Türkiye Merkezli Bulut Bilişim Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulutta ölçeklenebilir ve verimli veri entegrasyon çözümleri uygulamak isteyen yeni başlayan seviyedeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Data Factory (ADF) temel kavramlarını ve mimarisini anlayacaklardır.
• Veri işlem hatları oluşturmayı, planlamayı ve izlemeyi öğreneceklerdir.
• Çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olmayı, veri dönüşümü gerçekleştirmeyi ve veri akışlarını yönetmeyi öğreneceklerdir.
• Hata yönetimi ve performans optimizasyonu için en iyi uygulamaları uygulayacaklardır.
• Üretim ortamları için veri işlem hatlarını güvenceye alacak ve izleyeceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), bulut altyapısını ve Google Cloud üzerindeki hizmetleri yönetme konusunda uzmanlık kazanmak isteyen orta düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Cloud hizmetlerini kullanarak bulut ortamlarını kurmak ve yapılandırmak.
• Sanal makineleri, depolama alanını ve ağları yönetmek ve yapılandırmak.
• Uygulamaları GCP ortamlarında dağıtmak ve izlemek.
• Güvenlik en iyi uygulamalarını ve kimlik yönetimini uygulamak.
• Otomasyon ve sorun giderme için Google Cloud araçlarını kullanmak.

Google Colab Pro, ölçeklenebilir Python geliştirme için bulut tabanlı bir ortamdır ve talepkâr AI ve veri bilimi iş yükleri için yüksek performanslı GPUler, daha uzun çalışma süresi ve daha fazla bellek sunar.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), makine öğrenmesi, veri işleme ve güçlü not defteri arayüzünde işbirlikçi araştırma yapmak isteyen orta düzeyli Python kullanıcılarına yönelik olacak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Colab Pro kullanarak bulut tabanlı Python not defterlerini kurmayı ve yönetmeyi.
• Hızlı hesaplama için Access GPUler ve TPUs'ları.
• Popüler kütüphaneler kullanarak (örn., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) makine öğrenmesi iş akışlarını basitleştirmeyi.
• İşbirlikçi projeler için Google Drive ve harici veri kaynaklarıyla entegrasyon yapmayı.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli egzersizler ve uygulamalar.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) eğitim, Google Colab kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları için AI'yı kullanmaya istekli orta düzeyde veri bilimcileri ve sağlık profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sağlık için Google Colab kullanarak AI modellerini uygulayabilmek.
• Sağlık verileri için tahminsel modellemeye AI'yi kullanabilmek.
• AI destekli tekniklerle tıbbi görüntüleri analiz etmek.
• AI tabanlı sağlık çözümlerinde etik düşünceleri keşfetmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Nutanix ortamlarının etkili yönetimi ve optimizasyonu için gerekli temel kavramları ve pratik becerileri öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Nutanix Enterprise Cloud Platform ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Nutanix Kümesini kurabilir, yapılandırabilir ve yönetebilir.
• Acropolis Hypervisor (AHV) yönetiminde yetkinlik kazanabilecektir.
• Gelişmiş yönetim görevlerini gerçekleştirebilir ve sorun giderebilir.
• Yüksek kullanılabilirlik, felaket kurtarma ve güvenlik için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmenle canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye'da, gerçek dünya verilerine zaman serisi tahmin tekniklerini uygulamak isteyen orta düzeyli veri uzmanları için tasarlanmıştır. Google Colab kullanılarak.

