Giới thiệu Thực tế về Khoa học Dữ liệu Khóa Học Đào Tạo

Đây là khóa đào tạo do giáo viên hướng dẫn, trực tiếp tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia DevOps và SRE cấp cao muốn nâng cao kỹ năng thông báo và tự động hóa của họ với Grafana và Prometheus.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và quản lý các quy tắc cảnh báo nâng cao trong Prometheus.
• Tích hợp Prometheus Alertmanager với các công cụ bên ngoài sử dụng webhooks.
• Tự động hóa phản hồi cho cảnh báo để giải quyết vấn đề nhanh hơn.
• Sử dụng Grafana để trực quan hóa và quản lý cảnh báo hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia DevOps và SRE trình độ trung cấp, những người muốn tạo ra các bảng điều khiển có tác động và tối ưu hóa các phương pháp giám sát của họ bằng cách sử dụng Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các phương pháp hay nhất để thiết kế các bảng điều khiển hiệu quả.
• Tạo và cấu hình các thành phần bảng điều khiển Grafana nâng cao.
• Tận dụng các mẫu Grafana để tạo các bảng điều khiển động và có thể tái sử dụng.
• Triển khai các cơ chế cảnh báo để nâng cao nhận thức về hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư trình độ trung cấp, những người muốn trang bị cho ứng dụng của họ khả năng xuất và giám sát các số liệu tùy chỉnh một cách hiệu quả bằng cách sử dụng Prometheus và Grafana.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu tầm quan trọng của các số liệu tùy chỉnh đối với việc giám sát ứng dụng.
• Trang bị cho ứng dụng khả năng xuất các số liệu tùy chỉnh cho Prometheus.
• Tạo và cấu hình các bảng điều khiển trong Grafana để trực quan hóa các số liệu tùy chỉnh.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để tích hợp giám sát vào vòng đời phát triển.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các nhà phân tích dữ liệu muốn sử dụng Grafana để giám sát và trực quan hóa dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tạo các hình ảnh trực quan trong Grafana.
• Thiết lập Grafana để đảm bảo tính khả dụng cao.
• Tùy chỉnh các bảng điều khiển và trang tổng quan bằng dữ liệu.
• Cấu hình proxy ngược để tăng tốc độ tải trang.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học và sử dụng các tính năng và thành phần nâng cao của Grafana để trực quan hóa và phân tích dữ liệu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Có được sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm và thành phần nâng cao của Grafana.
• Tận dụng các biến mẫu và bảng điều khiển động để nâng cao khả năng trực quan hóa dữ liệu.
• Sử dụng Ngôn ngữ truy vấn Grafana cho các truy vấn phức tạp.
• Học các phương pháp tốt nhất để mở rộng Grafana, tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo tính khả dụng cao.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn có được kiến thức và kỹ năng thực tế cần thiết để xuất sắc trong việc quản trị Grafana và GLPI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo và tùy chỉnh bảng điều khiển Grafana với các hình ảnh trực quan khác nhau.
• Triển khai cảnh báo và thông báo để giám sát.
• Quản trị tài khoản người dùng, nhóm và quyền.
• Quản lý tài sản IT hiệu quả, bao gồm cả hàng tồn kho phần cứng và phần mềm.
• Triển khai hệ thống helpdesk để hỗ trợ người dùng và quản lý vé.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển web và kỹ sư DevOps muốn trực quan hóa và giám sát dữ liệu bằng Grafana và Graphite.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tổng hợp và trực quan hóa các số liệu về hệ thống và ứng dụng.
• Tạo một ứng dụng khách StatsD để thu thập các số liệu ứng dụng.
• Xây dựng các bảng điều khiển thông tin và động với Grafana.
• Thu thập thông tin chi tiết từ hiệu suất back-end.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT và DevOps người thực hành ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu các kiến thức cơ bản về Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được mục đích và các tính năng chính của Grafana và Prometheus.
• Cài đặt và cấu hình Grafana và Prometheus trên môi trường Linux.
• Thiết lập các nguồn dữ liệu và bảng điều khiển cơ bản trong Grafana.
• Giám sát các chỉ số hệ thống và trực quan hóa dữ liệu bằng Prometheus.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư đám mây và DevOps trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao khả năng quan sát đám mây với Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được lợi ích của việc tích hợp Grafana và Prometheus với các nền tảng đám mây.
• Thiết lập Prometheus để giám sát các tài nguyên dựa trên đám mây.
• Cấu hình Grafana để trực quan hóa các chỉ số dịch vụ đám mây.
• Tận dụng các công cụ và tích hợp bản địa đám mây để giám sát khả năng mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống và kỹ sư trình độ mới bắt đầu, những người muốn phát triển các kỹ năng giám sát cốt lõi bằng cách sử dụng Grafana và Prometheus.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được mục đích và tầm quan trọng của việc giám sát trong môi trường CNTT.
• Cài đặt và cấu hình Grafana và Prometheus cho các tác vụ giám sát cơ bản.
• Tạo các bảng điều khiển và cảnh báo đơn giản để trực quan hóa hiệu suất hệ thống.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để giám sát tính khả dụng và hiệu suất của hệ thống.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên và kỹ sư Kubernetes trình độ cao, những người muốn nâng cao kỹ năng giám sát cho các cụm Kubernetes bằng cách sử dụng Prometheus và Grafana.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập Prometheus và Grafana để giám sát Kubernetes.
• Giám sát các chỉ số quan trọng cho pods, nodes và services.
• Tạo các dashboard động để trực quan hóa tình trạng và hiệu suất cụm.
• Triển khai các chiến lược cảnh báo để giải quyết các vấn đề một cách chủ động.
• Áp dụng các phương pháp hay nhất để mở rộng các giải pháp giám sát trong môi trường Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Khóa học trực tiếp của giáo viên (trực tuyến hoặc trực tiếp tại cơ sở) này được hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các pipeline, luồng làm việc, và hình ảnh trực quan được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, và các thuật toán khác.

Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu về các tính năng, thành phần, và lợi ích của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các pipeline dữ liệu và phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Thực hiện chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Học cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh trực quan dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.