Kursus Pelatihan Program Sertifikasi Cloud Computing Komprehensif: AWS dan Microsoft Azure

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional tingkat lanjut yang ingin meningkatkan pengetahuan mereka tentang model pembelajaran mesin, memperbaiki keterampilan dalam penyetelan hiperparameter, dan belajar cara mengimplementasikan model dengan efektif menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Melakukan implementasi model pembelajaran mesin lanjutan menggunakan kerangka populer seperti Scikit-learn dan TensorFlow.
• Mengoptimalkan kinerja model melalui penyetelan hiperparameter.
• Mendeploy model pembelajaran mesin dalam aplikasi nyata menggunakan Google Colab.
• Berkolaborasi dan mengelola proyek pembelajaran mesin berskala besar di Google Colab.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk para teknisi yang ingin menyebarkan dan mengelola perangkat IoT di AWS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat membangun platform IoT yang mencakup penerapan dan pengelolaan backend, gateway, dan perangkat di atas AWS.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin memasang, mengonfigurasi, dan mengelola AWS IoT kemampuan Greengrass untuk membuat aplikasi untuk berbagai perangkat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan AWS IoT Greengrass untuk membangun, menyebarkan, mengelola, mengamankan, dan memantau aplikasi pada perangkat cerdas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan AWS Lambda untuk membangun dan menyebarkan layanan dan aplikasi ke cloud, tanpa perlu khawatir tentang penyediaan lingkungan eksekusi (server, VM dan kontainer, ketersediaan, skalabilitas, penyimpanan, dll.).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasikan AWS Lambda untuk menjalankan fungsi.
• Memahami FaaS (Functions as a Service) dan keuntungan pengembangan tanpa server.
• Membangun, mengunggah, dan menjalankan fungsi AWS Lambda.
• Integrasikan fungsi Lambda dengan berbagai sumber peristiwa.
• Mengemas, menyebarkan, memantau, dan memecahkan masalah aplikasi berbasis Lambda.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data pemula dan profesional IT yang ingin belajar dasar-dasar ilmu data menggunakan Google Colab.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab.
• Menulis dan mengeksekusi kode dasar Python.
• Mengimpor dan mengelola dataset.
• Membuat visualisasi menggunakan perpustakaan Python.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau onsite) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang penglihatan komputer dan mengeksplorasi kemampuan TensorFlow dalam mengembangkan model penglihatan canggih menggunakan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat dan melatih jaringan saraf konvolusional (CNNs) menggunakan TensorFlow.
• Menggunakan Google Colab untuk pengembangan model berbasis cloud yang dapat di skalakan dan efisien.
• Melaksanakan teknik pra-pemrosesan citra untuk tugas penglihatan komputer.
• Mengimplementasikan model penglihatan komputer untuk aplikasi dunia nyata.
• Menggunakan transfer learning untuk meningkatkan kinerja model CNN.
• Visualisasi dan interpretasi hasil dari model klasifikasi citra.

Pelatihan langsung ini di Indonesia (online atau offline) ditujukan bagi ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin memahami dan menerapkan teknik deep learning menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengelola Google Colab untuk proyek deep learning.
• Memahami dasar-dasar jaringan saraf.
• Melakukan implementasi model deep learning menggunakan TensorFlow.
• Melatih dan mengevaluasi model deep learning.
• Menggunakan fitur lanjutan dari TensorFlow untuk deep learning.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang praktik DevOps dan menyederhanakan proses pengembangan menggunakan AWS Cloud9.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan konfigurasikan AWS Cloud9 untuk alur kerja DevOps.
• Menerapkan jalur integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD).
• Otomatisasi proses pengujian, pemantauan, dan penerapan menggunakan AWS Cloud9.
• Integrasikan layanan AWS seperti Lambda, EC2, dan S3 ke dalam alur kerja DevOps.
• Memanfaatkan sistem kontrol sumber seperti GitHub atau GitLab dalam AWS Cloud9.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mempelajari cara membangun, menerapkan, dan memelihara aplikasi tanpa server secara efektif di AWS Cloud9 dan AWS Lambda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar arsitektur tanpa server.
• Siapkan AWS Cloud9 untuk pengembangan aplikasi tanpa server.
• Mengembangkan, menguji, dan menyebarkan aplikasi tanpa server menggunakan AWS Lambda.
• Integrasikan AWS Lambda dengan layanan AWS lainnya seperti API Gateway dan S3.
• Optimalkan aplikasi tanpa server untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk para ilmuwan data tingkat pemula yang ingin belajar cara membuat visualisasi data yang bermakna dan menarik secara visual.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan menjelajahi Google Colab untuk visualisasi data.
• Membuat berbagai jenis plot menggunakan Matplotlib.
• Memanfaatkan Seaborn untuk teknik visualisasi lanjutan.
• Menyesuaikan plot untuk presentasi dan keterbacaan yang lebih baik.
• Menafsirkan dan mempresentasikan data dengan efektif menggunakan alat visual.

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Peringatan dan acara
• Kalibrasi sensor

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data menggunakan DynamoDB.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Praktik langsung dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core untuk membangun perangkat pintar.
• Visualisasi data sensor dan komunikasi dengan antarmuka web.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang tingkat menengah yang ingin menerapkan algoritma pembelajaran mesin secara efisien menggunakan lingkungan Google Colab.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengoperasikan Google Colab untuk proyek pembelajaran mesin.
• Memahami dan menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
• Menggunakan perpustakaan seperti Scikit-learn untuk menganalisis dan memprediksi data.
• Melaksanakan model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.
• Menyempurnakan dan mengevaluasi model pembelajaran mesin secara efektif.

Pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang level menengah yang ingin menerapkan teknik NLP menggunakan Python dalam Google Colab.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep-konsep inti dari pemrosesan bahasa alami.
• Mempersiapkan dan membersihkan data teks untuk tugas NLP.
• Melakukan analisis sentimen menggunakan perpustakaan NLTK dan SpaCy.
• Bekerja dengan data teks menggunakan Google Colab untuk pengembangan yang dapat di skalakan dan kolaboratif.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang dan analis data tingkat pemula yang ingin belajar pemrograman Python dari awal menggunakan Google Colab.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python.
• Menjalankan kode Python dalam lingkungan Google Colab.
• Menggunakan struktur kendali untuk mengelola alur program Python.
• Membuat fungsi untuk menyusun dan mengulang penggunaan kode dengan efektif.
• Menjelajahi dan menggunakan perpustakaan dasar untuk pemrograman Python.