日本 でのオンライン DevOps 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、Makeを使用してコラボレーションとタスク管理プロセスを自動化したい中級レベルのリモートチーム、プロジェクトマネージャー、人事専門家向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to:

• チームのコラボレーションタスクと通知を自動化する。
• Makeをプロジェクト管理ツールと統合する。
• 人事とオンボーディングワークフローを効率化する。
• 自動化を使用してタスク追跡とレポート作成を改善する。

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、高度なAI/MLエンジニア、データサイエンティスト、およびテクノロジー革新者を対象としています。彼らはMakeワークフローにAI機能を統合してプロセスを最適化し自動化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を学ぶことができます：

• 自動化におけるAIと機械学習の能力を理解する。
• APIを使用してMakeワークフローにAI/MLモデルを統合する。
• 感情分析、予測モデリング、データ駆動型意思決定の実装を行う。
• AIドリブンの自動化ワークフローを最適化しスケールアップする。

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、高度な自動化プロセスを強化するために外部APIをMakeと統合したい開発者、システム統合者、および技術オペレーションチーム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：

• MakeのAPIを理解し、その機能を拡張する方法。
• APIを使用してサードパーティアプリケーションを統合する方法。
• サポートされていないアプリケーション用にカスタムコネクタを作成する方法。
• MakeとAPIを使用した高度な自動化技術を使う方法。

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、自動化され、スケーラブルで、協調的なIT環境の構築と管理のスキルを向上させたい中級レベルのソフトウェア開発者、システム管理者、およびITプロジェクト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 Able to:

• DevOpsとプラットフォームエンジニアリングの基本原理と利点を理解する。
• Infrastructure as Code (IaC) を実装し、ITインフラストラクチャのプロビジョニングを自動化する。
• Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) パイプラインを構築および維持管理する。
• DockerやKubernetesなどのコンテナ化ツールを使用してマイクロサービスをデプロイし、管理する。
• DevSecOpsを利用してソフトウェア開発ライフサイクルにセキュリティ実践を統合する。
• 監視とシステム信頼性の向上に観測技術を適用する。

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、高度なレベルのDevOpsプロフェッショナルを対象としており、Makeを使用してCI/CDパイプライン、インフラ管理、クラウドデプロイメントを自動化す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できるようになります：

• Jenkins、GitHub、Dockerと統合してMakeでCI/CDワークフローを自動化します。
• クラウドリソースのプロビジョニングと監視のためのインフラ自動化を管理します。
• コードデプロイメント、テスト、ロールバック戦略の効率的なワークフロー自動化を実装します。
• Makeの高度な統合機能を使用してインフラオーケストレーションを最適化します。

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、n8nを用いて高度なワークフロー自動化技術をマスターしたい上級レベルの開発者やデータエンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 条件付きロジックと分岐を使用して高度なワークフローを作成および実装する。
• 複雑なAPIやサードパーティーシステムとの統合を行う。
• n8nの機能を拡張するためにカスタムノードを開発および展開する。
• データ量が多い環境でのスケーラビリティと効率性のためにワークフローを最適化する。

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、ファインチューニングされたモデルを信頼性と効率性を持って展開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、参加者は以下ができます：

• Fine-Tuned モデルのプロダクション展開に伴う課題を理解する。
• Docker と Kubernetes のようなツールを使用してモデルをコンテナ化し展開する。
• 展開されたモデルの監視とログを実装する。
• 実世界のシナリオでモデルを低遅延とスケーラビリティのために最適化する。

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、中級レベルの専門家向けに設計されており、さまざまなビジネスアプリケーションの統合、業務の効率化、生産性向上のためにMakeを活用したい方々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を学ぶことができます：

• 異なるビジネスアプリケーション間で自動ワークフローを設定する。
• Google Workspace、Slack、Trello、StripeなどのSaaSツールをMakeで接続する。
• コーディングなしでマルチステップのワークフローを設計および実装する。
• 自動化されたワークフローを最適化し、トラブルシューティングを行う。