Bu eğitimle birlikte, katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• Zaman serisi analizi temellerini anlamayı.
• Google Colab'yı zaman serisi verileri ile çalışmak için kullanmayı.
• ARIMA modellerini veri trendleri tahmin etmek için uygulamayı.
• Facebook’nin Prophet kütüphanesini esnek tahmine kullanmayı.
• Zaman serisi verilerini ve tahmin sonuçlarını görselleştirmeyi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) temel düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir ve amaçları Google Bulut Platformunu yönetmek ve çalıştırmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GCP'nin temel hizmetlerini ve altyapısını anlayabilecektir.
• Ağları ve sanal makineleri nasıl yöneteceklerini öğreneceklerdir.
• GCP'de genel güvenlik en iyi uygulamalarını anlayacak ve uygulayabileceklerdir.
• Kubernetes ve GCP'de kapsayıcı yönetimini keşfedeceklerdir.
• Depolama seçenekleri hakkında bilgi edinecek ve bunları nasıl yapılandıracaklarını öğreneceklerdir.
• GCP'de veritabanlarını dağıtacak ve yapılandıracaklardır.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey profesyonel için tasarlanmıştır ve Google Colab kullanarak yapay zeka geliştirme süreçlerinde reforansman öğrenmesinin pratik uygulamalarını daha derinlemesine anlamayı isteyen kişilere yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Reforansman öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayacaklar.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak reforansman öğrenme modelleri uygulayabilecekler.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen zeki ajentler geliştirebilecekler.
• Q-learning ve derin Q-ağları (DQN) gibi gelişmiş teknikleri kullanarak ajent performansını optimize edebilecekler.
• OpenAI Gym kullanarak simüle ortamlarda ajentlere eğitim verebilecekler.
• Gerçek dünya uygulamaları için reforansman öğrenme modellerini dağıtabilecekler.

Bu eğitmen destekli, canlı eğitim (online veya on-site) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve bilgisayar görüşünü daha derinlemesine anlamayı ve TensorFlow'ün Google Colab kullanarak karmaşık görünümlü model geliştirme yeteneklerini keşfetmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• TensorFlow kullanarak konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) oluşturma ve eğitme.
• Google Colab'yı ölçeklenebilir ve verimli bulut tabanlı model geliştirme için kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modellerinin dağıtımını yapma.
• Transfer öğrenimini kullanarak CNN model performansını artırma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

Bu eğitmen öncülk, canlı eğitim (özel veya online) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır ve makine öğrenimi modellerinin bilgisini geliştirmeyi, hiperparametre ayarlamada becerilerini iyileştirmeyi ve Google Colab kullanarak modelleri etkili bir şekilde dağıtmayı öğrenmek isteyenler için yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler kullanarak ileri düzey makine öğrenimi modelleri uygulayabilir.
• Model performansını hiperparametre ayarlaması yoluyla optimize edebilir.
• Google Colab kullanarak gerçek dünya uygulamalarına makine öğrenimi modelleri dağıtabilir.
• Google Colab'da büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde işbirliği yapabilir ve yönetebilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), derin öğrenme tekniklerini Google Colab ortamında anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Derin öğrenme projeleri için Google Colab'yi kurma ve kullanma.
• Sinir ağlarının temellerini anlama.
• TensorFlow kullanarak derin öğrenme modellerinin uygulanması.
• Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi.
• Derin öğrenme için TensorFlow'nin gelişmiş özelliklerinin kullanımı.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sektör özelindeki bulut ortamlarında veri yönetiminde ustalaşmak isteyen orta seviyedeki veri mühendisleri, bulut mimarları ve iş zekası profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri dokularının prensiplerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• Veri entegrasyonu ve düzenleme çözümlerini tasarlayabilecek ve uygulayabilecektir.
• Sektör bulutu platformlarında veri kalitesini ve yönetişimi sağlayabilecektir.
• Sektöre özel veri analizi ve karar vermeyi desteklemek için veri dokularını kullanabilecektir.
• Bulut veri yönetimindeki yeni trendler ve teknolojilerle güncel kalabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut bilişimin temellerini ve çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki BT profesyonelleri, iş analistleri ve proje yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bulut bilişimin temel özelliklerini ve faydalarını belirleyebilecekler.
• Çeşitli bulut hizmeti ve dağıtım modelleri arasındaki farkları anlayabilecekler.
• Sektöre özel bulut çözümlerinin önemini kavrayabilecekler.
• Bulut platformlarının güvenlik ve uyumluluk yönlerini değerlendirebilecekler.
• Bulut teknolojisindeki yeni eğilimleri ve gelecekteki yönleri keşfedebilecekler.

Bu eğitmen yönetimi altında, canlı eğitim (Türkiye) (online veya onsite) ortamında, Kubiya AI kullanarak bulut altyapı yönetimi becerilerini geliştirmek isteyen orta düzeyli bulut mühendisleri ve operasyon yöneticilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Kubiya AI'yi bulut altyapısına entegre etme.
• Bulut kaynağı sağlama ve yönetimini otomasyonla gerçekleştirme.
• AI destekli analizleri kullanarak bulut maliyetlerinin optimizasyonu.
• AI yönlü izleme ile bulut güvenliğinin artırılması.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyde veri bilimciler ve geliştiricilere yönelik olup, Google Colab ortamını kullanarak makine öğrenimi algoritmalarını etkin şekilde uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Makine öğrenimi projeleri için Google Colab’i kurmayı ve yönetmeyi öğrenecekler.
• Farklı makine öğrenimi algoritmalarını anlamayı ve uygulamayı öğrenecekler.
• Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak veriyi analiz etmeyi ve tahminlemeyi öğrenecekler.
• Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme modellerini uygulamayı öğrenecekler.
• Makine öğrenimi modelerini etkili bir şekilde optimize etmeyi ve değerlendirmeyi öğrenecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Alibaba Cloud temellerini öğrenmek ve bulut bilişim hizmetlerini kullanmak isteyen BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Alibaba Cloud çözüm mimarisini anlayabilecektir.
• Alibaba Cloud çekirdek ürünleri ve hizmetleri hakkında bilgi edinebilecektir.
• Alibaba Cloud'un büyük veri ve veritabanlarıyla başa çıkma yeteneklerini anlayabilecektir.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleşen, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, veri bilimci yelpazesinde yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen kişileri hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Google Colab'i görselleştirme için kurma ve kullanma.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde grafik oluşturma.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanma.
• Grafikleri daha iyi sunum ve açıklık için özelleştirme.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlama ve sunma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DevOps uygulamalarını derinleştirmek ve AWS Cloud9 kullanarak geliştirme süreçlerini kolaylaştırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS Cloud9'u DevOps iş akışları için kurmak ve yapılandırmak.
• Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI/CD) hatları uygulamak.
• AWS Cloud9 kullanarak test, izleme ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirmek.
• Lambda, EC2 ve S3 gibi AWS hizmetlerini DevOps iş akışlarına entegre etmek.
• GitHub veya GitLab gibi kaynak kontrol sistemlerini AWS Cloud9 içinde kullanmak.

