Cloud Computing für Data Science
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Cloud Computing
Überblick über Cloud Computing, seine Geschichte und Entwicklung

Modul #2
Cloud Computing-Servicemodelle
Erkunden von IaaS-, PaaS- und SaaS-Servicemodellen

Modul #3
Cloud-Bereitstellungsmodelle
Verstehen von öffentlichen, privaten, hybriden und Community-Cloud-Bereitstellungsmodellen

Modul #4
Cloud-Anbieter und Markttrends
Überblick über die wichtigsten Cloud-Anbieter (AWS, Azure, GCP, IBM) und Markttrends

Modul #5
Data Science in der Cloud
Einführung in Data Science in der Cloud, Vorteile und Herausforderungen

Modul #6
Cloud-Speicher für Data Science
Erkunden von Cloud-Speicheroptionen (Blob-Speicher, Objektspeicher, Dateispeicher)

Modul #7
Cloud Data Warehousing
Einführung in Cloud Data Warehousing, Amazon Redshift und Google BigQuery

Modul #8
Cloud-basierte Data Lakes
Erstellen von Data Lakes mit Cloud-Speicher, AWS Lake Formation und GCP Cloud Storage

Modul #9
Cloud-basiertes NoSQL Datenbanken
Cloudbasierte NoSQL-Datenbanken, Amazon DynamoDB und Google Cloud Firestore kennenlernen

Modul #10
Cloudbasierte relationale Datenbanken
Cloudbasierte relationale Datenbanken, Amazon RDS und Google Cloud SQL kennenlernen

Modul #11
Cloudnative Datenverarbeitung
Einführung in Cloudnative Datenverarbeitung, Apache Spark und Apache Flink

Modul #12
Cloudbasiertes maschinelles Lernen
Einführung in Cloud-basiertes maschinelles Lernen, AWS SageMaker und Google Cloud AI Platform

Modul #13
Cloudbasiertes Deep Learning
Einführung in Cloud-basiertes Deep Learning, TensorFlow und PyTorch

Modul #14
Cloud-Sicherheit und Compliance
Überblick über Cloud-Sicherheit und Compliance, IAM und Datenverschlüsselung

Modul #15
Cloud-Kostenoptimierung
Strategien zur Cloud-Kostenoptimierung, Kostenschätzung und Ressourcennutzung

Modul #16
Cloud-Migration und -Bereitstellung
Migration von Data-Science-Workloads in die Cloud, Containerisierung und Serverless Computing

Modul #17
Cloudbasierte Zusammenarbeit und Versionskontrolle
Verwendung von cloudbasierten Tools für die Zusammenarbeit, GitHub und GitLab für Data Science

Modul #18
Cloudbasierte Datenvisualisierung
Cloudbasierte Datenvisualisierung, Tableau, Power BI und D3.js

Modul #19
Cloudbasierte Workflow-Automatisierung
Automatisierung von Data-Science-Workflows, Apache Airflow und Zapier

Modul #20
Cloudbasierte Modellbereitstellung und -verwaltung
Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in der Cloud

Modul #21
Fallstudien zu Cloud-basierter Data Science
Reale Fallstudien zu Cloud-basierten Data-Science-Projekten

Modul #22
Best Practices für Cloud-basierte Data Science
Best Practices für Cloud-basierte Data Science, Architektur und Implementierung

Modul #23
Cloudbasierte Data Science für bestimmte Branchen
Cloudbasierte Data-Science-Anwendungen für Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel

Modul #24
Zukunft des Cloud-Computing für Data Science
Neue Trends und zukünftige Richtungen für Cloud-Computing in Data Wissenschaft

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte im Cloud Computing für eine Karriere in der Datenwissenschaft

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