Cloud Computing Training in Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu mới bắt đầu, những người muốn sử dụng Azure Data Factory để triển khai các giải pháp tích hợp dữ liệu có khả năng mở rộng và hiệu quả trong môi trường đám mây.

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

• Hiểu các khái niệm và kiến trúc cốt lõi của Azure Data Factory (ADF).
• Học cách tạo, lên lịch và giám sát các đường dẫn dữ liệu.
• Tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, thực hiện chuyển đổi dữ liệu và quản lý luồng dữ liệu.
• Triển khai các phương pháp hay nhất để xử lý lỗi và tối ưu hóa hiệu suất.
• Bảo mật và giám sát các đường dẫn dữ liệu cho môi trường sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT trình độ trung cấp muốn nâng cao chuyên môn trong việc quản lý cơ sở hạ tầng và dịch vụ đám mây trên Google Cloud.

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

• Thiết lập và cấu hình môi trường đám mây bằng các dịch vụ Google Cloud.
• Quản lý và cấu hình máy ảo, lưu trữ và mạng.
• Triển khai và giám sát ứng dụng trong môi trường GCP.
• Thực hiện các phương pháp bảo mật tốt nhất và quản lý danh tính.
• Sử dụng các công cụ Google Cloud để tự động hóa và khắc phục sự cố.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia y tế ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến bằng cách sử dụng Google Colab.

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

• Triển khai các mô hình AI cho chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI cho mô hình dự đoán trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
• Phân tích hình ảnh y tế bằng các kỹ thuật dựa trên AI.
• Khám phá các cân nhắc về đạo đức trong các giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

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

• Thiết lập môi trường dữ liệu lớn bằng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Trực quan hóa dữ liệu lớn trong một môi trường cộng tác.
• Tích hợp Apache Spark với các công cụ dựa trên đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế bằng Google Colab.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng các mô hình ARIMA để dự báo xu hướng dữ liệu.
• Sử dụng thư viện Prophet của Facebook để dự báo linh hoạt.
• Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn đào sâu hiểu biết về học tăng cường và các ứng dụng thực tế của nó trong phát triển AI bằng Google Colab.

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

• Hiểu các khái niệm cốt lõi của các thuật toán học tăng cường.
• Triển khai các mô hình học tăng cường bằng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các tác nhân thông minh học hỏi thông qua thử và sai.
• Tối ưu hóa hiệu suất của tác nhân bằng các kỹ thuật nâng cao như Q-learning và mạng Q sâu (DQNs).
• Huấn luyện tác nhân trong môi trường mô phỏng bằng OpenAI Gym.
• Triển khai các mô hình học tăng cường cho các ứng dụng trong thế giới thực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn đi sâu vào hiểu biết về thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow để phát triển các mô hình thị giác tinh vi bằng Google Colab.

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

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây có khả năng mở rộng và hiệu quả.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh cho các tác vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác máy tính cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng học chuyển giao để nâng cao hiệu suất của các mô hình CNN.
• Trực quan hóa và diễn giải kết quả của các mô hình phân loại hình ảnh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn nâng cao kiến thức về mô hình học máy, cải thiện kỹ năng điều chỉnh siêu tham số và tìm hiểu cách triển khai mô hình hiệu quả bằng Google Colab.

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

• Triển khai các mô hình học máy nâng cao bằng cách sử dụng các khung công tác phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
• Triển khai các mô hình học máy trong các ứng dụng thực tế bằng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý các dự án học máy quy mô lớn trong Google Colab.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật NLP bằng Python trong Google Colab.

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

• Hiểu các khái niệm cốt lõi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các tác vụ NLP.
• Thực hiện phân tích tình cảm bằng thư viện NLTK và SpaCy.
• Làm việc với dữ liệu văn bản bằng Google Colab để phát triển có khả năng mở rộng và cộng tác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống mới bắt đầu, những người muốn học các khái niệm cơ bản và kỹ năng thực hành cần thiết để quản lý và tối ưu hóa hiệu quả môi trường Nutanix.

