FinOps Počítačový Kurz
Správa cloudu z finančního hlediska, či FinOps, je praktikou implementace cloudu k optimalizaci finanční správy a operací organizace.
Tato vedená školení (online nebo na místě) je určena cloudovým správcům, architektům, vedoucím IT oddělení a finančním analytikům, kteří chtějí zaznamenávat, spravovat, monitorovat a zpracovávat finanční aktivy organizace v cloudu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni používat FinOps praktiky ve své organizaci k prognózování nákladů, optimalizaci procesů a provádění finanční správy v cloudu.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Množství cvičení a praktických akcí.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pokud chcete pořádat přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.
Návrh Školení
Úvod
Přehled Správy cloudu z finančního hlediska (FinOps)
- Základní principy
- Tradiční versus správa cloudu z finančního hlediska
- Fáze a jejich funkce
Použití technologie cloudu pro finanční správu
- Cloudová ekonomika
- Nákladové faktory
Tvorba týmu FinOps v organizaci
- Principy a struktura týmu
- Role a odpovědnosti v organizaci
Základy architektury schopností FinOps
- FinOps aktivity a kultura
- Model dospělosti
- Operační model
Poznámky o cloudových fakturacích platformách
- Dostupné platformy
- Správa účtů
- Nástroje pro správu nákladů
Pochopení životního cyklu FinOps
- Transparentnost a alokace
- Využití a sazby
- Soustavná vylepšování a operace
Nastavení úspěšného provozu FinOps
- Nejlepší praktiky
- Optimalizace cloudu
- Využití schopností AI
Závěr a shrnutí
Požadavky
- Znalost finanční správy a operací
- Základní znalosti cloudu
Cílová skupina
- Cloudoví správci
- Architekti cloudu
- Vedoucí IT oddělení
- Finanční analytičtí pracovníci
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
FinOps Počítačový Kurz - Rezervace
FinOps Počítačový Kurz - Dotaz
FinOps - Dotaz ohledně konzultace
Dotaz ohledně konzultace
Reference (1)
Zkušenosti školenáře a jeho způsob předávání obsahu
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Kurz - FinOps
Přeloženo strojem
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé modely strojového učení s Google Colab
21 hodinyToto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si přejí rozšířit své znalosti modelů strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se, jak efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Implementovat pokročilé modely strojového učení pomocí populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
- Optimalizovat výkon modelu prostřednictvím optimalizace hyperparametrů.
- Nasazovat modely strojového učení ve skutečných aplikacích pomocí Google Colab.
- Spolupracovat a spravovat velké projekty strojového učení v Google Colab.
AWS IoT Core
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na inženýry, kteří chtějí nasadit a spravovat zařízení IoT na AWS.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni vybudovat platformu IoT, která zahrnuje nasazení a správu backendu, brány a zařízení nad AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí instalovat, konfigurovat a spravovat schopnosti AWS IoT Greengrass pro vytváření aplikací pro různá zařízení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni používat AWS IoT Greengrass k vytváření, nasazení, správě, zabezpečení a monitorování aplikací na inteligentních zařízeních.
AWS Lambda pro Vývojáře
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na vývojáře, kteří chtějí používat AWS Lambda k vytváření a nasazování služeb a aplikací do cloudu, aniž by se museli starat o poskytování spouštěcího prostředí (servery, VM a kontejnery, dostupnost, škálovatelnost, úložiště atd.).
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pro provedení funkce nakonfigurujte AWS Lambda.
- Pochopte FaaS (Functions as a Service) a výhody bezserverového vývoje.
- Sestavte, nahrajte a spusťte funkce AWS Lambda.
- Integrujte funkce Lambda s různými zdroji událostí.
- Balíček, nasazení, monitorování a odstraňování problémů s aplikacemi založenými na Lambda.
Úvod do Google Colab pro data science
14 hodinyTato instruktorem vedena živá školení v České republice (online nebo na místě) je určená začínajícím data scientištkám a IT profesionálům, kteří chtějí naučit se základy data science pomocí Google Colab.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a orientovat se v Google Colab.
- Psát a spouštět základní Python kód.
- Importovat a spravovat datové soubory.
- Vytvářet vizualizace pomocí Python knihoven.
Počítačové vidění s Google Colab a TensorFlow
21 hodinyTuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
- Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
- Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
- Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
- Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
- Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.
Hluboké učení s TensorFlow v Google Colab
14 hodinyTento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.
Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:
- nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
- porozumět základům neuronových sítí.
- implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
- trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
- využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.
Mistrnost v DevOps s použitím AWS Cloud9
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prohloubit své znalosti DevOps postupů a zefektivnit vývojové procesy pomocí AWS Cloud9.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavte a nakonfigurujte AWS Cloud9 pro pracovní postupy DevOps.
- Implementujte potrubí kontinuální integrace a kontinuálního dodávání (CI/CD).
