大阪のクラウド・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（オンラインまたはオンサイト）は、Google Cloud 上でクラウドインフラストラクチャとサービスを管理するスキルを習得したい中級レベルの IT 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 になります：

• Google Cloud サービスを使用してクラウド環境をセットアップおよび構成する。
• 仮想マシン、ストレージ、ネットワークを管理および構成する。
• GCP 環境でアプリケーションを展開し、監視する。
• セキュリティのベストプラクティスとアイデンティティ管理を実装する。
• Google Cloud ツールを使用して自動化とトラブルシューティングを行う。

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、大阪（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

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。

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、Alibaba Cloudの基本を学びたいIT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をできるようになります：

• Alibaba Cloudのソリューションアーキテクチャを理解する。
• Alibaba Cloudのコア製品とサービスについて学ぶ。
• ビッグデータやデータベースへの対応能力を理解する。

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。

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、中級レベルの開発者、システム管理者、クラウドアーキテクト向けです。NoCloudを使用してクラウドソリューションを構築したい方向けです。

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：

• NoCloud、Docker、Kubernetes、Helmを含む開発環境のセットアップ。
• NoCloudを使用してクラウドサービスを作成および管理する。
• NoCloudでのクラウドサービスのライフサイクルを理解する。
• 既存のインフラストラクチャや仮想リソースとNoCloudを統合する。
• NoCloud環境での一般的な問題をトラブルシューティングする。

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。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は Google Cloud 上で Kubernetes を使用して本番環境用コンテナ環境の設定と管理方法を学びます。 

このトレーニング終了時、参加者は以下ができます:

• Google Cloud での Kubernetes の設定と管理を行います。
• Kubernetes クラスターの展開、管理、スケーリングを行います。
• (Docker) コンテナ化されたアプリケーションを Google Cloud 上で展開します。
• オンプレミスの既存 Kubernetes 環境を Google Cloud に移行します。
• Kubernetes をサードパーティの継続的インテグレーション (CI) ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes で高可用性と災害復旧を確保します。

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）では、利用可能なクラウドソリューションの実践的な理解、クラウド上のデータと取り組むために必要なデータ分析プロセス、Power BI などのツールを使用してデータを分析するための手順について学習します。

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：

• Power BI のインストールと設定
• Azure を含むクラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションの評価
• Big Data の保存、管理、アクセスに使用される異なる構造、モデリングアプローチ、データウェアハウス設計の理解
• 分析の準備としてデータをクリーニングするためのツールと技術の適用
• オンプレミスおよびクラウドデータに基づくレポート作成と分析ソリューションの構築
• データウェアハウスとのデータ分析ソリューションの統合
• データセキュリティリスクを軽減し、データプライバシーを確保する

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、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。

対象者

アルゴリズムの知識と少なくとも1つのプログラミング/スクリプト言語へのなじみがあるソフトウェアエンジニアまたはコンピュータサイエンティストで、クラウドコンピューティングの経験がない方

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、システム管理者やIT管理者がCitrix Hypervisorを使用してデスクトップ、サーバー、クラウドのデータセンターバーチャル化を展開、管理、最適化することを目指しています。

トレーニング終了後、参加者は以下のことを実現できます：

• Citrix Hypervisorを使用してデスクトップ、サーバー、クラウドの仮想化を管理するための必要環境を設定します。
• Citrix Hypervisorの全機能とアーキテクチャを利用することで、仮想化管理と操作を簡素化します。
• XenCenterとCLIコマンドを使用してCitrix Hypervisor環境を設定および管理します。
• 仮想マシン、GPU、ストレージリポジトリのインストール、設定、管理方法を学びます。
• 高可用性とワークロードバランスを実装することで、Citrix Hypervisorプール全体のパフォーマンスを最適化します。

この7日間のプログラムは、現代のDevOpsプラクティスを使用して、クラウドネイティブアプリケーションを設計、展開、運用するための包括的な実践的な旅を提供します。

参加者たちは、スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャの設計、コンテナ環境の最適化、Kubernetesを使用したプロダクションワークロードの管理方法について学びます。このコースでは、高度なデプロイメント戦略、GitOpsに基づく自動化、および観測性のプラクティスをカバーし、システムの信頼性とパフォーマンスを確保します。

実際の運用上の課題、インシデント対応、障害シミュレーション、根本原因分析に重点が置かれています。プログラムは、AI駆動のツールを使用してトラブルシューティングを支援し、運用意思決定を加速することから締めくくります。

訓練終了時には、参加者たちはKubernetesベースの環境で堅牢な分散システムを構築、展開、監視、および維持する方法を明確に理解できるようになります。

1日目 - クラウドコンピューティングの基本的なトピックを技術とビジネスの両面から包括的にカバーします。このモジュールは複数のセクションに分かれ、各セクションには実践的な演習が付属しています。

2日目 - クラウドコンピューティングプラットフォームに関連する技術的なトピックを探ります。実装やプログラミングの詳細には触れず、概念レベルにとどまります。クラウドサービスアーキテクチャ、クラウドセキュリティ脅威と技術、仮想化とデータ処理に関する話題に焦点を当てます。

