AWS Cloud9の初心者向け入門のトレーニングコース
AWS Cloud9は強力なクラウドベースの統合開発環境です。
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、クラウドベースのプロジェクトにAWS Cloud9を設定して使用したい初心者レベルの開発者向けです。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- AWS Cloud9環境とその構成要素を理解する。
- 独自のAWS Cloud9開発ワークスペースを設定する。
- AWS Cloud9内で単純なアプリケーションを開発し、実行する。
- AWS Cloud9のコラボレーション機能に精通する。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
コース概要
AWS Cloud9での始め方
- クラウドコンピューティングとAWSの紹介。
- AWS Cloud9の特徴の概要。
- AWSアカウントの設定とAWS Cloud9へのアクセス方法。
AWS Cloud9環境
- AWS Cloud9ダッシュボードのナビゲーション。
- AWS Cloud9 IDEの設定。
- AWS Cloud9コードエディタの理解。
最初のアプリケーションの開発
- AWS Cloud9で新しいプロジェクトを作成する。
- IDE内でコードを書くと実行する。
- デバッグとトラブルシューティングの方法。
コラボレーションとバージョン管理
- ピアとのリアルタイムでの協業。
- AWS Cloud9でGitを使用する。
- AWS Cloud9環境を共有する。
AWSサービスの使用
- AWS LambdaとAWS Cloud9の統合。
- AWS Cloud9からAmazon S3に接続する。
- 他のAWSサービスの探索。
高度なAWS Cloud9機能
- AWS Cloud9ワークスペースのカスタマイズ。
- ショートカットと拡張機能の設定。
- 効率的な開発のためのヒントとコツ。
まとめと次なるステップ
要求
- 基本的なコンピューティング概念の理解。
- プログラミング言語の経験は有益ですが必須ではありません。
- クラウドベース開発を学び、探求する意欲。
対象者
- 開発者。
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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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 になります:
- AWS サービスとリソースを安全に設定および構成します。
- AWS リソースへのユーザー ID、権限、アクセスを管理します。
- スケーラブルで高可用性かつ障害に強いシステムを AWS 上で設計および展開します。
- AWS とのデータフローを実装し管理します。
- AWS サービスの使用を最適化して、効率的な運用とコスト管理を確保します。
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28 時間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、クラウドエンジニアがAWSアーキテクチャのより複雑な側面を理解し、実装するためのものです。このコースでは、AWS認定ソリューションアーキテクト(プロフェッショナルレベル)のコースで扱われる多くのトピックをカバーしますが、試験対策のためのコースではありません。これは実践的なコースで、AWSソリューションアーキテクトがライブラボ環境で行う必要がある設定、実装、展開の方法を示します。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります:
- AWS上で複雑なクラウドソリューションを設計する。
- AWS上でスケーラブルで高可用性かつ故障に強いソフトウェアアプリケーションを展開する。
- 最も適切なAWSサービスをアプリケーションと統合する。
- 複雑なソフトウェアアプリケーションをAWSに移行する。
- AWS上でインフラストラクチャとアプリケーションの設計、実装、最適化、および展開におけるベストプラクティスを適用する。
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このトレーニングの終了時には、参加者は以下のようなスキルを身につけることができます:
- AWS が提供する AI/ML サービスを理解する。
- AWS 上で AI/ML 環境を設定および管理できるようになる。
- Amazon SageMaker を使用して AI モデルの構築、訓練、展開に実践的な経験を得る。
- 特定のユースケース向けに various AWS AI サービスを活用する方法を学ぶ。
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21 時間オンデマンドのAWSアーキテクト認定トレーニングコースは、Amazon Web Servicesを使用してプロフェッショナルがクラウドを活用できるように設計されています。このコースでは実際の事例を通じて講義が行われ、クラウドコンピューティングの基本、Amazon Web Services (AWS)、インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス (IaaS)、プラットフォーム・アズ・ア・サービス (PaaS)、ソフトウェア・アズ・ア・サービス (SaaS)、プライベートクラウド、およびクラウドプログラミングなどの概念の実践的な適用を理解するのに役立ちます。このコース修了後、参加者はEC2インスタンスやS3バケットなどを使用して独自のクラウド実装を行うことができます。
AWS Business Essentials
14 時間AWSはAmazon Web Servicesの略で、コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析、および管理サービスを提供する包括的なクラウドプラットフォームです。これらのサービスにより、組織はスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを構築できます。
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、初級から中級レベルのビジネスおよび技術ステークホルダー向けです。コアAWSサービス、クラウドの価値提案、コストモデル、セキュリティの基本について理解し、AWSの機能を組織の目標に合わせて調整する方法を学びます。
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:
- コアAWSサービスと一般的なクラウドアーキテクチャを説明する。
- ワークロードをAWSに移行する際のビジネス上の利点とコストモデルを評価する。
- 一般的なビジネス課題(コンピューティング、ストレージ、データベース、ネットワーキング、分析)に対して適切なAWSサービスを特定する。
- AWSクラウドにおける基本的なセキュリティ、準拠性、ガバナンスの考慮点を認識する。
