Programming for IoT with Azure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・トレーニングは、Edge Computingを使用してデータ管理を分散化し、ソース・ネットワーク上にあるスマート・デバイスを活用して、より高速なパフォーマンスを実現したいと考えているプロダクト・マネージャーや開発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：

• Edge Computingの基本的な概念と利点を理解する
。
• Edge Computingを適用できるユースケースと例を特定する
。
• データ処理の高速化と運用コストの削減のためのEdge Computingソリューションを設計・構築することができる
。

ThingsBoardは、IoTソリューションのためのデバイス管理、データ収集、処理、および視覚化を提供するオープンソースのIoTプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、 ThingsBoardをIoTソリューションに統合す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。

• ThingsBoardをインストールして構成ThingsBoard
• ThingsBoard機能とアーキテクチャの基礎を理解する
• ThingsBoardをThingsBoard IoTアプリケーションをThingsBoard
• 遠隔測定装置のデータルーティングのためにThingsBoardをKafkaと統合する
• ThingsBoardをApache Sparkと統合して複数のデバイスからのデータ集約を実現

観客

• ソフトウェアエンジニア
• ハードウェアエンジニア
• 開発者

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

注意

• 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、手配するために私達に連絡してください。

Kuraは、基盤となるハードウェアへのアクセス、M2M / IoT統合プラットフォームとの通信、ゲートウェイ管理、およびネットワーク構成管理を可能にする、IoT用のオープンソースのJavaベースのフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はKuraの基礎と、それをIoTソリューションにどのように使用できるかを学びます。

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。

• Kuraをインストールして設定する
• Kura基本と基本機能を理解する
• Kura IoTソリューションを構築、テスト、展開、そしてトラブルシューティングする

観客

• 開発者
• プログラマー

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

注意

• 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、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブ・トレーニングでは、NB-IoTベースのサンプル・アプリケーションを開発・展開しながら、NB-IoT（LTE Cat NB1としても知られる）の様々な側面について学びます。

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：

• NB-IoTのさまざまなコンポーネントを特定し、それらがどのように組み合わさってエコシステムを形成しているかを理解する。
• NB-IoTデバイスに組み込まれているセキュリティ機能を理解し、説明することができる
。
• NB-IoTデバイスを追跡するための簡単なアプリケーションを開発する
。

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

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
。