Azure入門のトレーニングコース

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ソフトウェアやハードウェアを購入することなく、またメンテナンスやデプロイの心配をする必要なく、Azure ML のドラッグ＆ドロッププラットフォームを使用して機械学習ワークロードをデプロイしたいエンジニア向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のようなことができます：

• Python、R、またはゼロコードツールを使用して高精度の機械学習モデルを書く。
• Azure の利用可能なデータセットとアルゴリズムを利用して、機械学習およびディープラーニングモデルをトレーニングし、トラッキングする。
• Azures のインタラクティブなワークスペースを使用して ML モデルの共同開発を行う。
• PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などの Azure がサポートするさまざまな ML フレームワークから選択する。

Microsoft Azure インフラストラクチャとデプロイメント

このトレーニングでは、デリゲートが Microsoft Azure のソリューション設計スキルを向上させることができます。

このトレーニング後、デリゲートは Azure サービスの機能と特徴を理解し、取引先とのバランスを取りながら、パブリッククラウドおよびハイブリッドクラウドソリューションの設計における決定を行うことができます。

トレーニング中には、ソリューションライフサイクル全体で機能的、運用的、展開要件を満たす適切なインフラストラクチャおよびプラットフォームソリューションが定義されます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DevOps エンジニア、開発者、プロジェクトマネージャー向けです。Azure DevOps を活用して、従来の開発手法よりも迅速に最適化されたエンタープライズアプリケーションを構築およびデプロイすることを目指します。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• 基本的な DevOps 用語と原則を理解する。
• Azure DevOps の必要なツールをインストールおよび設定する。
• Azure DevOps ツールとサービスを利用して市場に適応し続ける。
• エンタープライズアプリケーションの構築と、Azure DevOps ソリューションを使用した現在の開発プロセスの評価を行う。
• チームをより効率的に管理し、ソフトウェアデプロイ時間を加速する。
• 組織内で DevOps 開発実践を導入する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure Machine Learningを使用して予測分析用のエンドツーエンドの機械学習モデルを構築したいデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• プログラミング経験なしで機械学習モデルを構築します。
• Azure Machine Learningを使用して予測アルゴリズムを作成します。
• プロダクションレディの機械学習アルゴリズムをデプロイします。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azureワークロードを保護したいセキュリティ管理者向けです。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• ホストセキュリティ、ネットワークセキュリティなど、さまざまなセキュリティを管理します。
• Azureでストレージとデータベースのセキュリティを設定します。
• Azureのリソースを使用してセキュリティ監視を実装します。
• データやインフラストラクチャに対する悪意のあるサイバー攻撃を防止します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure クラウドセキュリティを設定して Azure 上で実行されているワークロードを保護することを目指すセキュリティ管理者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ホストとネットワークのセキュリティを構成します。
• Azure の高度なセキュリティオプションを設定します。
• Azure を使用してクラウドコンピューティングワークロードを保護します。
• マルウェアやウイルスからのエンドポイント保護サービスを使用します。
• Azure 上で実行されているコンテナワークロードを保護します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Microsoft Azure Service Fabric (ASF) を使用してマイクロサービスを構築したい開発者向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ASF を使用してマイクロサービスを構築および管理する。
• マイクロサービスのプログラミングにおける重要な概念とモデルを理解する。
• Azure でクラスターを作成する。
• オンプレミスまたはクラウドにマイクロサービスを展開する。
• ライブのマイクロサービスアプリケーションをデバッグおよびトラブルシューティングする。

Azure Bot Service は、Microsoft Bot Framework と Azure Functions の力を組み合わせることで、インテリジェントなボットの迅速な開発を可能にします。

この講師主導の実践的なトレーニングでは、参加者は Microsoft Azure を使用して簡単にインテリジェントなボットを作成する方法を学びます。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• インテリジェントなボットの基本を理解する
• クラウドアプリケーションを使用してインテリジェントなボットを作成する方法を学ぶ
• Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、Azure Bot Service の使用方法を理解する
• ボットパターンを使用してボットを設計する方法を理解する
• Microsoft Azure を使用して最初のインテリジェントなボットを開発する

