Azure Developer*in mit Zusatzqualifikation Einführung in Machine Learning-Vorgänge (MLOps)

Azure Developer: Azure Developer für Microsoft Azure-Umgebungen Azure Developer baut moderne Anwendungen auf Microsoft Azure und nutzt Cloud Services für praxisnahe Lösungen. Kurzbeschreibung & Ziel – Azure Developer Azure Developer befähigt Teilnehmende, Anwendungen, Datenmodelle und Schnittstellen in Microsoft Azure zu entwickeln. Die Weiterbildung vermittelt praxisnahe Kompetenzen für den Einsatz von Cloud Services in agilen Projekten. Azure Developer lernt, Lösungen effizient umzusetzen, Workflows zu automatisieren und Systeme sicher in Microsoft Azure einzubinden. Weiterbildungsinhalte – Azure Developer Azure Developer – Grundlagen Microsoft Azure Erarbeiten, wie Azure Developer Microsoft Azure nutzt, um Cloud Services einzusetzen und stabile Architekturen aufzubauen. Azure Developer – Daten & Analysen Anwenden, wie Azure Developer Datenmodelle mit SQL und Power BI erstellt und Cloud Services zur Visualisierung und Analyse nutzt. Azure Developer – Anwendungen & KI Umsetzen, wie Azure Developer Anwendungen auf Microsoft Azure entwickelt und Cloud Services mit KI-Funktionen erweitert. Hands-on & Praxisanteile – Azure Developer Azure Developer trainiert praxisnah in Projektszenarien: Anwendungen entwickeln, Daten mit Power BI aufbereiten und Cloud Services in Microsoft Azure integrieren. Übungen fördern das direkte Anwenden der Inhalte. Deine Perspektiven als Azure Developer Azure Developer arbeitet in Unternehmen, die Microsoft Azure als Plattform nutzen. Mit dem Know-how im Bereich Cloud Services entwickelt Azure Developer skalierbare Lösungen, unterstützt datengetriebene Entscheidungen und gestaltet digitale Transformation aktiv mit. Die Zusatzqualifikation „Einführung in Machine Learning-Vorgänge (MLOps)“ vermittelt grundlegende Konzepte und Best Practices für die Verwaltung und Automatisierung des gesamten Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen. Die Teilnehmer lernen, wie Modelle effizient entwickelt, bereitgestellt und überwacht werden.
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Die Weiterbildung richtet sich an Softwareentwickler, IT-Fachkräfte und Cloud-Experten mit Interesse an der Entwicklung cloudbasierter Anwendungen. Diese Zusatzqualifikation richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine Learning-Entwickler, IT-Administratoren und DevOps-Experten, die sich mit der Operationalisierung von KI-Modellen befassen. Sie ist besonders geeignet für Fachkräfte, die ML-Modelle produktiv einsetzen und skalieren möchten.
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Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Agenda

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  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • AWS Organizations for multi-account access and permissions
  • AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
  • AWS Control Tower
  • Permissions, access, and authentication
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications

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Dauer Abhängig von Vollzeit/Teilzeit
Trainingssprache Deutsch
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4.001,40 €

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