Pelatihan Azure di Jakarta

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur di Jakarta (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang Java, insinyur perangkat lunak, dan pencinta cloud tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan Azure OpenAI untuk menciptakan aplikasi cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip Generative AI dan aplikasinya.
• Mengatur dan mengelola layanan Azure OpenAI.
• Mengintegrasikan model-model OpenAI ke dalam aplikasi Java.
• Menerapkan fitur-fitur berbasis AI di dalam aplikasi web.

Pelatihan ini dipimpin oleh instruktur dan disampaikan secara langsung di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan untuk cloud engineer dan IT profesional tingkat menengah yang ingin menggunakan Terraform untuk otomatisasi penyebaran, manajemen, dan penskalaan infrastruktur pada platform cloud Azure.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar-dasar Terraform dan manfaatnya dalam infrastruktur sebagai kode.
• Mengatur dan mengkonfigurasi Terraform untuk Azure.
• Menyusun, menguji, dan menyebarluaskan file konfigurasi Terraform untuk berbagai layanan Azure.
• Menggunakan Terraform untuk mengelola dan penskalaan sumber daya Azure.
• Menerapkan praktik terbaik untuk manajemen state Terraform dan kontrol versi.
• Integrasi Terraform dengan Azure DevOps untuk penyebaran otomatis.
• Membuat modul Terraform yang dapat digunakan kembali untuk penyediaan sumber daya yang konsisten.
• Memanfaatkan fitur-fitur canggih dari Terraform untuk penyebaran infrastruktur yang kompleks.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin membangun dan mendeploy aplikasi cloud berbasis AI menggunakan Microsoft Azure.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan aplikasi event-driven dan serverless menggunakan Azure Functions.
• Mengelola solusi penyimpanan Azure dan mesin virtual.
• Mendeploy dan menskala aplikasi web menggunakan Azure App Service dan kontainer Docker.
• Mengintegrasikan AI, machine learning, dan pengolahan bahasa alami menggunakan Azure AI Services.
• Memanfaatkan GitHub Copilot untuk membantu dalam pengembangan aplikasi cloud berbasis AI.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi para insinyur data tingkat menengah yang ingin mahir menggunakan Azure Synapse Analytics untuk berbagai proses pengolahan data, analitik, dan visualisasi.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti konsep inti, arsitektur, dan komponen Azure Synapse Analytics.
• Membuat, mengonfigurasi, dan mengelola gudang data yang skalabel menggunakan Azure Synapse.
• Menguasai teknik untuk memasukkan, mentransformasi, dan memuat data (ETL) dari berbagai sumber ke Azure Synapse.
• Optimalkan kinerja query, amankan data, dan integrasikan Azure Synapse dengan Power BI dan alat lainnya untuk memvisualisasikan data dan berbagi wawasan.

Pelatihan ini dibimbing oleh instruktur dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ditujukan untuk data engineers tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan Azure Data Lake Storage Gen2 untuk solusi analisis data yang efektif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami arsitektur dan fitur utama Azure Data Lake Storage Gen2.
• Memoptimalkan penyimpanan data dan akses untuk biaya dan kinerja.
• Mengintegrasikan Azure Data Lake Storage Gen2 dengan layanan Azure lainnya untuk analisis dan pemrosesan data.
• Mengembangkan solusi menggunakan API Azure Data Lake Storage Gen2.
• Menyelidiki masalah umum dan mengoptimalkan strategi penyimpanan.

Pelatihan langsung ini dipandu instruktur di Jakarta (online atau tatap muka) ditujukan bagi administrator keamanan yang ingin mempelajari cara mengonfigurasi keamanan cloud Azure untuk melindungi beban kerja yang berjalan di Azure.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengonfigurasi keamanan host dan jaringan.
• Mengonfigurasi opsi keamanan Azure lanjutan.
• Menggunakan Azure untuk melindungi beban kerja komputasi awan.
• Menggunakan layanan perlindungan endpoint terhadap malware dan virus.
• Menjamin keamanan beban kerja kontainer yang berjalan di Azure.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau di tempat), peserta akan mempelajari cara menyiapkan dan mengelola lingkungan kontainer skala produksi menggunakan Kubernetes di AKS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasikan dan kelola Kubernetes di AKS.
• Terapkan, kelola, dan skalakan kluster Kubernetes.
• Terapkan aplikasi yang dikontainerisasi (Docker) di Azure.
• Migrasikan lingkungan Kubernetes yang ada dari lokal ke cloud AKS.
• Integrasikan Kubernetes dengan perangkat lunak integrasi berkelanjutan (CI) pihak ketiga.
• Pastikan ketersediaan tinggi dan pemulihan bencana di Kubernetes.

Pelatihan ini, yang dipimpin oleh instruktur, diselenggarakan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk insinyur yang ingin menggunakan platform drag-and-drop Azure ML untuk mengimplementasikan beban kerja Machine Learning tanpa perlu membeli perangkat lunak dan perangkat keras dan tanpa perlu khawatir tentang pemeliharaan dan penempatan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membuat model machine learning yang sangat akurat menggunakan Python, R, atau alat tanpa kode.
• Menggunakan data set dan algoritma yang tersedia di Azure untuk melatih dan melacak model machine learning dan deep learning.
• Menggunakan ruang kerja interaktif Azure untuk mengembangkan model ML secara kolaboratif.
• Memilih dari berbagai kerangka kerja ML yang didukung oleh Azure seperti PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn.

Pelatihan ini memungkinkan peserta untuk meningkatkan keterampilan dalam mendesain solusi Microsoft Azure.

