Cloud Computing Đào tạo tại Việt Nam

Khoá học do giảng viên hướng dẫn, trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các kỹ sư dữ liệu mới bắt đầu muốn sử dụng Azure Data Factory để triển khai các giải pháp tích hợp dữ liệu quy mô lớn và hiệu quả trong đám mây.

Sau khi kết thúc khoá học, người tham gia sẽ có thể:

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

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 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.

Google Colab Pro là một môi trường dựa trên đám mây cho phát triển Python có thể mở rộng, cung cấp các máy chủ hiệu suất cao GPU, thời gian chạy lâu hơn và bộ nhớ lớn hơn để xử lý công việc AI và khoa học dữ liệu đòi hỏi.

khóa đào tạo trực tuyến này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho người dùng cấp trung bình Python muốn sử dụng Google Colab Pro để thực hiện học máy, xử lý dữ liệu và nghiên cứu cộng tác trong một giao diện sổ tay mạnh mẽ.

Kết thúc khóa đào tạo này, các học viên sẽ có thể:

• Thiết lập và quản lý các quyển sổ dựa trên đám mây Python sử dụng Colab Pro.
• Sử dụng Access GPUs và TPUs để tính toán nhanh hơn.
• Chuẩn hóa quy trình làm việc học máy sử dụng các thư viện phổ biến (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Tích hợp với Google Drive và nguồn dữ liệu bên ngoài cho các dự án cộng tác.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tuyến do giáo viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia y tế có trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng AI để ứng dụng tiên tiến trong y tế bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các mô hình AI cho y tế sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để xây dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
• Phân tích hình ảnh y tế bằng các kỹ thuật được hỗ trợ bởi AI.
• Thăm dò các vấn đề đạo đức trong các giải pháp y tế dựa trên AI.

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Việt Nam) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu đồ hóa dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với 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 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 học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung cao muốn áp dụng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu nền tảng 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.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho dự báo linh hoạt.
• Biểu đồ 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 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 học do giáo viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm vào các chuyên gia cấp cao mong muốn làm sâu sắc thêm hiểu biết về reinforcement learning và ứng dụng thực tế của nó trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản của thuật toán reinforcement learning.
• Triển khai các mô hình reinforcement learning sử dụng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các tác nhân thông minh học qua thử nghiệm và sai lầm.
• Tối ưu hóa hiệu suất của các tác nhân bằng các kỹ thuật tiên tiến như Q-learning và deep Q-networks (DQNs).
• Đào tạo các tác nhân trong môi trường mô phỏng sử dụng OpenAI Gym.
• Triển khai các mô hình reinforcement learning cho các ứng dụng thực tế.

khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển mô hình thị giác phức tạp sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, học viên sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNNs) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách hiệu quả và mở rộng quy mô.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho tác vụ trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính.
• Đặt ứng dụng thị giác máy tính vào thực tế.
• Sử dụng học chuyển tiếp để cải thiện hiệu suất của mô hình CNN.
• Triển khai và giải thích kết quả của mô hình phân loại ảnh.

Khóa 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.

Khóa 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.

Khóa 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.

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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến cho các kỹ sư cloud và quản lý vận hành ở cấp trung bình muốn cải thiện quản lý cơ sở hạ tầng cloud của họ bằng cách sử dụng Kubiya AI.

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

• Tích hợp Kubiya AI vào cơ sở hạ tầng cloud.
• Tự động hóa cung cấp và quản lý tài nguyên cloud.
• Tối ưu hóa chi phí cloud bằng phân tích được đẩy mạnh bởi AI.
• Cải thiện bảo mật cloud bằng giám sát được dẫn động bởi AI.

khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và phát triển cấp trung cấp muốn áp dụng các thuật toán học máy hiệu quả thông qua môi trường Google Colab.

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

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

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 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 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.

Khóa 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.

Khóa 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。

VMware vSphere là một nền tảng ảo hóa hàng đầu được sử dụng để xây dựng cơ sở hạ tầng IT bền vững.

Khóa đào tạo này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các chuyên gia IT cấp trung muốn nâng cao kỹ năng thực hành trong việc xác định và giải quyết vấn đề trong môi trường VMware vSphere.

Tại thời điểm kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Chẩn đoán và giải quyết các vấn đề phổ biến liên quan đến máy ảo và dịch vụ vSphere.
• Sử dụng các công cụ VMware để phân tích và khắc phục sự cố về hiệu suất và cấu hình.
• Giải quyết các cấu hình mạng ảo và lưu trữ.
• Thực hiện việc phân tích nguyên nhân gốc rễ trong môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Buổi học tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Sự triển khai thực tế trong một môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển tích hợp và quản trị viên hệ thống ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn học các kỹ thuật Boomi nâng cao để xây dựng, quản lý và triển khai các giải pháp dựa trên đám mây trên các nền tảng tích hợp.

