日本 でのオンライン クラウド・コンピューティング トレーニング

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、クラウド上でスケーラブルかつ効率的なデータ統合ソリューションを実装するためにAzure Data Factoryを使用したい初心者のデータエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure Data Factory (ADF)のコア概念とアーキテクチャを理解する。
• データパイプラインを作成、スケジュール、および監視する方法を学ぶ。
• さまざまなデータソースとの統合、データ変換、およびデータフローの管理を行う。
• エラーハンドリングとパフォーマンス最適化のベストプラクティスを実装する。
• 生産環境でのデータパイプラインのセキュリティと監視を行う。

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたはオフサイト）で実施され、Google Cloud上でワークロードを展開、管理、運用するためのスキルを習得し、Google認定 アソシエート クラウド エンジニアの資格試験に備えたい中級レベルのITプロフェッショナルを対象としています。

トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• Google Cloudプロジェクト、リソース、ネットワーキング、ストレージサービスのセットアップと管理。
• Compute Engine、Google Kubernetes Engine (GKE)、Cloud Run、App Engineを使用したアプリケーションの展開と管理。
• アイデンティティとアクセス管理、セキュリティコントロール、課金予算、アラート、コスト監視の設定。
• TerraformとCloud Buildを用いたクラウドインフラストラクチャのプロビジョニングと自動化。
• Cloud MonitoringおよびCloud Loggingを使用したGoogle Cloud環境の監視、トラブルシューティング、最適化。
• 一般的なビジネスおよび運用上のユースケースにおけるVertex AIおよびGoogle Cloud AIサービスの機能的理解。

Google Colab Proは、Python開発のためのクラウドベースの環境で、高性能GPU、長時間の実行時間、大容量メモリを提供し、AIやデータサイエンスの負荷のかかる作業に対応しています。

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、中級レベルのPythonユーザー向けで、Google Colab Proを使用して機械学習、データ処理、強力なノートブックインターフェイスでの協調研究を行いたい方を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Colab Proを使用してクラウドベースのPythonノートブックを設定および管理する。
• GPUとTPUにアクセスし、高速な計算を行う。
• 人気のあるライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Scikit-learnなど）を使用して機械学習ワークフローを合理化する。
• Google Driveや外部データソースと統合して協調プロジェクトを行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手順実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

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、Nutanix 環境を効果的に管理および最適化するために必要な基本的な概念と実践的なスキルを学びたい初級レベルのシステム管理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できるようになります:

• Nutanix Enterprise Cloud Platform とその構成要素を理解する。
• Nutanix クラスターをインストール、設定、管理する。
• Acropolis Hypervisor (AHV) の管理に精通する。
• 高度な管理タスクとトラブルシューティングを行う。
• 高可用性、災害復旧、およびセキュリティのベストプラクティスを実装する。

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、中級レベルのデータ専門家向けです。Google Colabを使用して時系列予測技術を実際のデータに適用したい方におすすめです。

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：

• 時系列分析の基本を理解する。
• Google Colabを使用して時系列データを操作する。
• ARIMAモデルを用いてデータの傾向を予測する。
• FacebookのProphetライブラリを柔軟な予測に利用する。
• 時系列データと予測結果を可視化する。

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、Google Cloud Platform を管理・操作することを希望する初級レベルの IT プロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• GCP のコアサービスとインフラストラクチャを理解する。
• ネットワークと仮想マシンの管理方法を学ぶ。
• GCP 内での一般的なセキュリティベストプラクティスを理解し、適用する。
• GCP における Kubernetes とコンテナ管理について探求する。
• ストレージオプションとその構成方法について学ぶ。
• GCP 上でデータベースを展開および構成する。

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、強化学習についての理解を深め、Google Colabを使用したAI開発の実践的な応用に興味がある上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、参加者は以下のことができます：

• 強化学習アルゴリズムの核心概念を理解します。
• TensorFlowとOpenAI Gymを使用して強化学習モデルを実装します。
• 試行錯誤を通じて学習する知能エージェントを開発します。
• Q学習や深層Qネットワーク（DQNs）などの高度な技術を使用してエージェントのパフォーマンスを最適化します。
• OpenAI Gymを使用して模擬環境でエージェントを訓練します。
• 強化学習モデルを実世界のアプリケーションに展開します。

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、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上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、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

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、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。

