Cloud Computing und DevOps Zertifizierungsprogramm (In Zusammenarbeit mit der Purdue University)

Cloud Computing und DevOps-Zertifizierungsprogramm

In Zusammenarbeit mit der Purdue University

• Umfassende Schulung zu AWS, Azure und Google Cloud mit über 30 praktischen Projekten.
• Inklusive GenAI und Cloud & DevOps der nächsten Generation
• 20-wöchiges Programm (6–8 Wochenendkurse pro Woche)
• Fragen Sie uns nach den nächsten Terminen und Details zum Zeitplan!

Dieses Programm vermittelt Ihnen das notwendige technische Fachwissen und die praktischen Kenntnisse, um in den sich schnell entwickelnden Bereichen Cloud und DevOps erfolgreich zu sein. Sie sammeln praktische Erfahrungen mit den drei führenden Cloud-Plattformen: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Derzeit ist AWS mit einem Marktanteil von 32 % führend im Public-Cloud-Markt, gefolgt von Azure mit 23 % und Google Cloud mit 11 %.

Sie beginnen mit dem Aufbau einer soliden Grundlage in Cloud Computing und DevOps-Konzepten und lernen die wichtigsten Dienste von AWS und Azure sowie die Grundlagen von Linux kennen. Anschließend entwickeln Sie praktische Fähigkeiten zum Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten der AWS-Cloud-Infrastruktur und zur Implementierung von DevOps-Praktiken in der AWS-Umgebung.

Anschließend verlagert sich der Schwerpunkt auf die Verwaltung von Azure-Cloud-Services und die Anwendung von DevOps-Methoden auf der Azure-Plattform. Das Programm stellt auch den Einfluss generativer KI auf Cloud-Technologien vor und behandelt neue Trends wie GitOps, FinOps und AIOps.

Der Unterricht erfolgt durch eine Mischung aus Theorie und praktischen Übungen, darunter Sandbox-Labore, offizielle Kurse zum Selbststudium, Live-Online-Kurse unter der Leitung von Experten und kollaboratives Peer-Learning.

Nach Abschluss des Programms werden Sie Mitglied des renommierten Alumni-Netzwerks von Purdue.

Wichtigste Merkmale

• Kurs und Material sind in englischer Sprache
• in Zusammenarbeit mit der Purdue University Online
• 20 Wochen Live-Präsenzunterricht mit praktischen Übungen, durchgeführt von Branchenexperten(6-8 Wochenendkurse pro Woche)
• Über 100 Stunden Live-Unterricht und Projektunterstützung durch Mentoren
• Über 50 Stunden E-Learning-Inhalte zum Selbststudium
• Über 200 Stunden Lernzeit und Übung empfohlen
• 1 Jahr Zugang zur Plattform und Aufzeichnungen der Kurse
• Über 30 praktische Projekte in Sandbox-Labors, über 20 Cloud-Services und über 200 geführte Übungstests
• Tauchen Sie ein in GenAI in der Cloud und in zukunftsweisende Bereiche wie GitOps, FinOps, IoT, AIOps und mehr.
• Erhalten Sie Zugriff auf autorisierte Lernmaterialien von AWS und Azure und erwerben Sie eine offizielle Microsoft Azure-Zertifizierung.
• Peer-to-Peer-Lernen und -Engagement über Slack
• Werden Sie Teil der renommierten Alumni-Community der Purdue University
• Flexibles Lernen mit Aufzeichnungen der Sitzungen und Zugriff rund um die Uhr
• Engagierte Kohortenmanager und Mentoring-Sitzungen.
• Programmabschlusszertifikat der Purdue University Online.

Über die Purdue University

Die Purdue University ist eine führende öffentliche Forschungsuniversität, die für die Entwicklung praktischer Lösungen für einige der drängendsten Probleme der heutigen Zeit bekannt ist. Purdue wurde vom U.S. News & World Report vier Jahre in Folge als eine der 10 innovativsten Universitäten der USA ausgezeichnet und steht an der Spitze bahnbrechender Forschung und Innovation.

Welchen Mehrwert bringt die Purdue University in das Programm ein?

Der Lehrplan des Programms wird mit Unterstützung der Universität entwickelt und überprüft, was dem Programm Qualität und Legitimität verleiht und zu einem gemeinsamen Abschlusszertifikat führt. Bitte beachten Sie, dass die Live-Unterrichtsstunden nicht von tatsächlichen Fakultätsmitgliedern der Universität gehalten werden, sondern von vielen erfahrenen Branchenexperten, die für die jeweiligen Themen geeignet sind.

