そして、 DevCon Schoolを思いついて実装しました 。 イベントの参加者には、深い没入感で無料です 。 比較的短い歴史にもかかわらず、この名前はブランドであり、一種の品質マークとなっています。 私たちはそれらをますます実施するよう求められています。 大きな場所は、年に2回実施している大規模なDevConスクールで占められています。 通常のものとは異なり、いくつかのトピックがあります。最も重要なことは、これらのトピックに精通する方法を厳密に選択する機会があります：集中クラスまたはマスタークラス。
そこで、6月1日にDevCon School：Future Technologiesで開催される12のワークショップの準備を見てみましょう。このワークショップはDigital Octoberで開催されます。
マスタークラス
マスタークラスの最も興味深く有用なプログラムを準備しようとしました。 合計で12のマスタークラスが予定されています。イベント中にマスタークラス全体に参加する場合、投稿できるマスタークラスは3つだけです。 以下に、時間、講演者、簡単な説明が記載されたワークショップのリストがあります。これらはあなたの選択を助けることを願っています。任意のマスタークラスに登録し 、最終的に会議中に行く場所を選択できます。 マスタークラスの部屋は、「最初に来た人、最初にマスタークラスに着いた人」という原則に従って満たされ、満たされると閉じられます。
スロット11:30-13:30（2時間）
Azure Service Fabric- 実際の分散プロジェクト用プラットフォーム 、 Evgeny AgafonovService Fabricは分散システムプラットフォームであり、Microsoftの内外で多数の生産プロジェクトで既に使用されています。 マスタークラスでは、スピーカーと一緒にプラットフォームを操作し、スケーラブルでフォールトトレラントなプロジェクトでの使用と、クラウドアプリケーションの開発時に発生するさまざまなタスクについて説明します。
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AzureクラウドのPostgres 、 Ivan PanchenkoおよびAlexey Shishkin
マスタークラスは、AzureクラウドでPostgres DBMSを使用する方法を示し、DBMSをセットアップして操作するための基本操作を示します。 スピーカーと一緒に、Postgres Professional自身の開発の例でこれがどのように機能するかを学びます。
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レガシーコードのリファクタリング：依存関係を解消する方法は？ 、 ドミトリーパブロフ
コードがテストなしで継承されたが、本当にリファクタリングしたい場合はどうすればよいですか？
祈って行きますか？ または、テストと安全なリファクタリングを作成するためのコードを準備するための工学的アプローチはありますか？
マスタークラスの一部として、依存関係を破る手法のライブコーディングと分析が待っています。
スプラウトメソッド\クラス。
メソッド\クラスをラップします。
抽出とオーバーライド。
並列設計。
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MS Researchの Olga TelezhnayaのMalmo フレームワークを使用して、Minecraftの世界で プログラミングを行います。
Minecraftは学童の間で悲惨な人気を博しています。 マスタークラスでは、これが良いかどうかを調べ、それから身近な世界でプログラムする方法、子供たちにそれを教える方法、人工知能の問題の解決にどのようにアプローチできるかを考えます。 一緒にいくつかの問題を解決します（知らない場合はPython 2.7を選択します-大丈夫、命令型言語の知識で十分です）。 Malmoのオープンソースフレームワークは、AIアルゴリズムの開発を検討している研究者向けに作成されました。 Minecraftのライセンスは必要ありません。
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スロット14:30-16:30（2時間）
Microsoft Visual Studio Team ServicesとAzure for Java Developersの機能 、 Emin Askerovこのマスタークラスの学生は、Javaアプリケーションの開発ライフサイクルをサポートするMicrosoft Visual Studio Team Servicesプラットフォームの幅広い機能と、展開および管理のためのAzure Web App Servicesクラウドサービスについて学びます。 演習は、実際に得られた理論的知識を統合します。
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実際のコンテナ 、 スタス・パブロフ
