Google Kubernetes Engine (GKE)のトレーニングコース

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、機械学習モデルに関する知識を深め、ハイパーパラメータチューニングのスキルを向上させ、Google Colabを使用してモデルを効果的に展開したい中級以上の専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Scikit-learnやTensorFlowなどの人気フレームワークを使用して高度な機械学習モデルを実装します。
• ハイパーパラメータチューニングを通じてモデルの性能を最適化します。
• Google Colabを使用して実際のアプリケーションに機械学習モデルを展開します。
• Google Colabで大規模な機械学習プロジェクトの協力と管理を行います。

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、中級レベルのデータサイエンティストや医療専門家向けで、Google Colab を使用して高度な医療アプリケーションに AI を活用することを目指しています。

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 になります：

• Google Colab を使用して医療向けの AI モデルを実装します。
• 医療データでの予測モデリングに AI を活用します。
• AI 駆動型の技術で医学画像を分析します。
• AI ベースの医療ソリューションにおける倫理的配慮を探ります。

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、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、中級レベルのデータサイエンティストやエンジニアを対象としており、Google ColabとApache Sparkを使用してビッグデータの処理と分析を行いたい方々向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができることを目指します：

• Google ColabとSparkを使用してビッグデータ環境をセットアップする。
• Apache Sparkを使用して大量のデータセットを効率的に処理および分析する。
• 協調的な環境でビッグデータを可視化する。
• Apache Sparkとクラウドベースのツールを統合する。

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、Google Colab を使用してデータサイエンスの基本を学びたい初心者向けのデータサイエンティストと IT 専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Google Colab の設定とナビゲーションを行う。
• 基本的な Python コードを記述および実行する。
• データセットのインポートと操作を行う。
• Python のライブラリを使用して可視化を作成する。

DO180は、コンテナ、Kubernetesの基本概念、およびRed Hat OpenShiftプラットフォームの概念に焦点を当てた、実践的なスキルを重視した入門コースです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンテナワークフロー、Kubernetesプリミティブ、およびOpenShift上でアプリケーションをデプロイして運用する方法を学びたい初級から中級レベルの技術者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 再現性とセキュリティに最適な方法でコンテナイメージとレジストリを構築および管理します。
• OpenShift上でポッド、デプロイメント、サービスなどのKubernetesオブジェクトをデプロイおよび管理します。
• ルート、ビルドコンフィグ、WebコンソールなどのOpenShift機能を使用してアプリケーションの配信を効率化します。
• ステートフルワークロード向けに永続的なストレージ、設定管理、シークレットハンドリングを実装します。
• クラスターとアプリケーションが健全であることを維持するための基本的なセキュリティ、RBAC、監視の実践を行います。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 毎日のライブOpenShift環境での実践的なラボ。
• シナリオに基づいた演習とトラブルシューティングワークショップ。

コースの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リクエストする場合は、お問い合わせください。

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実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、エンジニアがHelmを使用してKubernetesアプリケーションのインストールと管理を簡素化することを目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Helmをインストールおよび設定する。
• Kubernetesアプリケーションの再現可能なビルドを作成する。
• アプリケーションをHelmチャートとして共有する。
• Helmチャートとして保存されたサードパーティーアプリケーションを実行する。
• Helmパッケージのリリースを管理する。

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、初級から中級レベルのソフトウェア開発者とDevOpsプロフェッショナル向けに設計されています。Minikubeを使用してローカルのKubernetes環境をセットアップおよび管理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をできるようになります：

• 自分のローカルマシンにMinikubeをインストールおよび構成します。
• Kubernetesの基本概念とアーキテクチャを理解します。
• kubectlとMinikubeダッシュボードを使用してコンテナをデプロイおよび管理します。
• Kubernetes用の永続的なストレージとネットワークソリューションを設定します。
• アプリケーションの開発、テスト、デバッグにMinikubeを利用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（オンラインまたはオンサイト）は、Minikubeを開発ワークフローの一部として使用したい中級レベルの開発者とDevOpsエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります:

• Minikubeを使用してローカルKubernetes環境をセットアップし、管理する。
• Minikube上でアプリケーションのデプロイ、管理、デバッグ方法を理解する。
• Minikubeを継続的インテグレーションとデプロイパイプラインに統合する。
• Minikubeの高度な機能を使用して開発プロセスを最適化する。
• ローカルKubernetes開発のベストプラクティスを適用する。