Ми знайшли для вас 2242 курси
Курс
Формат
Online
Початок навчання
06.07.2026
Тривалість
10 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
64 193 UAH за курс
- Python
SoftServe Academy
Подробиці
Пориньте в професію крок за кроком - від нуля до вашої першої пропозиції про роботу
План навчання
Базовий рівень
Після курсу Python Fundamentals ти навчишся:
- Навчишся користуватися середовищем розробки для Python
- Будуватимеш алгоритми з базових конструкцій мови
- Розроблятимеш програми з модулями та пакетами
- Працюватимеш зі змінними різних типів та з даними у файлах
- Застосовуватимеш основні принципи ООП
- Користуватимешся системою керування версіями Git
Після Frontend Fundamentals ти вмітимеш:
- Створювати сучасні, адаптовані для мобільних пристроїв та десктопів вебсайти з високим рівнем SEO-оптимізації, використовуючи HTML, CSS і JavaScript
- Використовувати сучасні інструменти розробника на основі Visual Studio Code та Git/GitHub для публікації коду і розгортання проєкту
Після Data Base Fundamentals зможеш:
- Розробляти й адмініструвати бази даних, необхідні для будь-яких повноцінних IT-рішень (як реляційні, так і нереляційні)
- Проєктувати та створювати таблиці, і будувати запити до них з використанням мови SQL
Після DevOps for Developers ти вмітимеш:
- Розгортати, підтримувати та тестувати середовища і інфраструктури для виконання проєктів
- Автоматизувати процеси збірки і розгортання (CI/CD) у тому числі з використанням контейнерів
Поглиблений рівень
Після практичного Python ти:
- Поглибиш знання з основ Python
- Навчишся створювати сучасні вебзастосунки, використовуючи Django
- Працюватимеш із базами даних за допомогою SQLAlchemy
- Вмітимеш будувати проєкти у клієнт-серверній архітектурі з використанням REST API
- Знатимеш, як створювати модульні тести для сучасних застосунків
Проєктний рівень
Після Project-based learning Backend Python ти вмітимеш:
- Працювати за методологією Agile
- Налаштовувати та використовувати Dev середовище для розробки та розгортання проєктів
- Розробляти вебзастосунки з використанням Python та Django Rest Framework
- Ефективно працювати в проєктній команді: оцінювати задачі, розставляти пріоритети та працювати з дедлайнами
- Працювати з проєктною документацією та інструментами розробки, системами керування завданнями та обліку дефектів
Особливості курсу
- Графік 2-3 рази на тиждень переважно у вечірній час
- Живі онлайн-заняття з менторами, записи всіх занять і чат в Discord
- Сертифікат про проходження курсу
- 70% програми - практичні завдання з перевіркою
- Підтримка ментора
- Можливість навчатися в будь-який час по записах і брати паузу між курсами
- Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
- Спільнота однодумців у Discord
- Доступ до додаткових e-курсів
- Безкоштовний розмовний клуб з англійської
- Закриті події з експертами компанії
Викладачі курсу
- В'ячеслав Колдовський - Full Stack Developer
- Володимир Дуднік - Ментор SoftServe Академії
- Любомир Галамага - Full Stack Developer
- Владислав Хричов - Full Stack Developer
- Михайло Плеша - System Administrator
- Дмитро Міночкін - Cloud Architect
- Ігор Капацила - Full Stack Developer
Курс
Формат
Online
Початок навчання
08.07.2026
Тривалість
3 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Networking Technologies
Подробиці
У цьому курсі будуть обговорюватися різні методи та рекомендації, які відповідають корпоративним вимогам та технічним вимогам для моделювання, візуалізації та аналізу даних за допомогою Power BI. Цей курс також покаже, як отримати доступ і обробляти дані з цілого ряду джерел даних, включаючи як реляційні, так і нереляційні дані. У цьому курсі також буде розглянуто питання про те, як реалізувати належні стандарти та політики безпеки у всьому спектрі Power BI, включаючи набори даних та групи.
Програма курсу
Робота з аналітикою даних Microsoft
- Початок роботи з аналізом даних
- Початок роботи з Power BI
- Введення в наскрізну аналітику за допомогою Microsoft Fabric
- Початок роботи з Copilot в Power BI
Підготовка даних для аналізу за допомогою Power BI
- Отримання даних у Power BI
- Очищення, перетворення та завантаження даних у Power BI
- Вибір платформи моделі Power BI
Моделювання даних за допомогою Power BI
- Налаштування семантичної моделі
- Написання формул DAX для семантичних моделей
- Створення обчислень DAX у семантичних моделях
- Використання функцій аналізу часу DAX у семантичних моделях
- Створення візуальних обчислень у Power BI Desktop
- Оптимізація моделі для підвищення продуктивності в Power BI
Створення ефективних звітів у Power BI
- Вимоги до дизайну звіту
- Розробка звітів Power BI
- Покращення дизайну звітів Power BI для зручності користувачів
- Виконання аналітики у Power BI
Управління та безпека Power BI
- Управління робочими областями у службі Power BI
- Управління семантичними моделями в Power BI
- Вибір способу розповсюдження контенту
- Створення панелей моніторингу в Power BI
- Безпечний доступ до даних у Power BI
Після курсу слухачі зможуть:
- Завантаження, очищення та перетворення даних
- Моделювання даних для продуктивності та масштабованості
- Проєктування та створення звітів для аналізу даних
- Застосування та виконання розширеної аналітики звітів
- Управління активами звіту та обмін ними
- Створення розбитих на сторінках звітів у Power BI
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Рекомендуємо
Формат
Online
Початок навчання
24.06.2026
Тривалість
5 місяців
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
36 445 UAH за курс
- Java
Itvdn
Подробиці
В процесі вивчення цього курсу ви дізнаєтесь тонкощі та особливості ефективного використання мови Java, зрозумієте чому вона є доступною і простою для вивчення, зрозумієте яку роль вона грає у розробці додатків і які можливості має, навчитесь використовувати вивчений матеріал у власних проектах.
Програма курсу
Java Стартовий
- Введення в інфраструктуру Java
- Машинна математика. Типи даних
- Умовні конструкції
- Логічні конструкції
- Циклічні конструкції
- Методи
- Масиви
Git - Основи роботи
- Основи Git
- Публікація репозиторію
- Інтеграція з IDE
Java Базовий
- Введення в ООП
- Класи та Об'єкти
- Наслідування та поліморфізм
- Абстрактні класи та інтерфейси
- Списки
- Статичні та вкладені класи. Анонімні класи та перелічувані типи
- Обробка винятків
- Class Object
- Універсальні шаблони
- Практика
Java Поглиблений
- Iterator & Comparator
- Collection Framework
- IO & Strings
- Regular expressions & Data API
- Reflection
- Annotations
- Serialization XML & JSON
- Thread & Runnable. Problems with Threads
- Lambda expressions
MySQL
- Введення в SQL. Основні запити маніпуляції даними
- Основи DDL
- Проєктування БД
- Команда JOIN
- Вкладені запити
- Індексування
- Збережувані процедури та функції
- Транзакції. Триґери
JDBC & Hibernate
- Ознайомлення з JDBC. Використання MySQL & JDBC
- JDBC DAO. Представлення об'єктної моделі
- Початок роботи з Hibernate анотаціями. Mapping concepts and annotations
- Hibernate API та JPA API
- Початок роботи з API
- Розширені відображення та конфігурації
Web-Services
- Введення у веб-сервіси. XML
- JAXB та JAX-WS
- SOAP, WSDL. Handlers
- REST web-service. RESTful Concept
Основи Spring
- Вступ до Spring framework
- Впровадження залежностей та IoC контейнер
- Spring MVC
- Spring Data
- Spring Testing
- AOP
- RESTful webservices
- Security
- Hibernate Crud
- Boot
Курсовий проєкт за спеціальністю Java Developer
- Архітектура та проєктування, складання технічного завдання
- Верстання макету
- Програмування серверної частини
- Захист курсового проєкту
Практичний курс "7 кроків для успішної кар'єри в ІТ"
- Знайомство з Кар'єрним сервісом у CyberBionic Systematics
- Сайти пошуку роботи. Різниця, специфіка, рейтинг
- Аналіз ринку праці для IT-фахівців
- Реєстрація на сайтах для пошуку роботи та заповнення власних профілів
- Створення резюме (CV)
- Створення супровідного листа (Cover Letter)
- Спілкування з рекрутерами
- Підготовка до співбесіди з HR
- Підготовка до технічної співбесіди
- Як отримати офер і пройти випробувальний термін
Особливості курсу
- Ранкові або вечірні заняття
- 128 годин спілкування з тренером
- Пакет навчальних матеріалів з усіх уроків
- Онлайн тестування
- Доступ до інтерактивного практикуму навичок
- Курсові проєкти
- Фінальне тестування та захист диплома спеціаліста
Викладачі курсу
- Андрій Бондаренко - Java Developer. Сертифікований тренер Oracle
- Юрій Царенко - Java Developer у Processica
- Євген Тихонов - Java Developer, Technology Manager в GlobalLogic
- Андрій Фок - Software Engineer в IntellectEU
- Євген Кондаков - Software Developer на PartsAvatar.ca
- Надія Ніколаєнко - Java Developer
- Олег Сотніченко - Java Developer
- Ігор Войтов - Java Developer
Курс
Формат
Online
Початок навчання
06.07.2026
Тривалість
12 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
64 193 UAH за курс
- Fullstack
SoftServe Academy
Подробиці
Ти опануєш всі необхідні знання та навички Full Stack Python/React Developer.
Програма курсу
Базовий рівень
На курсі Python Fundmentals ти навчишся:
- Навчишся користуватися середовищем розробки для Python
- Будуватимеш алгоритми з базових конструкцій мови
- Розроблятимеш програми з модулями та пакетами
- Працюватимеш зі змінними різних типів та з даними у файлах
- Застосовуватимеш основні принципи ООП
- Користуватимешся системою керування версіями Git
На курсі Frontend Fundamentals ти навчишся:
- Створювати сучасні, адаптовані для мобільних пристроїв та десктопів вебсайти з високим рівнем SEO-оптимізації, використовуючи HTML, CSS і JavaScript
- Використовувати сучасні інструменти розробника на основі Visual Studio Code та Git/GitHub для публікації коду і розгортання проєкту
Після курсу Data Base Fundamentals ти зможеш:
- Розробляти й адмініструвати бази даних, необхідні для будь-яких повноцінних IT-рішень (як реляційні, так і нереляційні)
- Проєктувати та створювати таблиці, і будувати запити до них з використанням мови SQL
Після DevOps for Developers ти навчишся:
- Розгортати, підтримувати та тестувати середовища і інфраструктури для виконання проєктів
- Автоматизувати процеси збірки і розгортання (CI/CD) у тому числі з використанням контейнерів
Поглиблений рівень
Після Practical Python ти:
- Поглибиш знання з основ Python
- Навчишся створювати сучасні вебзастосунки, використовуючи Django
- Працюватимеш із базами даних за допомогою SQLAlchemy
- Вмітимеш будувати проєкти у клієнт-серверній архітектурі з використанням REST API
- Знатимеш, як створювати модульні тести для сучасних застосунків
Після Practical React ти:
- Створювати вебзастосунки з використанням React, Node.js, Next.js та мов програмування JavaScript і TypeScript, а також тестувати їх
- Застосовувати принципи SOLID і розуміти, як впроваджувати їх у проєкти
- Використовувати ключові аспекти роботи з JavaScript для реалізації ефективних рішень
Проєктний рівень
Після Project-based learning Full Stack Python/React ти зможеш:
- Ефективно працювати в проєктній команді за методологією Agile, оцінювати завдання, розставляти пріоритети та працювати з дедлайнами
- Налаштовувати та використовувати Dev, Stage та Prod середовища для розробки та розгортання вебзастосунків
- Розробляти повноцінні вебзастосунки з Python та Django Rest Framework для бекенду і React.js для фронтенду
- Використовувати проєктну документацію та інструменти керування завданнями й обліку дефектів, як-от GitHub Board або Trello
- Інтегрувати backend та frontend за допомогою REST API для забезпечення надійного та гнучкого обміну даними між сервером і клієнтом
- Застосовувати Docker для контейнеризації застосунків і керування середовищами розробки
Особливості курсу
- Графік 2-3 рази на тиждень переважно у вечірній час
- Живі онлайн-заняття з менторами, записи всіх занять і чат в Discord
- Сертифікат за проходження кожного курсу
- 70% програми - практичні завдання з перевіркою
- Підтримка менторів
- Можливість навчатися в будь-який час по записах і брати паузу між курсами
- Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
- Спільнота однодумців у Discord
- Доступ до додаткових e-курсів
- Безкоштовний розмовний клуб з англійської
- Закриті події з експертами компанії
Викладачі курсу
- В'ячеслав Колдовський - Full Stack Developer
- Володимир Дуднік - Ментор SoftServe Academy
- Любомир Галамага - Ментор SoftServe Academy
- Наталія Ревуцька - Ментор SoftServe Academy
- Владислав Хричов - Full Stack Developer
- Михайло Плеша - System Administrator
- Дмитро Міночкін - Cloud Architect
- Ігор Капацила - Full Stack Developer
Курс
Формат
Online
Початок навчання
29.06.2026
Тривалість
2 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
15 924 UAH за курс
- Embedded / Hardware / IoT
SoftServe Academy
Подробиці
Це базовий курс, який підійде, щоб опанувати основи Інтернету Речей та почати кар’єру у цій сфері. Спеціальних знань для цього курсу не потрібно.
План курсу
Перші кроки. Побудова будинку
- Вступ до програмування на платформі Arduino
- Вступ до систем контролю версій Git
Основи електроніки та сенсорів
- Особливості та принцип роботи світлодіодів
- Пасивний зумер і звук
- Кнопковий модуль і 1-канальний релейний модуль
- Фотоелемент і сенсор вологості ґрунту
- Сенсори вологості та пари
- Охоронний сенсор і сенсор руху
- Сенсор домішок газу та повітря
Керування та механіка
- Регулювання кута серводвигуна
- Налаштування вентиляторного модуля
Програмування і взаємодія
- Програмування та робота з РК-дисплеєм
- Основи комп'ютерних мереж
- Інтерфейс Bluetooth і створення мобільного застосунку для керування "розумним будинком"
Переваги навчання на курсі
- Доступ до додаткових e-курсів
- Закріплення теорії через практичні завдання курсу
- Підтримка від досвідчених менторів та навчальних ШІ помічників
- Навчаємо використовувати сучасні ШІ-помічники та інструменти
- Спільнота однодумців у Discord
- Безкоштовний розмовний клуб з англійської
- Закриті події з експертами компанії
Особливості курсу
- Живі онлайн-заняття з ментором двічі на тиждень: Пн і Ср 18:00-20:00
- Записи занять та комунікація з ментором в Discord-чаті
- Додаткові матеріали та домашні завдання з перевіркою
- Мова викладання українська з деякими матеріалами англійською рівня А2
- Тривалість 2 місяці, 14 занять
- Робота з реальним обладнанням, яке ми відправимо Новою Поштою
- Сертифікат про проходження курсу
Викладачі курсу
Ihor Kapatsila - Ментор SoftServe Академії
Подати заявкуКурс
Формат
Online
Початок навчання
06.07.2026
Тривалість
5 тижнів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
11 824 UAH за курс
- Python
SoftServe Academy
Подробиці
План курсу
Теми:
- Introduction to Programming with Python
- GIT
- Built-in Types
- Control Flow and Conditionals
- Loops
- Collections
- Function
- Modules and Packages
- PyGame
- Classes and Objects, Inheritance
- Handling Exceptions
- Decorators and Generators
- Flask
- Files and Unit Testing
Після завершення курсу ти вмітимеш:
- Використовувати середовище розробки для мови Python
- Працювати із змінними різних типів даних, виконувати арифметичні і логічні операції над різними типами даних
- Будувати алгоритми за допомогою базових конструкцій мови
- Розробляти програми в об'єктно-орієнтованому стилі, а саме:
- виконувати інкапсуляцію даних всередині класу чи структури
- використовувати механізм наслідування для опису нових класів на основі вже існуючих класів чи інтерфейсів
- застосовувати концепцію поліморфізму під час створення об'єктів з однаковим інтерфейсом, але різною внутрішньою структурою
- Розробляти програми, використовуючи механізми модулів та пакетів
- Працювати з колекціями даних для організації даних у програмі
- Запиcувати дані у файл та читати дані з файлу за допомогою програмного забезпечення
- Працювати з розподіленою системою керування версіями файлів, а саме з GIT
Особливості курсу
- Зустріч-інтерв'ю з викладачем перед курсом, аби дізнатись чи є достатньо знань для курсу
- Підтримка ментора впродовж навчального процесу
- Підсилення твого CV
- Доступ до додаткових електронних курсів для навчання у власному темпі
- Онлайн-курси за рівнем англійської та Speaking Club
Викладачі курсу
Liubov Koliasa - Ментор Softserve Академії
Подати заявкуКурс
Формат
Online
Початок навчання
25.07.2026
Тривалість
1 місяців
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
22 500 UAH за курс
- Business Analyst
Art of Business Analysis
Подробиці
Комплексний тренінг дає учасникам можливість систематизувати свої знання та досвід в єдину систему, вивчити стандартну міжнародну термінологію та ключові техніки професійних бізнес-аналітиків.
Програма курсу
Теми:
- Introduction to the course
- Introduction to business analysis, key terms and BACCM model. Plan business analysis approach
- Q&A session. Practice: Plan business analysis approach
- Plan Stakeholder Engagement. Plan Business Analysis Governance. Stakeholder List, Map, or Personas
- Q&A session. Practice: Stakeholder List, Map, or Personas
- RACI matrix
- Plan Business Analysis Information Management; Identify Business Analysis Performance Improvements
- Prepare for Elicitation; Conduct Elicitation. Elicitation techniques
- Q&A session. Practice: Focus Group
- Confirm Elicitation Results. Communicate Business Analysis Information. Techniques
- Manage Stakeholder Collaboration. Analyze Current State
- Define Future State. Business Model Canvas
- Q&A session. Practice: Business Model Canvas
- Decision Modelling. Assess Risks. Risk Analysis and Management
- Decision Tree
- Q&A session. Practice: Risk Analysis and Management
- Define Change Strategy. SWOT analysis
- Q&A session. Practice: SWOT analysis
- Specify and Model Requirements. User Story
- Q&A session. Practice: User Story
- User Story
- Data Modeling. Verify Requirements. Validate Requirements
- Q&A session. Practice: Class Diagram/ERD
- Define Requirements Architecture. Define Design Options. Analyze Potential Value and Recommend Solution
- Q&A session. Practice: Define and assess design options
- Requirements Life Cycle Management
- Q&A session. Certification and Exam Preparation
- Requirements Change Management
На практиці відпрацьовуються наступні техніки:
- Дерево рішень
- RACI матриця
- Матриця зацікавлених осіб, персони
- Мозковий штурм
- Фокус група
- SWOT аналіз
- Business Model Canvas
- User Story + Acceptance criteria
- Моделювання предметної області (діаграма класів/ER-діаграма)
- Mind Map
- Таблиця оцінки варіантів рішення
Цілі курсу
- Систематизувати знання та досвід у єдину пов'язану систему. Вивчити стандартну термінологію, що використовується професіоналами по всьому світу
- Вивчити пропоновані (best practices як стандарти) інструменти для роботи бізнес-аналітика (10 технік, 5 областей знань)
- Визначити області невідповідності між поточною практикою/підходами та рекомендаціями з BABOK® 3.0
- Визначити способи вирішення наявних проблем у бізнес-аналітичних активностях
- Отримати 40 PD hours (години професійного розвитку, необхідні для допуску до іспитів IIBA)
Особливості курсу
- Доступ до запису лукцій
- Гнучкий графік навчання
- Сертифікат про проходження курсу
- Допомога ментора
- Невеликі групи
Викладачі курсу
Денис Гобов - Сертифікований тренер, CBAP, PMI-PBA
Подати заявкуКурс
Формат
Online
Початок навчання
20.07.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
Курс надає знання та навички необхідні для управління підписками на сервіси Azure, захисту облікових записів, адміністрування інфраструктури, налаштування віртуальних мереж, підключення Azure і локальних сайтів, управління мережевим трафіком, впровадження рішень для зберігання даних, створення і масштабування віртуальних машин, впровадження веб-додатків і контейнерів, резервного копіювання та обміну даними, а також моніторингу роботи рішення.
Програма курсу
Передумови для адміністраторів Azure
- Використання диспетчера ресурсів Azure
- Введення в Azure Cloud Shell
- Введення в Bash
- Введення у PowerShell
Управління ідентифікацією та налаштуванням в Azure
- Концепція ідентифікатора Microsoft Entra
- Налаштування облікових записів користувачів та груп
- Налаштування підписки
- Налаштування політики Azure
- Налаштування контролю доступу на основі ролей
- Створення користувачів та груп Azure у Microsoft Entra ID
- Захист ресурсів Azure за допомогою керування доступом на основі ролей Azure (Azure RBAC)
- Дозвіл користувачам скидати свої паролі за допомогою самостійного скидання пароля Microsoft Entra
Налаштування та керування віртуальними мережами для адміністраторів Azure
- Налаштування віртуальних мереж
- Налаштування груп безпеки мережі
- Налаштування пірінгу віртуальної мережі Azure
- Налаштування маршрутизації та кінцевих точок
- Налаштування Azure Load Balancer
- Налаштування шлюзу застосунків Azure
- Схема IP-адресації для вашого розгортання Azure
- Розподіл сервісів по віртуальних мережах Azure та їх інтеграція за допомогою пірингу віртуальних мереж
- Розміщення свого домену на Azure DNS
- Управління та контроль потоку трафіку у розгортанні Azure за допомогою маршрутів
- Покращення масштабованості та відмовостійкості програм за допомогою Azure Load Balancer
Впровадження та керування сховищем в Azure
- Налаштування облікових записів зберігання
- Налаштування сховища BLOB-об'єктів Azure
- Налаштування безпеки сховища Azure
- Налаштування файлів та їх синхронізації в Azure
- Створення облікового запису сховища Azure
- Керування доступом до сховища Azure за допомогою підписів загального доступу
- Завантаження, скачування та управління даними за допомогою Azure Storage Explorer
Розгортання та керування обчислювальними ресурсами Azure
- Налаштування віртуальних машин
- Налаштування доступності віртуальної машини
- Налаштування планів служби застосунків Azure
- Налаштування служби застосунків Azure
- Налаштування екземплярів контейнерів Azure
- Управління віртуальними машинами за допомогою Azure CLI
- Створення віртуальної машини Windows в Azure
- Розміщення веб-програм за допомогою Azure App Service
Моніторинг та резервне копіювання ресурсів Azure
- Введення в резервне копіювання Azure
- Налаштування резервного копіювання віртуальних машин
- Налаштування Azure Monitor
- Налаштування аналітики журналів
- Налаштування Network Watcher
- Поліпшення реагування на інциденти за допомогою оповіщень Azure Monitor
- Аналіз своєї інфраструктури Azure за допомогою журналів Azure Monitor
- Контроль віртуальних машин Azure за допомогою Azure Monitor
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
20.04.2026
Тривалість
1 днів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
Цей курс надає базові знання про хмарні концепції, основні служби Azure, а також функції та інструменти керування та контролю Azure.
