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コース概要
Microsoft Azureの概要
- Azureサービスおよびクラウドコンピューティング全般についての説明
- Azureサブスクリプションと環境設定方法
- リソースグループ、仮想マシン、ネットワーク構造の基本的理解
イベント駆動型およびサーバーレスアーキテクチャの構築
- Azure Functionsとサーバーレスコンピューティングに関する基礎知識
- Azure Event GridおよびService Busを利用したイベント駆動型アプリケーションの構築方法
- サーバーレスAPIやワークフローの開発手順
Azureにおけるストレージおよびデータベース管理
- Azure Storage（Blob、Table、Queue、File）の各機能の解説
- Azure SQL DatabaseおよびCosmos DBの管理方法
- ストレージソリューションをクラウドアプリケーションへ統合する方法
AzureでのWebアプリケーションのデプロイ手法
- Azure App Serviceおよび各種デプロイモデルの説明
- Dockerを利用したコンテナ化されたアプリケーションの構築・展開方法
- KubernetesやAzure Container Instancesを用いたWebアプリケーションの拡張手法
クラウドアプリケーションへのAIおよび機械学習の統合方法
- Azure AIおよび認知サービスの基本的な概念説明
- Azure Machine Learning Studioを用いたモデル開発手順
- コンピュータビジョンや自然言語処理機能の実装方法
AzureにおけるDevOpsおよびCI/CD手法
- Azure DevOpsを用いたCI/CDパイプラインの設定手順
- TerraformやBicepを活用したコード化されたインフラ管理手法
- Azure Monitorによるアプリケーションの監視・ログ記録方法
GitHub Copilotを活用した開発効率化術
- GitHub CopilotおよびAI支援型コーディングの基本概要
- Copilotを用いてクラウドアプリケーションのコードを記述・デバッグ・最適化する方法
- クラウド開発においてAI支援型コーディングを活用する際のベストプラクティス
総仕上げプロジェクト：AI機能付きクラウドアプリケーションの構築
- 拡張性を備えたAIクラウドソリューションの設計手順
- そのアプリケーションの開発およびデプロイ手法
- パフォーマンス向上やセキュリティ強化、監視体制の整備方法
まとめと今後の学習方向性
要求
- クラウドコンピューティングに関する基本的な知識
- 少なくとも1つのプログラミング言語（Python、JavaScript、C#が推奨）の使用経験
- Webアプリケーション開発やデータベースに関する基礎知識
対象者
- クラウド開発者およびソフトウェアエンジニア
- クラウド上でのAI統合に興味があるAI実務家やデータサイエンティスト
- IT専門家およびDevOpsエンジニア
35 時間
お客様の声 (3)
概して pacing が非常に良かったです。ミハルは視聴者の興味を引き続け、ほとんどの方が話についてこれるよう適切な配慮をしていました。
Asif Shaikh - Carpmaels & Ransford
コース - Terraform on Microsoft Azure
機械翻訳
実践で何でも自分でできること。 トレーナーが豊富な知識を持ち、どんな質問をしても常に答えを教えてくれること。 開発者にとって役立つスキルをいくつか得られたこと。
Julia Gajtkowska - Demant Business Services Poland
コース - Azure DevOps Fundamentals
機械翻訳
最初から最後まで全体のパイプラインを見ることができて非常に役立ちました。これにより、コンテキストに関係なく一部だけに焦点を当てるよりも、技術の使用方法をよりよく理解することができました。
Scott Fisher - Derivco
コース - Kubernetes on Azure (AKS)
機械翻訳