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、ZapierとAI統合を活用して業務を効率的に拡大したい高度なビジネスプロフェッショナルや自動化エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Zapierを使用して複雑な自動化ワークフローを設計および実装します。
• AIモデルをビジネスプロセスに統合して予測的な洞察を得ます。
• 複数のプラットフォーム間でタスクを自動化することで業務を最適化します。
• 自動化ワークフローを監視し、トラブルシューティングを行い、継続的な改善を行います。

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、クラウド環境でApache Airflowを展開し、CI/CDパイプラインを設定し、堅牢な監視とログ記録の実践を実装したい上級レベルの参加者向けです。

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るようになります：

• クラウドおよびコンテナ化された環境でApache Airflowを展開する。
• CI/CDパイプラインを使用してDAGのテストとデプロイメントを自動化する。
• 監視とログ記録ツールを統合してシステムの信頼性を向上させる。
• Airflowの設定を最適化してパフォーマンスとスケーラビリティを向上させる。
• ワークフローと環境の管理におけるセキュリティ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、Kubiya AI を使用してエンタープライズレベルの DevOps 操作を自動化および最適化したい上級レベルの DevOps チームと IT アーキテクト向けです。

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：

• 特定のエンタープライズ DevOps 環境に Kubiya AI をカスタマイズする。
• エンタープライズ DevOps で使用される CI/CD ツールと Kubiya AI の統合を行う。
• AI 驚異のワークフローを使用して DevOps 自動化を強化する。
• AI 驚異の DevOps プロセス内のセキュリティとコンプライアンスを確保する。

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、Makeを使用して自動化されたデータパイプラインを構築し、データ同期プロセスを合理化す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できるようになります：

• Makeを使用して自動化されたデータパイプラインを設定する。
• データベース、CRM、クラウドアプリケーションなどのさまざまなデータソースを統合する。
• リアルタイムのデータ同期と変換を実装する。
• 自動化ワークフローを最適化し、トラブルシューティングを行う。

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、中級レベルのECプロフェッショナル向けで、Zapierを使用して注文処理、決済、カスタマーサポートを自動化す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できるようになります：

• 注文処理と出荷の自動化
• 会計システムとの支払いデータの同期
• 自動化を通じたカスタマーサポートの強化
• マーケティングと営業ワークフローの最適化

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、中級レベルの参加者向けに設計されており、機械学習ワークフローの自動化と管理、モデル訓練、検証、展開を Apache Airflow を使用して行う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 Able to できます：

• 機械学習ワークフローのオーケストレーションのために Apache Airflow を設定する。
• データ前処理、モデル訓練、検証タスクを自動化する。
• 機械学習フレームワークやツールと Airflow を統合する。
• 自動パイプラインを使用して機械学習モデルを展開する。
• 生産環境での機械学習ワークフローの監視と最適化を行う。

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、セキュリティチェックとプロセスを CI/CD パイプライン内に自動化することに焦点を当てて、DevOps の実践にセキュリティを統合したい中級レベルの DevOps 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をできるようになります：

• DevOps プロセス内でのセキュリティ統合の基本を理解する。
• Jenkins を使用してセキュリティチェックを自動化し、SonarQube などのツールを使用してコード分析と脆弱性スキャンを行う方法を学ぶ。
• Kubernetes で安全なアプリケーションをデプロイする。
• RabbitMQ, PostgreSQL, MongoDB を使用してマイクロサービス間の安全な通信を確保する。
• 継続的な監視と監査を設定し、展開全体でのコンプライアンスとセキュリティを確保する。

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、Make を使用して販売と在庫管理プロセスを効率化したい中級レベルのeコマース専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• Shopify、WooCommerce、Etsy などのeコマースプラットフォームを Make と統合します。
• 複数のプラットフォーム間での在庫更新と注文追跡を自動化します。
• 顧客とのコミュニケーションとサポートのための自動ワークフローを設定します。
• 高度な自動化戦略を通じて販売と在庫管理を最適化します。

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、Zapierを使用してリード獲得、メールキャンペーン、顧客フォローアップを自動化したい中級レベルのマーケター向けです。

