FinOps Khóa Học Đào Tạo
Cloud Financial Management hoặc FinOps là phương pháp triển khai công nghệ đám mây để tối ưu hóa quản lý và vận hành tài chính của một doanh nghiệp.
Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các quản trị viên đám mây, kiến trúc sư đám mây, trưởng bộ phận công nghệ và các nhà phân tích tài chính, những người muốn ghi lại, quản lý, giám sát và xử lý các tài sản tài chính của tổ chức trên nền tảng đám mây.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể sử dụng các phương pháp FinOps trong tổ chức để dự báo chi phí, tối ưu hóa quy trình và thực hiện các hoạt động quản lý tài chính trên nền tảng đám mây.
Định dạng khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
Tổng quan về Tài chính Đám mây Management hoặc FinOps
- Các nguyên tắc cốt lõi
- Quản lý tài chính truyền thống so với quản lý tài chính đám mây
- Các giai đoạn và chức năng của chúng
Sử dụng Công nghệ Đám mây cho Tài chính Management
- Nền kinh tế đám mây
- Các yếu tố thúc đẩy chi phí
Xây dựng Đội ngũ FinOps trong Tổ chức
- Nguyên tắc và cấu trúc đội ngũ
- Vai trò và trách nhiệm trong tổ chức
Tìm hiểu về Kiến trúc Năng lực FinOps
- Các hoạt động và văn hóa FinOps
- Mô hình trưởng thành
- Mô hình vận hành
Khám phá các Nền tảng Thanh toán Đám mây
- Các nền tảng hiện có
- Các tác vụ quản lý tài khoản
- Công cụ quản lý chi phí
Hiểu về Vòng đời FinOps
- Khả năng hiển thị và phân bổ
- Sử dụng và tỷ lệ
- Cải tiến liên tục và vận hành
Thiết lập Vận hành FinOps Thành công
- Các thực tiễn tốt nhất
- Tối ưu hóa đám mây
- Tận dụng khả năng của AI
Tóm tắt và Kết luận
Yêu cầu
- Kiến thức về quản lý và vận hành tài chính
- Hiểu biết cơ bản về công nghệ đám mây
Đối tượng
- Quản trị viên đám mây
- Kiến trúc sư đám mây
- Trưởng bộ phận công nghệ
- Chuyên viên phân tích tài chính
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
FinOps Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
FinOps Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
FinOps - Yêu cầu tư vấn
Yêu cầu tư vấn
Đánh giá (1)
Kinh nghiệm của giảng viên và cách anh ấy truyền đạt nội dung
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Khóa học - FinOps
Dịch thuật bằng máy
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Các Mô Hình Machine Learning Nâng Cao với Google Colab
21 Giờ họcKhóa học trực tuyến do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn nâng cao kiến thức về các mô hình machine learning, cải thiện kỹ năng điều chỉnh hyperparameter và học cách triển khai mô hình hiệu quả bằng Google Colab.
Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Thực hiện các mô hình machine learning nâng cao sử dụng các khung công tác phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh hyperparameter.
- Triển khai các mô hình machine learning trong các ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
- Hợp tác và quản lý các dự án machine learning quy mô lớn trong Google Colab.
AWS IoT Core
14 Giờ họcKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các kỹ sư muốn triển khai và quản lý các thiết bị IoT trên AWS.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể xây dựng một nền tảng IoT bao gồm việc triển khai và quản lý backend, gateway và các thiết bị trên AWS.
Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass
21 Giờ họcKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn cài đặt, cấu hình và quản lý các tính năng của AWS IoT Greengrass để tạo ứng dụng cho nhiều thiết bị khác nhau.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể sử dụng AWS IoT Greengrass để xây dựng, triển khai, quản lý, bảo mật và giám sát các ứng dụng trên các thiết bị thông minh.
AWS Lambda cho Nhà phát triển
14 Giờ họcKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng AWS Lambda để xây dựng và triển khai các dịch vụ và ứng dụng lên đám mây, mà không cần lo lắng về việc cung cấp môi trường thực thi (máy chủ, máy ảo và container, tính khả dụng, khả năng mở rộng, lưu trữ, v.v.).
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình AWS Lambda để thực thi một hàm.
- Hiểu về FaaS (Functions as a Service) và những lợi ích của phát triển không máy chủ.
- Xây dựng, tải lên và thực thi các hàm AWS Lambda.
- Tích hợp các hàm Lambda với các nguồn sự kiện khác nhau.
- Đóng gói, triển khai, giám sát và khắc phục sự cố các ứng dụng dựa trên Lambda.
