Formation Cloud Computing en Maple Ridge

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Maple Ridge, est destinée aux ingénieurs de données débutants qui souhaitent utiliser Azure Data Factory pour mettre en œuvre des solutions d'intégration de données évolutives et efficaces dans le cloud.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux et l'architecture d’Azure Data Factory (ADF).
• Apprendre à créer, planifier et surveiller des pipelines de données.
• S’intégrer avec diverses sources de données, effectuer des transformations de données et gérer les flux de données.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour la gestion des erreurs et l'optimisation des performances.
• Sécuriser et surveiller les pipelines de données pour les environnements de production.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une expertise dans la gestion de l'infrastructure et des services cloud sur Google Cloud.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et mettre en place des environnements cloud à l'aide des services Google Cloud.
• Gérer et configurer les machines virtuelles, le stockage et la mise en réseau.
• Déployer et surveiller les applications dans les environnements GCP.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité et de gestion des identités.
• Utiliser les outils Google Cloud pour l'automatisation et le dépannage.

Google Colab Pro est un environnement basé sur le cloud pour le développement à grande échelle de Python, offrant des GPU haute performance, des temps d'exécution plus longs et plus de mémoire pour les charges de travail exigeantes en IA et en sciences des données.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs intermédiaires de Python qui souhaitent utiliser Google Colab Pro pour l'apprentissage automatique, le traitement des données et la recherche collaborative dans une interface de notebook puissante.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et gérer des notebooks basés sur le cloud avec Colab Pro.
• Utiliser Access GPUs et TPU pour un calcul accéléré.
• Rationaliser les workflows d'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Intégrer avec Google Drive et des sources de données externes pour les projets collaboratifs.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger.

Ce cours en direct, encadré par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé qui souhaitent exploiter l'IA pour des applications avancées dans le secteur de la santé à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
• Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
• Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et ingénieurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser Google Colab et Apache Spark pour le traitement et l'analyse de grandes masses de données.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement big data en utilisant Google Colab et Spark.
• Traiter et analyser des jeux de données volumineux efficacement avec Apache Spark.
• Visualiser les grands ensembles de données dans un environnement collaboratif.
• Intégrer Apache Spark avec des outils basés sur le cloud.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux administrateurs système de niveau débutant qui souhaitent apprendre les concepts essentiels et les compétences pratiques nécessaires à la gestion et à l'optimisation efficaces des environnements Nutanix.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre Nutanix Enterprise Cloud Platform et ses composants.
• Installer, configurer et gérer les clusters Nutanix.
• Acquérir des compétences dans l'administration de l'hyperviseur Acropolis (AHV).
• Effectuer des tâches de gestion et de dépannage avancées.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour la haute disponibilité, la reprise après sinistre et la sécurité.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques de prévision par séries temporelles à des données du monde réel en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser Google Colab pour travailler avec des données de séries temporelles.
• Appliquer des modèles ARIMA pour prévoir les tendances des données.
• Utiliser la bibliothèque Prophet de Facebook pour une prévision flexible.
• Visualiser les données et les résultats de prévision des séries temporelles.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique de niveau débutant qui souhaitent gérer et exploiter la Google Cloud Platform.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les services et l'infrastructure de base de GCP.
• Apprendre à gérer les réseaux et les machines virtuelles.
• Comprendre et appliquer les meilleures pratiques de sécurité générale dans GCP.
• Explorer Kubernetes et la gestion des conteneurs dans GCP.
• Apprendre à connaître les options de stockage et à les configurer.
• Déployer et configurer des bases de données sur GCP.

Ce entraînement en direct et encadré par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances en apprentissage renforcé et ses applications pratiques dans le développement d'IA à l'aide de Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes d'apprentissage renforcé.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage renforcé à l'aide de TensorFlow et de la plateforme Gym OpenAI.
• Développer des agents intelligents capables d'apprendre par essais et erreurs.
• Optimiser les performances des agents en utilisant des techniques avancées comme l'apprentissage Q (Q-learning) et les réseaux neuronaux profonds pour l'apprentissage Q (DQNs).
• Former les agents dans des environnements simulés à l'aide de la plateforme Gym OpenAI.
• Déployer des modèles d'apprentissage renforcé pour des applications en situation réelle.