Програма курсу
Хмарні концепції
- Хмарні обчислення
- Переваги хмари
- Типи хмарних сервісів
Архітектура та сервіси Azure
- Основні архітектурні компоненти Azure
- Обчислювальні та мережеві служби Azure
- Служби сховища Azure
- Ідентифікація, доступ та безпека Azure
- Лабораторні роботи:
- Вивчення середовища Microsoft Learn
- Створення ресурсу Azure
- Створення віртуальної машини Azure
- Налаштування доступу до мережі
- Створення сховища BLOB- об'єктів
Основні рішення
- Управління витратами в Azure
- Функції та інструменти Azure для керування та відповідності вимогам
- Функції та інструменти для керування ресурсами Azure та їх розгортання
- Інструменти моніторингу в Azure
- Лабораторні роботи:
- Налаштування блокування ресурсів
- Порівняння вартості робочого навантаження за допомогою калькулятора загальної вартості володіння
- Оцінка вартості робочого навантаження за допомогою калькулятора цін
Після курсу слухачі зможуть:
- Визначити поняття хмарних обчислень та знати їх ключові переваги
- Пояснити типи хмарних сервісів
- Описувати основні архітектурні компоненти Azure
- Описувати обчислювальні та мережеві служби Azure
- Описувати служби сховища Azure
- Описувати служби ідентифікації, доступу та безпеки Azure
- Описувати управління витратами в Azure
- Описувати функції та інструменти Azure для керування та відповідності вимоги.
- Описувати функції та інструменти для керування ресурсами Azure та їх розгортання
- Описувати інструменти моніторингу в Azure
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
11.05.2026
Тривалість
1 днів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
- Prompt Engineering / ChatGPT
Networking Technologies
Подробиці
У цьому курсі представлені основні поняття, пов'язані зі штучним інтелектом (ШІ) та службами Microsoft Azure, які можна використовувати для створення рішень ШІ. Курс призначений для підвищення поінформованості про поширені робочі навантаження ШІ та здатність ідентифікувати служби Azure для їх підтримки. Цей курс можна пройти як додатковий перший крок у вивченні хмарних служб штучного інтелекту за допомогою Microsoft Azure перед отриманням подальших сертифікацій на основі ролей Azure, таких як Azure Data Scientist Associate або Azure AI Engineer Associate.
Програма курсу
Фундаментальні концепції штучного інтелекту
- Введення в ШІ
- Розуміння машинного навчання
- Комп'ютерний зір
- Розуміння обробки природної мови
- Розуміння аналітики документів та інтелектуальний аналіз знань
- Розуміння генеративного ШІ
- Проблеми та ризики, пов'язані з ШІ
- Розуміння відповідального ШІ
Основи машинного навчання
- Що таке машинне навчання
- Види машинного навчання
- Регресія
- Бінарна класифікація
- Мультикласова класифікація
- Кластеризація
- Глибоке навчання
- Машинне навчання Azure
Основи служб штучного інтелекту Azure
- Служби штучного інтелекту на платформі Azure
- Створення ресурсів служби штучного інтелекту Azure
- Використання служби штучного інтелекту Azure
- Розуміння автентифікації для служб Azure AI
Основи комп'ютерного зору
- Зображення та обробка зображень
- Машинне навчання для комп'ютерного зору
- Azure ШІ-бачення
Основи розпізнавання осіб
- Розуміння аналізу осіб
- Початок роботи з аналізом осіб в Azure
Основи оптичного розпізнавання символів
Початок роботи з Vision Studio в Azure.
Основи аналізу тексту за допомогою мовної служби
- Розуміння текстової аналітики
- Початок роботи з аналізом тексту
Основи питання-відповідного рішення за допомогою Language Service
- Розуміння питання-відповідного рішення
- Початок роботи з Language Service та службою Azure Bot
Основи розуміння розмовної мови
- Опис розуміння розмовної мови
- Початок роботи з розумінням розмовної мови в Azure
Аналіз тексту за допомогою Azure AI Language
- Забезпечення ресурсу Azure AI Language
- Визначення мови
- Виявлення ключових фраз
- Аналіз настрою
- Добування об'єктів
- Добування пов'язаних об'єктів
Основи мови Azure AI
- Розуміння розпізнавання та синтез мови
- Початок роботи з мовою в Azure
Основи Azure AI Document Intelligence
- Вивчення можливостей аналізу документів
- Початок роботи з аналізом в Azure
Основи інтелектуального аналізу знань та пошуку Azure AI
- Що таке ШІ-пошук Azure
- Визначення елементів пошукового рішення
- Використання набору навичок для визначення конвеєра розширення
- Розуміння індексів
- Використання індексатора для створення індексу
- Збереження розширених даних у сховищі знань
- Створення індексу на порталі Azure
- Запит даних в індексі пошуку Azure AI
Основи генеративного штучного інтелекту
- Що таке генеративний ШІ
- Великі мовні моделі
- Що таке Azure OpenAI
- Що таке Copilot
- Поліпшіть генеративні реакції ШІ за допомогою оперативного проєктування
Основи служби Azure OpenAI
- Що таке генеративний ШІ
- Опис Azure OpenAI
- Використання Azure OpenAI
- Розуміння можливостей природної мови OpenAI
- Розуміння можливостей генерації коду OpenAI
- Розуміння можливостей генерації зображень OpenAI
- Опис політики доступу та відповідального ШІ Azure OpenAI
Основи відповідального генеративного штучного інтелекту
- Планування відповідального генеративного рішення ШІ
- Визначення потенційної шкоди
- Вимірювання потенційної шкоди
- Пом'якшення потенційної шкоди
- Використання відповідального генеративного рішення штучного інтелекту
Після курсу слухачі зможуть:
- Описати робочі навантаження та міркування штучного інтелекту
- Описати фундаментальні принципи машинного навчання в Azure
- Описати функції робочих навантажень комп'ютерного зору в Azure
- Описати функції робочих навантажень обробки природної мови (NLP) в Azure
- Описати функції генеративних робочих навантажень ШІ в Azure
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
25.05.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
У цьому курсі розробники навчаються створювати застосунки з використанням NoSQL API та пакету SDK для Azure Cosmos DB. Слухачі дізнаються, як писати ефективні запити, створювати політики індексування, керувати ресурсами, а також виконувати спільні операції за допомогою SDK
Програма курсу
Початок роботи з Azure Cosmos DB для NoSQL
- Знайомство з Azure Cosmos DB для NoSQL
- Використання Azure CosmoDB для NoSQL
Планування та реалізація Azure CosmoDB для NoSQL
- Планування вимог до ресурсів
- Налаштування Azure Cosmo DB для бази даних та контейнерів NoSQL
- Переміщення даних в Azure Cosmos DB для NoSQL та з нього
Підключення до Azure Cosmos DB для NoSQL за допомогою SDK
- Використання Azure Cosmos DB для NoSQL SDK
- Налаштування Azure Cosmos DB для NoSQL SDK
Доступ до даних та керування ними за допомогою пакету SDK NoSQL для Azure Cosmos DB
- Реалізація Azure CosmoDB для точкових операцій NoSQL
- Виконання транзакційних операцій між документами за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
- Обробка великих обсягів даних в Azure Cosmos DB для NoSQL
Виконання запитів в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Запит NoSQL у Azure Cosmos DB
- Створення складних запитів за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
Визначення та реалізація стратегії індексування для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Визначення індексів в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування індексів у Azure Cosmos DB для NoSQL
Інтеграція Azure Cosmos DB для NoSQL зі службами Azure
- Використання каналу змін Azure Cosmos DB для NoSQL за допомогою SDK
- Обробка подій за допомогою функцій Azure та каналу змін Azure Cosmos DB для NoSQL
- Пошук даних NoSQL в Azure CosmoDB за допомогою Azure Cognitive Search
Реалізація стратегії моделювання та поділу даних для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація нереляційної моделі даних
- Розробка стратегії та поділу даних
Розробка та реалізація стратегії реплікації для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування реплікації та керування відпрацюванням відмови в Azure Cosmos DB
- Використання моделі узгодженості в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування запису в декілька регіонів в Azure Cosmos DB для NoSQL
