AWS Academy

Dieser Einführungskurs richtet sich an Teilnehmer, die ein umfassendes Verständnis von Cloud-Computing-Konzepten anstreben, unabhängig von bestimmten technischen Rollen. Der Kurs bietet eine ausführliche Übersicht über die Cloud-Konzepte, AWS-Kern-Services, Sicherheit, Architektur, Preise und den Support.

Der Kurs „AWS Academy – Grundlagen generativer KI“ bietet eine Einführung in die künstliche Intelligenz (KI) mit besonderem Schwerpunkt auf generative KI-Technologien. Der Lehrplan vermittelt ein umfassendes Grundverständnis von KI und Machine Learning (ML) und befasst sich eingehend mit den Konzepten der generativen KI und ihren Anwendungen im Cloud Computing.

Die Studierenden werden sich mit den grundlegenden Konzepten, Fähigkeiten, Prinzipien, Anwendungsfällen und den damit verbundenen AWS-Services und Tools der generativen KI im Kontext der AWS Cloud befassen.

Dieser Einführungskurs führt die Teilnehmer in die Konzepte und die Terminologie der künstlichen Intelligenz (KI) und von Machine Learning (ML) ein. Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, ML-Services zur Lösung von Geschäftsproblemen auszuwählen und anzuwenden. Zudem werden sie in der Lage sein, ein benutzerdefiniertes ML-Modell zu bezeichnen, zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Dieser Kurs beinhaltet rund 20 Stunden Inhalt, der durch Vorträge, praktische Übungen und Projektarbeit vermittelt wird.

Dieser Kurs ist konzipiert, Teilnehmer bei der Entwicklung von technischem Fachwissen im Betrieb von Rechenzentren zu unterstützen. Obwohl es ein Grundlagenkurs ist, sollten Teilnehmer ein allgemeines Wissen der Konzepte von Maschinen- und Elektrotechnik haben.

Dieser Kurs bietet eine Übersicht der grundlegenden Konzepte und Fähigkeiten, die für die Rolle des Engineering Operations Technician in der Umgebung eines Rechenzentrums notwendig sind. Teilnehmer lernen über Themen wie Rechenzentrum-Grundlagen, die physiche Infrastruktur von Rechenzentren, Grundlagen der Elektrik und Rechenzentrum-Batterien und -Generatoren.

Dieser Kurs soll den Teilnehmern dabei helfen, ein grundlegendes Wissen über Cybersicherheits-Prinzipien und Services für Cloud Computing durch einen geführten praktischen Ansatz zu erwerben. Dieser Kurs umfasst Demonstrationen, Anleitungen und reale Szenarien.

Dieser Kurs auf mittlerer Ebene deckt die Grundlagen des Aufbaus von IT-Infrastruktur auf AWS ab und hilft den Studierenden, die Fähigkeiten zu erwerben, die sie benötigen, um die AWS Certified Solutions Architect – Associate-Zertifizierung zu verfolgen. Dieser Kurs beinhaltet rund 40 Stunden Inhalt, der durch Vorträge, praktische Übungen und Projektarbeit vermittelt wird.

Wir empfehlen Teilnehmern, als Vorbereitung auf diesen Kurs den Kurs AWS Academy Cloud Foundations oder eine gleichwertigen Kurs zu absolvieren.

Dieser Kurs auf mittlerer Ebene wird den Studierenden dabei helfen, technische Expertise in der Entwicklung mit Cloud-Technologien zu erwerben. Er wird ihnen auch helfen, sich auf die Zertifizierungsprüfung „AWS Certified Developer – Associate“ vorzubereiten. Nach Abschluss können sich die Studierenden mit dem AWS SDK weiterentwickeln und bewährte Methoden für den Aufbau und den Einsatz von Anwendungen in der AWS Cloud identifizieren. Dieser Kurs beinhaltet rund 40 Stunden Inhalt, der durch Vorträge und praktische Übungen vermittelt wird.  

Wir empfehlen Teilnehmern, als Vorbereitung auf diesen Kurs den Kurs AWS Academy Cloud Foundations oder eine gleichwertigen Kurs zu absolvieren.

Dieser Kurs auf mittlerer Ebene bereitet die Studierenden darauf vor, die Rolle des DevOps, Supports und des Cloud-Betriebs auf der Einstiegsebene zu verfolgen. Es wird ihnen auch helfen, sich auf die Prüfung AWS Certified SysOps Administrator – Associate vorzubereiten. Durch Fallstudien, Vorführungen und praxisnahe Aktivitäten lernen die Studierenden, wie man Fehler verschiedener Szenarien behebt und den Einsatz von Netzwerken und Systemen auf AWS automatisiert. Dieser Kurs beinhaltet rund 40 Stunden Inhalt, der durch Vorträge und praktische Übungen vermittelt wird.