Ce entraînement en direct dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow pour développer des modèles de vision sophistiqués en utilisant Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) à l'aide de TensorFlow.
• Tirer parti de Google Colab pour le développement de modèles basés sur le cloud, scalable et efficace.
• Implémenter des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
• Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications en situation réelle.
• Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
• Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.

Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent renforcer leurs connaissances des modèles d'apprentissage automatique, améliorer leurs compétences en réglage hyperparamétrique et apprendre à déployer efficacement les modèles grâce à Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles avancés d'apprentissage automatique en utilisant des frameworks populaires comme Scikit-learn et TensorFlow.
• Optimiser la performance du modèle grâce au réglage hyperparamétrique.
• Déployer les modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles en utilisant Google Colab.
• Collaborer et gérer de grands projets d'apprentissage automatique avec Google Colab.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python dans Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel.
• Prétraiter et nettoyer des données textuelles pour les tâches NLP.
• Effectuer une analyse de sentiment à l'aide des bibliothèques NLTK et SpaCy.
• Travailler avec des données textuelles en utilisant Google Colab pour un développement scalable et collaboratif.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond à l'aide de l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage profond.
• Comprendre les fondamentaux des réseaux neuronaux.
• Implémenter des modèles d'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow.
• Former et évaluer des modèles d'apprentissage profond.
• Utiliser les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour l'apprentissage profond.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de données de niveau intermédiaire, aux architectes en nuage et aux professionnels de l'intelligence économique qui souhaitent maîtriser la gestion des données dans des environnements en nuage spécifiques à l'industrie.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les composants des tissus de données.
• Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'intégration et d'orchestration des données.
• Assurer la qualité et la gouvernance des données au sein des plateformes cloud de l'industrie.
• Utiliser les tissus de données pour soutenir l'analyse des données spécifiques à l'industrie et la prise de décision.
• Se tenir au courant des tendances et des technologies émergentes en matière de gestion des données dans le nuage.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique débutants, aux analystes commerciaux et aux chefs de projet qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'informatique en nuage et ses applications dans divers secteurs.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les principales caractéristiques et les avantages de l'informatique en nuage.
• Comprendre les différences entre les divers services et modèles de déploiement de l'informatique en nuage.
• Reconnaître l'importance des solutions de cloud computing spécifiques à l'industrie.
• Évaluer les aspects de sécurité et de conformité des plateformes de cloud computing.
• Explorer les tendances émergentes et les orientations futures de la technologie de l'informatique en nuage.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs cloud et responsables opérationnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leur gestion des infrastructures cloud grâce à Kubiya AI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Intégrer Kubiya AI dans l'infrastructure cloud.
• Automatiser la mise en service et la gestion des ressources cloud.
• Optimiser les coûts cloud grâce à l'analyse pilotée par IA.
• Améliorer la sécurité cloud avec un monitoring basé sur l'intelligence artificielle.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer efficacement les algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire les données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux d'Alibaba Cloud et comment utiliser ses services d'informatique en nuage.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de la solution Alibaba Cloud.
• Comprendre les capacités d'Alibaba Cloud dans le traitement des big data et des bases de données.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer les services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle des sources comme GitHub ou GitLab dans AWS Cloud9.

Ce cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), est destiné aux scientifiques des données débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les bases de la science des données à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter un code Python de base.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide des bibliothèques Python.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications sans serveur sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
• Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
• Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire, aux administrateurs système et aux architectes de cloud qui souhaitent utiliser NoCloud pour leurs solutions de cloud.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement comprenant NoCloud, Docker, Kubernetes et Helm.
• Créer et gérer des services cloud avec NoCloud.
• Comprendre le cycle de vie d'un service cloud dans NoCloud.
• Intégrer NoCloud à l'infrastructure existante ou aux ressources virtuelles.
• Dépanner les problèmes courants dans un environnement NoCloud.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, aux administrateurs système et aux passionnés de cloud qui souhaitent acquérir une connaissance pratique de OpenNebula et l'utiliser pour leurs solutions de cloud.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement qui inclut OpenNebula.
• Créer et gérer des machines virtuelles dans OpenNebula.
• Comprendre le cycle de vie d'une machine virtuelle.
• Intégrer OpenNebula à l'infrastructure existante.
• Dépanner les problèmes courants dans un environnement OpenNebula.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à mettre en place et à gérer un environnement de conteneurs à l'échelle de la production en utilisant Kubernetes sur Google Cloud.&nbsp ;