本トレーニング終了時には、受講者は以下のことをできるようになります：

• マーケティング自動化におけるZapierの役割を理解する。
• リード獲得と育成のワークフローを設定する。
• CRM、メールプラットフォーム、分析ツールなどのマーケティングツールを統合する。
• 自動化ワークフローの最適化とトラブルシューティングを行う。

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、高度なレベルの参加者向けに、Apache Airflow でカスタムオペレータ、センサー、およびプラグインを作成し、既存のデータシステムと統合して高度な自動化と監視を行う方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• 特定のワークフローに合わせたカスタムオペレータ、フック、およびセンサーを開発する。
• 機能を拡張する Airflow プラグインを設計し実装する。
• Airflow のワークフローを外部システムやサービスと統合する。
• 高度なデバッグツールを使用してワークフローを最適化および監視する。
• 大規模な Airflow デプロイメントの管理に関するベストプラクティスを活用する。

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、高度なレベルの開発者、自動化スペシャリスト、およびITプロフェッショナルを対象としており、Zapierでのカスタム統合と多段階自動化を完全にマスター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 できるようになります：

• APIとウェブフックを使用してカスタムZapier統合を作成します。
• 複雑な多段階ワークフローを設計および管理します。
• 高度な自動化ワークフローを最適化およびデバッグします。
• 専有アプリケーションやあまり一般的でないアプリケーションとZapierを統合します。

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、コードを多く書くことなくAIを使用してタスクとプロセスを自動化したいすべてのスキルレベルの開発者やIT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：

• n8nのビジュアルプログラミングインターフェースを使用して複雑なワークフローを設計および実装する。
• LangChainを使用してワークフローやアプリケーションにAI機能を統合する。
• さまざまなユースケース向けのカスタムチャットボットや仮想アシスタントを作成する。
• AIエージェントを使用して高度なデータ分析と処理を行う。

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、Kubiya AIを使用してパイプラインにAI自動化を追加することを目指す中級レベルのDevOpsエンジニアとCI/CD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、参加者は次のことが Able to できます：

• AIをDevOpsパイプラインに統合する基本概念を理解します。
• JenkinsやGitLab CIなどの人気CI/CDツールでKubiya AIを実装します。
• Kubiya AIを使用してCI/CDパイプラインのタスクを自動化します。
• AIを使用してCI/CDパイプラインを監視および管理し、問題を早期に検出します。

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、中級レベルのマーケティングプロフェッショナルを対象としており、反復的なタスクの自動化、リードの育成、ワークフロー自動化を通じた顧客エンゲージメントの最適化を目指しています。

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になります：

• Makeを使用してマーケティングキャンペーンとリード育成ワークフローを自動化する。
• 統合されたプラットフォームを通じてパーソナライズされた顧客ジャーニーマップを作成する。
• Mailchimp、HubSpot、およびソーシャルメディアプラットフォームなどのマーケティングツール間でデータを同期する。
• 自動化ワークフローの監視と分析を行い、キャンペーンパフォーマンスを最適化する。
• 構築可能なマーケティング自動化戦略のベストプラクティスを採用する。

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、Kubiya AI の理解を深め、大規模オペレーションでその機能を完全に活用したい高度な DevOps エンジニアや自動化スペシャリストを対象としています。

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：

• Kubiya AI を使用して複雑なワークフローを自動化する。
• AI の応答とアクションをカスタマイズする。
• Kubiya AI を使用して DevOps オペレーションをスケーリングする。
• Kubiya AI の実装をトラブルシュートし、最適化する。
• セキュリティとコンプライアンス措置を理解し、実装する。
• 高度な CI/CD ツールや追加のクラウドサービスとの統合を行う。
• パフォーマンス監視を設定し、カスタムレポートを作成する。

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、中級から上級レベルの開発者やAI愛好家向けに設計されています。彼らはn8nで高度なAIワークフローを作成したいと考えています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• n8nワークフローとAIサービスの統合を理解する。
• 自動化プロセスにAI駆動型意思決定を実装する。
• n8nでカスタムAIノードを作成し、事前構築されたAIノードを使用する。
• AIワークフローのパフォーマンスを分析および最適化する。

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、中級レベルのプロフェッショナル向けに設計されており、Zapierを使用してビジネスオペレーションの自動化ワークフローを作成および最適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 Able to:

• 効率的なZapierワークフローを設計および実装します。
• 複数のビジネスアプリケーションをシームレスに統合します。
• Zapのパフォーマンスを最適化し、一般的な問題をトラブルシューティングします。
• ビジネスニーズに合わせてワークフロー自動化を拡大します。

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）では、中級レベルの参加者を対象に、ワークフローのパフォーマンスを最適化し、複雑な依存関係を管理し、大規模なデータセットや企業向けユースケースに対応するための Apache Airflow の展開をスケールアップ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できるようになります:

• Apache Airflow のワークフローをより良いパフォーマンスと信頼性で最適化する
• 複雑なワークフローアイテムの依存関係を管理し、トラブルシューティングを行う
• カスタムオペレータやセンサーなどの高度な Airflow 機能を利用する
• 大規模なデータセットと分散システムを処理するための Apache Airflow をスケールアップする
• Airflow 環境における監視、ログ記録、セキュリティに関する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ITプロフェッショナルやオートメーションエンジニア向けに設計されており、Makeの高度な機能をマスターし、複雑なワークフローを最適化し、エラーマネージメントを効果的に処理す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をできるようになります：

• Makeの高度な機能を使用してワークフローを自動化する。
• 条件論理、イテレーター、エラーハンドリングを使用してワークフローを最適化する。
• 複数のアプリケーションをシームレスに統合する。
• ワークフローを監視し、トラブルシューティングを行い、最大限の効率性を実現する。
• ワークフローオートメーションソリューションのスケーリングに最適なベストプラクティスを実装する。

Apache Airflowは、ワークフローの作成、スケジューリング、監視のために設計されたオープンソースプラットフォームです。Airflow 2.xを使用することで、組織は大規模なデータパイプラインをオーケストレーションし、クラウドサービスと連携させ、本番環境での堅牢性とセキュリティを確保することができます。

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、初心者から中級レベルまでのデータおよびDevOpsプロフェッショナル向けに設計されています。Apache Airflowを使用して、エンドツーエンドのデータパイプラインを構築、自動化、スケールアップす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 Able to できます：

• 異なる環境でApache Airflowをインストールおよび設定する。
• TaskFlow APIを使用してDAGを作成、スケジューリング、監視する。
• データソース、クラウドサービス、MLワークフローとAirflowを統合する。
• ETLパイプラインを管理し、データの信頼性を確保する。
• Executor、キュー、Kubernetesを使用してAirflowをセキュリティ保護およびスケールアップする。
• 本番デプロイメント向けの監視とベストプラクティスを適用する。

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ハンズオン実装。

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希望される場合は、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、Kubiya AIの機能を探索し、既存ツールとの統合を実現したい初心者レベルのDevOps専門家やIT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 able to できます：

• Kubiya AIの特徴と利点を理解する。
• 環境にKubiya AIを設定および構成する。
• DevOpsにおけるKubiya AIの基本的なユースケースを実装する。
• Kubiya AIを既存のDevOpsツールと統合する。

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、ワークフロー自動化の基礎を学び、Makeを使用して日常タスクを簡素化したい初心者レベルの参加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 になります：

• Makeでワークフローを作成し管理する。
• 異なるアプリケーションをワークフローに統合する。
• データ同期、通知、ファイル管理などの単純なタスクを自動化する。
• 既存のテンプレートを使用し、カスタムワークフローを作成する方法を理解する。
• ワークフロートラブルシューティングとデバッグの方法を学ぶ。

SRE Practitioner Certification Preparationは、公式のDevOps Instituteカリキュラムに準拠した高度なサイト信頼性エンジニアリング（SRE）実践をカバーする包括的なトレーニングプログラムです。このプログラムでは、参加者が認定試験に合格できるよう準備されます。

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、高度なSRE実践をマスターし、DevOps Institute SRE Practitioner認定試験に備えたい経験豊富なDevOpsおよびSRE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：

