Azure入門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、Microsoft Azureを使用してAI機能を備えたクラウドアプリケーションを構築および展開したい中級から上級レベルのプロフェッショナル向けです。

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：

• Azure Functionsを使用してイベント駆動型およびサーバーレスアプリケーションを開発します。
• Azureのストレージソリューションと仮想マシンを管理します。
• Dockerコンテナーを使用してAzure App ServiceでWebアプリケーションを展開およびスケーリングします。
• Azure AI Servicesを使用してAI、機械学習、自然言語処理を統合します。
• GitHub Copilotを使用してAI駆動のクラウドアプリケーション開発を支援します。

このインストラクターによるライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で提供され、Microsoft Azure を活用してビジネスアプリケーション向けに AI エージェントを構築、テスト、デプロイしたい初心者〜中級者〜上級者の開発者や技術専門家の方向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができるようになります：Azure 上の AI エージェントアーキテクチャを理解する、稼働中のエージェントを作成して構成する、エージェントをビジネスのナレッジソースに接続する、エージェントを評価してデプロイの準備を整える。

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、DevOps エンジニア、開発者、プロジェクトマネージャー向けです。Azure DevOps を活用して、従来の開発手法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およびデプロイすることを目指します。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 基本的な DevOps 用語と原則を理解する。
• Azure DevOps の必要なツールをインストールおよび設定する。
• Azure DevOps ツールとサービスを利用して市場に適応し続ける。
• エンタープライズアプリケーションの構築と、Azure DevOps ソリューションを使用した現在の開発プロセスの評価を行う。
• チームをより効率的に管理し、ソフトウェアデプロイ時間を加速する。
• 組織内で DevOps 開発実践を導入する。

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、Azure クラウドセキュリティを設定して Azure 上で実行されているワークロードを保護することを目指すセキュリティ管理者向けです。

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ます：

• ホストとネットワークのセキュリティを構成します。
• Azure の高度なセキュリティオプションを設定します。
• Azure を使用してクラウドコンピューティングワークロードを保護します。
• マルウェアやウイルスからのエンドポイント保護サービスを使用します。
• Azure 上で実行されているコンテナワークロードを保護します。

Azure Bot Service は、Microsoft Bot Framework と Azure Functions の機能を活用し、インテリジェントなボットを迅速に構築するための強力なプラットフォームを提供します。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、参加者が Microsoft Azure を活用してインテリジェントなボットを効率的に開発する方法を学びます。

トレーニング終了時には、参加者は以下のことを達成できるようになります。

インテリジェントなボットの根幹となる概念を理解する。

クラウドベースのアプリケーションを活用してインテリジェントなボットを構築する。

Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、および Azure Bot Service に関する実用的な知識を習得する。

確立されたボット設計パターンを実際のシナリオに適用する。

Microsoft Azure を使用して、初めてのインテリジェントなボットを構築し、デプロイする。

対象者

このコースは、ボット開発に興味のある開発者、アマチュア、エンジニア、IT 専門家向けに設計されています。

コースの形式

本トレーニングは、講義やディスカッションに加え、演習と実践的な演習を重視した内容となっています。

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、効果的なデータ解析ソリューションを使用するためにAzure Data Lake Storage Gen2を学びたい中級レベルのデータエンジニア向けです。

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：

• Azure Data Lake Storage Gen2のアーキテクチャと主要機能を理解します。
• コストとパフォーマンスのためにデータストレージとアクセスを最適化します。
• Azure Data Lake Storage Gen2を他のAzureサービスと統合して、分析とデータ処理を行います。
• Azure Data Lake Storage Gen2 APIを使用してソリューションを開発します。
• 一般的な問題をトラブルシューティングし、ストレージ戦略を最適化します。

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、中級レベルの Java 開発者、ソフトウェアエンジニア、クラウド愛好家向けに設計されており、Azure OpenAI の力を活用して高度なアプリケーションを作成することを目指しています。

このトレーニングを終了した参加者は以下のことが Able to となります：

• 生成型 AI の原理とその応用について理解する。
• Azure OpenAI サービスの設定と管理を行う。
• Java アプリケーションに OpenAI のモデルを統合する。
• Web アプリケーション内に AI 機能を展開する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、参加者は AKS 上で本番規模のコンテナ環境を設定および管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• AZS 上の Kubernetes を設定および管理します。
• Kubernetes クラスターを展開、管理、スケールアップします。
• Docker のコンテナ化されたアプリケーションを Azure にデプロイします。
• オンプレミスの既存の Kubernetes 環境を AKS クラウドに移行します。
• Kubernetes をサードパーティ製 CI（継続的インテグレーション）ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes での高可用性と災害復旧を確保します。

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、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向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築します。
• 機械学習ライフサイクルを管理します。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡し報告します。
• どこでも本番環境向けの機械学習モデルを展開します。

この講師によるライブトレーニング（日本、オンラインまたは現地会場）は、多様なデータ処理、分析、可視化の分野で Azure Synapse Analytics を効果的に活用したい中級レベルのデータ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、受講者は以下のことができるようになります：

• Azure Synapse Analytics の中核概念、アーキテクチャ、および主要コンポーネントを理解する。
• Azure Synapse を活用してスケーラブルなデータウェアハウスを作成、設定、管理する。
• さまざまなソースから Azure Synapse へデータを取り込み、変換し、ロードする（ETL）技術を習得する。
• クエリパフォーマンスを最適化し、データを保護するとともに、Azure Synapse を Power BI やその他のツールと連携させてデータを可視化し、インサイトを共有する。

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、中級レベルのクラウドエンジニアや IT 専門家を対象としており、Terraform を使用して Azure クラウドプラットフォーム上のインフラストラクチャのデプロイ、管理、スケーリングを自動化することを目指しています。

このトレーニングが終了するときには、参加者は以下のことができるようになります：

• Terraform の基本と、インフラストラクチャとしてのコードの利点を理解します。
• Azure 用に Terraform をセットアップおよび構成します。
• さまざまな Azure サービス向けの Terraform 設定ファイルを開発、テスト、デプロイします。
• Terraform を使用して Azure リソースを管理し、スケーリングします。
• Terraform ステートの管理とバージョン管理のベストプラクティスを実装します。
• Azure DevOps と Terraform の統合により自動デプロイメントを行います。
• 一貫したリソースプロビジョニングのために再利用可能な Terraform モジュールを作成します。
• 複雑なインフラストラクチャのデプロイメントに使用する Terraform の高度な機能を活用します。