クラウドコンピューティングは、必要に応じてITリソースやサービスを提供するスケーラブルで柔軟なモデルです。

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、初心者から上級者までのクラウドプラクティショナーを対象としており、AWSとAzureの技術をマスターしながら、世界的に認知された認定試験の準備を行います。

このプログラムを修了することで、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• AWSとAzureにわたる基礎的なクラウド原則を理解する。
• Azureリソースの設定、セキュリティ管理、および効果的な運用を行う。
• AWSの計算、ストレージ、ネットワーキング、およびセキュリティサービスを実装する。
• アーキテクチャのベストプラクティスを適用し、ジェネラティブAIの概念を組み込んで戦略的な計画を行う。

コース形式

• 実際のクラウドデモンストレーションをサポートするインストラクター主導のセッション。
• AWSとAzure環境での広範な実践演習。
• 複数の認定試験への準備を目的とした実用的なラボ。

コースカスタマイゼーションオプション

• 組織のクラウドロードマップに合わせたカスタマイズされたコンテンツが必要な場合は、ご連絡ください。

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を使用してGoogle ColabでNLP技術を適用したい中級レベルのデータサイエンティストや開発者向けです。

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：

• 自然言語処理の基本概念を理解する。
• NLPタスクのためにテキストデータを前処理し、クリーニングする。
• NLTKとSpaCyライブラリを使用して感情分析を行う。
• Google Colabを使用してスケーラブルで協調的な開発を実現する。

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、中級レベルのデータサイエンティストと開発者が Google Colab 環境を使用して深層学習技術を理解し、適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できるようになります：

• 深層学習プロジェクトのために Google Colab をセットアップし、操作する。
• ニューラルネットワークの基本を理解する。
• TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する。
• 深層学習モデルを訓練し、評価する。
• 深層学習のために TensorFlow の高度な機能を利用する。

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）は、業界特有のクラウド環境でのデータ管理をマスターしたい中級レベルのデータエンジニア、クラウドアーキテクト、ビジネスインテリジェンス専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• データファブリックの原理と構成要素を理解する
• データ統合とオーケストレーションソリューションを設計および実装する
• 業界クラウドプラットフォーム内のデータ品質とガバナンスを確保する
• データファブリックを利用して、業界特有のデータ分析と意思決定を支援する
• クラウドデータ管理における新規トレンドと技術に最新の情報を維持する

VMware vSphere 8は、現代のデータセンターアーキテクチャを支える業界トップクラスの仮想化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（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのITプロフェッショナル向けで、VMware vSphere環境をインストール、設定、管理する方法を学びながら、VCP認定試験に備えることを目的としています。

コース終了時には、受講者は以下のスキルを持つようになります：

• ESXiホストのインストールと設定
• vCenter Serverの展開と管理
• vSphereネットワークとストレージの設定
• 仮想マシンの作成、展開、および最適化

コース形式

• インストラクターによるプレゼンテーションと技術的ディスカッション
• 広範な実習とシナリオに基づく演習
• 専用のvSphere環境での実践的な設定と管理

コースカスタマイゼーションオプション

• カスタマイズされたVMware vSphereトレーニングソリューションが必要な場合は、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 日本（オンラインまたはオンサイト）は、Terraform の高度な機能を活用して分散インフラストラクチャの管理とオーケストレーションのスキルを向上させたい、中級から上級の DevOps エンジニア、クラウドアーキテクト、インフラストラクチャ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、参加者は以下ができるようになります：

• Terraform の高度な機能を活用して、動的でスケーラブルなインフラストラクチャを構築する。
• 再利用性と効率性を最大化する形で Terraform モジュールを構成・管理する。
• シームレスな自動化を実現するため、Terraform を CI/CD パイプラインと統合する。
• 複雑な Terraform 設定を効果的にデバッグ・トラブルシューティングする。
• Terraform を使用したクラウドインフラストラクチャの維持とスケーリングのためのベストプラクティスを導入する。

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、クラウドコンピューティングとその業界での応用について理解したい初心者レベルのITプロフェッショナル、ビジネスアナリスト、プロジェクトマネージャー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：

• クラウドコンピューティングの主要な特徴と利点を識別する。
• さまざまなクラウドサービスモデルと展開モデルの違いを理解する。
• 業界固有のクラウドソリューションの重要性を認識する。
• クラウドプラットフォームのセキュリティとコンプライアンスの側面を評価する。
• クラウドテクノロジーの新規トレンドと今後の方向性を探求する。

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、Kubiya AIを使用してクラウドインフラストラクチャ管理を改善したい中級レベルのクラウドエンジニアやオペレーションマネージャー向けです。