Bu eğitmen katarak, canlı eğitim (online veya face-to-face) Python programlama dilini sıfırdan öğrenmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler ve veri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodu uygulamak.
• Kontrol yapılarını kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonları oluşturmak ve kodu etkili olarak organize etmek ve yeniden kullanmak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) yeni başlayan veri bilimcileri ve IT profesyonelleri için Google Colab kullanarak veri bilimi temellerini öğrenmek isteyenlerdir.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Colab'i kurma ve kullanımını öğrenme.
• Temel Python kodu yazma ve yürütme.
• Veri kümelerini içe aktarma ve yönetme.
• Python kitaplıklarını kullanarak görselleştirmeler oluşturma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS Cloud9 ve AWS Lambda üzerinde sunucusuz uygulamaları etkili bir şekilde oluşturmak, dağıtmak ve sürdürmek isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sunucusuz mimarinin temellerini anlayabilecektir.
• Sunucusuz uygulama geliştirme için AWS Cloud9'u kurabilecektir.
• AWS Lambda kullanarak sunucusuz uygulamalar geliştirebilecek, test edebilecek ve dağıtabilecektir.
• AWS Lambda'u API Gateway ve S3 gibi diğer AWS hizmetleriyle entegre edebilecektir.
• Sunucusuz uygulamaları performans ve maliyet verimliliği için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulut çözümleri için NoCloud'i kullanmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler, sistem yöneticileri ve bulut mimarları hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NoCloud, Docker, Kubernetes ve Helm'yi içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• NoCloud ile bulut hizmetleri oluşturmak ve yönetmek.
• NoCloud'de bir bulut hizmetinin yaşam döngüsünü anlamak.
• Mevcut altyapı veya sanal kaynaklarla NoCloud'i entegre etmek.
• NoCloud ortamındaki yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), OpenNebula'u pratik olarak öğrenmek ve bulut çözümlerinde kullanmak isteyen geliştiriciler, sistem yöneticileri ve bulut meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenNebula içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• OpenNebula içinde sanal makineler oluşturmak ve yönetmek.
• Bir sanal makinenin yaşam döngüsünü anlamak.
• Mevcut altyapıyla OpenNebula'u entegre etmek.
• OpenNebula ortamındaki yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Kubernetes kullanarak Google Cloud üzerinde üretim ölçekli bir konteyner ortamının nasıl kurulacağını ve yönetileceğini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes'yı Google Cloud üzerinde yapılandırıp yönetebilecekler.
• Bir Kubernetes kümesini dağıtabilecek, yönetebilecek ve ölçeklendirebilecekler.
• Konteynerleştirilmiş (Docker) uygulamaları Google Cloud üzerinde dağıtabilecekler.
• Mevcut bir Kubernetes ortamını şirket içi ortamdan Google Cloud'a taşıyabilecekler.
• Kubernetes'yı üçüncü taraf sürekli entegrasyon (CI) yazılımıyla entegre edebilecekler.
• Kubernetes içinde yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), bulutta mevcut çözümleri, buluttaki verilerle çalışmak için gereken veri analiz süreçlerini ve Power BI gibi araçları kullanarak verileri analiz etmek için uygulamalı deneyim kazanmak isteyen teknik kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Power BI'yi kurmak ve yapılandırmak.
• Azure gibi bulut sağlayıcıları tarafından sunulan çeşitli veri çözümlerini değerlendirmek.
• Big Data'u depolamak, yönetmek ve erişmek için kullanılan farklı yapıları, modelleme yaklaşımlarını ve veri ambarı tasarımlarını anlamak.
• Analize hazırlık için verileri temizlemek için araçları ve teknikleri uygulamak.
• Yerinde ve bulut verilerine dayalı raporlama ve analiz çözümleri oluşturmak.
• Veri analizi çözümlerini bir veri ambarıyla entegre etmek.
• Veri güvenliği risklerini azaltmak ve veri gizliliğini sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kurumsal uygulamaları Kubernetes içinde sunucusuz bir yaklaşımla oluşturmak isteyen geliştiriciler ve DevOps mühendisler hedeflidir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sunucusuz bir mimari ile geliştirmeye başlamak için Kubernetes sistemini kurmak ve yapılandırmak.
• Sunucusuz ortamların temel kavramlarını ve ilkelerini anlamak.
• Sunucusuz geliştirmeye gerekli olan araç zincirlerini kullanmak ve bunları Kubernetes bileşenleriyle entegre etmek.
• Python programlama dilinde becerilerini uygulamak ve bunu sunucusuz sistemleri uygulamak için kullanmak.
• Kubernetes üzerinde sunucusuz bir çerçeve aracılığıyla dağıtılan kurumsal uygulamaları güvence altına almak.
• DevOps görev işleme iş akışlarını optimize etmek için modern bulut bilişim yöntemlerini kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) bulut mühendisleri ve geliştiricilerin, AWS ekosistemi içindeki altyapı kaynaklarını yönetmek için CloudFormation'i kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapı yönetimini otomatikleştirmek için CloudFormation şablonlarını uygulayın.
• Mevcut AWS kaynaklarını CloudFormation ile entegre edin.
• Çoklu hesaplar ve bölgeler arasında yığınları yönetmek için StackSet'leri kullanın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), web uygulamasına bir aDynamoDB NoSQL veritabanı entegre etmek isteyen geliştiricilere yöneliktir ve AWS üzerinde barındırılır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verileri DynamoDB'ye entegre etmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• DynamoDB'yi web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• AWS hizmetlerini kullanarak AWS'de verileri taşımak.
• AWS DAX ile işlemler uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) AWS üzerinde IoT cihazlarını dağıtmak ve yönetmek isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, bir arka uç, ağ geçidi ve cihazların AWS üzerinde dağıtımını ve yönetimini içeren bir IoT platformu oluşturabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli cihazlar için uygulamalar oluşturmak amacıyla AWS IoT Greengrass özelliklerini kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, AWS IoT Greengrass kullanarak akıllı cihazlarda uygulamalar oluşturabilecek, dağıtabilecek, yönetebilecek, güvenliğini sağlayabilecek ve izleyebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye (yerinde veya uzaktan) geliştiricilerin, yürütme ortamı (sunucular, VM'ler ve kapsayıcılar, kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik, depolama vb.) sağlamadan hizmetleri ve uygulamaları buluta oluşturmak ve dağıtmak için AWS Lambda'u kullanmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir işlevi yürütmek için AWS Lambda'u yapılandırmak.
• FaaS (Hizmet Olarak İşlevler) ve sunucusuz geliştirmenin avantajlarını anlamak.
• AWS Lambda işlevlerini oluşturmak, yüklemek ve yürütmek.
• Lambda işlevlerini farklı olay kaynaklarıyla entegre etmek.
• Lambda tabanlı uygulamaları paketlemek, dağıtmak, izlemek ve sorun gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde) mikro hizmetleri Microsoft Azure Service Fabric (ASF) üzerinde oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mikro hizmetleri oluşturmak ve yönetmek için bir platform olarak ASF'yi kullanmak.
• Temel mikro hizmet programlama kavramlarını ve modellerini anlamak.
• Azure içinde bir küme oluşturmak.
• Mikro hizmetleri şirket içinde veya bulutta dağıtmak.
• Canlı bir mikro hizmet uygulamasını ayıklamak ve sorun gidermek.