対象者

• 開発者
• 趣味のプログラマ
• エンジニア
• IT プロフェッショナル

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、実践的な練習を組み合わせたもの

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、効果的なデータ解析ソリューションを使用するためにAzure Data Lake Storage Gen2を学びたい中級レベルのデータエンジニア向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Azure Data Lake Storage Gen2のアーキテクチャと主要機能を理解します。
• コストとパフォーマンスのためにデータストレージとアクセスを最適化します。
• Azure Data Lake Storage Gen2を他のAzureサービスと統合して、分析とデータ処理を行います。
• Azure Data Lake Storage Gen2 APIを使用してソリューションを開発します。
• 一般的な問題をトラブルシューティングし、ストレージ戦略を最適化します。

IoT（Internet of Things）は、物理的なオブジェクトやソフトウェア アプリケーションを無線で接続し、ネットワーク通信、クラウド コンピューティング、データ収集を通じて互いに通信し、データを交換するためのネットワーク インフラストラクチャです。Azure は包括的なクラウド サービスのセットで、開発者が IoT プロジェクトの開発を加速するのに役立つ事前構成済みの IoT スイートを提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Azure を使用して IoT アプリケーションを開発する方法を学びます。

このトレーニングが終了したとき、参加者は以下のことができます：

• IoT アーキテクチャの基礎を理解する
• Azure IoT スイートのインストールと設定を行う
• Azure を使用して IoT システムをプログラミングする際のメリットを学ぶ
• さまざまな Azure IoT サービス（IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management）を実装する
• Azure を使用して IoT システムを構築、テスト、デプロイ、トラブルシューティングを行う

対象者

• 開発者
• エンジニア

コースの形式

• 一部講義、一部討論、演習と実践的な練習を重視

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、エンジニアが Azure クラウドに Machine Learning のワークロードをデプロイすることを目指します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• Azure 上で Kubernetes、Kubeflow およびその他の必要なソフトウェアをインストールおよび設定する。
• Azure Kubernetes Service (AKS) を使用して Azure 上の Kubernetes クラスタの初期化作業を簡素化する。
• プロダクションで ML モデルを自動化および管理するための Kubernetes パイプラインを作成およびデプロイする。
• 複数の GPU と並列に動作するマシン上で TensorFlow ML モデルをトレーニングおよびデプロイする。
• 他の AWS 管理サービスを使用して ML アプリケーションを拡張する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、参加者は AKS 上で本番規模のコンテナ環境を設定および管理する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能です：

• AZS 上の Kubernetes を設定および管理します。
• Kubernetes クラスターを展開、管理、スケールアップします。
• Docker のコンテナ化されたアプリケーションを Azure にデプロイします。
• オンプレミスの既存の Kubernetes 環境を AKS クラウドに移行します。
• Kubernetes をサードパーティ製 CI（継続的インテグレーション）ソフトウェアと統合します。
• Kubernetes での高可用性と災害復旧を確保します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Azure Machine Learning と Azure DevOps を使用して MLOps の実践を促進したい機械学習エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• 再現可能なワークフローと機械学習モデルを構築します。
• 機械学習ライフサイクルを管理します。
• モデルのバージョン履歴、アセットなどを追跡し報告します。
• どこでも本番環境向けの機械学習モデルを展開します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータエンジニアを対象としており、Azure Synapse Analyticsを使用して広範なデータ処理、分析、および可視化に習熟することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Azure Synapse Analyticsの基本概念、アーキテクチャ、およびコンポーネントを理解する。
• Azure Synapseを使用してスケーラブルなデータウェアハウスを作成、構成、および管理する。
• さまざまなソースからAzure Synapseにデータを取り込み、変換し、ロード（ETL）する技術を習得する。
• クエリ性能を最適化し、データを保護し、Power BIやその他のツールと統合してデータの可視化と洞察の共有を行う。