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

• Sử dụng AtomSphere và làm việc với các tài liệu Boomi.
• Tạo và thiết kế các quy trình tích hợp phức tạp cho logic và xử lý dữ liệu nâng cao.
• Quản lý triển khai quy trình tích hợp, ghi nhật ký và báo cáo.
• Thu thập và xử lý lỗi.
• Áp dụng các phương pháp và kỹ thuật tốt nhất để tích hợp với Boomi.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT cấp cơ bản muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu bằng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi mã cơ bản Python.
• Nhập và xử lý các tập dữ liệu.
• Tạo biểu đồ bằng thư viện Python.

Khóa 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.

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, 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 học do giảng viên hướng dẫn, trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các lập trình viên, quản trị hệ thống và những người yêu thích đám mây muốn có kiến thức thực tế về OpenNebula và sử dụng nó trong giải pháp đám mây của họ.

Đến cuối khóa học, học viên sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm OpenNebula.
• Tạo và quản lý máy ảo trong OpenNebula.
• Hiểu chu trình sống của một máy ảo.
• Tích hợp OpenNebula với hạ tầng hiện có.
• Khắc phục các vấn đề phổ biến trong môi trường OpenNebula.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống ở trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng VMware vCenter để quản lý các môi trường ảo phức tạp.

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

• Hiểu kiến trúc và các thành phần của VMware vSphere và vCenter Server.
• Cài đặt, cấu hình và quản lý VMware ESXi và vCenter Server.
• Triển khai cấu hình mạng và lưu trữ nâng cao.
• Tạo, quản lý và di chuyển máy ảo.
• Đảm bảo tính khả dụng cao và khả năng phục hồi sau thảm họa trong môi trường ảo hóa.
• Tự động hóa các tác vụ vSphere và quản lý vòng đời cũng như nâng cấp.
• Khắc phục các sự cố thường gặp và áp dụng các phương pháp hay nhất.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, 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 do giáo viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những người kỹ thuật mong muốn hiểu rõ về các giải pháp đám mây có sẵn, 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.

Sau khi hoàn thành khóa học 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 đám mây như Azure cung cấp.
• Tìm hiểu về các cấu trúc, phương pháp mô hình hóa, và thiết kế kho dữ liệu được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng công cụ và kỹ thuật để làm sạch dữ liệu chuẩn bị cho việc phân tích.
• Xây dựng các giải pháp báo cáo và phân tích dựa trên dữ liệu tại chỗ cũng như dữ liệu trên 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 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.

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 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 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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển tích hợp, quản trị viên hệ thống và chuyên gia tích hợp hệ thống, những người muốn sử dụng Boomi để xây dựng, quản lý và triển khai các nền tảng tích hợp cho các giải pháp dựa trên đám mây.

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

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu xây dựng các tích hợp với Boomi.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và khái niệm cốt lõi của Boomi AtomSphere.
• Tìm hiểu cách thiết kế, xây dựng và triển khai các quy trình tích hợp với Boomi.
• Sử dụng bảng điều khiển và tùy chọn báo cáo của Boomi để giám sát các ứng dụng.
• Quản lý cấu hình và triển khai cho Atom, Molecule và Atom Cloud.
• Kích hoạt tích hợp và quản lý dịch vụ web và API với Boomi.

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống hoặc quản trị viên CNTT muốn sử dụng Citrix Hypervisor để triển khai, quản lý và tối ưu hóa ảo hóa trung tâm dữ liệu trên máy tính để bàn, máy chủ và đám mây.

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

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu quản lý ảo hóa máy tính để bàn, máy chủ và đám mây với Citrix Hypervisor.
• Đơn giản hóa việc quản lý và vận hành ảo hóa bằng cách sử dụng đầy đủ các tính năng và kiến trúc của Citrix Hypervisor.
• Cấu hình và quản lý môi trường Citrix Hypervisor bằng cách sử dụng XenCenter và các lệnh CLI.
• Tìm hiểu cách cài đặt, cấu hình và quản lý máy ảo, GPUs và kho lưu trữ.
• Tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của các nhóm Citrix Hypervisor bằng cách triển khai khả năng sẵn sàng cao và cân bằng tải công việc.

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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia kỹ thuật muốn nắm vững hiểu biết thực tế về các giải pháp đám mây hiện có, quy trình phân tích dữ liệu cần thiết để làm việc với dữ liệu trong đám mây và thực hành trực tiếp để áp 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 được cung cấp bởi nhà cung cấp đám mây như Azure.
• Hiểu rõ các kết cấu, phương pháp mô phỏng và thiết kế kho dữ liệu được sử dụng để lưu trữ, quản lý và truy cập Big Data.
• Áp dụng 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 nội bộ cũng như đám mây.
• Tích hợp các giải pháp phân tích dữ liệu với kho dữ liệu.
• Giảm thiểu rủi ro an ninh dữ liệu và đảm bảo sự riêng tư của dữ liệu.

Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho các chuyên gia không chuyên về kỹ thuật—như quản lý, phân tích viên kinh doanh, người kiểm thử QA, và nhân viên vận hành—cơ sở kiến thức về cloud computing. Các tham gia sẽ khám phá các khái niệm cơ bản, lợi ích và ứng dụng thực tế của cloud để đưa ra quyết định thông minh hơn và đóng góp hiệu quả vào các dự án di chuyển sang cloud. Khóa học sẽ nhấn mạnh vào việc giải mã thuật ngữ cloud, so sánh cơ sở hạ tầng cloud và on-premise, hiểu các mô hình dịch vụ, và nhận ra cách cloud tác động đến các vai trò khác nhau trong tổ chức.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các định nghĩa và thuật ngữ chính của cloud computing
• Nhận dạng các mô hình dịch vụ cloud (IaaS, PaaS, SaaS)
• Phân biệt giữa các mô hình triển khai cloud (Public, Private, Hybrid, Multi-Cloud)
• So sánh cơ sở hạ tầng on-premises vs. cloud-based
• Hiểu các lợi ích của cloud: khả năng mở rộng, linh hoạt, khả dụng, và hiệu quả chi phí
• Nhận dạng các nền tảng cloud phổ biến (AWS, Azure, GCP) và các dịch vụ của chúng
• Hiểu các trách nhiệm trong cloud: mô hình trách nhiệm chia sẻ và truy cập dựa trên vai trò
• Hiểu cách cloud tác động đến việc kiểm thử, triển khai, và giám sát phần mềm
• Tham gia hiệu quả vào các dự án nhận dạng và di chuyển sang cloud
• Nhận ra các nguyên tắc cơ bản về bảo mật cloud, tuân thủ và quản trị

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các quản trị viên hệ thống, DevOps và các nhà phát triển muốn sử dụng CloudForms để quản lý cơ sở hạ tầng ảo trong một giao diện tập trung.

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

• Cài đặt và cấu hình CloudForms trên các nền tảng máy ảo và đám mây khác nhau (OpenStack, OpenShift và VMware).
• Tạo một giao diện quản lý tập trung để giám sát nhiều cụm.
• Nâng cao khả năng kiểm soát bảo mật và các chính sách cấu hình cho toàn bộ cơ sở hạ tầng.
• Chuyển đổi cơ sở hạ tầng ảo phân tán thành một môi trường kết hợp thống nhất.
• Tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả công việc bằng cách tự động hóa điều phối và quy trình làm việc.

This instructor-led, live training in Việt Nam (online or onsite) is aimed at IT architects and IT consultants who wish to employ the best practices for cloud infrastructure and services.

By the end of this training, participants will be able to:

• Leverage cloud infrastructure and services for business implementation.
• Apply advanced cloud security with Cloud Security Alliance standards.
• Migrate legacy systems into the cloud using SOA and Paas synergy.
• Automate on demand resource provisioning for asynchronous cloud services.

• 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.

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 Việt Nam (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 học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các quản trị viên ảo hóa trung cấp muốn sử dụng các nền tảng mở nguồn để chuyển đổi từ VMware.

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

• Cài đặt và cấu hình KVM, oVirt và Proxmox VE.
• Chuyển đổi công việc ảo từ VMware.
• Triển khai khả dụng cao và phục hồi sau thảm họa.
• Tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường ảo hóa mở nguồn.

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 nhà phát triển muốn cài đặt, cấu hình, giám sát và quản lý các môi trường dựa trên Kubernetes thông qua VMware PKS (trước đây là Pivotal Container Service).

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

• Cài đặt các thành phần và công cụ VMware PKS.
• Triển khai với BOSH và Pivotal Ops Manager.
• Tích hợp PKS với các khả năng của VMware Harbor.
• Quản lý và giám sát cơ sở hạ tầng và ứng dụng bằng các công cụ VMware.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và nhà phát triển muốn sử dụng VMware Tanzu để xây dựng, triển khai và điều phối các ứng dụng cloud-native trong môi trường VSphere.

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

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu quản lý các Kubernetes cluster với VMWare Tanzu.
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc sử dụng bộ sản phẩm VMWare để tập trung quản lý các cluster và ứng dụng.
• Xây dựng, chạy, triển khai và điều phối các ứng dụng container bằng dịch vụ VMWare Tanzu Kubernetes Grid.
• Tìm hiểu cách quản lý và giám sát vòng đời của các thành phần VMware Tanzu trong VSphere.

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