Formation Google Kubernetes Engine (GKE)

Cette formation en direct avec instructeur en France (sur site ou à distance) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer et gérer des appareils IoT sur AWS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de construire une plateforme IoT qui comprend le déploiement et la gestion d'un backend, d'une passerelle et d'appareils sur AWS.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent installer, configurer et gérer les capacités de AWS IoT Greengrass afin de créer des applications pour divers appareils.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'utiliser AWS IoT Greengrass pour créer, déployer, gérer, sécuriser et surveiller des applications sur des appareils intelligents.

Cette formation en direct avec instructeur dans France (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser AWS Lambda pour construire et déployer des services et des applications dans le cloud, sans avoir à se soucier du provisionnement de l'environnement d'exécution (serveurs, VM et conteneurs, disponibilité, évolutivité, stockage, etc.)

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer AWS Lambda pour exécuter une fonction.
• Comprendre le FaaS (Functions as a Service) et les avantages du développement sans serveur.
• Construire, télécharger et exécuter des fonctions AWS Lambda.
• Intégrer les fonctions Lambda avec différentes sources d'événements.
• Packager, déployer, surveiller et dépanner les applications basées sur Lambda.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), est destiné aux scientifiques des données débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les bases de la science des données à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter un code Python de base.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide des bibliothèques Python.

DO180 est une introduction aux conteneurs, aux fondamentaux de Kubernetes et aux concepts de la plateforme Red Hat OpenShift, axée sur l'acquisition de compétences pratiques.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux professionnels techniques débutants à intermédiaires qui souhaitent apprendre les flux de travail des conteneurs, les primitives Kubernetes et comment déployer et opérer des applications sur OpenShift.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Construire et gérer des images de conteneurs et des registres avec les meilleures pratiques pour la reproductibilité et la sécurité.
• Déployer et gérer des objets Kubernetes tels que des pods, des déploiements et des services dans OpenShift.
• Utiliser les fonctionnalités d'OpenShift, notamment les routes, les buildconfigs et la console web, pour fluidifier la livraison d'applications.
• Mettre en œuvre un stockage persistant, une gestion de configuration et une gestion des secrets pour les charges de travail stateful.
• Appliquer des pratiques de sécurité basiques, de contrôle d'accès basé sur le rôle (RBAC) et de surveillance pour maintenir des clusters et applications sains.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif avec présentation et discussion.
• Ateliers pratiques dans un environnement OpenShift en direct chaque jour.
• Exercices basés sur des scénarios et ateliers de dépannage.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser un rendez-vous.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension des pratiques DevOps et rationaliser les processus de développement à l'aide d'AWS Cloud9.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer AWS Cloud9 pour les flux de travail DevOps.
• Mettre en œuvre des pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD).
• Automatiser les processus de test, de surveillance et de déploiement à l'aide d'AWS Cloud9.
• Intégrer les services AWS tels que Lambda, EC2 et S3 dans les flux de travail DevOps.
• Utiliser des systèmes de contrôle des sources comme GitHub ou GitLab dans AWS Cloud9.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent apprendre à construire, déployer et maintenir efficacement des applications sans serveur sur AWS Cloud9 et AWS Lambda.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'architecture serverless.
• Configurer AWS Cloud9 pour le développement d'applications sans serveur.
• Développer, tester et déployer des applications sans serveur à l'aide de AWS Lambda.
• Intégrer AWS Lambda avec d'autres services AWS tels que API Gateway et S3.
• Optimiser les applications sans serveur pour la performance et la rentabilité.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Helm pour simplifier le processus d'installation et de gestion des applications Kubernetes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Helm.
• Créer des builds reproductibles d'applications Kubernetes.
• Partager des applications sous forme de chartes Helm.
• Exécuter des applications tierces sauvegardées sous forme de chartes Helm.
• Gérer les versions des packages Helm.

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", l'internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connexion du noyau AWS IoT avec la fonction AWS Lambda pour le calcul et le stockage des données.
• Connexion de Raspberry PI avec le noyau AWS IoT et communication simple de données.
• Alertes et événements
• Calibration des capteurs

Résumé :

• Principes de base de l'architecture et des fonctions de l'IdO
• Les "objets", les "capteurs", Internet et la correspondance entre les fonctions commerciales de l'IdO
• Essentiel de tous les composants logiciels de l'IdO - matériel, micrologiciel, intergiciel, nuage et application mobile
• Fonctions de l'IdO - Gestionnaire de flotte, visualisation des données, FM et DV basés sur SaaS, alerte/alarme, intégration des capteurs, intégration des "choses", géofencing
• Bases de la communication des appareils IoT avec le cloud grâce à MQTT.
• Connexion des appareils IoT à AWS avec MQTT (AWS IoT Core).
• Connecter AWS IoT core avec AWS Lambda function pour le calcul et le stockage des données en utilisant DynamoDB.
• Connexion de Raspberry PI avec AWS IoT core et communication simple de données.
• Travaux pratiques avec Raspberry PI et AWS IoT Core pour construire un appareil intelligent.
• Visualisation des données de capteurs et communication avec une interface web.

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de logiciels de niveau débutant à intermédiaire et aux professionnels DevOps qui souhaitent apprendre à mettre en place et à gérer un environnement local Kubernetes à l'aide de Minikube.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Minikube sur leur machine locale.
• Comprendre les concepts de base et l'architecture de Kubernetes.
• Déployer et gérer des conteneurs en utilisant kubectl et le tableau de bord de Minikube.
• Mettre en place des solutions de stockage persistant et de réseau pour Kubernetes.
• Utiliser Minikube pour développer, tester et déboguer des applications.

Cette formation en direct dans France (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire et aux ingénieurs DevOps qui souhaitent utiliser Minikube dans le cadre de leur processus de développement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place et gérer un environnement local Kubernetes en utilisant Minikube.
• Comprendre comment déployer, gérer et déboguer des applications sur Minikube.
• Intégrer Minikube dans leurs pipelines d'intégration et de déploiement continus.
• Optimiser leur processus de développement en utilisant les fonctionnalités avancées de Minikube.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le développement local Kubernetes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et développeurs intermédiaires qui souhaitent appliquer efficacement les algorithmes d'apprentissage automatique dans l'environnement Google Colab.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour des projets d'apprentissage automatique.
• Comprendre et appliquer divers algorithmes d'apprentissage automatique.
• Utiliser des bibliothèques comme Scikit-learn pour analyser et prédire les données.
• Mettre en œuvre des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé.
• Optimiser et évaluer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.

Ce cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.