Audience

Software Engineer/Computer Scientists with adequate concepts of algorithms and
familiarity with at least one programming/scripting language but without any experience of Cloud
Computing

Duration

3 days (7 hours / day)

1. Gün - temel bulut bilişim konularını hem teknoloji hem de iş dünyası açısından kapsayan uçtan uca bir eğitim sunar. Modül, her biri uygulamalı bir egzersizle desteklenen bir dizi bölümden oluşur.

2. Gün - bulut bilişim platformlarıyla ilgili teknolojik konuları inceler. Uygulama veya programlama detaylarına girmez, bunun yerine bulut hizmet mimarisi, bulut güvenliği tehditleri ve teknolojileri, sanallaştırma ve veri işleme gibi kavramsal düzeyde konulara odaklanır.

3. Gün - temel bulut bilişim platformlarına teknik bir bakış açısı sunar. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS), Platform Olarak Hizmet (PaaS) ve Yazılım Olarak Hizmet (SaaS) ortamları, benzersiz ve ortak yapı taşlarından oluşan bileşik kalıplar olarak incelenir. Bu modül, bu mimari katmanlar aracılığıyla yönlendirilen bir tura benzer şekilde yapılandırılmıştır; birincil bileşenler açıklanır, ortak bileşenler vurgulanır ve yapı taşlarının bulut bilişim mekanizmaları ve uygulamaları aracılığıyla nasıl bir araya getirilebileceği ve uygulanabileceği açıklanır.

4. Gün - 3. Güne dayanarak, esnek, dayanıklı ve çok kiracılı teknoloji mimarilerine ve bulut patlaması ve bulut dengelemesi gibi özel çözüm mimarilerine derinlemesine bir bakış sunar. Mimari mekanizmalar, sektör teknolojileri ve tasarım kalıpları aracılığıyla, esneklik, dayanıklılık ve çok kiracılık gibi bulut platformlarının temel özelliklerini oluşturan hem temel hem de genişletilmiş bileşenler açıklanır. Bu yerel ve geliştirilmiş ölçeklenebilirlik ve hata toleransı özelliklerini kullanarak, bulutlar ve şirket içi ortamlar arasında patlama ve performans ve hata toleransı amacıyla bulutlar arasında çalışma yüklerinin dengelenmesini sağlayan özel çözüm mimarileri açıklanır.