Wir empfehlen Teilnehmern, als Vorbereitung auf diesen Kurs den Kurs AWS Academy Cloud Foundations oder eine gleichwertigen Kurs zu absolvieren.

Die AWS Academy Data Engineering soll Studenten dabei helfen, die Aufgaben, Tools und Strategien zum Sammeln, Speichern, Aufbereiten, Analysieren und Visualisieren von Daten für die Verwendung in Analyse- und maschinellen Lernanwendungen kennenzulernen und in der Praxis zu erproben. Im Laufe des Kurses werden die Teilnehmer Anwendungsfälle aus der realen Welt untersuchen, die es ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen, während sie die Datenpipeline für ihre spezielle Anwendung aufbauen.

Dieser Mittelstufe-Kurs ist für Teilnehmer konzipiert, die eine Karriere anstreben, in der Machine-Learning-Kenntnisse erforderlich sind. Teilnehmer lernen, die Begriffe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu beschreiben; zu identifizieren, wie NLP für Unternehmen genutzt wird; und die diversen Probleme, Aufgaben und Lösungen mit NLP zu schildern.

Praktische Laborumgebungen mit langjähriger Erfahrung, in denen Lehrkräfte ihre eigenen Aufgaben einbringen und ihre Schüler einladen können, Erfahrungen mit ausgewählten AWS-Services zu sammeln.

Was können Sie mit dem AWS Academy Learner Lab machen?

• Eine Klasse für Ihre Studierenden erstellen
• Ihre Studierenden einladen
• Eigene Projekte zuweisen
• Einen Arbeitsbereich eines Studierenden einsehen
• Analysen anzeigen, einschließlich Zeit- und Geldausgaben
• Beinhaltet Zugriff auf über 100 AWS-Services
• Verfügbar für alle AWS-Academy-Ausbilder, die den Kurs „Erste Schritte mit der AWS Academy“ abgeschlossen haben

AWS Academy Cloud Data Pipeline Builder

In diesem Projekt stehen die Studierenden vor der Herausforderung, mithilfe von AWS-Services eine Datenanalyse-Pipeline aufzubauen, um Clickstream-Daten von Websites ohne schrittweise Anleitung zu analysieren. Die Pipeline muss die Prinzipien des AWS-Well-Architected Framework widerspiegeln und in der Lage sein, Daten aufzunehmen, umzuwandeln, zu analysieren und zu visualisieren, um aussagekräftige Einblicke zu erhalten, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können. Bestimmte Abschnitte der Aufgabe sollen die Studierenden zu Fähigkeiten herausfordern, die sie im Laufe des Lernprozesses erworben haben.

AWS Academy Cloud Web Application Builder

In diesem Projekt stehen die Studierenden vor der Herausforderung, AWS-Services zu verwenden, um eine datenbankgestützte Webanwendung in der AWS-Cloud ohne schrittweise Anleitung zu entwerfen und bereitzustellen. Die Architektur muss die Prinzipien des AWS-Well-Architected Framework widerspiegeln und hochverfügbar, skalierbar, leistungsstark und sicher sein. Bestimmte Abschnitte der Aufgabe sollen die Studierenden zu Fähigkeiten herausfordern, die sie im Laufe des Lernprozesses erworben haben.

AWS Academy Cloud Security Builder

In diesem Laborprojekt werden die Studierenden aufgefordert, AWS-Services zu nutzen, um verschiedene Ressourcen in der AWS Cloud zu sichern. Das Laborprojekt ist in vier Phasen unterteilt, die voneinander unabhängig sind. Die Architektur muss die Prinzipien des AWS-Well-Architected-Framework und das Prinzip der geringsten Berechtigung widerspiegeln. Bestimmte Abschnitte der Aufgabe sollen die Studierenden zu Fähigkeiten herausfordern, die sie im Laufe des Lernprozesses erworben haben.

AWS Academy Microservices und CICD Pipeline Builder

In diesem Projekt stehen die Studierenden vor der Herausforderung, AWS-Services zu nutzen, um eine Microservices- und CI/CD-Lösung (Continuous Integration and Continuous Development) zu entwerfen und zu entwickeln. Zunächst teilen die Studierenden eine Monolith-Anwendung in separate Microservices auf, die auf Funktionalität und API-Endpunkten basieren. Anschließend migrieren sie die Anwendung, sodass sie auf einer containerbasierten Architektur ausgeführt wird, sodass die verschiedenen Komponenten der Anwendung unabhängig voneinander skaliert werden können. Bestimmte Abschnitte der Aufgabe sollen die Studierenden zu Fähigkeiten herausfordern, die sie im Laufe des Lernprozesses erworben haben.