Seminare zum Thema Kennzahlenmanagement

In dieser 2-tägigen Schulung "Azure Pipelines - Grundlagen" erwerben Sie grundlegende Kenntnisse über die Verwendung von Azure Pipelines für Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Testing. Sie lernen die YAML-Pipelinesyntax und -inhalte kennen und erfahren, wie Sie Pipelines erstellen und anpassen können. Der Kurs behandelt Stages, Jobs, Steps und Tasks sowie die verschiedenen Arten und Verwendungszwecke. Sie erhalten einen Überblick über Build-, Release- und Deploy-Pipelines und lernen Funktionen wie Triggers und Variablen kennen. Auch das Thema Runtime, Debugging, Monitoring und Logging wird behandelt.

Linux Crashkurs - Linux von 0 auf 100 Prozent

> Internet Trends für den Einkauf

> Virituelle Fortbildung für den Einkauf

> Vergleichszahlen und Benchmarking für den Einkauf

> Besseres Selbstmanagement

> Bessere eigene Arbeitsmethodik

> Überblick über Problemlösungen

> Tipps + Tricks für Profi - Internet - Nutzung im Einkauf

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> Datenbanknutzung für Profis im Einkauf

Server und Anwendungen produzieren eine Menge an Informationen, angefangen bei einfachen Logdateien bis hin zu Performance- und Laufzeitdaten. Diese Vielzahl an Daten muss gesammelt und ausgewertet werden. Der Elastic-Stack, auch als ELK-Stack bezeichnet, bestehend aus Elasticsearch zum Speichern und Suchen, Logstash zum Aufbereiten, Beats zum Sammeln und Kibana zum anschließenden Visualisieren der Daten, stellt eine Möglichkeit dar, diese Anforderungen zu erfüllen. Dieser Kurs vermittelt einen Einstieg in die oben genannten Komponenten. Alle Teile des Elastic-Stack werden installiert und konfiguriert. Anhand von praktischen Beispielen wird den Teilnehmern gezeigt, welche Möglichkeiten der Elastic-Stack bietet.

Overview

This course guides you through the most important administration activities that are related to the Cloud Pak for Data environment.  You will recall the infrastructure of a Red Hat OpenShift cluster where Cloud Pak for Data runs, and you will learn how to manage this cluster. You will learn about multitenancy, tethered projects, the Cloud Pak for Data installation procedure, and prerequisites for various Cloud Pak for Data installation scenarios. A significant part of this course refers to tasks that an administrator must complete, including setting up an LDAP connection for user and group management, defining resource quotas and limits, and scaling services.  

Overview

This course guides you through the most important administration activities that are related to the Cloud Pak for Data environment.  You will recall the infrastructure of a Red Hat OpenShift cluster where Cloud Pak for Data runs, and you will learn how to manage this cluster. You will learn about multitenancy, tethered projects, the Cloud Pak for Data installation procedure, and prerequisites for various Cloud Pak for Data installation scenarios. A significant part of this course refers to tasks that an administrator must complete, including setting up an LDAP connection for user and group management, defining resource quotas and limits, and scaling services.  

Module 0: Welcome

• Course introduction

Module 1: Introduction to MLOps

• Machine learning operations
• Goals of MLOps
• Communication
• From DevOps to MLOps
• ML workflow
• Scope
• MLOps view of ML workflow
• MLOps cases

Module 2: MLOps Development

• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• MLOps security
• Automating
• Apache Airflow
• Kubernetes integration for MLOps
• Amazon SageMaker for MLOps
• Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
• Demonstration: Amazon SageMaker
• Intro to build, train, and evaluate machine learning models
• Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 3: MLOps Deployment

• Introduction to deployment operations
• Model packaging
• Inference
• Lab: Deploy your model to production
• SageMaker production variants
• Deployment strategies
• Deploying to the edge
• Lab: Conduct A/B testing
• Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 4: Model Monitoring and Operations

Lab: Troubleshoot your pipeline

The importance of monitoring

Monitoring by design

Lab: Monitor your ML model

Human-in-the-loop

Amazon SageMaker Model Monitor

Demonstration: Amazon SageMaker Pip...

Oracle - Performance Tuning

Einführung in Continuous Delivery

Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik und Methoden, Netzwerke, Server und Endgeräte zu administrieren. Die Weiterbildung dauert sieben Monaten und wird mit einer Mischung aus Präsenzunterricht, Videomeetings, Gruppenarbeiten und Selbstlernphasen durchgeführt.