（CLI）は、 Azureリソースの作成と管理を容易にする、オープンソースのクロスプラットフォームのコマンドラインツールです。

この講師主導のライブトレーニングでは、 Azure CLIを使い始める方法を参加者が学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- Azure CLIの使用の基本を理解する
- Azure CLIを使用してリソースを管理するための手法を学ぶ
- 仮想マシン、リソース管理、ストレージアカウント、Webアプリケーション、およびSQLデータベースを含む現実的な実際的な問題に学習内容を適用する
- Azureサービスプリンシパルを使用してAPIを自動化する

観客

- 開発者
- ITプロフェッショナル
- 技術者
- DevOps E

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

Azure Bot Serviceは、Microsoft Bot Frameworkの機能とAzure機能を組み合わせて、インテリジェントボットの迅速な開発を可能にします。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はMicrosoft Azureを使用してインテリジェントボットを簡単に作成する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- インテリジェントボットの基礎を学ぶ
- クラウドアプリケーションを使用してインテリジェントボットを作成する方法を学ぶ
- Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、およびAzure Bot Serviceの使用方法を理解する
- ボットパターンを使用してボットを設計する方法を理解する
- Microsoft Azureを使って最初のインテリジェントボットを開発する

観客

- 開発者
- 愛好家
- エンジニア
- ITプロフェッショナル

コースの形式

- パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

インターネット (IoT) は、物理オブジェクトとソフトウェア・アプリケーションをワイヤレスで接続し、ネットワーク通信、クラウド・コンピューティング、データ・キャプチャーを通じて相互に通信し、データを交換できるネットワーク・インフラストラクチャです。Azure は、開発者が iot プロジェクトの開発を迅速化するのに役立つ、構成済みのソリューションで構成される iot Suite を提供する包括的なクラウドサービスのセットです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Azure を使用して IoT アプリケーションを開発する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- IoT アーキテクチャーの基本を理解する
- Azure IoT スイート
のインストールと構成 - では、IoT システムのプログラミングで Azure を使用する利点について説明し
- は、さまざまな Azure iot サービス (iot Hub、関数、ストリーム分析、Power BI、コスモス DB、DocumentDB、iot デバイス管理) を実装しています
- Azure
を使用した IoT システムのビルド、テスト、展開、およびトラブルシューティング

観客

- 開発者
- エンジニア
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- このコースのためのカスタマイズされた訓練を要求するために、整理するために私達に連絡しなさい。

このインストラクター主導の日本でのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、参加者はAKSでKubernetesを使用して本番規模のコンテナ環境をセットアップおよび管理する方法を学習します。

このトレーニングが終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

- AKSでKubernetesを構成および管理します。
- Kubernetesクラスターをデプロイ、管理、スケーリングします。
- コンテナー化された（Docker）アプリケーションをAzureにデプロイします。
- 既存のKubernetes環境をオンプレミスからAKSクラウドに移行します。
- Kubernetesをサードパーティの継続的インテグレーション（CI）ソフトウェアと統合します。
- Kubernetesで高可用性とディザスタリカバリを確保します。

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at security administrators who wish to secure Azure workloads.

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

- Administrate host security, network security, and more.
- Set up storage and database security in Azure.
- Implement security monitoring using Azure resources.
- Prevent malicious cyber attacks on data and infrastructures.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use Azure Machine Learning to build end-to-end machine learning models for predictive analysis.

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

- Build machine learning models with zero programming experience.
- Create predictive algorithms with Azure Machine Learning.
- Deploy production ready machine learning algorithms.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at machine learning engineers who wish to use Azure Machine Learning and Azure DevOps to facilitate MLOps practices.

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

- Build reproducible workflows and machine learning models.
- Manage the machine learning lifecycle.
- Track and report model version history, assets, and more.
- Deploy production ready machine learning models anywhere.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to deploy Machine Learning workloads to Azure cloud.

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

- Install and configure Kubernetes, Kubeflow and other needed software on Azure.
- Use Azure Kubernetes Service (AKS) to simplify the work of initializing a Kubernetes cluster on Azure.
- Create and deploy a Kubernetes pipeline for automating and managing ML models in production.
- Train and deploy TensorFlow ML models across multiple GPUs and machines running in parallel.
- Leverage other AWS managed services to extend an ML application.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Azure ML's drag-and-drop platform to deploy Machine Learning workloads without having to purchase software and hardware and without having to worry about maintenance and deployment.

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

- Write highly-accurate machine learning models using Python, R, or zero-code tools.
- Leverage Azure's available data sets and algorithms to train and track machine learning and deep-learning models.
- Use Azures interactive workspace to collaboratively develop ML models.
- Choose from different Azure-supported ML frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at DevOps engineers, developers, and project managers who wish to utilize Azure DevOps to build and deploy optimized enterprise applications faster than traditional development approaches.

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

- Understand the fundamental DevOps vocabulary and principles.
- Install and configure the necessary Azure DevOps tools for software development.
- Utilize Azure DevOps tools and services to continuously adapt to the market.
- Build enterprise applications and evaluate current development processes upon Azure DevOps solutions.
- Manage teams more efficiently and accelerate software deployment time.
- Adopt DevOps development practices within the organization.

Microsoft Azureサービスファブリック（ASF）は、スケーラブルなマイクロサービスベースのクラウドアプリケーションを展開するために使用されるサービス（PaaS）としてのプラットフォームです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はMicrosoft Azure Service Fabric（ASF）上でマイクロサービスを構築する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

- マイクロサービスを構築および管理するためのプラットフォームとしてASFを使用する
- 主要なマイクロサービスプログラミングの概念とモデルを理解する。
- Azureクラスターを作成する
- オンプレミスまたはクラウドにマイクロサービスを展開する
- ライブマイクロサービスアプリケーションのデバッグとトラブルシューティング

観客

- 開発者

コースの形式

- 実習ラボ環境での部分講義、部分ディスカッション、演習、および実地練習。

注意

- このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。
- Service Fabriceの詳細については、https：//github.com/Microsoft/service-fabricを参照してください。

Microsoft Azure Infrastructure and Deployment