Python ile Veri Bilimi
Veri hazırlama, keşifsel veri analizi ve görselleştirme. Veri bilimine sağlam bir giriş.
Detaylı bilgi →
Teknik Ekipler için
DevOps ve AWS Temelleri
Konteyner teknolojileri, otomasyon ve AWS bulut mimarisinin temelleri.
- 2–3 gün
- Yazılım, veri ve altyapı ekipleri
- Yüz yüze veya çevrim içi
- Katılım belgesi
Neler öğreneceksiniz
- DevOps kültürünü ve temel uygulamalarını anlamak
- Uygulamaları Docker ile konteyner haline getirmek
- CI/CD hattı kurarak dağıtımı otomatikleştirmek
- Temel AWS servisleriyle güvenli ve ölçeklenebilir mimari kurmak
Eğitim içeriği
- DevOps kültürü, süreçler ve araçlar
- Git iş akışları ve CI/CD
- Docker ve konteyner temelleri
- AWS temel servisleri: EC2, S3, IAM, VPC
- Altyapıyı kod olarak yönetmek (IaC) ve maliyet farkındalığı
Kimler katılmalı
- Yazılım geliştiriciler
- Sistem ve altyapı ekipleri
- Buluta geçiş hazırlığındaki ekipler
Ön koşul
Temel Linux ve yazılım geliştirme bilgisi önerilir.
Eğitim içeriği kurumunuzun ihtiyaçlarına göre uyarlanır. Tüm eğitimlerimiz yüz yüze (kurumunuzda) veya çevrim içi olarak verilebilir. Eğitimi tamamlayan katılımcılara katılım belgesi verilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Eğitim AWS sertifika sınavlarına hazırlık mı?
Hayır. Eğitim, ekiplerin günlük işlerinde kullanacağı DevOps ve AWS temellerine odaklanır; resmi sertifika hazırlık eğitimi değildir.
Hangi konular uygulamalı işleniyor?
Git iş akışları, CI/CD, Docker ile konteynerleştirme, temel AWS servisleri ve altyapının kod olarak yönetimi.
Eğitim için AWS hesabı gerekiyor mu?
Uygulamalar için bir çalışma ortamı gerekir; kurumunuzun güvenlik kurallarına uygun ortam önceden birlikte belirlenir.
Buluta geçiş projemiz var; eğitim yeterli mi?
Eğitim ekibinizi hazırlar. Geçiş projesinin kendisi için AWS Danışmanlığı hizmetimizle birlikte çalışabiliriz.
Ücretsiz durum analizi · 2 dk
Hemen başla
Eğitim Seçici: Hangi Yapay Zekâ Eğitimi Size Uygun?
Birkaç kısa soruyu cevaplayın; ekibinize uygun yapay zekâ eğitimlerini sıralı bir yol olarak, gerekçeleriyle görün.
İlgili eğitimler
Uygulamalı Makine Öğrenmesi
Sınıflandırma, regresyon, model değerlendirme ve değişken mühendisliği; gerçek veri setleri üzerinde.
Detaylı bilgi →LLM Uygulama Geliştirme
RAG mimarisi, ajanlar ve MCP, çıktıların değerlendirilmesi, güvenlik ve kurum içinde (on-premise) LLM kurulumu.
Detaylı bilgi →MLOps: Modeli Üretime Almak
CI/CD, model versiyonlama, izleme ve veri kayması (drift); LLM uygulamaları için LLMOps. Modellerin canlı ortamda sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →Kurumunuza özel eğitim teklifi alın
İlgilendiğiniz eğitimleri, katılımcı sayısını ve eğitim şeklini paylaşın; size özel bir program ve teklif hazırlayalım.