遷移至 AWS培訓

本課程為由講授者主導的實訓課程，在 澳門（線上或線下）進行，面向初級到中級的系統管理員和 IT 專業人士，旨在幫助他們獲得管理 AWS 雲服務的實戰經驗，並準備參加 AWS Certified SysOps Administrator - Associate 認證考試。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 安全地設置和配置 AWS 服務及資源。
• 管理用戶身份、許可權以及對 AWS 資源的訪問。
• 在 AWS 上設計和部署可擴展、高可用且容錯的系統。
• 實施並管理與 AWS 之間的數據流。
• 優化 AWS 服務的使用，確保高效運行並控制成本。

這項由導師主導的現場培訓在[l]<oc>（線上或線下）面向希望理解並實施AWS架構中更複雜部分的雲端工程師。課程涵蓋的主題與AWS認證解決方案建築師（專業級）課程許多相同。然而，本課程並非為準備參加考試而設計。這是一門實操、實踐導向的課程，透過實際實驗室環境演示如何實施AWS解決方案建築師所需執行的多項配置、實現和部署。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 在AWS上設計複雜的雲端解決方案。
• 在AWS上部署具備擴展性、高可用性和容錯能力的軟體應用程式。
• 將最合適的AWS服務整合至應用程式中。
• 將複雜的軟體應用程式遷移至AWS。
• 應用最佳實踐於AWS上的基礎設施與應用程式的設計、實現、優化及部署。

此為於 澳門（線上或線下）舉辦的現場培訓，針對希望學習如何運用 AWS 工具與服務來高效建構、訓練及部署 AI 模型的初級 IT 專業人員設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 AWS 提供的 AI/ML 服務。
• 設定及管理 AWS 上的 AI/ML 環境。
• 透過 Amazon SageMaker 獲得建構、訓練及部署 AI 模型的實務操作經驗。
• 學習如何針對特定用途運用各種 AWS AI 服務。

按需AWS建築師認證培訓課程旨在幫助專業人士利用Amazon Web Services成為雲端能力。此課程透過實例講授，幫助學員理解雲端計算基礎、Amazon Web服務（AWS）、基礎設施即服務（IaaS）、平台即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）、私有雲和雲端編程等概念的實際應用。完成本課程後，學員能夠使用EC2實例、S3存儲桶等實現自己的雲端部署。

AWS 是 Amazon Web Services，一個全方位的雲端平台，提供運算、儲存、資料庫、網路、分析和管理服務，幫助企業建構具擴展性和成本效益的解決方案。

此課程由講師親自指導進行（線上或線下），適合初級至中級的商業與技術相關人員學習 AWS 的核心服務、雲端價值主張、成本模型、基礎安全概念，以及如何將 AWS 能力與組織目標結合。

完成本課程後，學員將能夠：

• 解釋 AWS 核心服務和常見雲端架構。
• 評估遷移工作負載到 AWS 的商業效益和成本模型。
• 為常見商業問題（如運算、儲存、資料庫、網路、分析）選擇合適的 AWS 服務。
• 識別 AWS 雲端中的基本安全、合規性和治理考量。
• 擬定簡單 Migration 或雲端採用計劃，並包含高階的成本和風險評估。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 由講師在 AWS 控制台中進行實機操作示範。
• 小組練習和情境工作坊。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。

此課程由導師引導，提供線上或線下實訓（位於澳門）。適合希望為雲端專案設定並使用AWS Cloud9的初階開發人員。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解AWS Cloud9環境及其組成部分
• 建立自己的AWS Cloud9開發工作區
• 在AWS Cloud9中開發並執行簡單應用程式
• 熟悉AWS Cloud9的協作功能

此由導師主導的現場培訓 澳門（線上或線下），面向希望透過 AWS Cloud9 優化數據科學工作流程的中階數據科學家與分析師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在 AWS Cloud9 中設定數據科學環境。
• 在 Cloud9 中使用 Python、R 及 Jupyter Notebook 進行數據分析。
• 將 AWS Cloud9 整合至 S3、RDS 及 Redshift 等 AWS 數據服務。
• 利用 AWS Cloud9 進行機器學習模型的開發與部署。
• 優化基於雲端的數據分析與處理工作流程。

此為在 澳門（線上或線下）進行的實時培訓，由講師指導，適合希望提升使用 AWS Cloud9 進行 Python 開發體驗的中階 Python 開發者。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設置和配置用於 Python 開發的 AWS Cloud9。
• 理解 AWS Cloud9 IDE 的介面與功能。
• 在 AWS Cloud9 中編寫、除錯及部署 Python 應用程式。
• 使用 AWS Cloud9 平台與其他開發者協作。
• 將 AWS Cloud9 與其他 AWS 服務整合，以實現高級部署。

AWS Cloud Practitioner 基礎指南是一門入門課程，旨在讓學員廣泛了解 AWS 雲端概念、服務、安全性、架構、定價及支援。

此課程由講師帶隊引導，可透過線上或線下方式進行。課程目標對象為初級專業人員，協助他們從概念層面掌握 AWS，並為未來學習或考取認證打下穩固基礎。

完成本課程後，學員將能夠：

• 描述 AWS 雲端的基本全球架構。
• 說明主要 AWS 服務及其常見使用情境。
• 理解 AWS 中的雲端安全性與合規性。
• 熟悉定價模式與支援方案。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 在指導下實際操作 AWS Console。
• 與 AWS 考試指南相對應的實務活動與知識檢核。

課程客製化選項

• 如需基於您組織的學習目標或雲端策略，為本課程申請客製化訓練，請聯絡我們安排。

本研習坊透過將考試目標與實用知識及實作情境相對應，協助考生為 AWS 認證解決方案架構師考試做好準備。

這項由講師帶領的直播培訓（線上或線下）主要針對希望鞏固架構層級知識、練習考試風格題目並建立認證信心的中高級雲端實務工作者。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 將 AWS 服務及架構模式對應至考試領域與目標。
• 在 AWS 上設計具韌性、高性能、安全且成本最优的架構。
• 將良好架構框架的最佳實踐應用於真實世界的情境。
• 以有效的策略應對並解答考試風格的多選題與情境題目。
• 識別個人學習盲點，並為認證考試制定專注的準備計畫。

課程格式

• 互動式講座與領域對應至官方考試藍圖。
• 實作實驗室演示與指導架構設計練習。
• 計時練習考試、題目詳細解說及應試策略。

課程客製化選項

• 如需針對此課程要求客製化培訓，請聯繫我們進行安排。

這門由講師帶領的實地培訓，在 澳門（線上或線下）針對希望在 AWS 上部署和管理 IoT 設備的工程師。

通過完成本培訓，參與者將能夠構建一個 IoT 平台，其中包括在 AWS 之上部署和管理後端、網關和設備。

此講師引導的實作培訓在 澳門（線下或遠端）舉行，對象為希望使用 AWS Lambda 將服務與應用程式建置並部署至雲端，且無需擔心預配運算環境（如伺服器、虛擬機器與容器、可用性、擴展性、儲存空間等）的開發者。

完成培訓後，學員將能夠：

• 設定 AWS Lambda 以執行函數。
• 理解 FaaS（函數即服務）及無伺服器開發的優勢。
• 建置、上傳並執行 AWS Lambda 函數。
• 將 Lambda 函數與不同的事件來源整合。
• 封裝、部署、監控及排除基於 Lambda 的應用程式問題。

此種在 澳門（線上或線下）進行的由講師主導的實時培訓，旨在幫助進階專業人員深化對 DevOps 實踐的理解，並使用 AWS Cloud9 簡化開發流程。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 為 DevOps 工作流設置和配置 AWS Cloud9。
• 實施持續整合與持續交付（CI/CD）管道。
• 使用 AWS Cloud9 自動化測試、監控和部署流程。
• 將 Lambda、EC2 和 S3 等 AWS 服務整合到 DevOps 工作流中。
• 在 AWS Cloud9 內利用 GitHub 或 GitLab 等源控制系統。

本課程提供線上的實時培訓，面向希望學習如何有效地在 AWS Cloud9 和 AWS Lambda 上構建、部署和維護服務端應用程式的中級專業人士。

通過本課程，參與者將能夠：

• 理解服務端架構的基本原理。
• 設置 AWS Cloud9 用於服務端應用開發。
• 使用 AWS Lambda 開發、測試和部署服務端應用程式。
• 將 AWS Lambda 與其他 AWS 服務集成，如 API Gateway 和 S3。
• 優化服務端應用程序的效能和成本效率。

摘要：

• 理解物聯網架構及核心功能。
• 探索「設備」和「感測器」、「物聯網」的概念，並將業務功能映射到物聯網解決方案。
• 全面 overview 物聯網軟體組件：硬體、韌體、中間件、雲端基礎設施及行動應用程式。
• 關鍵物聯網功能：車隊管理、數據可視化、基於 SaaS 的設施管理和數據可視化、警報/告警系統、感測器和「設備」入網、地理圍欄。
• 掌握使用 MQTT 進行設備到雲端通信的基礎知識。
• 通過 AWS IoT Core，利用 MQTT 將物聯網設備連接至 AWS。
• 將 AWS IoT Core 與用於計算的 AWS Lambda 及用於數據存儲的 Amazon DynamoDB 集成。
• 將 Raspberry Pi 連接到 AWS IoT Core，以實現無縫數據通信。
• 實操實驗：使用 Raspberry Pi 和 AWS IoT Core 構建智能設備。
• 感測器數據可視化及 Web 界面通信。