Cursos de Programming for IoT with Azure

Este treinamento, ministrado por um instrutor ao vivo (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam construir e implantar aplicações em nuvem com tecnologia de IA usando Microsoft Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver aplicações orientadas a eventos e sem servidor usando Funções Azure.
• Gerenciar soluções de armazenamento e máquinas virtuais Azure.
• Implantar e dimensionar aplicações web usando Azure App Service e contêineres Docker.
• Integrar IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural usando Serviços de IA Azure.
• Aproveitar o GitHub Copilot para auxiliar no desenvolvimento de aplicações em nuvem com tecnologia de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros que desejam usar a plataforma de arrastar e soltar do Azure ML para implantar cargas de trabalho Machine Learning sem ter que comprar software e hardware e sem ter que se preocupar com manutenção e implantação.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Escrever modelos de aprendizado de máquina altamente precisos usando Python, R ou ferramentas de código zero.
• Aproveite os conjuntos de dados e algoritmos disponíveis do Azure para treinar e rastrear modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
• Utilize o espaço de trabalho interativo de Azure para desenvolver modelos de aprendizagem automática de forma colaborativa.
• Escolha entre diferentes estruturas de aprendizagem automática suportadas por Azure, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Este curso ensina Arquitetos de Soluções como traduzir os requisitos de negócios em soluções seguras, escaláveis e confiáveis. As lições incluem virtualização, automação, networking, armazenamento, identidade, segurança, plataforma de dados e infraestrutura de aplicativos. Este curso explica como as decisões em cada área de tese afetam uma solução geral.

O perfil do público

Este curso é para profissionais de TI com experiência em projetar e implementar soluções executadas na Microsoft Azure. Eles devem ter um amplo conhecimento das operações de TI, incluindo redes, virtualização, identidade, segurança, continuidade de negócios, recuperação de desastres, plataforma de dados, orçamento e governação. Azure Os Arquitetos de Solução usam o Azure Portal e, como se tornam mais adeptos, usam a Interface de Linha de Comando. Os candidatos devem ter habilidades de nível de perito em Azure administração e ter experiência com Azure processos de desenvolvimento e DevOps processos.

Microsoft Azure Infraestrutura e Implementação

Esta formação permite que os delegados melhorem as suas competências de conceção de soluções Microsoft Azure.

Após esta formação, o delegado compreenderá as caraterísticas e as capacidades dos serviços Azure, para ser capaz de identificar compromissos e tomar decisões para a conceção de soluções de nuvem pública e híbrida.

Durante a formação, serão definidas as soluções de infra-estruturas e plataformas adequadas para satisfazer os requisitos funcionais, operacionais e de implantação necessários ao longo do ciclo de vida da solução.

Esta formação em direto orientada por instrutor em Brasil (online ou no local) destina-se a DevOps engenheiros, programadores e gestores de projectos que pretendam utilizar o Azure DevOps para criar e implementar aplicações empresariais optimizadas mais rapidamente do que as abordagens de desenvolvimento tradicionais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender o vocabulário e os princípios fundamentais DevOps.
• Instalar e configurar as ferramentas do Azure DevOps necessárias para o desenvolvimento de software.
• Utilizar as ferramentas e serviços do Azure DevOps para se adaptar continuamente ao mercado.
• Construir aplicações empresariais e avaliar os processos de desenvolvimento atuais sobre as soluções do Azure DevOps.
• Gerir equipas de forma mais eficiente e acelerar o tempo de implementação de software.
• Adotar práticas de desenvolvimento DevOps dentro da organização.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar Azure Machine Learning para criar modelos de aprendizado de máquina de ponta a ponta para análise preditiva.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir modelos de aprendizado de máquina com zero experiência em programação.
• Criar algoritmos preditivos com Azure Machine Learning.
• Implantar algoritmos de aprendizado de máquina prontos para produção.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a administradores de segurança que desejam proteger cargas de trabalho Azure.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Administrar a segurança do host, a segurança da rede e muito mais.
• Configurar a segurança do armazenamento e do banco de dados em Azure.
• Implementar o monitoramento de segurança usando recursos de Azure.
• Prevenir ataques cibernéticos maliciosos a dados e infraestruturas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam aprender como criar microsserviços no Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Use o ASF como uma plataforma para construir e gerenciar microsserviços.
• Compreender os principais conceitos e modelos de programação de microsserviços.
• Criar um cluster em Azure.
• Implantar microsserviços no local ou na nuvem.
• Depurar e solucionar problemas de um aplicativo de microsserviço ao vivo.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível intermediário e gerentes de negócios que desejam entender o potencial da IoT e da computação de ponta para permitir eficiência, processamento em tempo real e inovação em vários setores.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IoT e da computação de ponta e seu papel na transformação digital.
• Identificar casos de uso para IoT e computação de ponta nos setores de manufatura, logística e energia.
• Diferenciar entre arquiteturas de computação de ponta e de nuvem e cenários de implantação.
• Implementar soluções de computação periférica para manutenção preditiva e tomada de decisões em tempo real.

Esse treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário, arquitetos de sistemas e profissionais do setor que desejam aproveitar o Edge AI para aprimorar os aplicativos de IoT com recursos inteligentes de processamento e análise de dados.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os fundamentos do Edge AI e sua aplicação na IoT.
• Configurar e configurar ambientes Edge AI para dispositivos IoT.
• Desenvolva e implante modelos de IA em dispositivos de borda para aplicativos IoT.
• Implementar o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões em sistemas IoT.
• Integrar a Edge AI com vários protocolos e plataformas IoT.
• Abordar considerações éticas e melhores práticas em Edge AI para IoT.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a gerentes de produto e desenvolvedores que desejam usar Edge Computing para descentralizar o gerenciamento de dados para um desempenho mais rápido, aproveitando dispositivos inteligentes localizados na rede de origem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos básicos e as vantagens de Edge Computing.
• Identificar os casos de uso e exemplos onde Edge Computing pode ser aplicado.
• Projetar e construir soluções Edge Computing para um processamento de dados mais rápido e custos operacionais reduzidos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aplicar Federated Learning para otimizar soluções de IoT e computação de ponta.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e benefícios de Federated Learning em IoT e computação de borda.
• Implementar modelos Federated Learning em dispositivos IoT para processamento descentralizado de IA.
• Reduzir a latência e melhorar a tomada de decisões em tempo real em ambientes de computação de ponta.
• Abordar desafios relacionados à privacidade de dados e restrições de rede em sistemas IoT.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil, os participantes aprenderão sobre os vários aspectos de NB-IoT (também conhecido como LTE Cat NB1) à medida que desenvolvem e implantam um aplicativo baseado em amostra NB-IoT.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Identificar os diferentes componentes do NB-IoT e como se encaixam para formar um ecossistema.
• Compreender e explicar as caraterísticas de segurança incorporadas nos dispositivos NB-IoT.
• Desenvolver uma aplicação simples para rastrear dispositivos NB-IoT.

ThingsBoard é uma plataforma IoT de código aberto que oferece gerenciamento de dispositivos, coleta de dados, processamento e visualização para sua solução IoT.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como integrar ThingsBoard em suas soluções de IoT.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar ThingsBoard
• Compreender os fundamentos dos recursos e da arquitetura ThingsBoard
• Crie aplicativos IoT com ThingsBoard
• Integrar ThingsBoard com o Kafka para roteamento de dados do dispositivo de telemetria
• Integrar ThingsBoard com Apache Spark para agregação de dados de vários dispositivos

Público-alvo

• Engenheiros de software
• Engenheiros de hardware
• Desenvolvedores

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, contacte-nos para combinar.