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

• Hiểu về Nền tảng Đám mây Doanh nghiệp Nutanix và các thành phần của nó.
• Cài đặt, cấu hình và quản lý các Cụm Nutanix.
• Nắm vững kỹ năng quản lý Hypervisor Acropolis (AHV).
• Thực hiện các tác vụ quản lý nâng cao và khắc phục sự cố.
• Triển khai các phương pháp hay nhất để đảm bảo tính khả dụng cao, phục hồi sau thảm họa và bảo mật.

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 ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng các kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

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

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của mạng nơ-ron.
• Triển khai các mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình học sâu.
• Sử dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT mới bắt đầu muốn quản lý và vận hành Nền tảng Đám mây Google.

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

• Hiểu các dịch vụ và cơ sở hạ tầng cốt lõi của GCP.
• Tìm hiểu cách quản lý mạng và máy ảo.
• Hiểu và áp dụng các phương pháp bảo mật tổng quát tốt nhất trong GCP.
• Khám phá Kubernetes và quản lý container trong GCP.
• Tìm hiểu về các tùy chọn lưu trữ và cách cấu hình chúng.
• Triển khai và cấu hình cơ sở dữ liệu trên GCP.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, những người muốn học cách tạo ra các hình ảnh trực quan dữ liệu ý nghĩa và hấp dẫn.

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

• Thiết lập và điều hướng Google Colab để trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn cho các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ để có bản trình bày và độ rõ ràng tốt hơn.
• Giải thích và trình bày dữ liệu hiệu quả bằng các công cụ trực quan.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn học lập trình Python từ đầu bằng Google Colab.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python.
• Triển khai mã Python trong môi trường Google Colab.
• Sử dụng các cấu trúc điều khiển để quản lý luồng của một chương trình Python.
• Tạo các hàm để tổ chức và tái sử dụng mã một cách hiệu quả.
• Khám phá và sử dụng các thư viện cơ bản cho lập trình Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu bằng Google Colab.

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

• Thiết lập và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi Python code cơ bản.
• Nhập và xử lý các tập dữ liệu.
• Tạo hình ảnh trực quan bằng các thư viện Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư đám mây và chuyên gia phân tích nghiệp vụ trình độ trung cấp, những người muốn làm chủ quản lý dữ liệu trong các môi trường đám mây chuyên ngành.

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

• Hiểu các nguyên tắc và thành phần của data fabric.
• Thiết kế và triển khai các giải pháp tích hợp và điều phối dữ liệu.
• Đảm bảo chất lượng và quản trị dữ liệu trong các nền tảng đám mây chuyên ngành.
• Sử dụng data fabric để hỗ trợ phân tích dữ liệu và ra quyết định chuyên ngành.
• Cập nhật các xu hướng và công nghệ mới nổi trong quản lý dữ liệu đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT, nhà phân tích nghiệp vụ và quản lý dự án ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu các nguyên tắc cơ bản của điện toán đám mây và các ứng dụng của nó trong nhiều ngành công nghiệp.

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

• Xác định các đặc điểm và lợi ích chính của điện toán đám mây.
• Hiểu sự khác biệt giữa các mô hình dịch vụ và triển khai đám mây khác nhau.
• Nhận biết tầm quan trọng của các giải pháp đám mây dành riêng cho từng ngành.
• Đánh giá các khía cạnh bảo mật và tuân thủ của nền tảng đám mây.
• Khám phá các xu hướng mới nổi và hướng phát triển trong tương lai của công nghệ đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư đám mây và quản lý vận hành ở trình độ trung cấp, những người muốn cải thiện khả năng quản lý cơ sở hạ tầng đám mây bằng Kubiya AI.