• SREアンチパターンを認識し、修正する。
• SLI（Service Level Indicators）、SLO（Service Level Objectives）、エラーバジェットを効果的に定義および管理する。
• セキュアで故障に強い、高信頼性のシステムを設計する。
• 高度な監視、自動化、インシデント対応戦略を実装する。

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。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

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版をご希望の場合は、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、Zapierを使用して反復的なタスクを自動化し、コードなしで効率性を向上させたい初級レベルのプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Zapierの基本とその自動化機能について理解する。
• タスクを自動化するためにZapを設定および構成する。
• 人気のあるビジネスツールをZapierと統合する。
• 自動化ワークフローを管理および最適化する。

このインストラクター主導の実習形式は日本（オンラインまたは対面）にて行われ、システム工学、土木工学、デザイン、建築分野に関連する現代のソフトウェア開発プラクティスを理解し、適用し、教育するための意欲のあるエンジニアリングおよびデザイン分野の教授を対象としています。

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）では、DevOpsエンジニア、開発者、SysOps管理者を対象としています。Ansibleプロジェクトを通じて利用できるツールと機能を最大限に活用し、組織のITインフラストラクチャとプロセスを進化させることが目的です。

同時に、大規模アプリケーションの複雑なAnsible実装を行い、オープンソースのタワーを使用して最適なDevOps管理と協調機能を実現する機会も活用できます。

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:

• Ansibleおよびその他のオープンソースツールとリソースをインストールし、設定します。
• Ansibleプロジェクトの機能を使用してDevOps管理の集中化システムを構築します。
• CI/CDアプローチを達成するために、Ansibleの自動化ツールと高度なリソースを操作します。
• Ansibleの協調機能を使用して大規模チームの管理に優れたSysOps方法を実行します。
• 組織内のDevOpsタスクの実行を強化し、既存のものを最適化します。
• 外部プラットフォームとAnsibleを統合し、他のAnsibleツールを使用して組織にとって有利な環境を作ります。

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、DevOpsエンジニアや開発者を対象としており、CodePipelineを使用してアプリケーションとインフラストラクチャの効率的な更新を行うためのリリースパイプラインの自動化を目指しています。

このトレーニング終了後、参加者はCodePipelineの機能とツールを使用して、ソフトウェアリリースワークフローの自動化と構成を行えるようになります。

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。

このコースは、Continuous Integration、Continuous Delivery、Continuous Testing および Continuous Deployment をサポートする DevOps デプロイメント パイプラインとツールチェーンの設計、実装、管理に従事している参加者向けです。本コースでは、Continuous Delivery の基盤となるプロセス、メトリクス、API および文化に関する考慮事項について解説します。

テストを最適化し、より速くテストを行いながら良質で一貫性のある安定した結果を得る方法を学びます。

DevOpsエンジニアリングとは何か、なぜDevOpsエンジニアリングが重要なのか、どのように成功に導くのかを学びます。

コースはDevOpsの基礎原則の短いレビューから始まり、その後DevOpsの実装へと移行します。このコースはエンジニアリングの観点から設計されており、他のフレームワークとの関係、テクノロジー、アプリケーション設計の実践、連続インテグレーションの実践、連続デリバリーと展開、連続テスト、弾性インフラストラクチャ、モニタリング、メトリックス、オブザーバビリティ、ガバナンス、人間的側面、DevOpsエンジニアリングの未来の傾向などのトピックをカバーします。

DevOps Foundationコースは、基本的なDevOps用語の理解を提供し、全員が同じ言葉で話せるようにするとともに、組織的成功を支えるためのDevOpsの利点を強調します。

このコースでは、文化変革の人間的側面に焦点を当て、実際のシナリオや事例研究を通じて DevOps スペクトラム全体の人々をエンゲージするための実践、手法、ツールを提供します。コース修了後には、Value Stream Mapping の理解など、職場に戻った際に活用できる具体的な成果物を得ることができます。

この講師主導のライブコースでは、参加者は日本でDevOpsセキュリティへの挑戦に対処する適切なセキュリティ戦略を策定する方法を学びます。

価値ストリーム管理の原則、実践、ツールへの導入。デジタル価値ストリームでのフローと実現を最適化し、個人のスキルを開発することを目指しています。デジタル価値ストリームには、ソフトウェアアプリケーションやサービスだけでなく、それらをサポートするプラットフォーム（クラウドインフラストラクチャやDevOpsツールチェーンなど）も含まれます。

