Cursos de Azure en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores, ingenieros de software y entusiastas de la nube de nivel intermedio Java que desean aprovechar el poder de Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes.

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

• Comprender los principios de Generative AI y sus aplicaciones.
• Configure y administre un servicio Azure OpenAI.
• Integre los modelos de OpenAI en Java aplicaciones.
• Implemente funciones impulsadas por IA dentro de las aplicaciones web.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de nube de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen utilizar Terraform para automatizar la implementación, administración y escalado de la infraestructura en la plataforma en la nube Azure.

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

• Comprender los conceptos básicos de Terraform y sus beneficios en la infraestructura como código.
• Instale y configure Terraform para Azure.
• Desarrolle, pruebe e implemente Terraform archivos de configuración para varios Azure servicios.
• Utilice Terraform para administrar y escalar Azure recursos.
• Implemente las prácticas recomendadas para Terraform la administración de estados y el control de versiones.
• Integre Terraform con Azure DevOps para implementaciones automatizadas.
• Cree módulos reutilizables Terraform para un aprovisionamiento de recursos coherente.
• Utilice las funciones avanzadas de Terraform para implementaciones de infraestructura complejas.

This instructor-led, live training in Pierre (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to build and deploy AI-powered cloud applications using Microsoft Azure.

By the end of this training, participants will be able to:

• Develop event-driven and serverless applications using Azure Functions.
• Manage Azure storage solutions and virtual machines.
• Deploy and scale web applications using Azure App Service and Docker containers.
• Integrate AI, machine learning, and natural language processing using Azure AI Services.
• Leverage GitHub Copilot to assist in AI-driven cloud application development.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que desean dominar el uso de Azure Synapse Analytics para una amplia gama de procesamiento, análisis y visualización de datos.

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

• Comprender los conceptos básicos, la arquitectura y los componentes de Azure Synapse Analytics.
• Cree, configure y administre almacenes de datos escalables mediante Azure Synapse.
• Domine las técnicas para ingerir, transformar y cargar datos (ETL) de varios orígenes en Azure Synapse.
• Optimice el rendimiento de las consultas, proteja los datos e integre Azure Synapse con Power BI y otras herramientas para visualizar datos y compartir información.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

AI-102 Diseño e implementación de una Azure Solución de inteligencia artificial está diseñada para los desarrolladores de software que desean construir aplicaciones infundadas de inteligencia artificial que aprovechen Azure Servicios Cognitivos, Azure Cognitivos Search, y Microsoft Bot Framework. El curso utilizará C# o Python como lenguaje de programación.

El perfil del público

Los ingenieros de software interesados en la construcción, gestión y implementación de soluciones de inteligencia artificial que aprovechan Azure Servicios Cognitivos, Azure Servicios Cognitivos Search, y Microsoft Bot Framework. Están familiarizados con C# o Python y tienen conocimientos sobre el uso de APIs basados en REST para construir visión informática, análisis de lenguaje, minería del conocimiento, búsqueda inteligente y soluciones de inteligencia artificial de conversación en Azure.

Este curso proporciona el conocimiento y las habilidades para diseñar e implementar DevOps procesos y prácticas. Los estudiantes aprenderán a planear para DevOps, usar el control de código fuente, escalar Git para una empresa, consolidar artefactos, diseñar una estrategia de administración de dependencias, administrar secretos, implementar la integración continua, implementar una estrategia de compilación de contenedores, diseñar una estrategia de lanzamiento, configurar un flujo de trabajo de administración de versiones, implementar un patrón de implementación y optimizar los mecanismos de retroalimentación.

Perfil de la audiencia

Los estudiantes de este curso están interesados en diseñar e implementar DevOps procesos o en aprobar el examen de certificación Microsoft Azure DevOps Soluciones.

Puesto de trabajo: DevOps Ingeniero

Preparación para el examen: AZ-400

Habilidades adquiridas

• Planifique la transformación con objetivos y plazos compartidos
• Seleccione un proyecto e identifique las métricas del proyecto y los indicadores clave de rendimiento (KPI)
• Crear un equipo y una estructura organizativa ágil
• Diseñar una estrategia de integración de herramientas
• Diseñar una estrategia de gestión de licencias (por ejemplo, usuarios Azure, DevOps y GitHub)
• Diseñar una estrategia para la trazabilidad de extremo a extremo desde los elementos de trabajo hasta el software de trabajo
• Diseño de una estrategia de autenticación y acceso
• Diseño de una estrategia para integrar recursos locales y en la nube
• Describir las ventajas de usar el control de código fuente
• Describa Azure Repos y GitHub
• Migración de TFVC a Git
• Gestione la calidad del código, incluida la deuda técnica, SonarCloud y otras soluciones de herramientas
• Desarrollar el conocimiento organizacional sobre la calidad del código
• Explicar cómo estructurar repositorios de Git
• Descripción de los flujos de trabajo de bifurcación de Git
• Aproveche las solicitudes de incorporación de cambios para la colaboración y las revisiones de código
• Aprovecha los ganchos de Git para la automatización
• Usar Git para fomentar el código fuente interno en toda la organización
• Explicar la función de Azure Pipelines y sus componentes
• Configurar agentes para su uso en canalizaciones Azure
• Explique por qué es importante la integración continua
• Implementación de la integración continua mediante Azure Pipelines
• Definir la ingeniería de confiabilidad del sitio
• Diseñar procesos para medir la satisfacción del usuario final y analizar los comentarios de los usuarios
• Diseñe procesos para automatizar el análisis de aplicaciones
• Administre las alertas y reduzca las alertas sin sentido y no accionables
• Realizar retrospectivas irreprochables y crear una cultura justa
• Defina una estrategia de infraestructura y configuración, así como un conjunto de herramientas adecuado para una canalización de versiones y una infraestructura de aplicaciones
• Implemente el cumplimiento y la seguridad en su infraestructura de aplicaciones
• Describir los desafíos potenciales con la integración de software de código abierto
• Inspeccione los paquetes de software de código abierto para verificar la seguridad y el cumplimiento de las licencias
• Administrar las políticas de seguridad y cumplimiento de la organización
• Integre los análisis de licencias y vulnerabilidades en las canalizaciones de compilación e implementación
• Configuración de canalizaciones de compilación para acceder a la seguridad de los paquetes y a las clasificaciones de licencias

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (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.

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 Pierre (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 Pierre (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 Pierre (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 formación en directo dirigida por un instructor en Pierre (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

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remota), los participantes aprenderán los conceptos fundamentales, componentes y servicios de Microsoft Azure mientras pasan por la creación de una aplicación云应用

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

• Comprender las bases de Microsoft Azure
• Entender las diferentes herramientas y servicios de Azure
• Aprender a utilizar Azure para construir aplicaciones en la nube

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 Pierre (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.

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.

Infraestructura e implementación de Microsoft Azure