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るようになります：

• クラウドインフラストラクチャにKubiya AIを統合する。
• クラウドリソースのプロビジョニングと管理を自動化する。
• AI駆動の分析を使用してクラウドコストを最適化する。
• AI駆動の監視を使用してクラウドセキュリティを強化する。

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、中級レベルのデータサイエンティストや開発者を対象としており、Google Colab 環境を使用して機械学習アルゴリズムを効率的に適用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことをできるようになります：

• 機械学習プロジェクトのために Google Colab を設定し、ナビゲートする。
• さまざまな機械学習アルゴリズムを理解し、適用する。
• Scikit-learn のようなライブラリを使用してデータを分析し、予測する。
• 監督学習と非監督学習のモデルを実装する。
• 機械学習モデルを効果的に最適化し、評価する。

VMware vSphere: 操作、拡張、およびセキュリティは、基本的なvSphere管理を基に、セキュリティ、パフォーマンス調整、スケーラビリティ、および高度な操作に関するベストプラクティスを提供します。

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、中級レベルから上級レベルのITプロフェッショナル向けです。彼らが大規模またはミッションクリティカルなvSphere環境を安全かつ効率的に管理および最適化する方法を学ぶことを目的としています。

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:

• vSphereのパフォーマンスを監視、分析、最適化します。
• 暗号化、証明書、およびロールベースのコントロールを使用してvSphereコンポーネントのセキュリティを確保します。
• 高度なネットワーク機能とストレージ機能を使用してvSphere展開をスケーリングします。
• vSphereツールを使用してライフサイクル管理とパッチ管理を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• ハンズオン実習とトラブルシューティングシナリオ。
• 実際のエンタープライズに焦点を当てた実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（日本オンラインまたはオンサイト）は、初心者から上級者のDevOpsエンジニア、システム管理者、システムアーキテクトを対象としており、Terraformのスキルと複雑なインフラストラクチャ展開の管理能力を向上させることを目指しています。

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：

• 大規模なTerraformプロジェクトを開発および維持する。
• HCLと高度な表現言語機能や実践についての専門知識を示す。
• 継続的インテグレーションとデリバリーパイプラインでのTerraformオペレーション管理に使用されるさまざまな自動化ツールとプロセスを利用する。これには、テストおよび品質保証ツールとプロセスが含まれます。
• 既存のまたは新しいTerraformプロジェクトやモジュールにおいて専門家として行動する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、意味深く魅力的なデータ可視化を作成したい初級レベルのデータサイエンティストを対象としています。

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：

• Google Colab をデータ可視化に設定し、操作する。
• Matplotlib を使用してさまざまな種類のプロットを作成する。
• Seaborn を使用して高度な可視化技術を利用する。
• プレゼンテーションと明瞭性のためにプロットをカスタマイズする。
• 可視化ツールを使用してデータを効果的に解釈し、プレゼンテーションを行う。

VMware vSphere は、データセンターやハイブリッドクラウド環境における仮想インフラストラクチャの効率的な管理を可能にする主要な仮想化プラットフォームです。

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、初級から中級レベルの IT プロフェッショナルを対象としており、VMware vSphere 環境のインストール、設定、管理を目指しています。

このトレーニングが終了したとき、参加者は以下のことができます:

• ESXi ホストと vCenter Server のインストールと設定
• 仮想マシンと vApps の作成と管理
• 仮想ネットワークとストレージリソースの設定
• ユーザー権限、監視、および基本的なトラブルシューティングの実装

コース形式

• 対話型講義とディスカッション
• ハンズオンラボ演習とデモ
• 実世界での実践的な実装

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、ご連絡ください。

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 プログラミングを Google Colab を使用して基礎から学びたい初心者の開発者やデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Python プログラミング言語の基礎を理解する。
• Google Colab 環境で Python コードを実装する。
• 制御構造を使用して Python プログラムのフローを管理する。
• 関数を作成してコードを効果的に整理し、再利用する。
• Python プログラミングの基本的なライブラリを使用する。

VMware vSphere は、信頼性の高い IT インフラストラクチャを構築するために使用される主要な仮想化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（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの IT プロフェッショナルが VMware vSphere 環境での問題を特定し解決する実践的なスキルを身につけることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• 仮想マシンと vSphere サービスに関連する一般的な問題の診断と解決
• VMware ツールを使用してパフォーマンスと構成の問題を分析し修正
• 仮想ネットワークとストレージ設定のトラブルシューティング
• 生産環境での根本原因分析を行う

