Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Quan điểm tổng quát về dịch vụ Microsoft 365
- Điều hướng trung tâm quản trị Microsoft 365
- Quản lý người dùng và nhóm
Quản lý thiết bị với Intune
- Giới thiệu về Intune
- Khai báo và kiểm kê thiết bị
- Cấu hình chính sách và tuân thủ
Quản lý Thiết Bị Di Động (MDM)
- Chiến lược triển khai MDM
- Quản lý ứng dụng (MAM)
- Chính sách bảo mật và tuân thủ
Windows Autopilot
- Tổng quan về triển khai Autopilot
- Hồ sơ thiết bị và triển khai do người dùng điều khiển
- Xử lý sự cố triển khai Autopilot
Quản lý Windows 10 với Intune
- Cập nhật tính năng Windows 10
- Bảo vệ điểm cuối
- Chính sách truy cập điều kiện
Windows Defender và Bảo mật
- Anti-virus Windows Defender
- Bảo vệ nâng cao trước mối đe dọa của Windows Defender (ATP)
- Cơ sở bảo mật và phân tích mối đe dọa
Bảo vệ Nâng Cao Trước Mối Đe Dọa
- Microsoft Defender cho danh tính
- Microsoft Defender cho Office 365
- Cloud App Security của Microsoft
Dịch vụ Bảo mật Microsoft 365
- Giới thiệu về Microsoft Secure Score
- Azure Active Directory Identity Protection
- Bảo vệ Exchange Online
- Tài liệu an toàn và liên kết an toàn
Nhân chứng và Tuân thủ
- Bảo vệ thông tin và quản trị
- Quản lý rủi ro nội bộ
- eDiscovery và kiểm toán
Chính sách Governance dữ liệu và Microsoft Purview
- Lưu trữ và lưu giữ dữ liệu
- Microsoft Purview mã hóa tin nhắn
- Ngừa mất mát dữ liệu (DLP)
- Rào cản thông tin và chính sách rủi ro nội bộ
- Sắp xếp dữ liệu và nhãn nhạy cảm
Xử lý sự cố và Hỗ trợ
- Theo dõi và báo cáo trong Intune
- Công cụ hỗ trợ và xử lý sự cố
- Thực hành tốt nhất cho quản trị
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của công nghệ thông tin
- Kinh nghiệm với hệ điều hành Windows
- Thành thạo các dịch vụ và khái niệm đám mây
Đối tượng
- Nhân viên chuyên ngành CNTT
- Quản trị viên hệ thống
- Kỹ sư mạng
35 Hours
Testimonials (5)
Scope of MaterialThis course covers the fundamental principles and practical applications of Machine Learning (ML). Students will gain hands-on experience with various ML algorithms, tools, and techniques. The curriculum includes:Introduction to Machine Learning- Definition and history of ML- Types of machine learning: supervised, unsupervised, and reinforcement learning- Applications of ML in different industriesData Preprocessing- Data collection and cleaning- Handling missing values- Data normalization and standardizationExploratory Data Analysis (EDA)- Descriptive statistics- Data visualization techniques- Identifying patterns and correlationsFeature Engineering- Selecting relevant features- Creating new features from existing data- Dimensionality reduction techniquesModel Selection and Training- Choosing appropriate ML algorithms- Training models on datasets- Evaluating model performanceAdvanced Machine Learning Techniques- Ensemble methods- Deep learning and neural networks- Transfer learningMachine Learning Ethics- Bias in ML models- Fairness and accountability in ML- Privacy concerns and data securityCase Studies and Projects- Real-world ML applications- Building and deploying ML models- Project presentations and discussionsEvaluation and Assessment- Quizzes and assignments- Midterm and final projects- Peer reviews and feedbackPrerequisites- Basic understanding of programming (Python preferred)- Familiarity with statistics and probability- Basic knowledge of linear algebraRecommended Textbooks- "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien GéronLearning Outcomes- Understand the core concepts of Machine Learning- Apply ML algorithms to solve real-world problems- Evaluate and improve ML models- Develop ethical considerations in ML practicesThis course is designed to provide a comprehensive overview of Machine Learning, equipping students with the skills and knowledge necessary to excel in the field.Phạm vi nội dungKhóa học này giới thiệu các nguyên lý cơ bản và các ứng dụng thực tế của Học máy (ML). Các sinh viên sẽ được trải nghiệm thực tiễn với các thuật toán, công cụ và kỹ thuật ML khác nhau. Chương trình học bao gồm:Giải Thích Về Học Máy- Định nghĩa và lịch sử của ML- Các loại học máy: học có giám sát, không giám sát và học tăng cường- Các ứng dụng của ML trong các ngành khác nhauXu Lý Dữ Liệu- Thu thập và làm sạch dữ liệu- Xử lý giá trị thiếu- Chuẩn hóa và tiêu chuẩn hóa dữ liệuPhân Tích Dữ Liệu Tham Khảo (EDA)- Thống kê mô tả- Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu- Nhận dạng mẫu và tương quanTạo Đặc Trưng- Chọn đặc trưng liên quan- Tạo các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có- Kỹ thuật giảm chiềuChọn Lựa và Đào Tạo Mô Hình- Chọn thuật toán ML phù hợp- Đào tạo mô hình trên tập dữ liệu- Đánh giá hiệu suất mô hìnhCác Kỹ Thuật Học Máy Nâng