5. Gün - katılımcılara, daha önce ele alınan konularla ilgili bilgilerini uygulama yeteneklerini test etmek için tasarlanmış bir dizi egzersiz ve problem sunar.

Bu kurs, bulut bilişimden nasıl faydalanılacağını anlamak isteyen kişiler için oluşturulmuştur. Örnek olarak Amazon EC2 kullanır, ancak diğer sağlayıcılara uyarlanabilir.

Hedef Kitle

BT mimarları, orta düzey BT yöneticileri, BT danışmanları

Kurs Formatı

Şu anda %100 ders anlatımı şeklinde.

Bu eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel) konumda gerçekleşen bir eğitmen önderliğindeki canlı eğitimdir ve bulut çözümlerini pratik anlamda anlama çabasında olan teknik kişilere yönelik olup, bulutta verilerle çalışmak için gerekli olan veri analizi süreçlerine ve Power BI gibi araçları kullanarak veriyi analiz etmeye uygulamaya odaklanmaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Power BI'u kurma ve yapılandırma.
• Azure gibi bulut sağlayıcılarından sunulan farklı veri çözümlerini değerlendirme.
• Veriyi depolamak, yönetmek ve erişmek için kullanılan çeşitli yapılar, modelleme yaklaşımları ve veri ambarı taslamlarını anlama.
• Analiz hazırlığı için verileri temizlemek üzere araçları ve teknikleri uygulama.
• Yerel ve bulut verilerine dayalı raporlama ve analiz çözümleri oluşturma.
• Veri ambarıyla veri analizi çözümlerini entegre etme.
• Veri güvenliği risklerini azaltma ve veri gizliliğini sağlama.

Bu kurs, yöneticiler, iş analistleri, QA testçileri ve operasyon personeli gibi teknik olmayan profesyoneller için bulut bilgisayarlamasına ilerleyici bir anlayış kazandırmayı amaçlar. Katılımcılar, bulutun temel kavramlarını, faydalarını ve uygulamalarını keşfederek daha bilinçli kararlar alabilecek ve bulut geçişi projelerine etkin olarak katkıda bulunabileceklerdir. Bulut jargonunu anlamayı kolaylaştırmak, bulut ve şirket içi altyapıyı karşılaştırmak, hizmet modellerini anlama ve bulutun organizasyondaki çeşitli roller üzerindeki etkisini tanımlamaya odaklanılacaktır.

Bu kursun sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bulut bilgisayarlamasının temel tanım ve terimlerini anlamayı sağlayacak
• Farklı bulut hizmet modellerini (IaaS, PaaS, SaaS) tanımlayabilecek
• Bulut dağıtım modelleri arasındaki farkları belirleyebilecek: Kamu, Özel, Hybrid, Çoklu Bulut
• Şirket içi ve bulut tabanlı altyapıyı karşılaştırabilecek
• Bulut avantajlarını anlayabilecek: ölçeklenebilirlik, esneklik, mevcudiyet ve maliyet verimliliği
• Ortak bulut platformlarını (AWS, Azure, GCP) ve hizmetlerini tanımlayabilecek
• Bulut sorumluluklarını anlayabilecek: paylaşılan sorumluluk modeli ve rol tabanlı erişim
• Yazılım test, dağıtım ve izleme üzerindeki bulut etkisini kavrayabilecek
• Bulut kabul ve geçiş projelerine etkin olarak katılabilirler
• Bulut güvenliği temellerini, uyumluluğu ve yönetim ilkelerini anlayabilecek

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), AWS altyapısını yönetme sürecini otomatikleştirmek için AWS CloudFormation'i kullanmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Altyapıyı yönetmeye başlamak için AWS hizmetlerini etkinleştirmek.
• "Altyapı olarak kod" ilkesini anlamak ve uygulamak.
• Altyapı dağıtımının kalitesini artırmak ve maliyetleri düşürmek.
• YAML kullanarak AWS CloudFormation Şablonları yazmak.