DevSecOps Practitioner は、DevSecOps 実践のより包括的な理解に進むための一連の実践を紹介します。人間の適切なミックスを見つけること、価値を加速するプロセスを構築すること、今日利用可能な技術的オプションを比較することを通じて、実践的な成果を探求します。最近変革された組織で DevSecOps スキルと認識を向上させたい方々向けにカスタマイズされています。

この世界最先端の実践的なワークショップでは、現代の CI/CD パイプラインのセキュリティに関する重要な現実に参加者を浸します。セキュリティ専門家、DevOps エンジニア、および高度なパイプライン侵害防御を習得したい開発者向けに設計されており、ライブ攻撃シミュレーションと業界最先端のツール、そして実践的な防御技術が組み合わされています。

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたはオフサイト）にて実施され、EXO上に構築されたプライベートAIクラスターのプロビジョニング、監視、ライフサイクル管理を自動化したいDevOpsエンジニアおよびインフラストラクチャアーキテクトを対象としています。

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）では、JavaとKubernetes（K8s）を使用して高パフォーマンスでスケーラブルなアプリケーションを作成、構築、テスト、デバッグ、およびデプロイしたいDevOpsエンジニアや開発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：

• Javaアプリケーションを作成するための開発環境をセットアップする。
• Kubernetesの特徴とアーキテクチャを理解する。
• DevOpsの主要な概念とツールについて学ぶ。
• Javaプログラミングの基本を復習する。
• Dockerを使用してJavaマイクロサービスをコンテナ化する。
• Kubernetes上でJavaアプリケーションを構築、スケーリング、およびデプロイする。

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、エンジニア向けに提供され、組織内でMLOpsを採用するための道筋を選択するために、現在利用可能なアプローチとツールを評価することができます。

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：

• 複数のMLOpsフレームワークとツールをインストールおよび構成する。
• MLOpsシステムの構築とサポートに適したチームを編成し、必要なスキルを持つメンバーを集める。
• MLモデルで使用されるデータを準備、検証、バージョン管理する。
• MLパイプラインの構成要素とその構築に必要なツールを理解する。
• 本番展開のために異なる機械学習フレームワークやサーバーを試す。
• 機械学習プロセス全体を再現可能で維持可能な形で運用する。

この実践的な管理focusedなDevOpsコースは、DevOpsの文化、プロセス、ツール、ビジネス戦略を組み合わせ、最新のソフトウェア提供実践に対する包括的な理解を提供します。プレゼンテーション、デモンストレーション、ハンズオンラボ、ワークショップを通じて、参加者はバージョン管理、CI/CDパイプライン、コンテナ、インフラストラクチャ自動化、セキュリティ統合、信頼性エンジニアリングから、完全なDevOpsライフサイクルを探索します。

このプログラムは、技術的な概念を超えて、組織変革、成熟度評価、パフォーマンス測定、ビジネス価値の創造など、DevOps導入の管理的な側面に焦点を当てることで、技術的な概念を深化させます。参加者は、実世界のシナリオや自身のプロジェクトと組み合わせて、改善の機会を特定し、現在の提供実践を評価し、組織内でのDevOpsの実装に向けた具体的なアクションプランを作成します。

この総括コースでは、参加者にゼロから主権デジタルインフラのスタックを設計、デプロイ、運用する方法を指導します。コース終了までに、受講者はGoogle、Microsoft、AWS、または独自SaaSへの依存なく、アイデンティティ、コミュニケーション、生産性、開発、セキュリティ、AI、モニタリングなどの自己ホスティング型オープンソースツールのみを使用して、機能するミニ組織を構築します。

SRE（Site Reliability Engineering）Foundationコースは、組織が重要なサービスを信頼性高く且つ経済的に拡大するための原則と実践手法を紹介します。サイト信頼性の要素を導入することで、組織再編成、エンジニアリングと自動化への新たな焦点、および一連の新しいワークスタイルの採用が必要となります。