Giới thiệu về Google Colab cho Khoa học Dữ liệu
14 Giờ họcKhóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia CNTT cấp sơ cấp, mong muốn học cơ bản về khoa học dữ liệu sử dụng Google Colab.
Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập và điều hướng Google Colab.
- Viết và thực thi mã Python cơ bản.
- Nhập và xử lý dữ liệu.
- Tạo trực quan hóa sử dụng thư viện Python.
Computer Vision với Google Colab và TensorFlow
21 Giờ họcKhóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.
Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
- Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
- Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
- Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
- Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
- Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.
Deep Learning với TensorFlow trong Google Colab
14 Giờ họcKhóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.
Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
- Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
- Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
- Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
- Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.
Thành Thạo DevOps với AWS Cloud9
21 Giờ họcKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về các thực hành DevOps và tối ưu hóa quy trình phát triển bằng AWS Cloud9.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập và cấu hình AWS Cloud9 cho các quy trình làm việc DevOps.
- Triển khai các đường ống tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD).
- Tự động hóa các quy trình kiểm tra, giám sát và triển khai bằng AWS Cloud9.
- Tích hợp các dịch vụ AWS như Lambda, EC2 và S3 vào các quy trình làm việc DevOps.
- Sử dụng các hệ thống kiểm soát nguồn như GitHub hoặc GitLab trong AWS Cloud9.
Phát triển Ứng dụng Serverless trên AWS Cloud9
14 Giờ họcKhóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách xây dựng, triển khai và duy trì hiệu quả các ứng dụng không máy chủ trên AWS Cloud9 và AWS Lambda.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của kiến trúc không máy chủ.
- Thiết lập AWS Cloud9 để phát triển ứng dụng không máy chủ.
- Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng không máy chủ bằng AWS Lambda.
- Tích hợp AWS Lambda với các dịch vụ AWS khác như API Gateway và S3.
- Tối ưu hóa các ứng dụng không máy chủ để đạt hiệu suất và hiệu quả chi phí.
Data Visualization với Google Colab
14 Giờ họcKhóa học trực tuyến hoặc trực tiếp này tại Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu ngành muốn học cách tạo ra các biểu đồ có ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.
Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:
- Cài đặt và điều hướng Google Colab cho việc trực quan hóa dữ liệu.
- Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
- Sử dụng Seaborn để thực hiện kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
- Tùy chỉnh biểu đồ cho việc trình bày và hiểu rõ hơn.
- Giải thích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các công cụ trực quan.
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
4 Giờ họcSummery:
- Basics of IoT architecture and functions
- “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
- Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
- IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
- Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
- Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
- Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage.
- Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
- Alerts and events
- Sensor calibration
Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」
8 Giờ họcSummary:
- Basics of IoT architecture and functions
- “Things”, “Sensors”, Internet and the mapping between business functions of IoT
- Essential of all IoT software components- hardware, firmware, middleware, cloud and mobile app
- IoT functions- Fleet manager, Data visualization, SaaS based FM and DV, alert/alarm, sensor onboarding, “thing” onboarding, geo-fencing
- Basics of IoT device communication with cloud with MQTT.
- Connecting IoT devices to AWS with MQTT (AWS IoT Core).
- Connecting AWS IoT core with AWS Lambda function for computation and data storage using DynamoDB.
- Connecting Raspberry PI with AWS IoT core and simple data communication.
- Hands on with Raspberry PI and AWS IoT Core to build a smart device.
- Sensor data visualization and communication with web interface.
Học Máy với Google Colab
14 Giờ họcKhóa huấn luyện trực tiếp do giáo viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên ở mức trung cấp, những người muốn áp dụng thuật toán học máy một cách hiệu quả bằng môi trường Google Colab.
Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết lập và điều hướng Google Colab cho dự án học máy.
- Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy khác nhau.
- Sử dụng thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
- Triển khai mô hình học giám sát và không giám sát.
- Tối ưu hóa và đánh giá các mô hình học máy một cách hiệu quả.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với Google Colab
14 Giờ họcKhóa học được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng kỹ thuật NLP sử dụng Python trong Google Colab.
Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ có thể:
- Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các nhiệm vụ NLP.
- Thực hiện phân tích cảm xúc sử dụng thư viện NLTK và SpaCy.
- Làm việc với dữ liệu văn bản bằng Google Colab để phát triển quy mô và hợp tác.
Python Programming Nền tảng sử dụng Google Colab
14 Giờ họcKhóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ初学者,他们希望使用 Google Colab 从头开始学习 Python 编程。
完成本课程后,参与者将能够:
- 理解 Python 编程语言的基础知识。
- 在 Google Colab 环境中实现 Python 代码。
- 利用控制结构来管理 Python 程序的流程。
- 创建函数以有效地组织和重用代码。
- 探索并使用 Python 编程的基本库。