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Automate AI Anomaly Detection & Response

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Automate AI Anomaly Detection & Response

Starweaver
Renaldi Gondosubroto

Dozenten: Starweaver

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Apply machine learning techniques to detect anomalies in cybersecurity data such as logs, network traffic, and user behavior.

  • Automate incident response workflows by integrating AI-driven alerts with security orchestration tools.

  • Evaluate and fine-tune AI models to reduce false positives and improve real-time threat detection accuracy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Site Reliability Engineering
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Process Optimization
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: User Feedback
  • Kategorie: Microsoft Azure
  • Kategorie: Application Performance Management
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: Data Analysis

Wichtige Details

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module introduces anomaly detection from the ground up: what an “anomaly” is, which signals to trust, and how Azure Monitor helps you detect unusual behavior without building a custom ML model. You’ll instrument a workload with Application Insights, explore built-in smart detection, and create your first alert rule using dynamic thresholds and action groups so the right people (or workflows) get notified fast.

Das ist alles enthalten

8 Lektüren

 This module moves from “something is weird” to “what exactly changed and why.” You’ll learn KQL basics for beginners, then use time-series functions such as make-series and series_decompose_anomalies to detect spikes, dips, and seasonality-aware anomalies in logs. You’ll turn the query into a log alert rule and practice enriching alerts with anomaly scores, dimensions (region/role), and clear troubleshooting steps.

Das ist alles enthalten

7 Lektüren

 This module turns detection into action. You’ll learn response patterns that are safe and repeatable, then wire Azure Monitor action groups to Logic Apps (and optionally Azure Functions) to notify, create tickets, capture evidence, and trigger a reversible mitigation. You’ll practice parsing the common alert schema so one automation can handle metric, log, and smart detection alerts.

Das ist alles enthalten

8 Lektüren1 Aufgabe

Dozenten

Starweaver
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484 Kurse918.295 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen