Corso di formazione Programma di Certificazione Comprehensiva in Cloud Computing: AWS e Microsoft Azure

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire e gestire dispositivi IoT su AWS.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare una piattaforma IoT che include l'implementazione e la gestione di un back-end, un gateway e dispositivi su AWS.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare AWS Lambda per creare e distribuire servizi e applicazioni nel cloud, senza doversi preoccupare del provisioning dell'ambiente di esecuzione (server, VM e container, disponibilità, scalabilità, storage, ecc.).

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare AWS Lambda per eseguire una funzione.
• Comprendi il FaaS (Functions as a Service) e i vantaggi dello sviluppo serverless.
• Costruisci, carica ed esegui AWS Lambda funzioni.
• Integra le funzioni Lambda con diverse origini di eventi.
• Crea pacchetti, distribuisci, monitora e risolvi i problemi delle applicazioni basate su Lambda.

Estivo:

• Nozioni di base sull'architettura e le funzioni dell'IoT
• "Cose", "Sensori", Internet e la mappatura tra le funzioni aziendali dell'IoT
• Essenziale di tutti i componenti software IoT: hardware, firmware, middleware, cloud e app mobile
• Funzioni IoT- Fleet manager, Visualizzazione dei dati, FM e DV basati su SaaS, allerta/allarme, onboarding dei sensori, onboarding delle "cose", geo-fencing
• Nozioni di base sulla comunicazione dei dispositivi IoT con cloud con MQTT.
• Connessione di dispositivi IoT ad AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Collegamento del core AWS IoT con la funzione AWS Lambda per il calcolo e l'archiviazione dei dati.
• Collegamento di Raspberry PI con AWS IoT core e semplice comunicazione dati.
• Avvisi ed eventi
• Calibrazione del sensore

Sommario:

• Nozioni di base sull'architettura e le funzioni dell'IoT
• "Cose", "Sensori", Internet e la mappatura tra le funzioni aziendali dell'IoT
• Essenziale di tutti i componenti software IoT: hardware, firmware, middleware, cloud e app mobile
• Funzioni IoT- Fleet manager, Visualizzazione dei dati, FM e DV basati su SaaS, allerta/allarme, onboarding dei sensori, onboarding delle "cose", geo-fencing
• Nozioni di base sulla comunicazione dei dispositivi IoT con cloud con MQTT.
• Connessione di dispositivi IoT ad AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Collegamento del core AWS IoT con la funzione AWS Lambda per il calcolo e l'archiviazione dei dati tramite DynamoDB.
• Collegamento di Raspberry PI con AWS IoT core e semplice comunicazione dati.
• Hands-on con Raspberry PI e AWS IoT Core per creare un dispositivo intelligente.
• Visualizzazione dei dati dei sensori e comunicazione con interfaccia web.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano installare, configurare e gestire AWS IoT le funzionalità di Greengrass per creare applicazioni per vari dispositivi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare AWS IoT Greengrass per creare, distribuire, gestire, proteggere e monitorare le applicazioni su dispositivi intelligenti.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è destinata a data scientist di livello principiante e professionisti IT che desiderano apprendere i rudimenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab.
• Scrivere ed eseguire codice base in Python.
• Importare e gestire insiemi di dati.
• Creare visualizzazioni utilizzando le librerie di Python.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o in sede) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python da zero utilizzando Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della lingua di programmazione Python.
• Implementare codice Python nell'ambiente Google Colab.
• Utilizzare strutture di controllo per gestire il flusso del programma in Python.
• Creare funzioni per organizzare e riutilizzare il codice efficacemente.
• Esplorare e utilizzare librerie di base per la programmazione Python.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolta a data scientist di livello principiante che desiderano imparare come creare visualizzazioni dati significative e visivamente attraenti.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e navigare nell'ambiente Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
• Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
• Personalizzare i plot per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
• Interpretare e presentare i dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.

Questo addestramento guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare nell'ambiente Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di apprendimento automatico.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed esaminare efficacemente i modelli di apprendimento automatico.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere le basi delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.

Questo addestramento guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di NLP usando Python in Google Colab.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
• Preprocessare e pulire i dati testuali per le attività NLP.
• Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
• Lavorare con i dati testuali usando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.

Questa formazione guidata dal formatore (online o su sito) è rivolta a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, perfezionare le competenze nel tuning deiiperparametri e imparare come deployare i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico usando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso il tuning deiiperparametri.
• Deployare modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

Questo training di formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di sofisticati modelli visivi utilizzando Google Colab.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNNs) usando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo modellistico basato sul cloud a grande scala ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti relativi alla visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
• Utilizzare l'apprendimento da trasferimento per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano imparare a creare, distribuire e gestire in modo efficace applicazioni serverless su AWS Cloud9 e AWS Lambda.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'architettura serverless.
• Configura AWS Cloud9 per lo sviluppo di applicazioni serverless.
• Sviluppare, testare e distribuire applicazioni serverless utilizzando AWS Lambda.
• Integra AWS Lambda con altri servizi AWS come API Gateway e S3.
• Ottimizza le applicazioni serverless per prestazioni ed efficienza in termini di costi.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la comprensione delle pratiche DevOps e semplificare i processi di sviluppo utilizzando AWS Cloud9.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Imposta e configura AWS Cloud9 per DevOps flussi di lavoro.
• Implementa pipeline di integrazione continua e recapito continuo (CI/CD).
• Automatizza i processi di test, monitoraggio e distribuzione utilizzando AWS Cloud9.
• Integra i servizi AWS come Lambda, EC2 e S3 nei flussi di lavoro DevOps.
• Utilizza sistemi di controllo del codice sorgente come GitHub o GitLab all'interno di AWS Cloud9.