Оптимізація продуктивності запитів та операцій в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування політики індексування в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Вимірювання продуктивності індексу в Azure CosmoDB для NoSQL
- Реалізація інтегрованого кешу в Azure Cosmos DB для NoSQL
Моніторинг та усунення несправностей у рішенні Azure Cosmos DB для NoSQL
- Вимірювання продуктивності в Azure CosmoDB для NoSQL
- Моніторинг відповідей та подій в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація резервного копіювання та відновлення для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація безпеки в Azure Cosmos DB для NoSQL
Управління рішенням Azure Cosmos DB для NoSQL з використанням методів DevOps
- Написання сценаріїв керування для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Створення шаблону ресурсів для Azure Cosmos DB для NoSQL
Створення серверних конструкцій програмування в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Створення транзакції з кількома елементами за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
- Розширення функціональних можливостей запитів та транзакцій в Azure Cosmos DB для NoSQL
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курс
Курс
Формат
Online
Початок навчання
11.05.2026
Тривалість
5 днів
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
- Prompt Engineering / ChatGPT
Networking Technologies
Подробиці
Програма курсу
Розробка додатків генеративного ШІ в Azure
- Планування та підготовка до розробки рішень ШІ в Azure
- Вибір та розгортання моделей з каталогу моделей на порталі Azure AI Foundry
- Розробка застосунку ШІ за допомогою пакета SDK Azure AI Foundry
- Початок роботи з підказками з розробки програм мовної моделі в Azure AI Foundry
- Розробка рішення на основі RAG з використанням власних даних за допомогою Azure AI Foundry
- Тонке налаштування мовної моделі за допомогою Azure AI Foundry
- Впровадження відповідального рішення генеративного ШІ в Azure AI Foundry
- Оцінка продуктивності генеративного ШІ на порталі Azure AI Foundry
Розробка агентів ШІ в Azure
- Початок роботи з розробкою агентів ШІ в Azure
- Розробка агента ШІ за допомогою служби агентів Azure AI Foundry
- Інтеграція кастомних інструментів для вашого агента
- Розробка агента ШІ за допомогою семантичного ядра
- Організація багатоагентного рішення за допомогою семантичного ядра
Розробка рішень для роботи з природною мовою в Azure
- Аналіз тексту за допомогою Azure AI Language
- Створення рішень з відповідями на запитання за допомогою Azure AI Language
- Створення моделі розуміння розмовної мови
- Створення індивідуального рішення для класифікації тексту
- Розпізнавання іменованих сутностей
- Переклад тексту за допомогою служби Azure AI Translator
- Створення програм з підтримкою мовлення за допомогою служб Azure AI
- Переклад мови за допомогою служби Azure AI Speech
- Розробка застосунку генеративного ШІ з підтримкою звуку
Розробка рішень комп'ютерного зору в Azure
- Аналіз зображень
- Читання тексту на зображеннях
- Виявлення, аналіз та розпізнавання осіб
- Класифікація зображень
- Виявлення об'єктів на зображеннях
- Аналіз відео
- Розробка застосунку генеративного ШІ з підтримкою зору
- Створення зображень за допомогою ШІ
Розробка рішень для отримання інформації ШІ в Azure
- Створення рішення для мультимодального аналізу за допомогою Azure AI Content
- Understanding
- Створення клієнтського програми Azure AI Content Understanding
- Використання готових моделей Document Intelligence
- Вилучення даних з форм за допомогою Azure Document Intelligence
- Створення рішення для отримання знань за допомогою Azure AI Search
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
25.05.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
У цьому курсі розробники навчаються створювати застосунки з використанням NoSQL API та пакету SDK для Azure Cosmos DB. Слухачі дізнаються, як писати ефективні запити, створювати політики індексування, керувати ресурсами, а також виконувати спільні операції за допомогою SDK.
Програма курсу
Початок роботи з Azure Cosmos DB для NoSQL
- Знайомство з Azure Cosmos DB для NoSQL
- Використання Azure CosmoDB для NoSQL
Планування та реалізація Azure CosmoDB для NoSQL
- Планування вимог до ресурсів
- Налаштування Azure Cosmo DB для бази даних та контейнерів NoSQL
- Переміщення даних в Azure Cosmos DB для NoSQL та з нього
Підключення до Azure Cosmos DB для NoSQL за допомогою SDK
- Використання Azure Cosmos DB для NoSQL SDK
- Налаштування Azure Cosmos DB для NoSQL SDK
Доступ до даних та керування ними за допомогою пакету SDK NoSQL для Azure Cosmos DB
- Реалізація Azure CosmoDB для точкових операцій NoSQL
- Виконання транзакційних операцій між документами за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
- Обробка великих обсягів даних в Azure Cosmos DB для NoSQL
Виконання запитів в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Запит NoSQL у Azure Cosmos DB
- Створення складних запитів за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
Визначення та реалізація стратегії індексування для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Визначення індексів в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування індексів у Azure Cosmos DB для NoSQL
Інтеграція Azure Cosmos DB для NoSQL зі службами Azure
- Використання каналу змін Azure Cosmos DB для NoSQL за допомогою SDK
- Обробка подій за допомогою функцій Azure та каналу змін Azure Cosmos DB для NoSQL
- Пошук даних NoSQL в Azure CosmoDB за допомогою Azure Cognitive Search
Реалізація стратегії моделювання та поділу даних для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація нереляційної моделі даних
- Розробка стратегії та поділу даних
Розробка та реалізація стратегії реплікації для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування реплікації та керування відпрацюванням відмови в Azure Cosmos DB
- Використання моделі узгодженості в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування запису в декілька регіонів в Azure Cosmos DB для NoSQL
Оптимізація продуктивності запитів та операцій в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Налаштування політики індексування в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Вимірювання продуктивності індексу в Azure CosmoDB для NoSQL
- Реалізація інтегрованого кешу в Azure Cosmos DB для NoSQL
Моніторинг та усунення несправностей у рішенні Azure Cosmos DB для NoSQL
- Вимірювання продуктивності в Azure CosmoDB для NoSQL
- Моніторинг відповідей та подій в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація резервного копіювання та відновлення для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Реалізація безпеки в Azure Cosmos DB для NoSQL
Управління рішенням Azure Cosmos DB для NoSQL з використанням методів DevOps
- Написання сценаріїв керування для Azure Cosmos DB для NoSQL
- Створення шаблону ресурсів для Azure Cosmos DB для NoSQL
Створення серверних конструкцій програмування в Azure Cosmos DB для NoSQL
- Створення транзакції з кількома елементами за допомогою Azure Cosmos DB для NoSQL
- Розширення функціональних можливостей запитів та транзакцій в Azure Cosmos DB для NoSQL
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курс
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
25.05.2026
Тривалість
1 днів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
Під час проходження курсу слухачі вивчать основи концепцій баз даних в хмарному середовищі, отримають базові навички роботи з хмарними службами даних і отримають базові знання про хмарні служби даних в Microsoft Azure. В процесі навчання слухачі будуть визначати і описувати основні концепції даних, такі як реляційні, нереляційні, великі дані і аналітика, а також вивчати, як ця технологія реалізована в Microsoft Azure. Вони вивчать ролі, завдання та обов'язки в світі даних. Слухачі вивчать варіанти обробки, доступні для створення рішень для аналізу даних в Azure. Вони вивчать Azure Synapse Analytics, Azure Databricks і Azure HDInsight. Слухачі дізнаються, що таке Power BI, в тому числі його стандартні блоки і як вони працюють разом.