Lernziel

• Nutzen Sie das globale Alumni-Netzwerk von Purdue, um Ihre Karrierechancen zu verbessern und Ihre beruflichen Kontakte zu erweitern.
• Verstehen Sie die Kernkonzepte der Cloud. Erlernen Sie die Grundlagen des Cloud Computing, einschließlich Servicemodellen (IaaS, PaaS, SaaS), Bereitstellungsmodellen und geteilter Verantwortung.
• Erwerben Sie Kenntnisse in führenden Cloud-Plattformen. Erwerben Sie praktische Kenntnisse in AWS, Microsoft Azure und Google Cloud mit Schwerpunkt auf Rechen-, Speicher-, Netzwerk- und Sicherheitsdiensten.
• Beherrschen Sie DevOps-Prinzipien und -Tools. Lernen Sie DevOps-Lebenszykluspraktiken, CI/CD-Pipelines und Tools wie Jenkins, Docker, Kubernetes, Git, Ansible, Terraform und mehr kennen.
• Implementieren Sie DevOps auf AWS und Azure. Wenden Sie DevOps-Prinzipien und Automatisierung auf AWS- und Azure-Plattformen anhand von realen Szenarien und Best Practices an.
• Entdecken Sie neue Technologien. Verstehen Sie die Rolle von GenAI in der Cloud und tauchen Sie ein in FinOps, GitOps, AIOps, IoT in der Cloud und andere sich entwickelnde Cloud-native Technologien.
• Erstellen und verwalten Sie skalierbare Cloud-Architekturen. Lernen Sie, skalierbare und sichere Cloud-Anwendungen auf AWS- und Azure-Plattformen zu entwerfen, bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten.

Zielgruppe:

1. Berufstätige in der IT/Softwareentwicklung: Entwickler, Systemadministratoren oder Ingenieure, die eine Umstellung auf Cloud- und DevOps-Rollen anstreben.
2. Cloud-Einsteiger und Quereinsteiger: Personen ohne Cloud-Hintergrund, die grundlegende und praktische Kenntnisse in Cloud Computing und DevOps aufbauen möchten.
3. DevOps-Ingenieure, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten: Fachleute, die bereits in DevOps-Rollen tätig sind und praktische Erfahrungen mit AWS, Azure und GCP sowie mit Tools wie GitOps, AIOps und FinOps sammeln möchten.
4. Systemadministratoren und Netzwerkingenieure: Personen, die Infrastrukturen und Netzwerke verwalten und auf Cloud-basierte Umgebungen umsteigen möchten.
5. IT-Projektmanager und technische Leiter: Führungskräfte, die Entwicklungs- oder Infrastrukturteams leiten und DevOps-Workflows und Cloud-Technologien besser verstehen möchten.
6. Angehende Cloud-Architekten und Lösungsingenieure: Fachleute, die auf Positionen im Bereich Cloud-Design, -Bereitstellung und -Architektur auf allen wichtigen Plattformen hinarbeiten.
7. Software-Tester und QA-Fachleute: Personen, die an der Integration von kontinuierlichen Tests und CI/CD-Automatisierung mit DevOps-Tools interessiert sind.
8. Alle, die sich für neue Cloud-Trends interessieren: Personen, die neue Bereiche wie generative KI in der Cloud, IoT und AIOps in realen Unternehmenskontexten erkunden möchten.

Voraussetzungen:

• Sie müssen mindestens 18 Jahre alt sein.
• Sie verfügen über einen High-School-Abschluss oder eine gleichwertige Qualifikation.

• Bewerber mit mindestens 1 Jahr einschlägiger Berufserfahrung werden bevorzugt, dies ist jedoch keine zwingende Voraussetzung.

• Technische oder IT-Kenntnisse werden empfohlen, um technische Konzepte schneller zu verstehen.

• Es wird empfohlen, die selbstbestimmten (On-Demand-) Kursmodule vor der Teilnahme an Live-Sitzungen zu absolvieren, da diese auch als Zulassungskriterium für die Zertifizierung dienen.

Lernpfad

1. Vorbereitung auf Ihre Cloud- und DevOps-Reise
2. Grundlagen des Cloud Computing
3. Cloud-Architektur mit AWS
4. DevOps-Lebenszyklusmanagement: CI/CD bis zur Container-Orchestrierung
5. DevOps auf AWS
6. Cloud und DevOps der nächsten Generation – neue Technologien
7. Capstone-Projekt zu Cloud Computing und DevOps

Wahl

1. Akademische Masterclass von Purdue
2. Generative KI in der Cloud
3. Cloud-Administration und DevOps mit Microsoft Azure
4. Cloud-Architektur mit Google Cloud

KURSINHALTE IM DETAIL

KURS 1: Vorbereitung auf Ihre Cloud- und DevOps-Reise

• Beherrschen Sie die Grundlagen der AWS Cloud: Erwerben Sie fundierte Kenntnisse über die wichtigsten AWS-Services und Cloud-Prinzipien.
• Sicheres Arbeiten mit Azure: Lernen Sie die Struktur, die Verwaltungstools und die wichtigsten Funktionen von Microsoft Azure kennen.
• Erwerben Sie Linux-Kenntnisse: Erwerben Sie wichtige Fähigkeiten in der Linux-Systemadministration und der Befehlszeilenbedienung.