Bu kurs, belirli bir sorun için hangi çözümün seçileceği konusunda karar vermesi gereken kişilere yöneliktir. BT Yöneticileri, Çözüm Mimarları, Test Yöneticileri, Sistem Yöneticileri ve Geliştiriciler, mevcut Bulut/SaaS/IaaS çözümlerinin avantajlarını ve maliyetlerini anlayarak bu kurstan faydalanabilirler.

• Citrix Virtual Apps and Desktop 7'nin temel bilgisine sahip olun
• Citrix Virtual Apps and Desktop 7 sitesini ve Cloud Connector'larını nasıl kuracağınızı, yapılandıracağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin
• Citrix Virtual Apps and Desktop şirket içi dağıtımları ile Citrix Virtual Apps and Desktop Service arasındaki değerlendirmeleri belirleyin
• Uygulama ve masaüstü kaynaklarını nasıl sunacağınızı öğrenin

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), kuruluşun finansal varlıklarını bulutta kaydetmek, yönetmek, izlemek ve işlemek isteyen bulut yöneticileri, bulut mimarları, teknoloji liderleri ve finans analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, maliyetleri tahmin etmek, süreçleri optimize etmek ve bulutta finansal yönetim operasyonlarını gerçekleştirmek için bir organizasyonda FinOps uygulamalarını kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sunucusuz uygulamalar ve hizmetler oluşturmak için Fn'i kullanmak isteyen programcılara ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Fn'i kurarak dizinleri ve işlevleri oluşturabilmek.
• Farklı programlama dilleri kullanarak uygulamalar oluşturabilmek.
• Geliştirme ve dağıtım aşamalarında sorunları çözmek için işlevleri izleyebilmek.

Summary:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
• Sensor data visualization and communication with web interface.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), MinIO kullanarak nesneleri ve yapılandırılmamış verileri depolamak isteyen bulut mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MinIO İstemcisi ile Unix Komutlarına bir alternatif sağlayın.
• Makine öğrenimi, analiz ve daha fazlası için yüksek performanslı altyapılar oluşturmak için MinIO'yu kullanın.
• MinIO'yu Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir bir şekilde düzenlenmiş dağıtım için dağıtın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) OpenFaas'u kullanarak, temel sunucu altyapısını yönetme endişesi duymadan olay güdümlü işlevler oluşturmak, derlemek, test etmek, ayıklamak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenFaas'u kurmak ve yapılandırmak.
• Tekrarlayan şablon kodlamasına gerek kalmadan herhangi bir ikili kodu veya programı sunucusuz bir işlev olarak paketlemek.
• AWS Lambda'dan ayrılmak ve kilitlenmeyi önlemek.
• Olay güdümlü işlevleri şirket içi bir sunucuya veya buluta dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), OpenMP kullanarak paralel uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Fortran ile paralel programlamayı OpenMP içinde anlayıp kullanmak.
• Çok sayıda piksel ve karakter oluşturmak için fraktalları paralel olarak hesaplamak.
• Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) sistemleri için SIMD uzantılarıyla vektör programlama uygulamak.
• Paylaşımlı bellek paralelliğini belirtmek için paralel bloklar eklemek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (yerinde veya uzaktan) Serverless Framework'i AWS ve diğer bulut platformlarında mikro hizmet uygulamaları oluşturmak ve dağıtmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Serverless Framework'i AWS Lambda gibi işlem hizmetleriyle çalışacak şekilde kurmak.
• Mikro hizmetleri farklı bulut platformlarına dağıtmanın karmaşıklığını ve maliyetini azaltmak.
• Olayları yayınlamak ve yakalamak ve işlevleri otomatik olarak yürütmek.

Summery:

• Basics of IoT architecture and functions
• “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
• Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
• IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
• Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
• Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
• Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
• Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
• Alerts and events
• Sensor calibration