Azure - IoT und Machine Learning

Azure IoT Kurs

Mit Hilfe von Microsoft Azure können Sie Ihre Anwendungen, Dienste und Speicherplatz hochverfügbar direkt in den Rechenzentren von Microsoft beliebig skalierbar bereitstellen. Azure eröffnet Ihnen eine Vielzahl von mehr Möglichkeiten. Für Softwareentwickler und -architekten bedeutet Azure jedoch auch, dass neue Technologien und Konzepte gelernt werden müssen.
Das Internet of Things (IoT) wird immer wichtiger, wenn es um die Verbindung und Vernetzung unterschiedlichster Geräte geht. Mit der Azure IoT Suite stellt Microsoft dafür eine Lösung zur Verfügung. Legen Sie zudem mit Azure Machine Learning los, um leistungsstarke, cloudbasierte Analysefunktionen zu erhalten.

Schulungsinhalt

In dieser Microsoft Azure Schulung erhalten Sie aufbauend einen ganzheitlichen Überblick über Microsofts Azure – IoT und Machine Learning Plattform Dienste. Sie lernen aus diesem Bereich eigene Cloud-Lösungen mit integrierten Tools selbstständig zu entwerfen, zu programmieren und diese bereitzustellen.

Zielgruppe Azure Seminar

Dieses Microsoft Azure Training ist für erfahrene Programmierer, Software-Entwickler und –architekten mit theoretischen Grundkenntnissen in Azure geeignet.
Sie haben noch keinerlei Azure Wissen? Werfen Sie doch mal einen Blick auf den Azure Einsteigerkurs für Entwickler.

Power-Woche: Azure Kurse

Sie haben viel vor, aber wenig Zeit? Werden Sie mit der Power-Woche: Azure für Entwickler in 5 Tagen zum Profi und sparen Sie dabei 100 Euro.

Agenda Azure Training

• Microsoft Azure IoT im Überblick
  Einführung in Internet of Things (IoT)
• Machine Learning im Überblick
  Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
  Einführung in die Integrationsdienste
  Einführung in Analysedienste und Big Data
  Einführung in PowerBI
• Einführung in Entwicklungssprachen
  Microsoft .NET
  U-SQL-Sprache für Azure
  Programmiersprache R in Azure
  Python und Azure Cloud Services
• Azure IoT Suite nutzen
  IoT Lösung (Internet der Dinge)
  IoT Hub
  IoT Edge
• Künstliche Intelligenz (KI) anwenden
  Machine Learning
  Cognitive Services
• Integration
  Logic Apps
  Service Bus
  Event Grid
• Analysen und Big Data anwenden
  HDInsight: Hadoop-, Spark- und R-Lösungen
  Stream Analytics
  Data Lake Analytics
  Azure Analysis Services
  Event Hubs
  Data Factory
• Datenanalyse mit Power BI
  Power BI Desktop
  Power BI Service
  Power BI Analyse und Dashboards in Echtzeit
• Unterschiede der einzelnen Azure-Dienste
• Architekturansatz für weitere Schritte