AWS Cloud9 用于 Data Science 培训

此讲师指导式现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望使用 CloudFormation 管理 AWS 生态系统内基础设施资源的云工程师和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 实施 CloudFormation 范本以自动化基础设施管理。
• 将现有 AWS 资源整合到 CloudFormation 中。
• 使用 StackSets 管理跨多个帐户和区域的堆叠。

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Anaconda 生态系统在单一平台中捕获、管理和部署软体包和数据分析工作流 的数据科学家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Anaconda 个元件和库。
• 了解 Anaconda 的核心概念、功能和优势。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、环境和频道。
• 将 Conda、R 和 Python 包用于数据科学和机器学习。
• 了解管理多个数据环境的一些实际使用案例和技术。

此讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望将 DynamoDB NoSQL 资料库集成到 AWS 上托管的 Web 应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始将数据集成到 DynamoDB 中。
• 将 DynamoDB 整合到 Web 应用程式和行动应用程式中。
• 使用 AWS 服务在 AWS 中行动资料。
• 使用 AWS DAX 实施 操作。

这种以讲师为主导的 中国（现场或远端）现场培训 面向希望在AWS上部署和管理物联网设备的工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够构建一个物联网平台，其中包括在 AWS 之上部署和管理后端、网关和设备。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远端）针对希望安装，配置和管理AWS IoT Greengrass功能以创建各种设备的应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够使用 AWS IoT Greengrass 在智慧设备上构建、部署、管理、保护和监控应用程式。

这种由 讲师指导的 中国 现场（现场或远端）实时培训 面向希望使用 AWS Lambda 构建服务和应用程式并将其部署到云中的开发人员，而无需担心配置执行环境（伺服器、VM 和容器、可用性、可扩充性、存储等）。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 配置 AWS Lambda 以执行函数。
• 了解 FaaS （Functions as a Service） 和无伺服器开发的优势。
• 构建、上传和执行 AWS Lambda 函数。
• 将 Lambda 函数与不同的事件源集成。
• 打包、部署、监控基于 Lambda 的应用程式并对其进行故障排除。

概述

服务提供商(CSP)面临压力,以降低成本,最大限度地提高用户平均收入(ARPU),同时确保优秀的客户体验,但数据量仍在增长。 到2016年,全球移动数据流量将以78%的合并年增长率(CAGR)增长,每月达到10.8 exabytes。

与此同时,CSP正在产生大量的数据,包括呼叫细节记录(CDR),网络数据和客户数据。 充分利用这些数据的公司获得了竞争优势。 根据The Economist Intelligence Unit最近的一项调查,使用数据导向决策的公司享有5至6%的生产力增长。 然而,53%的公司只利用其有价值的数据的一半,其中四分之一的受访者指出,大量有用的数据正在失去。 数据量如此高,以至于手动分析是不可能的,而大多数遗产软件系统无法保持,导致有价值的数据被忽略或忽略。

使用高速可扩展的大数据软件,CSP 可以在更短的时间内挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。 不同 Big Data 产品和技术提供一个终端软件平台,以收集,准备,分析和展示来自大数据的洞察力。 应用领域包括网络性能监测、欺诈检测、客户端检测和信用风险分析。 Big Data 分析产品规模处理数据的特拉比特,但这些工具的实施需要新的类型的基于云的数据库系统,如(3)或大规模平行计算处理器(KPU等)。

该课程工作在 Big Data BI for Telco 覆盖了所有新兴的领域,在这些领域,CSP 正在投资,以提高生产力,并打开新的业务收入流。 该课程将提供一个完整的360学位的视图 Big Data BI在Telco,以便决策者和管理人员可以有一个非常广泛和全面的概述的可能性 Big Data BI在Telco的生产力和收入收益。

课程目标

该课程的主要目标是引入4个领域的新(0)商业智能技术(9)(Marketing/销售、网络运营、金融运营和客户关系(4))。 学生将被介绍为如下:

• 引入 Big Data - 什么是 4Vs (容量,速度,多样性和可靠性) 在 Big Data - 从 Telco 视角的发行,提取和管理
• 如何分析与遗产数据分析不同
• 内部正当化 Big Data -Telco 视角
• 引入 Hadoop 生态系统 - 熟悉所有 Hadoop 工具,如 Hive, 猪, SPARC –什么时候和如何使用它们来解决 Big Data 问题
• 如何 Big Data 被提取到分析分析工具 - 如何 Business Analysis’s 可以通过集成 Hadoop 板块方法来减少数据收集和分析的疼痛点
• 基础介绍 Insight 分析、视觉分析和预测分析为 Telco
• 客户评估分析和如何评估分析可以在Telco案例研究中减少客户评估和客户不满
• 网络故障和服务故障分析来自网络 meta 数据和 IPDR
• 财务分析 - 欺诈、欺诈和从销售和运营数据中获得的ROI估计
• 客户收购问题 - 目标营销,客户分区和从销售数据中交叉销售
• 介绍和概述所有 Big Data 分析产品以及它们适合在 Telco 分析空间的位置
• 结论 - 如何采取一步一步的方法来引入 Big Data Business Intelligence 在您的组织