Програма курсу
Основні концепції даних
- Вивчення основних концепцій даних
- Вивчення ролей і обов'язків в світі даних
- Опис концепції реляційних даних
- Вивчення концепцій нереляційних даних
- Вивчення концепцій аналізу даних
Реляційні дані в Azure
- Вивчення служб по реляційним даним в Azure
- Вивчення ініціалізації і розгортання служб реляційних баз даних в Azure
- Запит реляційних даних в Azure
Нереляційні дані в Azure
- Вивчення служб нереляційних даних в Azure
- Вивчення ініціалізації і розгортання нереляційних служб даних в Azure
- Управління нереляційними сховищами даних в Azure
Сучасна аналітика сховища даних в Azure
- Вивчення компонентів сучасного сховища даних
- Вивчення прийому даних в Azure
- Вивчення зберігання і обробки даних в Azure
- Початок роботи по збірці з Power BI
Після курсу слухачі зможуть:
- Описувати основні концепції даних в Azure
- Пояснювати концепції реляційних даних в Azure
- Пояснювати концепції нереляційних даних в Azure
- Визначати компоненти сучасного сховища даних в Azure
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
06.04.2026
Тривалість
32 годин
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
32 000 UAH за курс
- Cloud technologies
Світ Сучасної Освіти
Подробиці
Курс призначений для спеціалістів, які прагнуть отримати глибокі знання з управління інфраструктурою у хмарному середовищі Microsoft Azure. Курс охоплює всі ключові аспекти, необхідні для підтримки сервісів Azure, включаючи управління обліковими записами, налаштування мережі, моніторинг продуктивності та забезпечення безпеки даних. Навчання відбувається в інтерактивному форматі з практичними завданнями, що дозволяє закріпити теоретичні знання на практиці.
Програма курсу
Модуль 1. Ідентичність
- Azure Active Directory
- Користувачі та групи
- Керування ідентифікаторами Azure Active Directory
Модуль 2. Управління та комплаєнс
- Підписки та облікові записи
- Політика Azure
- Контроль доступу на основі ролей (RBAC)
- Керування підписками та RBAC
- Керування управлінням за допомогою політики Azure
Модуль 3. Адміністрування Azure
- Менеджер ресурсів Azure
- Azure Portal і Cloud Shell
- Azure PowerShell і CLI
- Шаблони ARM
- Керування ресурсами Azure за допомогою порталу Azure
- Керування ресурсами Azure за допомогою шаблонів ARM
- Керування ресурсами Azure за допомогою Azure PowerShell
- Керування ресурсами Azure за допомогою Azure CLI
Модуль 4. Віртуальна мережа
- Віртуальні мережі
- IP-адресація
- Групи безпеки мережі
- Брандмауер Azure
- Azure DNS
- Впровадження віртуальної мережі
Модуль 5. Міжсайтове підключення
- Піринг VNet
- Підключення шлюзу VPN
- ExpressRoute і Virtual WAN
- Реалізація міжсайтового підключення
Модуль 6. Управління мережевим трафіком
- Маршрутизація мережі та кінцеві точки
- Балансувальник навантаження Azure
- Шлюз програм Azure
- Менеджер руху
- Впровадження управління трафіком
Модуль 7. Сховище Azure
Основні функції зберігання, включаючи облікові записи зберігання, сховище BLOB-об’єктів, файли Azure та синхронізація файлів, безпека та інструменти зберігання.
Модуль 8. Віртуальні машини Azure
- Планування віртуальної машини
- Створення віртуальних машин
- Наявність віртуальної машини
- Розширення віртуальної машини
- Керування віртуальними машинами
Модуль 9. Безсерверні обчислення
- Плани обслуговування додатків Azure
- Служба додатків Azure
- Контейнерні послуги
- Сервіс Azure Kubernetes
- Впровадження веб-додатків
- Впровадження екземплярів контейнера Azure
- Впровадження служби Azure Kubernetes
Модуль 10. Захист даних
- Резервне копіювання файлів і папок
- Резервне копіювання віртуальної машини
- Впровадження захисту даних
Модуль 11. Моніторинг
Моніторинг інфраструктури Azure (в т.ч. Azure Monitor), сповіщення та аналітика журналів.
Після завершення курсу учасники зможуть:
- Управляти ресурсами та підписками у Microsoft Azure
- Налаштовувати віртуальні мережі та керувати мережевими підключеннями
- Забезпечувати безпеку ресурсів і керувати доступом
- Створювати та налаштовувати віртуальні машини, бази даних та контейнери
- Налаштовувати моніторинг та резервне копіювання для захисту даних
- Оптимізувати використання ресурсів і контролювати витрати
Попередні вимоги
- Базові знання з управління мережевими системами та операційними системами
- Досвід роботи з віртуалізацією та основами мережевих технологій
- Навички роботи у командному рядку та розуміння концепцій хмарних обчислень
Особливості курсу
- Допомога ментора
- Практика
- Сертифікат про проходження курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
16.03.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
- Data Science / Machine learning / AI
Networking Technologies
Подробиці
З курсу слухачі дізнаються про шаблони і методи проектування даних, пов'язаних з роботою з пакетними аналітичними рішеннями і рішеннями в реальному часі з використанням технологій платформи даних Azure. Слухачі вивчать, як спроектувати аналітичні рівні обслуговування, і зосередяться на питаннях проектування даних для роботи з файлами. Слухачі дізнаються, як інтерактивно досліджувати дані, що зберігаються в файлах в Azure Data Lake.
Програма курсу
Вивчення варіантів обчислень і зберігання для робочих навантажень проектування даних
- Вступ до Azure Synapse Analytics
- Опис Azure Databricks
- Вступ до сховища Azure Data Lake
- Опис архітектури Delta Lake
- Робота з потоками даних за допомогою Azure Stream Analytics
Розробка і впровадження рівнів обслуговування
- Розробка багатовимірної схеми для оптимізації аналітичних робочих навантажень
- Масштабоване перетворення без коду за допомогою Azure Data Factory
- Заповнення повільно мінливих вимірювань в конвеєрах Azure Synapse Analytics
Питання проєктування даних для вихідних файлів
- Розробка сучасного сховища даних за допомогою Azure Synapse Analytics
- Захист сховища даних в Azure Synapse Analytics
Виконання інтерактивних запитів з використанням безсерверних пулів SQL в Azure Synapse Analytics
- Вивчення можливостей безсерверних пулів SQL в Azure Synapse
- Запит даних в озері за допомогою безсерверних пулів SQL Azure Synapse
- Створення об'єктів метаданих в безсерверних пулах SQL Azure Synapse
- Захист даних і керування користувачами в безсерверних пулах SQL Azure Synapse
Дослідження, перетворення і завантаження даних в сховище даних за допомогою Apache Spark
- Розуміння проектування великих даних за допомогою Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Отримання даних за допомогою записників Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Перетворення даних за допомогою DataFrames в пулах Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Інтеграція пулів SQL і Apache Spark в Azure Synapse Analytics
Дослідження і перетворення даних в Azure Databricks
- Опис Azure Databricks
- Читання і запис даних в Azure Databricks
- Робота з DataFrames в Azure Databricks
- Робота з розширеними методами DataFrames в Azure Databricks
Отримання і завантаження даних в сховище даних
- Використання кращих практик щодо завантаження даних в Azure Synapse Analytics
- Прийом петабайт за допомогою Azure Data Factory
Перетворення даних за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Інтеграція даних з Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Масштабоване перетворення без коду за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
Управління переміщенням і перетворенням даних в Azure Synapse Pipelines
Управління переміщенням і перетворенням даних в Azure Data Factory.
Оптимізація продуктивності запитів за допомогою виділених пулів SQL в Azure Synapse
- Оптимізація продуктивності запитів до сховища даних в Azure Synapse Analytics
- Ознайомлення з функціями розробника сховища даних в Azure Synapse Analytics
Аналіз і оптимізація сховища даних
Аналіз і оптимізація сховища даних в Azure Synapse Analytics.