Setelah pelatihan, peserta akan memahami fitur dan kinerja layanan Azure, mampu mengidentifikasi trade-offs, dan membuat keputusan dalam mendesain solusi cloud publik dan hibrid.

Selama pelatihan, solusi infrastruktur dan platform yang tepat untuk memenuhi kebutuhan fungsi, operasi, dan penempatan melalui siklus hidup solusi akan ditentukan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Jakarta (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk insinyur DevOps, pengembang, dan manajer proyek yang ingin memanfaatkan Azure DevOps untuk membangun dan menyalurkan aplikasi perusahaan yang dioptimalkan lebih cepat daripada pendekatan pengembangan tradisional.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti terminologi dan prinsip-prinsip dasar DevOps.
• Memasang dan mengonfigurasi alat Azure DevOps yang diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak.
• Memanfaatkan alat dan layanan Azure DevOps untuk beradaptasi secara berkelanjutan dengan pasar.
• Membangun aplikasi perusahaan dan mengevaluasi proses pengembangan saat ini menggunakan solusi Azure DevOps.
• Mengelola tim lebih efisien dan mempercepat waktu penyebaran perangkat lunak.
• Adopsi praktik pengembangan DevOps di dalam organisasi.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, diselenggarakan secara (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk para ilmuwan data yang ingin menggunakan Azure Machine Learning untuk membangun model machine learning dari awal hingga akhir untuk analisis prediktif.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun model machine learning tanpa pengalaman pemrograman.
• Membuat algoritma prediktif dengan Azure Machine Learning.
• Mendeploy algoritma machine learning yang siap produksi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk administrator keamanan yang ingin memastikan keamanan beban kerja Azure.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengelola keamanan host, jaringan, dan lebih banyak lagi.
• Menyiapkan keamanan penyimpanan dan database di Azure.
• Menerapkan pemantauan keamanan menggunakan sumber daya Azure.
• Mencegah serangan siber berbahaya pada data dan infrastruktur.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin mempelajari cara membangun layanan mikro di Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Gunakan ASF sebagai platform untuk membangun dan mengelola layanan mikro.
• Memahami konsep dan model pemrograman layanan mikro utama.
• Buat klaster di Azure.
• Terapkan layanan mikro di lokasi atau di cloud.
• Debug dan pecahkan masalah aplikasi layanan mikro langsung.

Layanan Bot Azure menggabungkan kekuatan fungsi Microsoft Bot Framework dan Azure untuk memfasilitasi pengembangan bot yang cerdas dengan cepat.

Dalam pelatihan langsung berbimbing ini, peserta akan belajar cara membuat bot yang cerdas dengan mudah menggunakan Microsoft Azure

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mempelajari dasar-dasar bot yang cerdas
• Mempelajari cara membuat bot yang cerdas menggunakan aplikasi cloud
• Mengerti bagaimana menggunakan Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK, dan Layanan Bot Azure
• Mengerti bagaimana mendesain bot menggunakan pola bot
• Merancang bot yang cerdas pertama mereka dengan menggunakan Microsoft Azure

Audience

• Pengembang
• Hobbyist
• Injiner
• Profesional IT

Format kursus

• Bagian presentasi, diskusi, latihan dan praktek langsung yang intensif

Dalam pelatihan yang dipimpin instruktur secara langsung di Jakarta (onsite atau remote) peserta akan mempelajari konsep dasar, komponen, dan layanan dari Microsoft Azure saat mereka melalui proses pembuatan aplikasi cloud contoh.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dasar-dasar dari Microsoft Azure
• Mengerti berbagai alat dan layanan Azure
• Mempelajari cara menggunakan Azure untuk membangun aplikasi cloud

Internet of Things (IoT) adalah infrastruktur jaringan yang menghubungkan objek fisik dan aplikasi perangkat lunak secara nirkabel, memungkinkan mereka untuk berkomunikasi satu sama lain dan bertukar data melalui komunikasi jaringan, komputasi awan, dan penangkapan data. Azure adalah seperangkat layanan awan komprehensif yang menawarkan IoT Suite yang terdiri dari solusi prakonfigurasi yang membantu pengembang mempercepat pengembangan proyek IoT.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan belajar cara mengembangkan aplikasi IoT menggunakan Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar arsitektur IoT
• Instal dan konfigurasikan Azure IoT Suite
• Pelajari manfaat penggunaan Azure dalam pemrograman sistem IoT
• Menerapkan berbagai layanan IoT Azure (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Membangun, menguji, menyebarkan, dan memecahkan masalah sistem IoT menggunakan Azure

Hadirin

• Pengembang
• Insinyur

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan kepada para insinyur yang ingin mengimplementasikan beban kerja Machine Learning ke cloud Azure.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memasang dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow, dan perangkat lunak lainnya yang dibutuhkan di Azure.
• Menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS) untuk memudahkan pekerjaan menginisialisasi sebuah kluster Kubernetes di Azure.
• Membuat dan mengimplementasikan sebuah pipa Kubernetes untuk mengotomatisasi dan mengelola model ML di produksi.
• Melatih dan mengimplementasikan model TensorFlow ML di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya yang dikelola untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur (online langsung atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur machine learning yang ingin menggunakan Azure Machine Learning dan Azure DevOps untuk memudahkan praktik MLOps.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Membangun workflow dan model machine learning yang dapat diulang.
• Mengelola siklus hidup machine learning.
• Melacak dan melaporkan sejarah versi model, aset, dan lain-lain.
• Mendeploy model machine learning siap produksi di mana saja.

Microsoft Azure Infrastruktur dan Penempatan