KURS 2: Grundlagen des Cloud Computing

• Grundlegende Cloud-Konzepte verstehen: Lernen Sie die Grundlagen der Bereitstellungsarten (öffentlich, privat, hybrid), Servicemodelle (IaaS, PaaS, SaaS) und wichtige Konzepte wie Virtualisierung, Skalierbarkeit und Sicherheit kennen.
• Wichtige Cloud-Services erkennen: Verstehen und unterscheiden Sie Kernservices wie Computing, Speicher, Netzwerke und Datenbanken.
• Treffen Sie strategische Cloud-Entscheidungen: Wählen Sie selbstbewusst die für Ihre Anforderungen geeigneten Cloud-Bereitstellungs- und Servicemodelle aus und verstehen Sie dabei die Auswirkungen der Cloud-Einführung auf Ihr Unternehmen.

KURS 3: Cloud-Architektur mit AWS

• Verwalten Sie Rechenressourcen: Nutzen Sie EC2, Lambda und andere Rechenservices effektiv, um Ihre Anwendungen auszuführen.
• Verwalten Sie Datenspeicher: Arbeiten Sie effizient mit Speicherlösungen wie S3, EBS und anderen, um Daten zu speichern und abzurufen.
• Netzwerke einrichten: Entwerfen und implementieren Sie sichere, skalierbare Netzwerke mit VPCs, Subnetzen und Sicherheitsgruppen.
• Datenbanken bereitstellen und verwalten: Nutzen Sie Dienste wie RDS und DynamoDB, um die Datenbankanforderungen Ihrer Anwendung zu erfüllen.
• Schützen Sie Ihre AWS-Umgebung: Wenden Sie bewährte Sicherheitsverfahren an und kontrollieren Sie den Zugriff mit IAM.
• Überwachen und automatisieren Sie den Betrieb: Behalten Sie mit CloudWatch den Überblick über Ihre Infrastruktur und optimieren Sie Bereitstellungen mit CloudFormation.

KURS 4: DevOps-Lebenszyklusmanagement CI/CD bis zur Container-Orchestrierung

• Optimieren Sie die Softwarebereitstellung: Verwenden Sie Jenkins, um CI/CD-Pipelines zu erstellen, die die Code-Integration, das Testen und die Bereitstellung automatisieren.
• Automatisieren Sie das Infrastrukturmanagement: Nutzen Sie Ansible und Terraform für die Konfigurationsautomatisierung und die Bereitstellung von Infrastruktur als Code.
• Containerisieren Sie Anwendungen: Verwenden Sie Docker, um Anwendungen und ihre Abhängigkeiten für zuverlässige, portable Bereitstellungen zu paketieren.
• Verwalten Sie Container in großem Maßstab: Stellen Sie containerisierte Workloads mit Kubernetes effizient bereit und orchestrieren Sie sie.
• Implementieren Sie die Systemüberwachung: Verwenden Sie Prometheus, um die Leistung von Anwendungen und der Infrastruktur zu überwachen und Einblicke zu gewinnen.
• Automatisieren Sie die Überwachung und Bereitstellung: Nutzen Sie CloudWatch für die Infrastrukturüberwachung und CloudFormation zur Automatisierung von Bereitstellungen.

KURS 5: DevOps auf AWS

• Infrastruktur mit IaC automatisieren: Verwenden Sie CloudFormation, um die Infrastruktur zu entwerfen und bereitzustellen, indem Sie Codevorlagen für eine konsistente Ressourcenbereitstellung erstellen und verwalten.
• Automatisierte CI/CD-Pipelines erstellen: Entwickeln und warten Sie CI/CD-Workflows mit AWS CodePipeline und CodeBuild, um eine effiziente Softwarebereitstellung zu ermöglichen.
• Container bereitstellen und orchestrieren: Packen Sie Anwendungen mit Docker und verwalten Sie sie mit Amazon ECS und Kubernetes auf AWS.