このワークショップは、コンテナを操作し、Azureで使用する基本的なプラクティスを学びたい人を対象としています。 Dockerコンテナー、Windowsコンテナーを調べて操作し、ローカルおよびAzureクラウドでの動作を独自に試してみます。 その後、Docker SwarmおよびKubernetesオーケストレーターとの連携、アプリケーションのオーケストラへのデプロイ、およびスケーリングを検討します。
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安全な開発プロセスの構築 、 Alexey ZhukovおよびRami Muleis
ソフトウェアのセキュリティは、品質の重要な要素になりつつあります。 従来の開発プロセスでは、常に安全なアプリケーションを最初から作成できるとは限らず、既製のソフトウェアの脆弱性を排除するには、多大な時間と材料コストが必要です。 ソフトウェア開発サイクル全体にセキュアなソフトウェア開発ライフサイクルを組み込むことは、救いになります。 マスタークラスでは、開発者の観点から、ソフトウェアプロジェクトの安全な開発プロセスに実際に精通します。
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Microsoft Azureクラウドでの機械学習 、 Dmitry Petukhov
最新のクラウドプラットフォームにより、開発者およびデータサイエンティストは、32xCPU VM、高性能NVidia Tesla GPUを搭載したサーバー、またはHadoopクラスターをほんの数分で展開できます。 マスタークラスの最初の部分では、機械学習に関連するAzureクラウドサービスの使用と、オープンソースフレームワークのスタック標準データサイエンティストについて検討します。 機械学習タスクの解決に使用できるAzureで利用可能なさまざまなソフトウェアフレームワークとPaaSサービスも、データ分析の専門家とこの分野の調査を始めたばかりの開発者の両方を喜ばせます。
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スロット17:00-19:00（2時間）
DockerおよびVisual Studio Team Servicesの例を使用したコンテナー化およびDevOpsアプリケーション 、 Ilya Zverevマスタークラスのフレームワークでは、コンテナーの作成方法、アプリケーションのコンテナー化方法（例としてJavaアプリケーションを使用）、および作成されたプロジェクトの継続的な統合と展開のためのVisual Studio Team Servicesの使用方法を扱います。
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リアルタイムシステムテレメトリーコレクション 、 Igor ShcheglovitovおよびAnton Mednonogov
マスタークラスは、オープンソースの要素とAzureクラウドに基づいてサービスパフォーマンスメトリックを収集および監視するためのシステムを準備します。 この仕組みの基本から始めて、ログを収集するためのPaaSインフラストラクチャ（Event Hub、Stream Analytics）の作成に進み、Power BIでテレメトリを視覚化し、システムの負荷をテストします。
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ExcelからPythonを介してAzure ML 、 Mikhail Komarov への線形およびロジスティック回帰
このプレゼンテーションでは、線形回帰およびロジスティック回帰の概要、適用範囲、Pythonでの実装、Azure MLを紹介します。 このワークショップの目的は、簡単な例を使用して、線形およびロジスティック回帰の基礎を学生に紹介することです。
線形回帰（50分）：
1.線形回帰、少し数学、パラメーター。
2.ライブラリなしのPythonでの単純な実装の例。
3. scikit-learnライブラリーでの実装、基本パラメーター、モデル品質評価。
4. Azure ML、パラメーター、モデル品質評価での実装。
ロジスティック回帰（50分）：
1.ロジスティック回帰、少々の数学、パラメーター。
2.ライブラリなしのPythonでの単純な実装の例。
3. scikit-learnライブラリーでの実装、基本パラメーター、モデル品質評価。
4. Azure ML、パラメーター、モデル品質評価での実装。
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Power BI 、 Stanislav Bitten によるデータの視覚化
さまざまなタイプや目的のデータを明確かつ迅速に視覚化する機能は、データ分析の分野における重要な要素の1つです。 このワークショップでは、視覚化の基本と、作業を大幅に簡素化できるさまざまなバージョンのMicrosoft Power BIツールについて説明します。
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そして、最後まで読んでDevCon Schoolにアクセスしたい場合、私は伝統的に私たちのイベントに参加したい理由の説明と引き換えにプライベートメッセージで最大5つのプロモーションコードを提供します。 プロモーションコードを使用すると、学校への参加を即座に確認できます。