Curso de Introducción a Azure

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean usar Azure la plataforma de arrastrar y soltar de ML para implementar Machine Learning cargas de trabajo sin tener que comprar software y hardware y sin tener que preocuparse por el mantenimiento y la implementación.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Escriba modelos de aprendizaje automático de alta precisión con herramientas Python, R o de código cero.
• Aproveche los conjuntos de datos y algoritmos disponibles de Azure para entrenar y realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Utilice el espacio de trabajo interactivo de Azure para desarrollar modelos de ML de forma colaborativa.
• Elija entre diferentes marcos de ML compatibles con Azure, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Este curso enseña a los profesionales de TI cómo gestionar sus sus suscripciones, proteger las identidades, administrar la infraestructura, configurar redes virtuales, conectar sitios web y on-premises, gestionar el tráfico de red, implementar soluciones de almacenamiento, crear y escalar máquinas virtuales, implementar aplicaciones web y contenedores, backup y compartir datos y monitorear su solución.

Este curso es para Azure Administradores. El Administrator implementa maneras y monitores de identidad, gobernanza, almacenamiento, computación y redes virtuales en un entorno en la nube. El Azure Administrador proporcionará, tamaño, monitoreo y ajuste de los recursos según sea apropiado.

Infraestructura e implementación de Microsoft Azure

Esta capacitación permite a los delegados mejorar sus habilidades de diseño de soluciones.

Después de esta capacitación, el delegado comprenderá las características y capacidades de los servicios, para poder identificar compensaciones y tomar decisiones para diseñar soluciones de nube pública e híbrida.

Durante la capacitación, se definirán las soluciones de infraestructura y plataforma adecuadas para cumplir con los requisitos funcionales, operativos y de implementación requeridos a lo largo del ciclo de vida de la solución.

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigido a DevOps ingenieros, desarrolladores y jefes de proyecto que deseen usar Azure DevOps para crear e implementar aplicaciones empresariales optimizadas más rápido que los enfoques de desarrollo tradicionales.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la terminología y principios fundamentales de DevOps.
• Instalar y configurar las herramientas necesarias de Azure DevOps para el desarrollo de software.
• Utilizar las herramientas y servicios de Azure DevOps para adaptarse continuamente al mercado.
• Desarrollar aplicaciones empresariales y evaluar los procesos actuales de desarrollo en función de las soluciones de Azure DevOps.
• Gestionar equipos de manera más eficiente y acelerar el tiempo de implementación del software.
• Adoptar prácticas de desarrollo de DevOps dentro de la organización.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que deseen usar Azure Machine Learning para crear modelos de aprendizaje automático de extremo a extremo para el análisis predictivo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree modelos de aprendizaje automático sin experiencia en programación.
• Cree algoritmos predictivos con Azure Machine Learning.
• Implemente algoritmos de aprendizaje automático listos para producción.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de seguridad que desean proteger Azure las cargas de trabajo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Administrar la seguridad del host, la seguridad de red y más.
• Configurar la seguridad de almacenamiento y bases de datos en Azure.
• Implementar el monitoreo de seguridad utilizando los recursos de Azure.
• Prevenir ataques cibernéticos maliciosos contra datos e infraestructuras.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de seguridad que desean aprender a configurar Azure la seguridad en la nube para proteger las cargas de trabajo que se ejecutan en Azure.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configure la seguridad del host y de la red.
• Configure Azure las opciones de seguridad avanzadas.
• Utilice Azure para proteger las cargas de trabajo de computación en la nube.
• Utilice la seguridad de los servicios de protección de endpoints contra malware y virus.
• Proteja las cargas de trabajo de contenedor que se ejecutan en Azure.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores que desean aprender a crear microservicios en Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilice ASF como plataforma para crear y administrar microservicios.
• Comprender los conceptos y modelos clave de programación de microservicios.
• Cree un clúster en Azure.
• Implemente microservicios en las instalaciones o en la nube.
• Depurar y solucionar problemas de una aplicación de microservicios activa.

Azure Bot Service combina el poder de Microsoft Bot Framework y las funciones de Azure para permitir el rápido desarrollo de bots inteligentes.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear fácilmente un bot inteligente usando Microsoft Azure

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender los fundamentos de los bots inteligentes
• Aprender a crear bots inteligentes utilizando aplicaciones en la nube
• Entender cómo usar el Microsoft Bot Framework, el Bot Builder SDK y el servicio de bot Azure
• Comprender cómo diseñar bots usando patrones de bots
• Desarrollar su primer bot inteligente utilizando Microsoft Azure

Audiencia

• Desarrolladores
• Enthusiastas
• Ingenieros
• Profesionales de TI

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen aprender a usar Azure Data Lake Storage Gen2 para soluciones efectivas de análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura y las características clave de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimice el almacenamiento y el acceso a los datos en cuanto a costes y rendimiento.
• Integre Azure Data Lake Storage Gen2 con otros Azure servicios para análisis y procesamiento de datos.
• Desarrolle soluciones con la API Azure de Data Lake Storage Gen2.
• Solucione problemas comunes y optimice las estrategias de almacenamiento.

Internet of Things (IoT) es una infraestructura de red que conecta objetos físicos y aplicaciones de software de forma inalámbrica, lo que les permite comunicarse entre sí e intercambiar datos a través de comunicaciones de red, computación en la nube y captura de datos. Azure es un conjunto completo de servicios en la nube que ofrece una suite de IoT que consta de soluciones preconfiguradas que ayudan a los desarrolladores a acelerar el desarrollo de proyectos de IoT.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a desarrollar aplicaciones de IoT utilizando Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
• Instalación y configuración de Azure IoT Suite
• Conozca los beneficios de usar Azure en la programación de sistemas IoT
• Implementación de varios Azure servicios de IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de un sistema IoT mediante Azure

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros que desean implementar Machine Learning cargas de trabajo en la nube de Azure.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
Use Azure Kubernetes
• Service (AKS) para simplificar el trabajo de inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Cree e implemente una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrene e implemente TensorFlow modelos de ML en varias GPU y máquinas que se ejecutan en paralelo.
• Aproveche otros servicios administrados de AWS para ampliar una aplicación de ML.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), los participantes aprenderán a configurar y administrar un entorno de contenedores a escala de producción mediante Kubernetes en AKS. 

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y administrar Kubernetes en AKS.
• Implemente, administre y escale un clúster Kubernetes.
• Implemente aplicaciones en contenedores (Docker) en Azure.
• Migre un entorno existente Kubernetes del entorno local a la nube de AKS.
• Integre Kubernetes con software de integración continua (CI) de terceros.
• Garantice la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres en Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar MLOps prácticas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
• Administre el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Realice un seguimiento y genere informes sobre el historial de versiones del modelo, los activos y mucho más.
• Implemente modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.