KURS 6: Cloud und DevOps der nächsten Generation – Neue Technologien

• Erfassen Sie fortgeschrittene Cloud-Konzepte: Lernen Sie moderne Cloud-Ansätze wie Multi-Cloud-Strategien, serverloses Computing und Edge-Computing kennen und wenden Sie diese an.
• Nutzen Sie neue Technologien: Entdecken Sie KI/ML, Quantencomputing und IoT und integrieren Sie diese in Cloud-Plattformen.
• Steigern Sie die Cloud-Effizienz: Wenden Sie DevOps-Praktiken, FinOps und Automatisierung an, um kostengünstige und nachhaltige Cloud-Lösungen zu erstellen.

KURS 7: Capstone-Projekt zu Cloud Computing und DevOps

Die Projekte bilden den Abschluss Ihrer Lernreise und ermöglichen es Ihnen, Ihre Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern zu demonstrieren. Spezielle Mentoring-Sitzungen helfen Ihnen bei der Bewältigung praktischer, branchenrelevanter Herausforderungen.

Projekt 1: Containerisierung von Microservices mit AWS CodePipeline und ECS-Cluster

Konfigurieren Sie eine DevOps-Pipeline, um die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) für containerisierte Microservices mit AWS CodePipeline und ECS Cluster zu automatisieren. Dieses Projekt umfasst die Handhabung komplexer Build-Prozesse, die Code-Validierung und die Bereitstellung auf Anwendungsservern.

Projekt 2: Automatisierte Bereitstellung von Azure-Web-Apps mit Containern

Automatisieren Sie die Bereitstellung der Infrastruktur und die Bereitstellung von Microservices in der Azure Cloud mit Azure Web App Service und Pipelines. Das Projekt umfasst die Containerisierung und CI/CD-Automatisierung

Projekt 3: Multi-Cloud-Bereitstellung für eine Webanwendung

Erstellen Sie eine DevOps-Pipeline, um monolithische Anwendungen auf AWS und Azure in Microservices zu überführen, wobei Sie Jenkins und Ansible-Playbooks für automatisierte Bereitstellungen verwenden.

Wahlkurse:

Wahlkurs 1: Akademischer Meisterkurs der Purdue University Online

• Nehmen Sie an einer spannenden Online-Masterclass teil und gewinnen Sie Einblicke in die neuesten technologischen Entwicklungen und Methoden im Bereich Cloud Computing und DevOps.
• Entdecken Sie, warum Cloud Computing und DevOps für Unternehmen so wichtig sind und warum Investitionen in diese Fähigkeiten der Schlüssel zu Wachstum und Skalierbarkeit sind.

Wahlfach 2: Generative KI in der Cloud

• Nehmen Sie an einer interaktiven Online-GenAI-Masterclass teil und entdecken Sie die neuesten technologischen Fortschritte und Techniken im Bereich Cloud Computing und DevOps.
• Lernen Sie, wie Sie generative KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen, indem Sie Cloud-Infrastrukturen, Datenaufbereitung, Modellerstellung und Bereitstellungsworkflows verstehen.
• Führen Sie verantwortungsbewusste KI-Praktiken ein, indem Sie ethische Bedenken berücksichtigen, den Datenschutz gewährleisten und erklärbare KI-Methoden für transparente Lösungen einsetzen.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit generativen KI-Diensten führender Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und Google Cloud, einschließlich spezieller Tools wie Azure OpenAI für die Textgenerierung.

Wahlfach 3: Cloud-Administration und DevOps mit Microsoft Azure

• Demonstrieren Sie grundlegende Kenntnisse der Azure-Konzepte und -Terminologie (AZ-900).
• Entwerfen und implementieren Sie Azure-Lösungen gemäß bewährten Architekturverfahren.
• Verwalten Sie Azure-Ressourcen und Governance durch Konfigurieren von Abonnements und Implementieren einer rollenbasierten Zugriffssteuerung (RBAC).
• Stellen Sie Azure-Lösungen bereit und überwachen Sie diese, einschließlich virtueller Maschinen, Container und Netzwerkkomponenten.
• Sichern und schützen Sie Azure-Daten durch effektive Datenschutzstrategien und Identitätsmanagement.

Wahlfach 4: Cloud-Architektur mit Google Cloud

• Beherrschen Sie die Grundlagen von Google Cloud, einschließlich der Kerndienste, der Infrastruktur und der Navigation in der Konsole.
• Erwerben Sie Kenntnisse über wichtige Google Cloud-Dienste wie Rechenleistung, Speicher, Netzwerke, Sicherheit und Datenbanken.
• Wenden Sie praktische Fähigkeiten anhand von Fallstudien und Best Practices aus der Praxis an.

HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN

Wie wird das Programm durchgeführt?

Der Kurs wird vollständig online in Form von virtuellen Live-Kursen angeboten und besteht zu 80 % aus praktischen Übungen und zu 20 % aus theoretischem Unterricht. Sie nehmen an praktischen Projekten, Fallstudien und interaktiven Sitzungen teil, die von Branchenexperten geleitet werden.

Wie sieht der Stundenplan aus? Gibt es Aufzeichnungen?

Der Kurs dauert in der Regel etwa 20 Wochen, mit einem geschätzten wöchentlichen Lernaufwand von 8 bis 10 Stunden, der Live-Sitzungen und selbstbestimmtes Lernen kombiniert. Der Unterricht findet an Wochentagen und meist am Wochenende zu verschiedenen Terminen statt. Zwischen den Kursen gibt es viele praktische Projekte zu bearbeiten. Bitte senden Sie uns eine E-Mail, um den detaillierten Zeitplan des Programms zu erhalten. Wenn Sie eine Unterrichtsstunde verpassen, können Sie sich jederzeit die Aufzeichnung ansehen.

HINWEIS

Die Teilnahme kann nicht durch das bloße Ansehen der Aufzeichnungen der Sitzungen nachgewiesen werden. Die Teilnahme wird nur dann erfasst, wenn ein Lernender an der Live-Sitzung teilnimmt. Da es sich um universitätsnahe Programme handelt, sind die Kriterien strenger, da sie von den Universitäten selbst festgelegt werden. Die Aufzeichnungen stehen jedoch zur Verfügung. Die Lernenden können die spezifischen Zertifizierungskriterien für jeden Kurs direkt in ihrem LMS einsehen.

Kann ich während der Teilnahme an diesem UI/UX-Bootcamp Vollzeit arbeiten?

Ja, das können Sie! Der Programmablauf ist so gestaltet, dass er vielbeschäftigten Berufstätigen mit Vollzeitbeschäftigung entgegenkommt. Sie können an Live-Sitzungen mit einem Dozenten teilnehmen, die meist am Wochenende zu festgelegten Zeiten stattfinden, und dann die Aufgaben/Projekte in Ihrer Freizeit erledigen.

Sind für diese Cloud-Computing- und DevOps-Schulung Programmierkenntnisse erforderlich?

Grundlegende Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Das Programm vermittelt die wesentlichen Skript- und Automatisierungsfähigkeiten, die für DevOps und Cloud-Workflows erforderlich sind. Das Programm beginnt mit grundlegenden Cloud- und DevOps-Konzepten und ist somit sowohl für Anfänger als auch für Fachleute geeignet.

Bereitet mich dieses Programm auf Zertifizierungen vor?

Dieses Cloud-Computing-Programm hilft Ihnen, sich auf wichtige Branchenzertifizierungen von AWS und Azure vorzubereiten, darunter:

• AWS Solutions Architect – Associate
• Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
• Microsoft Certified: Azure Administrator Associate (AZ-104)
• Microsoft Certified: DevOps Engineer Expert (AZ-400)

Welche GenAI-Themen werden in diesem Programm behandelt?

• Anwendungen generativer KI
• Wichtige Techniken (GANs, VAEs, Diffusionsmodelle)
• Cloud-Anbieter und ihre Angebote (AWS, Azure, GCP)
• Rechenressourcen (GPUs, TPUs, CPUs)
• Speicheroptionen (Objektspeicher, Blockspeicher)
• Netzwerkaspekte (Bandbreite, Latenz)
• Voreingenommenheit und Fairness in der KI
• Erklärbarkeit und Transparenz
• Verantwortungsbewusste KI-Praktiken mit Azure OpenAI
• Datenerfassung und -kuratierung
• Datenverwaltung und Compliance
• Datenschutz und -sicherheit
• Auswahl der Modellarchitektur
• Erklärbare KI
• Ethische Überlegungen zu generativer KI
• Zukünftige Trends und neue Technologien
• Große Sprachmodelle (LLMs)
• Quantencomputing für KI
• KI-Governance und -Regulierung
• Bereitstellung eines Sprachmodells in der Cloud
• Erstellung einer generativen KI-Anwendung für einen bestimmten Anwendungsfall

Welche beruflichen Möglichkeiten habe ich nach Abschluss dieses Programms?

• Cloud-Lösungsarchitekt
• Site Reliability Engineer (SRE)
• Build Engineer
• Lösungsarchitekt
• Anwendungssicherheitsanalyst
• Cloud-Praktiker
• Cloud-Administrator
• DevOps-Ingenieur
• Cloud-Berater
• Infrastrukturingenieur