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

• Tích hợp Kubiya AI vào cơ sở hạ tầng đám mây.
• Tự động hóa việc cung cấp và quản lý tài nguyên đám mây.
• Tối ưu hóa chi phí đám mây bằng phân tích dựa trên AI.
• Nâng cao bảo mật đám mây với khả năng giám sát dựa trên AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia IT muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản về Alibaba Cloud và cách sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây của nó.

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

• Hiểu kiến trúc giải pháp của Alibaba Cloud.
• Tìm hiểu về các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của Alibaba Cloud.
• Hiểu khả năng của Alibaba Cloud trong việc xử lý dữ liệu lớn và cơ sở dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các thuật toán học máy một cách hiệu quả bằng môi trường Google Colab.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học máy.
• Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy khác nhau.
• Sử dụng các thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
• Triển khai các mô hình học có giám sát và học không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá các mô hình học máy một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, quản trị viên hệ thống và kiến trúc sư đám mây ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng NoCloud cho các giải pháp đám mây của họ.

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

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm NoCloud, Docker, Kubernetes và Helm.
• Tạo và quản lý các dịch vụ đám mây với NoCloud.
• Hiểu rõ vòng đời của một dịch vụ đám mây trong NoCloud.
• Tích hợp NoCloud với cơ sở hạ tầng hiện có hoặc các tài nguyên ảo.
• Khắc phục các sự cố thường gặp trong môi trường NoCloud.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, quản trị viên hệ thống và những người đam mê điện toán đám mây, những người muốn có được kiến thức thực tế về OpenNebula và sử dụng nó cho các giải pháp đám mây của họ.

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

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm OpenNebula.
• Tạo và quản lý máy ảo trong OpenNebula.
• Hiểu vòng đời của máy ảo.
• Tích hợp OpenNebula với cơ sở hạ tầng hiện có.
• Khắc phục các sự cố thường gặp trong môi trường OpenNebula.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi, người tham gia sẽ học cách thiết lập và quản lý môi trường container quy mô sản xuất bằng Kubernetes trên Google Cloud.

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

• Cấu hình và quản lý Kubernetes trên Google Cloud.
• Triển khai, quản lý và mở rộng cụm Kubernetes.
• Triển khai các ứng dụng container hóa (Docker) trên Google Cloud.
• Di chuyển môi trường Kubernetes hiện có từ tại chỗ lên Google Cloud.
• Tích hợp Kubernetes với phần mềm tích hợp liên tục (CI) của bên thứ ba.
• Đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa trong Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có chuyên môn kỹ thuật muốn có được sự hiểu biết thực tế về các giải pháp đám mây hiện có, các quy trình phân tích dữ liệu cần thiết để làm việc với dữ liệu trên đám mây và thực hành sử dụng các công cụ như Power BI để phân tích dữ liệu.

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

• Cài đặt và cấu hình Power BI.
• Đánh giá các giải pháp dữ liệu khác nhau do các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Azure cung cấp.
• Hiểu rõ các cấu trúc, phương pháp mô hình hóa và thiết kế kho dữ liệu khác nhau được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng các công cụ và kỹ thuật để làm sạch dữ liệu trước khi phân tích.
• Xây dựng các giải pháp báo cáo và phân tích dựa trên dữ liệu tại chỗ cũng như dữ liệu đám mây.
• Tích hợp các giải pháp phân tích dữ liệu với kho dữ liệu.
• Giảm thiểu rủi ro bảo mật dữ liệu và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và kỹ sư DevOps mong muốn sử dụng phương pháp tiếp cận không máy chủ để xây dựng các ứng dụng doanh nghiệp trong Kubernetes.

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

• Thiết lập và cấu hình hệ thống Kubernetes để bắt đầu phát triển với kiến trúc không máy chủ.
• Hiểu các khái niệm và nguyên tắc nền tảng của môi trường không máy chủ.
• Vận hành các công cụ cần thiết cho phát triển không máy chủ và tích hợp nó với các thành phần Kubernetes.
• Thực hành kỹ năng lập trình bằng ngôn ngữ Python và áp dụng nó để triển khai các hệ thống không máy chủ.
• Bảo mật các ứng dụng doanh nghiệp được triển khai thông qua khung không máy chủ trên Kubernetes.
• Sử dụng các phương pháp điện toán đám mây hiện đại để tối ưu hóa quy trình xử lý tác vụ DevOps.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà phát triển đám mây muốn sử dụng CloudFormation để quản lý tài nguyên cơ sở hạ tầng trong hệ sinh thái AWS.