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et gérer Kubernetes sur Google Cloud.
• Déployer, gérer et faire évoluer un cluster Kubernetes.
• Déployer des applications conteneurisées (Docker) sur Google Cloud.
• Migrer un environnement Kubernetes existant sur site vers Google Cloud.
• Intégrer Kubernetes avec un logiciel d'intégration continue (CI) tiers.
• Assurer la haute disponibilité et la reprise après sinistre dans Kubernetes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent acquérir une compréhension pratique des solutions cloud disponibles, des processus d'analyse de données nécessaires pour travailler avec des données dans le cloud, et la pratique concrète pour appliquer des outils tels que Power BI à l'analyse de données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Power BI.
• Évaluer les différentes solutions de données proposées par les fournisseurs cloud tels qu’Azure.
• Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de data warehouses utilisées pour stocker, gérer et accéder aux Big Data.
• Appliquer des outils et techniques pour nettoyer les données en préparation à l'analyse.
• Construire des solutions de reporting et d'analyse basées sur des données sur site ainsi que dans le cloud.
• Intégrer des solutions d’analyse de données avec un data warehouse.
• Mitiger les risques de sécurité des données et assurer la confidentialité des données.

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux ingénieurs DevOps qui souhaitent utiliser une approche sans serveur pour créer des applications d'entreprise en Kubernetes.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et configurer le système Kubernetes pour commencer à développer avec une architecture sans serveur.
• Comprendre les concepts et les principes fondateurs des environnements sans serveur.
• Opérer les chaînes d'outils nécessaires au développement sans serveur et l'intégrer aux composants Kubernetes.
• Pratiquer leurs compétences dans Python langage de programmation et les appliquer pour mettre en œuvre&nbsp ; des systèmes sans serveur.
• Sécuriser les applications d'entreprise qui sont déployées par le biais d'un cadre sans serveur sur Kubernetes.
• Utiliser les méthodes modernes de cloud computing dans l'optimisation des flux de traitement des tâches DevOps.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs et développeurs cloud qui souhaitent utiliser CloudFormation pour gérer les ressources d'infrastructure au sein de l'écosystème AWS.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre des modèles CloudFormation pour automatiser la gestion de l'infrastructure.
• Intégrer les ressources AWS existantes dans CloudFormation.
• Utiliser les StackSets pour gérer les piles à travers plusieurs comptes et régions.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent intégrer une base de données DynamoDB NoSQL dans une application web hébergée sur AWS.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour commencer à intégrer des données dans DynamoDB.
• Intégrer DynamoDB dans des applications web et des applications mobiles.
• Déplacer des données dans AWS avec les services AWS.
• Mettre en œuvre des opérations avec AWS DAX.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Cette formation en direct avec instructeur à Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent installer, configurer et gérer les capacités de AWS IoT Greengrass afin de créer des applications pour divers appareils.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser AWS IoT Greengrass pour créer, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.

Cette formation en direct avec instructeur dans Maple Ridge (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans avoir à se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, VM et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.)

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le FaaS (Functions as a Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer les fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner les applications basées sur Lambda.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Maple Ridge, est destinée aux développeurs qui souhaitent apprendre comment construire des microservices sur Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser ASF comme plateforme pour construire et gérer des microservices.
• Comprendre les concepts clés et les modèles de programmation des microservices.
• Créer un cluster dans Azure.
• Déployer des microservices sur site ou dans le cloud.
• Déboguer et dépanner une application de microservice en direct.

Public

Ingénieurs logiciel/Scientifiques informatiques possédant des concepts adéquats d'algorithmes et familiers avec au moins un langage de programmation/script, mais sans expérience en Calcul Cloud

Durée

3 jours (7 heures/jour)

Jour 1 - fournit une couverture à la fin des sujets de base de la comptabilité dans le cloud, car ils sont liés à la fois à la technologie et aux affaires. Le module est divisé en une série de sections, chacune desquelles est accompagnée d'un exercice pratique.

