Schulungsübersicht
Einführung in Microsoft Azure
- Überblick über Azure-Dienste und Cloud-Computing
- Einrichten eines Azure-Abos und der Umgebung
- Verständnis von Ressourcengruppen, virtuellen Maschinen und Netzwerkfunktionen
Aufbau ereignisgesteuerter und serverloser Architekturen
- Einführung in Azure Functions und Serverless Computing
- Entwicklung ereignisgesteuerter Anwendungen mit Azure Event Grid und Service Bus
- Erstellung serverloser APIs und Workflows
Verwaltung von Speicher und Datenbanken in Azure
- Exploration von Azure Storage (Blob, Table, Queue, File)
- Verwaltung von Azure SQL Database und Cosmos DB
- Integration von Speicherlösungen in Cloud-Anwendungen
Bereitstellen von Webanwendungen in Azure
- Verständnis von Azure App Service und Bereitstellungsmodellen
- Erstellung und Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker
- Skalierung von Webanwendungen mit Kubernetes und Azure Container Instances
Integration von KI und maschinellem Lernen in Cloud-Anwendungen
- Einführung in Azure AI und Cognitive Services
- Entwicklung von Modellen mit Azure Machine Learning Studio
- Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing (NLP)
DevOps und CI/CD in Azure
- Einrichtung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
- Verwaltung von Infrastructure as Code mit Terraform und Bicep
- Überwachung und Protokollierung von Anwendungen mit Azure Monitor
Optimierung der Entwicklung mit GitHub Copilot
- Einführung in GitHub Copilot und KI-gestützte Codierungshilfe
- Nutzung von Copilot zum Schreiben, Debuggen und Optimieren von Cloud-Anwendungscode
- Best Practices für die Nutzung von KI-unterstützter Codierung in der Cloud-Entwicklung
Abschlussprojekt: Aufbau einer KI-gestützten Cloud-Anwendung
- Design einer skalierbaren KI-Cloud-Lösung
- Entwicklung und Bereitstellung der Anwendung
- Optimierung von Performance, Sicherheit und Überwachung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Cloud-Computing-Konzepten
- Erfahrung mit mindestens einer Programmiersprache (Python, JavaScript oder C# bevorzugt)
- Vertrautheit mit der Entwicklung von Webanwendungen und Datenbanken
Zielgruppe
- Cloud-Entwickler und Softwareingenieure
- KI-Praktiker und Data Scientists mit Interesse an der Integration von Cloud-KI
- IT-Fachkräfte und DevOps-Ingenieure
Erfahrungsberichte (3)
Das Pacing war zum Großteil fantastisch. Michal war sehr gut darin, das Publikum einzubeziehen und dafür zu sorgen, dass die meisten der Zuhörer Schritt halten konnten.
Asif Shaikh - Carpmaels & Ransford
Kurs - Terraform on Microsoft Azure
Maschinelle Übersetzung
Dass wir in der Praxis alles selbst tun konnten. Dass unser Trainer umfangreiches Wissen hatte und wir ihn alles fragen konnten, worauf er immer eine Antwort parat hatte. Dass ich einige Fähigkeiten erworben habe, die für Entwickler nützlich sind.
Julia Gajtkowska - Demant Business Services Poland
Kurs - Azure DevOps Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Es war wirklich nützlich, den kompletten Prozess von Anfang bis Ende zu sehen. Dadurch konnte ich das Technologie besser verstehen als durch das Fokusieren auf einzelne Teile ohne Zusammenhang.
Scott Fisher - Derivco
Kurs - Kubernetes on Azure (AKS)
Maschinelle Übersetzung