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

• Triển khai các mẫu CloudFormation để tự động hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng.
• Tích hợp các tài nguyên AWS hiện có vào CloudFormation.
• Sử dụng StackSets để quản lý các stack trên nhiều tài khoản và khu vực.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn tích hợp cơ sở dữ liệu aDynamoDB NoSQL vào một ứng dụng web được lưu trữ trên AWS.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu tích hợp dữ liệu vào DynamoDB.
• Tích hợp DynamoDB vào các ứng dụng web và ứng dụng di động.
• Di chuyển dữ liệu trong AWS bằng các dịch vụ của AWS.
• Triển khai các thao tác với AWS DAX.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn tìm hiểu cách xây dựng các microservice trên Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

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

• Sử dụng ASF làm nền tảng để xây dựng và quản lý các microservice.
• Hiểu các khái niệm và mô hình lập trình microservice chính.
• Tạo một cụm trong Azure.
• Triển khai microservice tại chỗ hoặc trên đám mây.
• Gỡ lỗi và khắc phục sự cố cho một ứng dụng microservice đang hoạt động.

Audience

Software Engineer/Computer Scientists with adequate concepts of algorithms and
familiarity with at least one programming/scripting language but without any experience of Cloud
Computing

Duration

3 days (7 hours / day)

Ngày 1 - cung cấp thông tin đầy đủ về các chủ đề cơ bản của điện toán đám mây liên quan đến cả công nghệ và kinh doanh. Mô-đun được chia thành một loạt các phần, mỗi phần đều đi kèm với một bài tập thực hành.

Ngày 2 - khám phá các chủ đề liên quan đến công nghệ liên quan đến các nền tảng điện toán đám mây. Nội dung không đi sâu vào chi tiết triển khai hoặc lập trình, mà thay vào đó giữ mức độ bao quát ở cấp độ khái niệm, tập trung vào các chủ đề giải quyết kiến trúc dịch vụ đám mây, các mối đe dọa và công nghệ bảo mật đám mây, ảo hóa và xử lý dữ liệu.

Ngày 3 - cung cấp cái nhìn kỹ thuật sâu sắc về các nền tảng điện toán đám mây cơ bản. Môi trường Cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ (IaaS), Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS) và Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) được khám phá như các mô hình phức hợp, bao gồm các khối xây dựng độc đáo và chung. Mô-đun này được cấu trúc như một chuyến tham quan có hướng dẫn qua các lớp kiến trúc này, mô tả các thành phần chính, làm nổi bật các thành phần chung và giải thích cách các khối xây dựng có thể được lắp ráp và triển khai thông qua các cơ chế và thực tiễn điện toán đám mây.

Ngày 4 - xây dựng dựa trên Ngày 3 để cung cấp thông tin chi tiết về kiến trúc công nghệ co giãn, khả năng phục hồi và đa người thuê, cũng như các kiến trúc giải pháp chuyên biệt, chẳng hạn như bùng nổ đám mây và cân bằng đám mây. Thông qua việc nghiên cứu các cơ chế kiến trúc, công nghệ ngành và các mẫu thiết kế, cả các thành phần cốt lõi và mở rộng đều được mô tả để kết hợp lại nhằm hiện thực hóa tính co giãn, khả năng phục hồi và đa người thuê làm các đặc tính chính của các nền tảng đám mây. Bằng cách tận dụng các bộ tính năng mở rộng và khả năng chịu lỗi này, các kiến trúc giải pháp chuyên biệt được mô tả để cho phép bùng nổ giữa các đám mây và môi trường tại chỗ, cũng như cân bằng tải thời gian chạy trên các đám mây để cải thiện hiệu suất và khả năng chịu lỗi.