3日目 - 基本的なクラウドコンピューティングプラットフォームの技術的洞察を提供します。Infrastructure-as-a-Service (IaaS)、Platform-as-a-Service (PaaS)、Software-as-a-Service (SaaS) の環境が複合的なパターンとして探求され、これらのパターンは固有のビルディングブロックと共有されるビルディングブロックから構成されます。このモジュールでは、これらのアーキテクチャレイヤーをガイドツアー形式で説明し、主要なコンポーネントを紹介し、共有されるコンポーネントに焦点を当て、クラウドコンピューティングのメカニズムと実践を通じてビルディングブロックがどのように組み立てられ、実装されるかを説明します。

4日目 - 3日目の内容に基づいて、拡張性、耐障害性、マルチテナント技術アーキテクチャやクラウドバースティング、クラウドバランスなどの専門的なソリューションアーキテクチャについて深く掘り下げます。アーキテクチャメカニズム、業界のテクノロジー、設計パターンを学ぶことで、コアおよび拡張コンポーネントが組み合わさって、クラウドプラットフォームの主要特性である拡張性、耐障害性、マルチテナントを実現する方法について説明します。これらのネイティブおよび強化されたスケーラビリティとフェイルオーバーに関する機能セットを活用することで、クラウド間やオンプレミスとクラウド環境間でのバースティングや、パフォーマンスとフェイルオーバーの観点からクラウド間でランタイム負荷をバランスさせるための専門的なソリューションアーキテクチャについて説明します。

5日目 - 参加者に対して、これまでに学んだトピックの知識を適用する能力をテストするために設計された一連の演習と問題が提示されます。

このコースは、クラウドコンピューティングの恩恵を受ける方法を理解したい人々のために作成されました。Amazon EC2の例を使用していますが、他のプロバイダーに合わせて調整することも可能です。

対象者

ITアーキテクト、中堅レベルのITマネージャー、ITコンサルタント

コース形式

現在は100%講義です。

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）では、クラウドソリューションの理解、クラウド上のデータを扱うためのデータ分析プロセス、およびPower BIなどのツールを使用してデータを分析する実践的なスキルを身に付けることができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Power BIをインストールおよび設定する。
• Azureなどのクラウドプロバイダーが提供するさまざまなデータソリューションを評価する。
• Big Dataの保存、管理、アクセスに使用される異なる構造、モデリングアプローチ、およびデータウェアハウス設計について理解する。
• 分析の準備としてデータをクリーニングするためのツールと手法を適用する。
• オンプレミスおよびクラウド上のデータに基づいたレポート作成と分析ソリューションを構築する。
• データウェアハウスとデータ分析ソリューションを統合する。
• データセキュリティのリスクを軽減し、データプライバシーを確保する。

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、システム管理者、DevOps エンジニア、開発者が CloudForms を使用して仮想インフラを集中管理インターフェースで管理することを目指しています。

本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：

• OpenStack、OpenShift、VMware などの異なる仮想マシンおよびクラウドプラットフォームに CloudForms をインストールおよび構成します。
• 複数のクラスターを監視するための集中管理インターフェースを作成します。
• インフラ全体のセキュリティ制御と構成ポリシーを強化します。
• 分散された仮想インフラを統合したハイブリッド環境に変換します。
• オーケストレーションとワークフローの自動化により、ワークロードのパフォーマンスと効率を最適化します。

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、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。

• Citrix Virtual Apps and Desktops 7 の基礎知識を習得
• Citrix Virtual Apps and Desktops 7 サイトとクラウドコネクタのインストール、構成、管理方法
• オンプレミスのCitrix Virtual Apps and DesktopsとCitrix Virtual Apps and Desktops Serviceの違いを理解する
• アプリケーションとデスクトップリソースの配信方法

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、組織の金融資産をクラウド上で記録、管理、監視、および処理することを目指すクラウド管理者、クラウドアーキテクト、テクノロジーヘッド、および財務アナリスト向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は FinOps の実践を組織で活用してコスト予測を行い、プロセスを最適化し、クラウド上の財務管理業務を行うことができるようになります。

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）では、クラウドエンジニア向けに MinIO のオブジェクトと非構造化データの保存方法について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• MinIO クライアントを使用して Unix コマンドの代替を提供します。
• 機械学習、分析などに向けた高性能インフラストラクチャを MinIO で構築します。
• Kubernetes 上での MinIO のデプロイを行い、スケーラブルなオーケストレーションデプロイメントを行います。

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

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、システム管理者や開発者がVMware PKS（以前はPivotal Container Serviceと呼ばれていた）を通じてKubernetesベースの環境をインストール、構成、監視、管理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ることを目指します：

• VMware PKSのコンポーネントとツールをインストールする。
• BOSHとPivotal Ops Managerを使用してデプロイする。
• PKSをVMware Harbor機能と統合する。
• VMwareのツールを使用してインフラストラクチャとアプリケーションを管理および監視する。

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