Jour 2 - Explorez les sujets liés à la technologie liés aux plateformes de cloud computing. Il n’entrera pas dans les détails de la mise en œuvre ou de la programmation, mais maintient la couverture au niveau conceptuel, en se concentrant sur les sujets qui traitent de l’architecture des services cloud, des menaces de sécurité cloud et des technologies, de la virtualisation et du traitement des données.

Jour 3 - fournit un aperçu technique sur les plateformes de cloud de base. Les environnements Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) et Software-as-a-Service (SaaS) sont explorés comme des modèles composés de blocs de bâtiments uniques et partagés. Ce module est structuré comme un tour guidé à travers ces couches architecturales, décrivant les composants principaux, soulignant les composants partagés et expliquant comment les blocs de construction peuvent être assemblés et mis en œuvre via les mécanismes et les pratiques de la comptabilité dans le cloud.

Jour 4 - construit sur Jour 3 pour fournir une immersion profonde dans les architectures technologiques élastiques, résilientes et multitenantes, ainsi que des architectures de solutions spécialisées, telles que le brouillage en nuage et l'équilibre en nuage. Grâce à l'étude des mécanismes architecturaux, des technologies industrielles et des modèles de conception, les composants de base et étendus sont décrits qui combinent pour réaliser l'élasticité, la résilience et la multitenance comme caractéristiques principales des plateformes cloud. En utilisant ces caractéristiques indigènes et améliorées d’escalabilité et de fonctionnalités liées à l’échec, des architectures de solutions spécialisées sont décrites pour permettre l’explosion entre les nuages et les environnements sur-premise et cloud, ainsi que l’équilibre des charges de fonctionnement sur les nuages à des fins de performance et d’échec.

Jour 5 - présente les participants avec une série d'exercices et de problèmes qui sont conçus pour tester leur capacité à appliquer leurs connaissances sur les sujets couverts précédemment.

Ce cours a été créé pour les personnes qui souhaitent comprendre comment tirer parti du cloud computing. Il utilise l'exemple Amazon EC2, mais peut être adapté à d'autres fournisseurs.

Public

Architectes informatiques, responsables informatiques de niveau intermédiaire, consultants informatiques

Format du cours

Actuellement 100% des conférences.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux personnes techniques qui souhaitent acquérir une compréhension pratique des solutions cloud disponibles, des processus d'analyse de données nécessaires pour travailler avec les données dans le cloud et la pratique pratique d'utilisation d'outils tels que Power BI pour analyser les données.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Power BI.
• Évaluer les diverses solutions de données proposées par des fournisseurs cloud tels que Azure.
• Acquérir une compréhension des différentes structures, approches de modélisation et conceptions de data warehouse utilisées pour stocker, gérer et accéder à Big Data.
• Appliquer des outils et techniques pour nettoyer les données en préparation de l'analyse.
• Construire des solutions de reporting et d'analyse basées sur des données sur site et dans le cloud.
• Intégrer des solutions d’analyse de données avec un data warehouse.
• Atténuer les risques de sécurité des données et garantir la confidentialité des données.

Ce cours est conçu pour doter les professionnels non techniques—tels que les gestionnaires, les analystes d'affaires, les testeurs de qualité (QA) et le personnel des opérations—d'une compréhension fondamentale du cloud computing. Les participants exploreront les concepts de base, les avantages et les applications pratiques du cloud pour prendre des décisions plus éclairées et contribuer efficacement aux initiatives de migration vers le cloud. L'accent sera mis sur la clarification du jargon du cloud, la comparaison entre l'infrastructure en cloud et celle sur site, la compréhension des modèles de service et la reconnaissance de l'impact du cloud sur divers rôles au sein de l'organisation.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les définitions clés et le vocabulaire du cloud computing
• Identifier différents modèles de service en cloud (IaaS, PaaS, SaaS)
• Distinguer entre les modèles de déploiement en cloud (Public, Privé, Hybride, Multi-Cloud)
• Comparer l'infrastructure sur site et basée sur le cloud
• Comprendre les avantages du cloud : la scalabilité, la réactivité, la disponibilité et l'efficacité en termes de coûts
• Reconnaître les plateformes de cloud courantes (AWS, Azure, GCP) et leurs offres de services
• Comprendre les responsabilités du cloud : le modèle de responsabilité partagée et l'accès basé sur les rôles
• Saisir l'impact du cloud sur la test, la déploiement et la surveillance des logiciels
• Participer efficacement aux projets d'adoption et de migration vers le cloud
• Avoir une appréciation des principes de base de la sécurité du cloud, la conformité et la gouvernance