Cao- Các phương pháp tập hợp- Học sâu và mạng nơron- Học chuyển giaoĐạo Đức Học Máy- Sự thiên vị trong các mô hình ML- Công bằng và trách nhiệm trong ML- Quản lý vấn đề bảo mật và bảo mật dữ liệuCác Bài Tập Và Dự Án- Các ứng dụng ML thực tế- Xây dựng và triển khai các mô hình ML- Trình bày và thảo luận dự ánĐánh Giá và Đánh Giá- Đề thi và bài tập- Dự án giữa kỳ và cuối kỳ- Đánh giá đồng nghiệp và phản hồiYêu Cầu Trước- Hiểu biết cơ bản về lập trình (Python được ưu tiên)- Quen thuộc với thống kê và xác suất- Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tínhCác Sách Giáo Khoa Khuyến Cầu- "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop- "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien GéronKết Quả Học Tạp- Hiểu biết các khái niệm cơ bản của Học Máy- Áp dụng các thuật toán ML để giải quyết các vấn đề thực tế- Đánh giá và cải thiện các mô hình ML- Phát triển các vấn đề đạo đức trong các thực hành MLKhóa học này được thiết kế để cung cấp một cái nhìn tổng quan về Học Máy, trang bị cho sinh viên các kỹ năng và kiến thức cần thiết để thành công trong lĩnh vực này.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Course - Word dla zaawansowanych
Machine Translated
Scope of MaterialIntroduction to Xamarin DevelopmentCourse OverviewThis course provides a comprehensive introduction to Xamarin development, focusing on building cross-platform mobile applications using C# and .NET. Students will learn how to leverage Xamarin.Forms for creating user interfaces and Xamarin.Android and Xamarin.iOS for platform-specific functionalities.Prerequisites Basic understanding of C# programming language Familiarity with .NET framework Basic knowledge of mobile app development conceptsCourse ContentModule 1: Introduction to XamarinOverview of Xamarin and its ecosystem. Introduction to cross-platform development and the benefits of using Xamarin for mobile app development.Module 2: Setting Up the Development EnvironmentStep-by-step guide to installing Visual Studio, Xamarin, and other necessary tools. Configuration of the development environment for both Windows and macOS.Module 3: Building User Interfaces with Xamarin.FormsCreating user interfaces using Xamarin.Forms. Exploring layout controls, UI components, and data binding. Best practices for designing responsive and adaptive UIs.Module 4: Platform-Specific DevelopmentDeep dive into Xamarin.Android and Xamarin.iOS for platform-specific functionalities. Accessing native APIs and integrating platform-specific features into Xamarin applications.Module 5: Data Management and NetworkingUnderstanding data management techniques in Xamarin applications. Implementing RESTful services and local data storage solutions. Exploring networking capabilities and handling asynchronous operations.Module 6: Advanced TopicsIntroduction to advanced topics such as dependency injection, MVVM pattern, and unit testing. Exploring performance optimization techniques and best practices for building scalable Xamarin applications.Learning Outcomes Understand the fundamentals of Xamarin development Create cross-platform mobile applications using Xamarin.Forms Implement platform-specific functionalities using Xamarin.Android and Xamarin.iOS Manage data and networking in Xamarin applications Apply advanced development techniques for building robust Xamarin applicationsAssessment and CertificationStudents will be assessed through a combination of assignments, quizzes, and a final project. Successful completion of the course will result in a certificate of achievement.Additional Resources Recommended reading list Online tutorials and documentation Community forums and support groupsContact InformationFor more information, please contact our support team at support@example.com.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Course - MS Word - poziom podstawowy
Machine Translated
Adam rất am hiểu và có bố cục tốt.
Corey Reis - Lockheed Martin
Course - Advanced Slide Design in PowerPoint
Machine Translated
một số thủ thuật nhỏ về định dạng hình ảnh và模板似乎在此处意外中断，我将完成翻译： 一些建议关于图像格式和模板的小技巧——非常有用 :) 请注意，为了符合您的要求，我保持了原始结构。不过，原文中的内容较短且为非正式的表达方式（例如使用了表情符号），所以在翻译时也尽量保留这种风格。如果您需要更正式或详细的描述，请提供更多的上下文信息。
Natalia Wawrzyniak - Akademia Morska w Szczecinie
Course - Advanced MS PowerPoint
Machine Translated
Có một lượng thông tin đáng kể cho thời gian đào tạo. Ngoài ra, giảng viên rất tích cực tham gia với nhóm, đặc biệt khi mọi người gặp khó khăn hoặc đặt câu hỏi. Rất tốt bụng của anh ấy khi đề xuất hỗ trợ trong trường hợp có ý tưởng trong tương lai.
Aleksander Jarecki - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Course - Visual Basic for Applications (VBA) in Excel (intermediate level)
Machine Translated