目标观众

• 网络运营,财务经理,CRM经理和Telco CIO办公室的顶级IT经理。
• Business 分析师在 Telco
• CFO办公室经理/分析师
• 运营经理
• QA管理员

这种由讲师指导的中国现场现场培训面向希望使用AWS CloudFormation自动管理AWS云基础设施过程的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 启用 AWS 服务以开始管理基础设施。
• 理解并应用“基础设施即程式码”的原则。
• 提高品质并降低部署基础架构的成本。
• 使用 YAML 编写 AWS CloudFormation 样本。

这项由 讲师指导的现场培训中国（在线或现场）面向希望加深对 DevOps 实践的理解并使用 AWS Cloud9 简化开发流程的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 为 DevOps 个工作流设置和配置 AWS Cloud9。
• 实施持续集成和持续交付 （CI/CD） 管道。
• 使用 AWS Cloud9 自动执行测试、监控和部署流程。
• 将 Lambda、EC2 和 S3 等 AWS 服务整合到 DevOps 工作流中。
• 在 AWS Cloud9 中使用原始程式码控制系统，如 GitHub 或 GitLab。

这种以讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望学习如何在AWS Cloud9 和 AWS Lambda 上有效构建、部署和维护无伺服器应用程式的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解无伺服器架构的基础知识。
• 设置 AWS Cloud9 以进行无伺服器应用程式开发。
• 使用 AWS Lambda 开发、测试和部署无伺服器应用程式。
• 与其他 AWS 服务（如 API Gateway 和 S3）集成。
• 优化无伺服器应用程式以提高性能和成本效率。

总结：

• 物联网架构和功能的基础知识
• “物”、“感测器”、互联网和物联网业务功能之间的映射
• 所有物联网软体元件的基本要素 - 硬体、韧体、中间件、云端和行动应用程式
• 物联网功能 - 车队管理器、数据可视化、基于 SaaS 的 FM 和 DV、警报/警报、感测器入职、“事物”入职、地理围栏
• 使用 MQTT 与云端进行物联网设备通信的基础知识。
• 使用 MQTT （AWS IoT Core） 将 IoT 设备连接到 AWS。
• 将 AWS IoT 内核与 AWS Lambda 功能连接，用于计算和数据存储。
• 连接具有 AWS IoT 核心和简单数据通信的Raspberry PI。
• 警报和事件
• 感测器校准

总结：

• 物联网架构和功能的基础知识
• “物”、“感测器”、互联网和物联网业务功能之间的映射
• 所有物联网软体元件的基本要素 - 硬体、韧体、中间件、云端和行动应用程式
• 物联网功能 - 车队管理器、数据可视化、基于 SaaS 的 FM 和 DV、警报/警报、感测器入职、“事物”入职、地理围栏
• 使用 MQTT 与云端进行物联网设备通信的基础知识。
• 使用 MQTT （AWS IoT Core） 将 IoT 设备连接到 AWS。
• 将 AWS IoT 核心与 AWS Lambda 函数连接，以使用 DynamoDB 进行计算和数据存储。
• 连接具有 AWS IoT 核心和简单数据通信的Raspberry PI。
• 动手使用Raspberry PI和 AWS IoT Core 构建智慧设备。
• 感测器数据可视化和与网路介面的通信。

这个由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 学习和建立职业生涯的数据科学家和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解数据科学和机器学习。
• 探索数据分析。
• 了解 Kaggle 及其工作原理。

这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望使用 Modin 构建和实施并行计算的数据科学家和开发人员 Pandas 以加快数据分析速度。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境，开始使用 Modin 大规模开发 Pandas 工作流。
• 了解 Modin 的功能、架构和优势。
• 了解 Modin、Dask 和 Ray 之间的区别。
• 使用 Modin 更快地执行 Pandas 操作。
• 实现整个 Pandas API 和函数。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用RAPIDS构建GPU加速的数据管道、工作流和可视化的数据科学家和开发者，应用如XGBoost、cuML等机器学习算法。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境，使用NVIDIA RAPIDS构建数据模型。
• 了解RAPIDS的特性、组件和优势。
• 利用GPU加速端到端的数据和分析管道。
• 使用cuDF和Apache Arrow实现GPU加速的数据准备和ETL。
• 学习如何使用XGBoost和cuML算法执行机器学习任务。
• 使用cuXfilter和cuGraph构建数据可视化并执行图分析。