Pobierz kartę szkolenia

AIOps Foundation - akredytowane szkolenie z egzaminem

kod szkolenia: ZP-AIOpsF-DOI / PL DL 2d

AIOps to dynamicznie rozwijająca się branża napędzana przez szybko ewoluujące środowiska operacyjne IT, charakterystyczne dla aplikacji natywnych w technologiach chmury. AIOps Foundation przedstawia historię, tło, technologie, wyzwania organizacyjne i strategie mające na celu zastosowanie sztucznej inteligencji w operacjach IT.

Certyfikacja AIOps Foundation dotyczy kluczowych zasad i fundamentalnych koncepcji wraz z podstawowymi technologiami AIOps: big data i uczeniem maszynowym.

CEL PROJEKTU SZKOLENIOWEGO
  • Szkolenie AIOps Foundation ma na celu omówienie początków AIOps, w tym historii tego terminu, wzorców, które go poprzedzały oraz kontekstu technologicznego, w którym ewoluował.
  • Szkolenie AIOps Foundation zapewni studentom zrozumienie, w jaki sposób i dlaczego transformacja cyfrowa wraz z ewolucją uczenia maszynowego spowodowały wzrost AIOps jako niezbędnego narzędzia w dzisiejszym krajobrazie operacji IT.
  • Podczas szkolenia omówione zostaną podstawowe technologie uczenia maszynowego i big data, a także podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, różne typy modeli uczenia maszynowego, które można wdrożyć, a także związek między AIOps i MLOps, DevOps i Inżynierią niezawodności (Site Reliability Engineering).
  • Uczestnicy kursu zyskają wiedzę na temat procesów łączenia analizy dużych zbiorów danych, algorytmów uczenia maszynowego, automatyzacji i optymalizacji do jednej platformy, a także solidne zrozumienie korzyści płynących z wdrożenia AIOps w organizacji.

poziom Średnio zaawansowany

W celu uzyskania informacji skontaktuj się z działem handlowym. W celu uzyskania informacji skontaktuj się z działem handlowym.
3 200,00 PLN 3 936,00 PLN brutto

Szkolenie skierowane jest do:

  • Każdego, kto koncentruje się na operacjach IT
  • Osób zainteresowanych oprogramowaniem we współczesnym środowisku IT
  • Architektów i inżynierów AIOps
  • Menedżerów biznesowych, interesariuszy
  • Inżynierów chmury
  • Inżynierów danych i Data Science
  • Inżynierów i praktyków DevOps
  • Dyrektorów IT
  • Menedżerów IT
  • Analityków ds. bezpieczeństwa IT
  • Liderów zespołów IT
  • Właścicieli Produktu
  • Scrum Masterów
  • Inżynierów oprogramowania
  • Inżynierów Site Reliability
  • Integratorów Systemów
  • Dostawców platform i narzędzi AIOps

Korzyści dla uczestników:

  • Jasne zrozumienie historii, pochodzenia i obecnego rozwoju AIOps
  • Poznanie definicji i zrozumienie podstawowych pojęć i kluczowych zasad w ramach AIOps
  • Zrozumienie ogólnych koncepcji big data i sztucznej inteligencji oraz ich związek z AIOps
  • Poznanie związku pomiędzy AIOps i MLOps
  • Zrozumienie efektywności wdrożenia AIOps i możliwych korzyści
  • Po zdaniu egzaminu otrzymanie certyfikatu AIOps Foundation. Certyfikat wydawany jest na okres trzech lat od daty zaliczenia egzaminu.

 

Korzyści dla organizacji:

  • Zrozumienie zmian w sposobie myślenia, współpracy i umiejętnościach AIOps, które mają zostać zastosowane w organizacji
  • Określenie ilościowych wyników wdrożenia AIOps, korzystając ze standardowych wskaźników branżowych
  • Zrozumienie typowych wyzwań i możliwości stosowania AIOps w organizacji
  • Wizualizacja wyzwań, trendów i względów etycznych, przed którymi mogą stanąć organizacje podczas wdrażania inicjatywy AIOps

 

Uczestnicy szkolenia otrzymają voucher na egzamin w formie online. Voucher jest ważny 6 miesięcy.

Po szkoleniu uczestnik dostaje maila z wytycznymi, jak zarejestrować się na egzamin. Termin ustala bezpośrednio z PeopleCert, używając swojego konta.