- 高度なコストとリスクの考慮点を含む簡単な移行またはクラウド採用計画を概説する。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- AWSコンソールを使用した講師主導のデモンストレーション。
- グループ演習とシナリオに基づくワークショップ。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。
AWS Cloud9 for Data Science
28 時間このインストラクター主導の実践的なトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AWS Cloud9を使用して効率的なデータサイエンスワークフローを構築したい中級レベルのデータサイエンティストとアナリスト向けです。
この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:
- AWS Cloud9でのデータサイエンス環境の設定
- Python、R、およびJupyter Notebookを使用してデータ分析を行う
- S3、RDS、RedshiftなどのAWSデータサービスとの統合
- AWS Cloud9を使用した機械学習モデルの開発と展開
- データ分析と処理のためのクラウドベースワークフローの最適化
AWS Cloud9 と Python: 実践ガイド
14 時間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、AWS Cloud9 を使用して Python 開発の体験を向上させたい中級レベルの Python 開発者向けです。
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:
- AWS Cloud9 のセットアップと構成を設定する。
- AWS Cloud9 IDE のインターフェースと機能を理解する。
- AWS Cloud9 で Python アプリケーションの開発、デバッグ、およびデプロイを行う。
- AWS Cloud9 プラットフォームを使用して他の開発者と協力する。
- 高度なデプロイメントのために AWS Cloud9 を他の AWS サービスと統合する。
AWSクラウドセキュリティ
21 時間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、初心者から中級レベルのIT専門家向けに設計されており、Amazon Web Services (AWS) 環境を効果的に保護するための知識とスキルを習得することを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- AWSクラウドセキュリティの基本概念と、クラウド環境におけるその重要性を理解する。
- 効果的なアクセス制御、認証メカニズム、および多要素認証を実装してAWSリソースを保護する。
- セキュリティポリシーを定義し、強化し、AWSリソースを監視する。
AWS IoT Core
14 時間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、AWSでIoTデバイスを展開および管理したいエンジニア向けです。
本トレーニング終了後、参加者はバックエンド、ゲートウェイ、およびデバイスをAWS上に展開および管理するIoTプラットフォームを構築できるようになります。
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 時間この講師主導の実践的なトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、さまざまなデバイス向けにAWS IoT Greengrassの機能をインストール、設定、管理したい開発者を対象としています。
このトレーニングの終了時には、参加者はAWS IoT Greengrassを使用して、スマートデバイス上でアプリケーションを作成、展開、管理、保護、監視できるようになります。
AWS Lambda for Developers
14 時間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。
AWS Cloud9を用いたDevOpsの習得
21 時間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、DevOpsの実践方法を深く理解し、AWS Cloud9を使用して開発プロセスを合理化したい上級レベルの専門家向けです。
本トレーニング終了時には、参加者は次のことができます:
- AWS Cloud9でDevOpsワークフローを設定および構成する
- 継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)パイプラインを実装する
- AWS Cloud9を使用してテスト、監視、展開プロセスを自動化する
- Lambda、EC2、S3などのAWSサービスをDevOpsワークフローに統合する
- GitHubやGitLabなどのソース管理システムをAWS Cloud9内で利用する
AWS Cloud9 上でのサーバーレスアプリケーションの開発
14 時間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、AWS Cloud9 と AWS Lambda 上で効果的に構築、デプロイ、および維持する方法を学びたい中級レベルの専門家向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます:
- サーバーレスアーキテクチャの基本を理解する
- AWS Cloud9 をサーバーレスアプリケーション開発用にセットアップする
- AWS Lambda を使用してサーバーレスアプリケーションを開発、テスト、およびデプロイする
- API Gateway と S3 のような他の AWS サービスとの統合
- パフォーマンスとコスト効率を最適化する
Raspberry PiとAWS IoT Coreを用いた産業用IoT実務トレーニング
8 時間概要:
- IoTアーキテクチャと中核機能の理解。
- 「モノ」と「センサー」の概念、インターネット・オブ・シングス(IoT)、およびビジネス機能からIoTソリューションへのマッピングの探求。
- IoTソフトウェア構成要素の包括的な概要:ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウドインフラストラクチャ、およびモバイルアプリケーション。
- 主要なIoT機能:フリート管理、データ可視化、SaaSベースのFM(資産管理)およびDV(データ可視化)、アラート/警報システム、センサーおよび「モノ」のオンボーディング、ジオフェンシング。
- MQTTを用いたIoTデバイスからクラウドへの通信の基本。
- AWS IoT Coreを用いたMQTTによるIoTデバイスのAWS接続。
- 計算のためにAWS Lambda、データ格納のためにAmazon DynamoDBとAWS IoT Coreの統合。
- シームレスなデータ通信のためにRaspberry PiをAWS IoT Coreに接続。
- 実践的なラボ演習:Raspberry PiとAWS IoT Coreを用いたスマートデバイスの構築。
- センサーデータの可視化とWebインターフェースとの通信。