Azure Data Lake Storage Gen2のトレーニングコース

この日本で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、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までに、参加者は次のことができるようになります。

• ASF をマイクロサービスの構築と管理のためのプラットフォームとして使用します。
• 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します。
• Azureにクラスターを作成します。
• オンプレミスまたはクラウドにマイクロサービスをデプロイします。
• ライブ マイクロサービス アプリケーションをデバッグおよびトラブルシューティングします。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、参加者はData Vaultを構築する方法を学びます。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• データ保管庫2.0の背後にあるアーキテクチャと設計コンセプト、およびビッグデータ、NoSQL、AIとの相互作用を理解する
。
• データウェアハウス内の履歴データの監査、トレース、検査を可能にするデータボールト技術を使用する。
• 一貫性があり反復可能なETL（抽出、変換、ロード）プロセスを開発する
。
• 拡張性と再現性の高いウェアハウスを構築し、展開する。

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。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、Azureの基本的なコンセプト、コンポーネント、サービスを学びながら、サンプルのクラウドアプリケーションを作成します。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• MicrosoftAzure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の使い方を学ぶ
。

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

ネットワークインフラストラクチャは、物理的なオブジェクトやソフトウェアアプリケーションをワイヤレスに接続し、互いにコミュニケーションし、ネットワーク通信、クラウドコンピューティング、データ収集を通じてデータを交換することを可能にします。 Azureは、開発者がIoTプロジェクトの開発を加速させるための事前に構成されたソリューションで構成されたIoTスイートを提供するクラウドサービスの総合的なセットです。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者はIoTアプリケーションを開発する方法を学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は:

• IoTアーキテクチャの基本を理解する
• インストール・インストール(IoT Suite)
• プログラミングIoTシステムにおける使用の利点を学ぶ(3)
• さまざまな Azure IoT サービス(IoT ハブ、機能、ストリーム アナリティクス、 Power BI、Cosmos DB、DocumentDB、IoT デバイス Management)の実施
• ・IoTシステムの構築、テスト、実装、問題解決(3)

観客

• 開発者
• エンジニア

コースの形式

• 部分講義、部分議論、練習、重い実践

ノート

• 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、私たちに連絡して整理してください。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、AKSのKubernetesを使用して、プロダクション・スケールのコンテナ環境をセットアップし、管理する方法を学びます；

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• AKS上でKubernetesを構成および管理します。
• Kubernetesクラスタのデプロイ、管理、スケーリング
。
• Azure上でコンテナ化された(Docker)アプリケーションをデプロイする
。
• 既存のKubernetes環境をオンプレミスからAKSクラウドに移行する
。
• 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Kubernetesを統合する
。
• Kubernetesで高可用性とディザスタリカバリを確保する
。

マイクロソフト Azure インフラと展開

このインストラクターによるライブトレーニングは、Azureワークロードのセキュリティを確保したいセキュリティ管理者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ホストセキュリティ、ネットワークセキュリティなどを管理します。
• Azureにストレージとデータベースのセキュリティを設定する。
• Azureリソースを使用したセキュリティ監視の実装
。
• データやインフラに対する悪意のあるサイバー攻撃を防止する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Azure Machine Learningを使用して予測分析のためのエンドツーエンドの機械学習モデルを構築したいデータサイエンティストを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• プログラミング経験ゼロで機械学習モデルを構築
。
• Azure Machine Learningで予測アルゴリズムを作成する
。
• 本番環境ですぐに使える機械学習アルゴリズムをデプロイする
。

このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure Machine LearningとAzure DevOpsを使用してMLOpsの実践を促進したい機械学習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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築する
。
• 機械学習のライフサイクルを管理する
。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡およびレポート
。
• 本番環境に適した機械学習モデルをどこにでもデプロイ
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Azureクラウドにワークロードをデプロイしたい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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Kubernetes、Kubeflow、およびその他の必要なソフトウェアをAzure上にインストールして設定します。
• Azure Kubernetes Service（AKS）を使用して、Azure上のKubernetesクラスターを初期化する作業を簡素化する
。
• 本番環境でMLモデルを自動化および管理するためのKubernetesパイプラインを作成し、デプロイする
。
• 複数のGPUとマシンで並行して動作するTensorFlowMLモデルをトレーニングしてデプロイする
。
• 他のAWSマネージドサービスを活用してMLアプリケーションを拡張する
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、ソフトウェアやハードウェアを購入することなく、またメンテナンスやデプロイメントを心配することなく、Azure ML'のドラッグアンドドロッププラットフォームを使用してワークロードをデプロイしたい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までに、参加者は以下のことができるようになります：

• Python、R、またはゼロコードツールを使用して、精度の高い機械学習モデルを作成します。
• Azureの利用可能なデータセットとアルゴリズムを活用して、機械学習モデルやディープラーニングモデルをトレーニングし、追跡する
。
• Azureのインタラクティブなワークスペースを使用して、MLモデルを共同開発する
。
• PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなど、AzureがサポートするさまざまなMLフレームワークから選択できます
。

このインストラクターによるライブトレーニングは、Azure DevOpsを活用して、従来の開発アプローチよりも迅速に最適化されたエンタープライズアプリケーションを構築し、デプロイしたいと考えているエンジニア、開発者、プロジェクトマネージャを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 基本的なDevOps語彙と原則を理解する
。
• ソフトウェア開発に必要なAzure DevOpsツールをインストールし、設定する
。
• AzureのDevOpsツールとサービスを活用し、継続的に市場に適応する
。
• エンタープライズアプリケーションを構築し、Azure DevOpsソリューションで現在の開発プロセスを評価する
。
• チームをより効率的に管理し、ソフトウェアのデプロイ時間を短縮する
。
• 組織内で DevOps 開発プラクティスを採用する
。