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

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、中級から上級レベルの統合開発者やシステム管理者を対象としており、クラウドベースのソリューションを統合プラットフォーム上で構築、管理、展開するための高度なBoomiテクニックを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了した際には、参加者は以下のことができます：

• AtomSphereを使用し、Boomiドキュメントで作業を行う。
• 高度なロジックとデータ処理のための複雑な統合プロセスを作成および設計する。
• 統合プロセスを展開し、ログとレポートを管理する。
• エラーをキャプチャし、処理する。
• Boomiとの統合に関するベストプラクティスとテクニックを適用する。

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、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。

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、開発者、システム管理者、およびクラウド愛好家を対象としており、OpenNebula の実践的な知識を得て、そのクラウドソリューションに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、参加者は以下ができます：

• OpenNebula を含む開発環境を設定します。
• OpenNebula で仮想マシンを作成および管理します。
• 仮想マシンのライフサイクルを理解します。
• 既存のインフラストラクチャと OpenNebula を統合します。
• OpenNebula 環境で一般的な問題をトラブルシューティングします。

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、中級レベルのシステム管理者を対象としており、複雑な仮想環境をVMware vCenterで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が可能です：

• VMware vSphereとvCenter Serverのアーキテクチャとコンポーネントを理解する。
• VMware ESXiとvCenter Serverをインストール、設定、管理する。
• 高度なネットワークとストレージ構成を実装する。
• 仮想マシンを作成、管理、移行する。
• 仮想化環境での高可用性と災害復旧を確保する。
• vSphereのタスクを自動化し、ライフサイクルとアップグレードを管理する。
• 一般的な問題のトラブルシューティングを行い、ベストプラクティスを適用する。

このコースの目的は、運用者と管理者の両方の視点から OpenStack 環境に精通することです。クラウドコンピューティングの簡単な紹介後、独自の OpenStack インスタンスを取得し、実践的な操作と管理作業を行います。このコースでは、一般的なアーキテクチャからクラウドの管理まで、OpenStack の基本的なすべてのコンポーネントについて学びます。コース形式は、約 75% が実際の OpenStack 環境での実践ワークショップです。

このコースは OpenStack に関する包括的なトレーニングです。システムの紹介から始まり、実践的なワークショップを通じて OpenStack を基にしたプライベートクラウドの管理方法を学びます。最後にはトラブルシューティングと高度なアーキテクチャのトピックも扱います。このコースの目的は、OpenStack エコシステムに親しみ、さらに OpenStack クラウドの拡張や改良のための堅実な基盤を提供することです。コースには Certificate OpenStack Administrator 試験に必要なすべてのトピックが含まれています。75% のコンテンツは、実際の OpenStack トレーニング環境でのハンズオンワークショップに基づいています。

この集中的なOpenStackトレーニングは、OpenStackベースのプライベートクラウド環境のデプロイ、管理、トラブルシューティング、最適化における実践的なハンズオン体験を提供します。拡張版ブートキャンプとして設計された本コースは、Certified OpenStack Administrator試験の目標と一致する、コア管理トピック、現実世界のトラブルシューニングシナリオ、および高度なアーキテクチャ概念をカバーしています。ライブOpenStackラボでのワークショップベースの学習が75%を占め、受講者はエンタープライズOpenStackインフラストラクチャを自信を持って管理し、さらに発展させるためのスキルを身につけます。

このコースはOpenStackネットワーキングに関する深いトレーニングです。まずOpenStackとそのアーキテクチャの紹介から始まり、Identity service (Keystone)、Image service (Glance)、Compute service (Nova)、Block storage (Cinder) などの主要なOpenStackプロジェクトを説明します。これらの説明はOpenStack内のネットワーク環境の概要を説明し、主にNetworking project (Neutron) に焦点を当てます。仮想ネットワークインフラストラクチャについても説明し、Open Virtual Network (OVN) プロジェクト、Open vSwitch、およびOpenFlowに基づいています。このコースの目標は、OpenStackの基本的な操作とアーキテクチャを理解し、参加者がOpenStackの背後にあるさまざまなネットワーキング技術に精通することです。また、OVNに関連するフロー、リソース、ツールについても詳細な情報を提供します。

カスタマイズオプション

このトレーニングは2日間に短縮し、顧客にとって重要な核心的な側面に焦点を当てることが可能です。また、管理、設計、ネットワーキング、またはトラブルシューティングに関連するOpenStackの展開に関するトピックを拡張することもできます。Linux BridgeやOvSなどの他のSDNソリューションについて説明することも可能です。