Ngày 5 - trình bày cho người tham gia một loạt các bài tập và vấn đề được thiết kế để kiểm tra khả năng áp dụng kiến thức về các chủ đề đã được đề cập trước đó.

Khóa học này được thiết kế dành cho những người muốn tìm hiểu cách tận dụng lợi ích của điện toán đám mây. Khóa học sử dụng ví dụ từ Amazon EC2, nhưng có thể tùy chỉnh để áp dụng cho các nhà cung cấp dịch vụ khác.

Đối tượng

Các kiến trúc sư IT, quản lý IT cấp trung, tư vấn viên IT

Định dạng khóa học

Hiện tại 100% bài giảng.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ thuật viên muốn có được hiểu biết thực tế về các giải pháp đám mây hiện có, các quy trình phân tích dữ liệu cần thiết để làm việc với dữ liệu trên đám mây và thực hành sử dụng các công cụ như Power BI để phân tích dữ liệu.

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

• Cài đặt và cấu hình Power BI.
• Đánh giá các giải pháp dữ liệu khác nhau do các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Azure cung cấp.
• Hiểu rõ các cấu trúc, phương pháp mô hình hóa và thiết kế kho dữ liệu khác nhau được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng các công cụ và kỹ thuật để làm sạch dữ liệu trước khi phân tích.
• Xây dựng các giải pháp báo cáo và phân tích dựa trên dữ liệu tại chỗ cũng như dữ liệu đám mây.
• Tích hợp các giải pháp phân tích dữ liệu với kho dữ liệu.
• Giảm thiểu rủi ro bảo mật dữ liệu và đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.

Khóa học này được thiết kế để trang bị cho các chuyên gia không kỹ thuật - như quản lý, phân tích kinh doanh, tester chất lượng và nhân viên vận hành - kiến thức cơ bản về điện toán đám mây. Các thành viên tham gia sẽ khám phá các khái niệm cốt lõi, lợi ích và ứng dụng thực tế của đám mây để đưa ra quyết định có thông tin hơn và đóng góp hiệu quả vào các dự án chuyển đổi sang đám mây. Khóa học tập trung vào việc giải thích ngôn ngữ chuyên ngành về đám mây, so sánh cơ sở hạ tầng đám mây và trên-premise, hiểu mô hình dịch vụ và nhận biết cách đám mây ảnh hưởng đến các vai trò khác nhau trong tổ chức.

Tại cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững định nghĩa và thuật ngữ cơ bản của điện toán đám mây
• Xác định các mô hình dịch vụ đám mây khác nhau (IaaS, PaaS, SaaS)
• Phân biệt giữa các mô hình triển khai đám mây (Công cộng, Riêng tư, Lai, Multi-Cloud)
• So sánh cơ sở hạ tầng trên-premise và dựa trên đám mây
• Nắm vững lợi thế của đám mây: khả năng mở rộng, linh hoạt, sẵn sàng sử dụng và hiệu quả về chi phí
• Nắm bắt các nền tảng đám mây phổ biến (AWS, Azure, GCP) và dịch vụ mà chúng cung cấp
• Hiểu rõ trách nhiệm trong đám mây: mô hình chia sẻ trách nhiệm và quyền truy cập dựa trên vai trò
• Nắm vững tác động của đám mây đối với việc kiểm thử, triển khai và giám sát phần mềm
• Tham gia hiệu quả vào các dự án chuyển đổi và di chuyển sang đám mây
• Nắm bắt cơ bản về bảo mật đám mây, tuân thủ và nguyên tắc quản trị

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn sử dụng AWS CloudFormation để tự động hóa quy trình quản lý cơ sở hạ tầng đám mây AWS.