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser AWS CloudFormation pour automatiser le processus de gestion de l'infrastructure en nuage AWS.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Activer les services AWS pour commencer à gérer l'infrastructure.
• Comprendre et appliquer le principe de « l’infrastructure en tant que code ».
• Améliorer la qualité et réduire les coûts de déploiement de l'infrastructure.
• Écrire AWS CloudFormation modèles en utilisant YAML.

Ce cours est conçu pour les personnes qui doivent choisir une solution à un problème spécifique. Les responsables informatiques, les architectes de solutions, les responsables de tests, les administrateurs système et les développeurs peuvent tirer parti de ce cours en comprenant les avantages et les coûts des solutions Cloud / SaaS / Iaas disponibles.

• Acquérir des connaissances de base sur Citrix Virtual Apps and Desktops 7
• Comment installer, configurer et gérer un site Citrix Virtual Apps and Desktops 7 et des connecteurs cloud ?
• Identifier les considérations entre Citrix Virtual Apps and Desktops sur site et Citrix Virtual Apps and Desktops Service
• Comment fournir des ressources d'applications et de postes de travail

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs, architectes, responsables technologiques et analystes financiers qui souhaitent enregistrer, gérer, surveiller et traiter les actifs financiers d'une organisation dans le nuage.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser les pratiques FinOps dans une organisation pour prévoir les coûts, optimiser les processus et effectuer des opérations de gestion financière dans le nuage.

Cette formation en direct avec instructeur en Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux programmeurs et développeurs qui souhaitent utiliser Fn dans la création d'applications et de services sans serveur.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Fn pour créer des répertoires et des fonctions.
• Créer des applications en utilisant différents langages de programmation.
• Surveiller les fonctions pour résoudre les problèmes aux stades du développement et du déploiement.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
• Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
• Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
• Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en nuage qui souhaitent stocker des objets et des données non structurées à l'aide de MinIO.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Fournir une alternative aux commandes Unix avec le client MinIO.
• Utiliser MinIO pour construire des infrastructures de haute performance pour l'apprentissage automatique, l'analyse, et plus encore.
• Déployez MinIO sur Kubernetes pour un déploiement orchestré à l'échelle.

Cette formation en direct avec instructeur dans Maple Ridge (sur place ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser OpenFaas pour créer, construire, tester, déboguer et déployer des fonctions événementielles sans avoir à se préoccuper de la gestion de l'infrastructure serveur sous-jacente.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer OpenFaas.
• Emballer n'importe quel binaire ou code en tant que fonction sans serveur sans codage répétitif de type " boilerplate ".
• Se découpler de AWS Lambda pour éviter l'enfermement.
• Déployer des fonctions événementielles sur un serveur sur site ou dans le cloud.

Cette formation en direct dans Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent développer des applications parallèles à l'aide de OpenMP.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre et utiliser la programmation parallèle avec Fortran en OpenMP.
• Calculer des fractales en parallèle pour rendre des pixels et des caractères multiples.
• Mettre en œuvre la programmation vectorielle avec les extensions SIMD pour les systèmes HPC.
• Ajouter des blocs parallèles pour spécifier le parallélisme de la mémoire partagée.

Cette formation en direct avec instructeur dans Maple Ridge (sur place ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser Serverless Framework sur AWS et d'autres plateformes cloud pour créer et déployer des applications de microservices.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer Serverless Framework pour travailler avec des services de calcul tels que AWS Lambda.
• Réduire la complexité et le coût du déploiement de microservices sur différentes plateformes cloud.
• Emettre et capturer des événements et exécuter des fonctions automatiquement.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
• Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
• Alertes et événements
• Calibration des capteurs