- Automatizujte procesy testování, monitorování a nasazení pomocí AWS Cloud9.
- Integrujte služby AWS, jako jsou Lambda, EC2 a S3, do pracovních postupů DevOps.
- Využijte systémy řízení zdrojů jako GitHub nebo GitLab v rámci AWS Cloud9.
Vývoj bezserverových aplikací v prostředí AWS Cloud9
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří se chtějí naučit efektivně vytvářet, nasazovat a udržovat aplikace bez serveru na AWS Cloud9 a AWS Lambda.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy architektury bez serveru.
- Nastavte AWS Cloud9 pro vývoj aplikací bez serveru.
- Vyvíjejte, testujte a nasazujte aplikace bez serveru pomocí AWS Lambda.
- Integrujte AWS Lambda s dalšími službami AWS, jako je API Gateway a S3.
- Optimalizujte bezserverové aplikace pro výkon a efektivitu nákladů.
Vizualizace dat pomocí Google Colab
14 hodinyTento instruktorův přímý živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající datové vědce, kteří chtějí naučit se vytvářet významné a vizuálně působivé datové vizualizace.
Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:
- Nastavit a orientovat se v Google Colab pro datovou vizualizaci.
- Vytvářet různé typy grafů pomocí Matplotlibu.
- Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
- Vlastněnit grafy na zlepšení prezentace a jasnosti.
- Efektivně interpretovat a prezentovat data pomocí vizuálních nástrojů.
Průmyslová školení IoT (Internet věcí) s Raspberry PI a AWS IoT Core 「4 hodiny zdálce」
4 hodinyLetní:
- Základy architektury a funkcí IoT
- „Věci“, „Sensory“, Internet a mapování mezi obchodními funkcemi IoT
- Nezbytné pro všechny softwarové komponenty IoT – hardware, firmware, middleware, cloud a mobilní aplikace
- Funkce IoT – Fleet Manager, Vizualizace dat, FM a DV založené na SaaS, upozornění/alarm, integrace senzorů, onboarding „věcí“, geo-fencing
- Základy komunikace zařízení IoT s cloudem s MQTT.
- Připojení zařízení IoT k AWS pomocí MQTT (AWS IoT Core).
- Propojení jádra AWS IoT s funkcí AWS Lambda pro výpočet a ukládání dat.
- Propojení Raspberry PI s jádrem AWS IoT a jednoduchá datová komunikace.
- Upozornění a události
- Kalibrace senzoru
Průmyslová školení IoT (Internet věci) s Raspberry PI a AWS IoT Core 「8 hodin online」
8 hodinyShrnutí:
- Základy architektury a funkcí IoT
- „Věci“, „Sensory“, Internet a mapování mezi obchodními funkcemi IoT
- Nezbytné pro všechny softwarové komponenty IoT – hardware, firmware, middleware, cloud a mobilní aplikace
- Funkce IoT – Fleet Manager, Vizualizace dat, FM a DV založené na SaaS, upozornění/alarm, integrace senzorů, onboarding „věcí“, geo-fencing
- Základy komunikace zařízení IoT s cloudem s MQTT.
- Připojení zařízení IoT k AWS pomocí MQTT (AWS IoT Core).
- Propojení jádra AWS IoT s funkcí AWS Lambda pro výpočet a ukládání dat pomocí DynamoDB.
- Propojení Raspberry PI s jádrem AWS IoT a jednoduchá datová komunikace.
- Používejte Raspberry PI a AWS IoT Core k vytvoření chytrého zařízení.
- Vizualizace dat ze senzorů a komunikace s webovým rozhraním.
Machine Learning s Google Colab
14 hodinyToto instruktorem vedené živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým datovým vědcům a programátorům, kteří chtějí efektivně používat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a navigovat v Google Colab pro projekty strojového učení.
- Porozumět a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
- Používat knihovny jako Scikit-learn k analýze a predikci dat.
- Implementovat nadzorované a nezásahové modely učení.
- Optimalizovat a vyhodnocovat modely strojového učení efektivně.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomocí Google Colab
14 hodinyTento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít techniky zpracování přirozeného jazyka pomocí Python v Google Colab.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit klíčové koncepty zpracování přirozeného jazyka.
- Prezpracovávat a čistit textová data pro úkoly NLP.
- Provádět analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
- Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelnou a spoluprávní vývoj.
Python Google Colab Základy pomocí Google Colab
14 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programovat v jazyce Python od základu pomocí platformy Google Colab.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům programovacího jazyka Python.
- Implementovat kód v jazyce Python v prostředí Google Colab.
- Používat struktury ovládání pro správu toku programu v jazyce Python.
- Vytvářet funkce k efektivnímu organizování a reužívání kódu.
- Prozkoumat a používat základní knihovny pro programování v jazyce Python.