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

• Kích hoạt các dịch vụ AWS để bắt đầu quản lý cơ sở hạ tầng.
• Hiểu và áp dụng nguyên tắc "cơ sở hạ tầng dưới dạng mã".
• Cải thiện chất lượng và giảm chi phí triển khai cơ sở hạ tầng.
• Viết các Template AWS CloudFormation bằng YAML.

Khóa học này được thiết kế dành cho những người thường xuyên phải lựa chọn giải pháp phù hợp cho một vấn đề cụ thể. Các Quản lý IT, Kiến trúc sư Giải pháp, Quản lý Kiểm thử, Quản trị viên Hệ thống và Lập trình viên có thể hưởng lợi từ khóa học này bằng cách hiểu rõ lợi ích và chi phí của các giải pháp Cloud/SaaS/IaaS hiện có.

• Nắm vững kiến thức nền tảng về Citrix Virtual Apps and Desktop 7.
• Cách cài đặt, cấu hình và quản lý một trang web Citrix Virtual Apps and Desktop 7 và Cloud connectors.
• Xác định các yếu tố cần cân nhắc giữa Citrix Virtual Apps and Desktop tại chỗ và Citrix Virtual Apps and Desktop Service.
• Cách cung cấp tài nguyên ứng dụng và máy tính để bàn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) 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 tài sản tài chính của một tổ chức trên nền tảng đám mây.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể áp dụng FinOps phương pháp thực hành trong một 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.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các lập trình viên và nhà phát triển muốn sử dụng Fn để tạo các ứng dụng và dịch vụ không máy chủ.

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

• Thiết lập Fn để tạo thư mục và hàm.
• Tạo ứng dụng bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau.
• Giám sát các hàm để giải quyết các vấn đề ở giai đoạn phát triển và triển khai.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống muốn quản lý và triển khai G Suite cho các tổ chức.

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

• Áp dụng Google các biện pháp bảo mật với 2SV và SSO.
• Giám sát việc sử dụng miền và dịch vụ thông qua báo cáo trong Admin Console.
• Thiết lập và cấu hình G Suite Admin Console.

Summary:

• 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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư đám mây muốn lưu trữ đối tượng và dữ liệu phi cấu trúc bằng MinIO.

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

• Cung cấp một giải pháp thay thế cho các lệnh Unix bằng MinIO Client.
• Sử dụng MinIO để xây dựng cơ sở hạ tầng hiệu suất cao cho học máy, phân tích dữ liệu và hơn thế nữa.
• Triển khai MinIO trên Kubernetes để triển khai theo mô hình phối hợp nhằm mở rộng quy mô.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng OpenFaas để tạo, xây dựng, kiểm tra, gỡ lỗi và triển khai các hàm sự kiện mà không cần lo lắng về việc quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ bên dưới.

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

• Cài đặt và cấu hình OpenFaas.
• Đóng gói bất kỳ nhị phân hoặc mã nào thành một hàm không máy chủ mà không cần mã khởi tạo lặp đi lặp lại.
• Tách khỏi AWS Lambda để tránh bị khóa.
• Triển khai các hàm sự kiện lên máy chủ tại chỗ hoặc lên đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư phần mềm muốn phát triển các ứng dụng song song bằng OpenMP.

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

• Hiểu và sử dụng lập trình song song với Fortran trong OpenMP.
• Tính toán fractal song song để kết xuất nhiều pixel và ký tự.
• Triển khai lập trình vector với các phần mở rộng SIMD cho các hệ thống HPC.
• Thêm các khối song song để chỉ định tính song song bộ nhớ chia sẻ.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (tại chỗ hoặc từ xa) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng Serverless Framework trên AWS và các nền tảng đám mây khác để tạo và triển khai các ứng dụng microservice.

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

• Thiết lập Serverless Framework để làm việc với các dịch vụ tính toán như AWS Lambda.
• Giảm độ phức tạp và chi phí triển khai microservice trên các nền tảng đám mây khác nhau.
• Phát ra và thu thập sự kiện, đồng thời thực thi các hàm tự động.

Summery:

• 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