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、クラウドベースのソリューション向けに統合プラットフォームを構築、管理、展開するための Boomi を使用したいと考えている統合開発者、システム管理者、およびシステムインテグレーターを対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• Boomi で統合を開始するために必要な環境を設定する。
• Boomi AtomSphere の機能、アーキテクチャ、および核心概念を理解する。
• Boomi を使用して統合プロセスを設計、構築、展開する方法を学ぶ。
• Boomi のダッシュボードとレポートオプションを使用してアプリケーションを監視する。
• Atom、Molecule、および Atom Cloud の設定とデプロイメントを管理する。
• Boomi を使用してウェブサービスと API 統合と管理を有効にする。

クラウドコンピューティングにおける実践的な経験は、現代的なインフラストラクチャの習得への基本的な道筋を示します。本講座では、仮想化、ハイパーバイザ、ネットワーク階層、分散アーキテクチャにまたがる核心的なパラダイム、およびコスト最適化とセキュリティに関する実践的な戦略を探ります。AWS、Azure、Google Cloudなどの主要プラットフォームのハンズオンな理解を深め、コンピューティングサービス、仮想ネットワーク、マネージドデータベース、サーバーレスデプロイメントをカバーします。パブリッククラウドエコシステム全体で高可用性のソリューションを設計する自信を養います。

この7日間のプログラムは、最新のDevOpsプラクティスを用いてクラウドネイティブアプリケーションの設計、デプロイメント、運用を行うための包括的で実践的な研修です。

参加者は、スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを設計する方法、コンテナ環境を最適化する方法、Kubernetesを用いて本番ワークロードを管理する方法について学びます。コースでは、システムの信頼性とパフォーマンスを保証するための高度なデプロイメント戦略、GitOpsベースの自動化、および観測可能性（Observability）プラクティスを取り扱います。

インシデント対応、障害シュミレーション、根本原因分析など、実際の運用上の課題に重点を置いています。プログラム最後には、トラブルシューティングをサポートし、運用上の意思決定を加速させるためのAI搭載ツール的使用法も学びます。

研修終了後、参加者はKubernetesベースの環境において、回復力のある分散システムを構築、デプロイ、監視、保守する方法を明確に理解できるようになります。

このコースは、マネージャー、ビジネスアナリスト、QAテストエンジニア、オペレーション担当者などの非技術的プロフェッショナルを対象としています。クラウドコンピューティングの基本的な理解を提供することを目指しています。参加者は、クラウドの核心概念、利点、および実践的な応用について学びます。これにより、より明確な判断を行い、クラウド移行イニシアチブに効果的に貢献することができます。特に、クラウドの専門用語の解説、オンプレミスとクラウドインフラストラクチャの比較、サービスモデルの理解、および組織内のさまざまな役割に対するクラウドの影響について重点を置きます。

このコース終了時には、参加者は以下のことを達成できます:

• クラウドコンピューティングの主要な定義と用語を理解する
• 異なるクラウドサービスモデル（IaaS、PaaS、SaaS）を識別する
• 異なるクラウド展開モデル（パブリック、プライベート、ハイブリッド、マルチクラウド）の違いを理解する
• オンプレミスとクラウドベースのインフラストラクチャを比較する
• クラウドの利点（スケーラビリティ、アジリティ、可用性、コスト効率）を理解する
• 一般的なクラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）とそのサービス提供を認識する
• クラウドの責任分担モデルとロールベースアクセス制御を理解する
• ソフトウェアテスト、デプロイ、監視におけるクラウドの影響を理解する
• クラウド採用と移行プロジェクトに効果的に参加する
• クラウドセキュリティの基本、コンプライアンス、ガバナンス原則を理解する

この3日間の研修プログラムは、クラウドコンピューティングの基本概念と、主要なクラウドプラットフォーム（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)）でのハンズオン体験を通じて、参加者に堅固な基礎を提供することを目的としています。本コースは4つのセッションで構成され、各セッションが主要なクラウドプラットフォームの一つに焦点を当て、最初のセッションでは一般的なクラウドコンピューティングの原則について取り上げます。コース終了後、参加者はクラウドコンピューティングの基本概念を明確に理解し、各プラットフォームのアーキテクチャとサービスに関する実践的な知識を持ち、リアルなシナリオでリソースをデプロイ・管理するスキルを身につけることができます。

