AWS Cloud9 と Python: 実践ガイドのトレーニングコース

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 エコシステム内で CloudFormation を使用してインフラリソースを管理したいクラウドエンジニアや開発者向けです。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• CloudFormation テンプレートを実装してインフラ管理を自動化します。
• 既存の AWS リソースを CloudFormation に統合します。
• StackSets を使用して複数アカウントとリージョン間でスタックを管理します。

Amazon Redshiftは、AWSで提供されるペタバイト規模のクラウドベースデータウェアハウスサービスです。

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Amazon Redshiftの基礎を学びます。

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:

• Amazon Redshiftのインストールと設定
• データのロード、構成、デプロイ、クエリ実行、および可視化

対象者

• 開発者
• IT プロフェッショナル

コースの形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な実習を組み合わせた形式

注意事項

• このコースのカスタマイズ版をご希望の場合、お問い合わせください。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、開発者が Amazon S3 を使用して、ウェブサイト、ウェブアプリケーション、および/またはモバイルアプリケーションにクラウドベースのストレージを提供する方法を学びます。

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。

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。

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、Daskを使用してPythonエコシステムで大規模データセットの構築、スケーリング、分析を行うことを目指すデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonを使用して大規模データ処理の環境をセットアップする。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索する。
• DaskがどのようにPythonでの並列計算を加速するかを理解する。
• Numpy、SciPy、Pandasを使用したPythonエコシステムのスケーリング方法を学ぶ。
• 大規模データセットの処理においてDask環境を最適化して高性能を維持する。

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Python開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
• PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
• 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
• 集約操作を行い、時系列データを分析する。
• Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
• データ分析コードのデバッグと最適化を行う。

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

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

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、FARM (FastAPI, React, MongoDB)スタックを使用してダイナミックで高性能かつスケーラブルなウェブアプリケーションを構築したい開発者向けです。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができます：

• FastAPI、React、MongoDBを統合した開発環境を設定する。
• FARMスタックの主要な概念、特徴、および利点を理解する。
• FastAPIを使用してREST APIを構築する方法を学ぶ。
• Reactを使用してインタラクティブなアプリケーションを設計する方法を学ぶ。
• FARMスタックを使用してアプリケーション（フロントエンドとバックエンド）を開発、テスト、デプロイする。

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とFastAPIを使用してRESTful APIをより簡単に素早く構築、テスト、展開することを目指す開発者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• PythonとFastAPIを使用したAPI開発環境の設定
• FastAPIライブラリを使用してAPIをより早く簡単に作成
• PydanticとOpenAPIに基づいたデータモデルとスキーマの作成方法を学習
• SQLAlchemyを使用してAPIをデータベースに接続
• FastAPIツールを使用してAPIにセキュリティと認証を実装
• コンテナイメージを作成し、Web APIをクラウドサーバーに展開

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基本
• 「モノ」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能間のマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントの基本 - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoT機能 - フリートマネージャー、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサーオンボーディング、「モノ」のオンボーディング、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウド間の通信の基本
• MQTTを使用してIoTデバイスをAWSに接続（AWS IoT Core）。
• 計算とデータストレージのためにAWS IoT CoreをAWS Lambda関数に接続。
• Raspberry PIをAWS IoT Coreに接続し、簡単なデータ通信を行う。
• アラートとイベント
• センサーキャリブレーション

概要:

• IoTアーキテクチャと機能の基礎
• 「もの」、「センサー」、インターネット、およびIoTのビジネス機能とのマッピング
• すべてのIoTソフトウェアコンポーネントのエッセンス - ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、モバイルアプリ
• IoTの機能 - 車両管理、データ可視化、SaaSベースのFMとDV、アラート/アラーム、センサー登録、「もの」登録、ジオフェンシング
• MQTTを使用したIoTデバイスとクラウドとの通信の基礎
• MQTT（AWS IoT Core）を使用してIoTデバイスをAWSに接続する
• AWS Lambda関数を使用してAWS IoT CoreをDynamoDBでの計算とデータストレージに接続する
• Raspberry PIとAWS IoT Coreの接続と単純なデータ通信
• Raspberry PIとAWS IoT Coreを使用してスマートデバイスを構築する実践的な作業
• センサーデータの可視化とウェブインターフェースとの通信

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、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。