Egzamin online przeprowadzany jest w obecności proktora – osoba z firmy PeopleCert, który podpina się zdalnie pod pulpit kursanta i obserwuje przebieg egzaminu przez kamerę.

Zdający jest zobowiązany pokazać proktorowi za pośrednictwem kamery pomieszczenie, w którym będzie zdawał egzamin. Proktor sprawdza, czy nie ma w pokoju osób trzecich i pomocy naukowych.

Egzamin AIOps Foundation:

  • Egzamin w formie online
  • Czas trwania egzaminu 60 minut
  • Test jednokrotnego wyboru
  • Minimalny próg zaliczenia to 26 punktów na 40 (65%)
  • Możliwość korzystania z akredytowanych materiałów (Open book)

Zalecana jest znajomość terminologii informatycznej oraz doświadczenie zawodowe związane z IT.

  • Szkolenie: polski
  • Materiały: angielski
  • Egzamin: angielski

W cenę szkolenie wliczone są:

  • Dostęp do platformy z akredytowanymi materiałami szkoleniowymi
  • Voucher na egzamin online AIOps Foundation

Dodatkowe opcje:

  • Powtórka egzaminu Take2 re-sit exam:  200 zł (Uwaga: za pośrednictwem Altkom Akademia możliwe jest wykupienie tej opcji tylko przed szkoleniem)
  1. Moduł 1: Podstawy AIOps
    • Historia i poprzednicy
    • Znaczenie AIOps
    • Różnice pomiędzy AIOps i IT Operations Analytics
    • Podstawowe technologie i podstawowe koncepcje
    • Etapy systemu AIOps
    • Pokrywające się praktyki
  2. Moduł 2: AIOps w organizacji
    • Czynniki i wpływy
    • AIOps i DevOps
    • AIOps i Inżynieria niezawodności (SRE)
    • AIOps i kwestie bezpieczeństwa
    • Złożoność danych, telemetrii i systemów
    • Nowy paradygmat zrozumienia stanu systemu
  3. Moduł 3: Podstawowe technologie: Dane
    • Czym jest Big Data?
    • Pięć "V" kocepcji Big Data
    • Charakterystyka Big Data
    • Źródła i typy danych AIOps
    • Zróżnicowane dane
  4. Moduł 4: Podstawowe technologie: Uczenie maszynowe (ML)
    • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
    • Uczenie maszynowe nadzorowane i nienadzorowane
    • Uczenie maszynowe a analityka
    • Uczenie maszynowe i modele uczenia maszynowego
    • AIOps i przyszłość sztucznej inteligencji
    • AIOps a podobieństwa i różnice w analityce danych
  5. Moduł 5: AIOPs i wskaźniki operacyjne
    • Metryki operacyjne
    • Kluczowe wskaźniki do śledzenia w różnych systemach
    • Umowy, cele i wskaźniki
    • Wskaźniki związane z incydentami
    • Ilościowe określanie incydentów (MTTD, MTBF, MTTA, MTTR)
    • Umowy dotyczące poziomu usług
  6. Moduł 6: Przypadki użycia AIOps i sposób myślenia organizacji
    • Przejście z podejścia reaktywnego na proaktywne
    • Charakterystyka reaktywnego podejścia do operacji IT
    • Od podejścia deterministycznego do probabilistycznego
    • Przykłady przypadków użycia
    • AIOps i zmiany w organizacji
    • Zrozumienie przeszłości i przewidywanie przyszłości
  7. Moduł 7: Ocena wpływu AIOps
    • Wskaźniki AIOps i operacji IT
    • AIOps, DevOps i SRE
    • Poprawa dokładności sztucznej inteligencji
    • Widoczność systemu AIOps
    • Śledzenie wpływu AIOps
    • Wpływ na wskaźniki związane z incydentami
    • Wskaźniki AIOps i DORA
  8. Moduł 8: Wdrażanie AIOps w organizacji
    • Unikanie typowych wyzwań
    • Etyka i uczenie maszynowe
    • Ścieżki wdrożenia
    • Jakość danych i procesy
    • Kultura i praktyki organizacyjne
    • Dane i regulacje
    • Błędy uczenia maszynowego
    • Prywatność i dane użytkownika