Підтримка гібридної транзакційної аналітичної обробки (HTAP) за допомогою Azure Synapse Link
- Розробка гібридної транзакційної і аналітичної обробки за допомогою Azure Synapse Analytics
- Налаштування Azure Synapse Link за допомогою Azure Cosmos DB
- Запити до Azure Cosmos DB з пулами Apache Spark
- Запити до Azure Cosmos DB з безсерверними пулами SQL
Комплексна безпека за допомогою Azure Synapse Analytics
- Захист сховища даних в Azure Synapse Analytics
- Налаштування та управління секретами в Azure Key Vault
- Впровадження контролю відповідності для конфіденційних даних
Обробка потоків в реальному часі за допомогою Stream Analytics
- Забезпечення надійного обміну повідомленнями для додатків Big Data за допомогою Azure Event Hubs
- Робота з потоками даних за допомогою Azure Stream Analytics
- Отримання потоків даних за допомогою Azure Stream Analytics
Створення рішення для потокової обробки за допомогою Event Hubs і Azure Databricks
Обробка потокових даних за допомогою структурованої потокової передачі Azure Databricks.
Створення звітів за допомогою інтеграції Power BI з Azure Synpase Analytics
Створення звітів за допомогою Power BI, використовуючи інтеграцію з Azure Synapse Analytics.
Виконання інтегрованих процесів машинного навчання в Azure Synapse Analytics
Використання інтегрованого процесу машинного навчання в Azure Synapse Analytics.
Після курсу слухачі зможуть:
- Вивчати варіанти обчислень і зберігання для проектування даних робочих навантажень в Azure
- Розробляти і реалізовувати рівні обслуговування
- Розуміти особливості проектування даних
- Виконувати інтерактивні запити з використанням безсерверних пулів SQL
- Вивчати, перетворювати і завантажувати дані в сховище даних за допомогою Apache Spark
- Виконувати дослідження і перетворення даних в Azure Databricks
- Отримувати і завантажувати дані в сховищі даних
- Перетворювати дані за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Інтегрувати дані із записників за допомогою Azure Data Factory або конвеєрів Azure Synapse
- Оптимізувати продуктивність запитів за допомогою виділених пулів SQL в Azure Synapse
- Аналізувати і оптимізувати сховище даних
- Підтримувати гібридну транзакційну аналітичну обробку (HTAP) за допомогою Azure Synapse Link
- Забезпечувати комплексну безпеку за допомогою Azure Synapse Analytics
- Виконувати потокову обробку в реальному часі за допомогою Stream Analytics
- Створювати рішення для потокової обробки за допомогою Event Hubs і Azure Databricks
- Створювати звіти за допомогою інтеграції Power BI з Azure Synpase Analytics
- Виконувати інтегровані процеси машинного навчання в Azure Synapse Analytics
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
20.04.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
Курс дозволяє слухачам отримати знання та навички, необхідні для адміністрування інфраструктури баз даних SQL Server для хмарних, локальних і гібридних реляційних баз даних, а також для роботи з пропозиціями реляційних баз даних Microsoft PaaS. Також курс буде корисний для тих, хто розробляє додатки, що беруть вміст з реляційних баз даних на основі SQL.
Програма курсу
Роль адміністратора бази даних Azure (Azure Database Administrator)
- Ролі платформи даних Azure
- Параметри і платформи баз даних Azure
- Рівні сумісності SQL Server
- Функції попереднього перегляду Azure
Планування і реалізація ресурсів платформи даних
- Розгортання SQL Server з використанням IaaS
- Розгортання SQL Server з використанням PaaS
- Розгортання рішень з відкритим вихідним кодом для баз даних в Azure
Реалізація безпечного середовища
- Налаштування автентифікації бази даних
- Налаштування авторизації бази даних
- Реалізація безпеки для даних в стані спокою
- Реалізація безпеки для даних в стані руху
- Впровадження контролю відповідності для конфіденційних даних
Моніторинг та оптимізація операційних ресурсів
- Базові показники та моніторинг продуктивності
- Основні причини проблем з продуктивністю
- Налаштування ресурсів для оптимальної продуктивності
- Конфігурація бази даних користувачів
- Завдання обслуговування, пов'язані з продуктивністю
Оптимізація продуктивності запитів
- Розуміння планів запитів SQL Server
- Вивчення структури бази даних на основі продуктивності
- Оцінка поліпшення продуктивності
Автоматизація завдань
- Налаштування автоматичного розгортання
- Визначення запланованих завдань
- Налаштування розширених подій
- Управління ресурсами Azure PaaS з використанням автоматичних методів
Планування та впровадження середовища високої доступності та аварійного відновлення
- Висока доступність і стратегії аварійного відновлення
- Інструменти платформи і бази даних IaaS для HADR
- Платформа PaaS і інструменти для баз даних для HADR
- Створення резервних копій та відновлення бази даних
Після курсу слухачі зможуть:
- Планувати, розгортати і налаштовувати пропозиції Azure SQL
- Проводити моніторинг продуктивності бази даних і налаштовувати бази даних і запити для оптимальної продуктивності
- Планувати і налаштовувати рішення високої доступності
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
07.04.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
- Data Science / Machine learning / AI
Networking Technologies
Подробиці
Курс розглядає використання рішень для машинного навчання в хмарному масштабі за допомогою Azure Machine Learning. Цей курс навчає використанню наявних знань Python і машинного навчання для управління отриманням і підготовкою даних, для навчання і розгортання моделей, і моніторингу рішень для машинного навчання в Microsoft Azure. Курс буде корисним компаніям, які перенесли великий обсяг даних в Azure, планують використовувати Data Lake, структурувати та централізовано обробляти дані.
Програма курсу
Створення рішення для машинного навчання
- Розробка стратегії прийому даних для проєктів машинного навчання
- Розробка навчального рішення моделі машинного навчання
- Розробка моделі рішення для розгортання
- Створення рішення для операцій машинного навчання (MLOps)
Дослідження робочої області Azure Machine Learning
- Знайомство з ресурсами та активами робочої області Azure Machine Learning
- Дослідження інструментів розробника для взаємодії з робочим простором
- Надання доступу до даних в Azure Machine Learning
- Робота з обчислювальними цілями в Azure Machine Learning
- Робота з середовищами в Azure Machine Learning
Робота з Azure Machine Learning
- Дослідження автоматизованого машинного навчання
- Пошук найкращої моделі класифікації за допомогою автоматизованого машинного навчання
- Відстеження навчання моделей у блокнотах Jupyter за допомогою MLflow
Оптимізація навчання моделі в Azure Machine Learning
- Запуск навчального сценарію як командне завдання в Azure Machine Learning
- Відстеження навчання моделі за допомогою MLflow на робочих місцях
- Виконання налаштування гіперпараметрів за допомогою Azure Machine Learning
- Запуск конвеєрів у Azure Machine Learning
Керування та оцінювання моделі в Azure Machine Learning
- Реєстрація моделі MLflow в Azure Machine Learning
- Створення і вивчення дашборда Responsible AI для моделі в Azure Machine Learning
Розгортання та використання моделі за допомогою Azure Machine Learning
- Розгортання моделі на керованій онлайн-кінцевій точці
- Розгортання моделі у пакетній кінцевій точці
Після курсу слухачі зможуть:
- Використовувати мову програмування Python для машинного навчання в Microsoft Azure
- Управляти отриманням та підготовкою даних, навчанням та розгортанням моделей, а також моніторингом рішень машинного навчання в хмарі
- Отримати досвід роботи з Scikit-Learn, PyTorch та Tensorflow
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
16.03.2026
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
З курсу слухачі дізнаються про шаблони і методи проєктування даних, пов'язаних з роботою з пакетними аналітичними рішеннями і рішеннями в реальному часі з використанням технологій платформи даних Azure. Курс починається з основних технологій обчислень і зберігання, які використовуються для створення аналітичного рішення. Слухачі вивчать, як спроєктувати аналітичні рівні обслуговування, і зосередяться на питаннях проєктування даних для роботи з файлами. Слухачі дізнаються, як інтерактивно досліджувати дані, що зберігаються в файлах в Azure Data Lake.
Програма курсу
Вивчення варіантів обчислень і зберігання для робочих навантажень проєктування даних
- Вступ до Azure Synapse Analytics
- Опис Azure Databricks
- Вступ до сховища Azure Data Lake
- Опис архітектури Delta Lake
- Робота з потоками даних за допомогою Azure Stream Analytics
Розробка і впровадження рівнів обслуговування
- Розробка багатовимірної схеми для оптимізації аналітичних робочих навантажень
- Масштабоване перетворення без коду за допомогою Azure Data Factory
- Заповнення повільно мінливих вимірювань в конвеєрах Azure Synapse Analytics
Питання проєктування даних для вихідних файлів
- Розробка сучасного сховища даних за допомогою Azure Synapse Analytics
- Захист сховища даних в Azure Synapse Analytics
Виконання інтерактивних запитів з використанням безсерверних пулів SQL в Azure Synapse Analytics
- Вивчення можливостей безсерверних пулів SQL в Azure Synapse
- Запит даних в озері за допомогою безсерверних пулів SQL Azure Synapse
- Створення об'єктів метаданих в безсерверних пулах SQL Azure Synapse
- Захист даних і керування користувачами в безсерверних пулах SQL Azure Synapse
Дослідження, перетворення і завантаження даних в сховище даних за допомогою Apache Spark
- Розуміння проєктування великих даних за допомогою Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Отримання даних за допомогою записників Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Перетворення даних за допомогою DataFrames в пулах Apache Spark в Azure Synapse Analytics
- Інтеграція пулів SQL і Apache Spark в Azure Synapse Analytics
Дослідження і перетворення даних в Azure Databricks
- Опис Azure Databricks
- Читання і запис даних в Azure Databricks
- Робота з DataFrames в Azure Databricks
- Робота з розширеними методами DataFrames в Azure Databricks
Отримання і завантаження даних в сховище даних
- Використання кращих практик щодо завантаження даних в Azure Synapse Analytics
- Прийом петабайт за допомогою Azure Data Factory
Перетворення даних за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Інтеграція даних з Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Масштабоване перетворення без коду за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
Управління переміщенням і перетворенням даних в Azure Synapse Pipelines
Управління переміщенням і перетворенням даних в Azure Data Factory.
Оптимізація продуктивності запитів за допомогою виділених пулів SQL в Azure Synapse
- Оптимізація продуктивності запитів до сховища даних в Azure Synapse Analytics
- Ознайомлення з функціями розробника сховища даних в Azure Synapse Analytics
Аналіз і оптимізація сховища даних
Аналіз і оптимізація сховища даних в Azure Synapse Analytics.
Підтримка гібридної транзакційної аналітичної обробки (HTAP) за допомогою Azure Synapse Link
- Розробка гібридної транзакційної і аналітичної обробки за допомогою Azure Synapse Analytics
- Налаштування Azure Synapse Link за допомогою Azure Cosmos DB
- Запити до Azure Cosmos DB з пулами Apache Spark
- Запити до Azure Cosmos DB з безсерверними пулами SQL
Комплексна безпека за допомогою Azure Synapse Analytics
- Захист сховища даних в Azure Synapse Analytics
- Налаштування та управління секретами в Azure Key Vault
- Впровадження контролю відповідності для конфіденційних даних
Обробка потоків в реальному часі за допомогою Stream Analytics
- Забезпечення надійного обміну повідомленнями для додатків Big Data за допомогою Azure Event Hubs
- Робота з потоками даних за допомогою Azure Stream Analytics
- Отримання потоків даних за допомогою Azure Stream Analytics
Створення рішення для потокової обробки за допомогою Event Hubs і Azure Databricks
Обробка потокових даних за допомогою структурованої потокової передачі Azure Databricks.
Створення звітів за допомогою інтеграції Power BI з Azure Synpase Analytics
Створення звітів за допомогою Power BI, використовуючи інтеграцію з Azure Synapse Analytics.
Виконання інтегрованих процесів машинного навчання в Azure Synapse Analytics
Використання інтегрованого процесу машинного навчання в Azure Synapse Analytics.
Після курсу слухачі зможуть:
- Вивчати варіанти обчислень і зберігання для проєктування даних робочих навантажень в Azure
- Розробляти і реалізовувати рівні обслуговування
- Розуміти особливості проєктування даних
- Виконувати інтерактивні запити з використанням безсерверних пулів SQL
- Вивчати, перетворювати і завантажувати дані в сховище даних за допомогою Apache Spark
- Виконувати дослідження і перетворення даних в Azure Databricks
- Отримувати і завантажувати дані в сховищі даних
- Перетворювати дані за допомогою Azure Data Factory або Azure Synapse Pipelines
- Інтегрувати дані із записників за допомогою Azure Data Factory або конвеєрів Azure Synapse
- Оптимізувати продуктивність запитів за допомогою виділених пулів SQL в Azure Synapse
- Аналізувати і оптимізувати сховище даних
- Підтримувати гібридну транзакційну аналітичну обробку (HTAP) за допомогою Azure Synapse Link
- Забезпечувати комплексну безпеку за допомогою Azure Synapse Analytics
- Виконувати потокову обробку в реальному часі за допомогою Stream Analytics
- Створювати рішення для потокової обробки за допомогою Event Hubs і Azure Databricks
- Створювати звіти за допомогою інтеграції Power BI з Azure Synpase Analytics
- Виконувати інтегровані процеси машинного навчання в Azure Synapse Analytics
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронні матеріали Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронний сертифікат Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
4 днів
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
- Cloud technologies
Networking Technologies
Подробиці
На цьому курсі адміністратори Azure дізнаються, як планувати та забезпечувати роботу віртуального робочого столу та віддалених додатків, а також керувати ним для будь-якого пристрою на Azure. Під час навчання учням будуть показані демонстрації та буде запропоновано пройти практичні заняття з розгортання роботи віртуального робочого столу та додатків у службі "Віртуальний робочий стіл Azure" та їх оптимізації для запуску у багатосеансових віртуальних середовищах.
Програма курсу
Планування реалізації служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Архітектура служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Проектування архітектури служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Проектування для посвідчень та профілів користувачів
Реалізація інфраструктури служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Реалізація мережі для служби "Віртуальний робочий стіл Azure" та керування нею
- Реалізація сховища служби "Віртуальний робочий стіл Azure" та управління ним
- Створення та налаштування пулів вузлів та вузлів сеансів
- Створення образу вузла сеансу та управління ним
Управління доступом та безпекою
- Управління доступом
- Управління безпекою
Керування середовищами користувачів та програмами
- Реалізація та керування FSLogix
- Налаштування параметрів взаємодії з користувачем
- Встановлювати та настроювати програми на вузлі сеансу
Здійснення моніторингу та підтримки інфраструктури служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Планування та реалізація безперервності бізнес-процесів та аварійного відновлення
- Автоматизація завдань керування службою "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Моніторинг продуктивності та працездатності та управління ними
Після курсу слухачі зможуть:
- Вибирати відповідну модель ліцензування для служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Реалізувати мережу для служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Керувати вузлами сеансів служби "Віртуальний робочий стіл Azure" за допомогою служби "Бастіон Azure"
- Налаштувати сховище для компонентів FSLogix
- Створювати образи вузлів сеансів та керувати ними
- Реалізувати ролі Azure та контроль доступу на основі ролей (RBAC) для служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Налаштовувати параметри взаємодії з користувачем служби "Віртуальний робочий стіл Azure"
- Встановлювати та настроювати програми на вузлі сеансу
- Реалізувати безперервність бізнес-процесів та аварійне відновлення
- Здійснювати моніторинг продуктивності служби "Віртуальний робочий стіл Azure" та керувати нею
Особливості курсу
- LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
- Електронний офіційний підручник Microsoft
- Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
- Електронні матеріали Microsoft
- Обід та кава-брейки (очний курс)
- Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу