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、クラウドインフラストラクチャとサービスのベストプラクティスを適用したいITアーキテクトやITコンサルタント向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ビジネス実装にクラウドインフラストラクチャとサービスを活用する。
• クラウドセキュリティアライアンスの基準を使用して高度なクラウドセキュリティを適用する。
• SOAとPaaSのシナジーを活用してレガシーシステムをクラウドに移行する。
• 非同期クラウドサービスのためにオンデマンドのリソースプロビジョニングを自動化する。

日本におけるこの講師によるリアルタイムトレーニング（オンラインまたは対面）は、組織の財務資産を記録・管理・監視・処理することを目的としたクラウド管理者、クラウドアーキテクト、技術責任者、および金融アナリストを対象としています。

本トレーニングの終了後、参加者はFinOpsの実践手法を使用して、コスト予測、プロセスの最適化、およびクラウドにおける財務管理業務を実行できるようになります。

概要:

• IoTアーキテクチャと中核機能の理解。
• 「モノ」と「センサー」の概念、インターネット・オブ・シングス（IoT）、およびビジネス機能からIoTソリューションへのマッピングの探求。
• IoTソフトウェア構成要素の包括的な概要：ハードウェア、ファームウェア、ミドルウェア、クラウドインフラストラクチャ、およびモバイルアプリケーション。
• 主要なIoT機能：フリート管理、データ可視化、SaaSベースのFM（資産管理）およびDV（データ可視化）、アラート/警報システム、センサーおよび「モノ」のオンボーディング、ジオフェンシング。
• MQTTを用いたIoTデバイスからクラウドへの通信の基本。
• AWS IoT Coreを用いたMQTTによるIoTデバイスのAWS接続。
• 計算のためにAWS Lambda、データ格納のためにAmazon DynamoDBとAWS IoT Coreの統合。
• シームレスなデータ通信のためにRaspberry PiをAWS IoT Coreに接続。
• 実践的なラボ演習：Raspberry PiとAWS IoT Coreを用いたスマートデバイスの構築。
• センサーデータの可視化とWebインターフェースとの通信。

この日本（オンラインまたは現地開催）での講師によるライブトレーニングは、オープンソースプラットフォームとオープンスタンダードを使用して、移植性、弾力性、および主権を持つソフトウェア環境を設計したい中級レベルのIT専門家やテクノロジー意思決定者を対象としています。

このトレーニングの終了後、受講生は以下のことができるようになります：デジタル主権の概念を説明し、移植性のリスクを評価し、Kubernetesとオープンソースプラットフォームオプションを評価し、具体的な採用手順を定義する。

このコースは OpenStack に関する総合的なトレーニングです。システムの紹介から始まり、実践的なワークショップを通じて OpenStack を基にしたプライベートクラウドの管理方法を学びます。最後にはトラブルシューティングと高度なアーキテクチャトピックが含まれます。このコースの目的は、OpenStack エコシステムに精通することと、OpenStack クラウドのさらなる拡張や洗練化のための強固なバックグラウンドを提供することです。このコースには、Certificate OpenStack Administrator 試験に必要なすべてのトピックが含まれています。

この講師によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、エンタープライズ環境向けのプライベートOpenStackクラウドインフラストラクチャを設計・デプロイ・管理したいシステム管理者およびインフラ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後、受講者はOpenStackアーキテクチャを理解し、プライベートクラウドインフラストラクチャをデプロイし、コンピュートおよびストレージリソースを管理し、Keystoneを用いてセキュリティを実装し、エンタープライズのベストプラクティスを適用することができるようになります。

日本で行われるこのインストラクター主導の実践研修（オンラインまたは対面）は、主権クラウド戦略の原則を用いてガバナンスモデルを設計し、適切なクラウドアーキテクチャを選択し、現実的なクラウドエグジットプランを準備したい中級レベルのITリーダー、アーキテクト、ガバナンス専門家を対象としています。

この研修終了後、参加者は主権性の要件を定義し、アーキテクチャオプションを評価し、ガバナンス制御を確立し、実践的なエグジットロードマップを構築できるようになります。

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、中級レベルの仮想化管理者向けです。 VMwareからオープンソースプラットフォームへの移行を希望する方々に適しています。

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：

• KVM、oVirt、Proxmox VEのインストールと設定
• VMwareから仮想ワークロードの移行
• 高可用性と災害復旧の実装
• オープンソース仮想化環境でのパフォーマンス最適化