Cloud-Infrastruktur für Data Science
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in Cloud Computing
Überblick über Cloud Computing, Vorteile und Schlüsselkonzepte

Modul #2
Überblick über Cloud-Anbieter
Vergleich der wichtigsten Cloud-Anbieter (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)

Modul #3
Grundlagen der Cloud-Sicherheit
Sicherheitsbedenken, bewährte Methoden und Compliance in der Cloud

Modul #4
Data Science in der Cloud
Vorteile von Cloud-basierter Data Science, häufige Anwendungsfälle

Modul #5
Cloud-Speicheroptionen
Überblick über Cloud-Speicherdienste (S3, Blob Storage, Cloud Storage)

Modul #6
Datenaufnahme und -verarbeitung
Aufnahme und Verarbeitung großer Datensätze in der Cloud (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)

Modul #7
Cloud-basiertes Data Warehousing
Cloud-basierte Data Warehousing-Lösungen (Redshift, BigQuery, Synapse)

Modul #8
Cloud-basiertes maschinelles Lernen
Überblick über Cloud-basierte Dienste für maschinelles Lernen (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)

Modul #9
Containerisierung für Data Science
Verwendung von Containern (Docker) für reproduzierbare Data-Science-Workflows

Modul #10
Cloudbasierte Container-Orchestrierung
Orchestrierung von Containern in der Cloud (Kubernetes, ECS, ACI)

Modul #11
Serverloses Computing für Data Science
Konzepte und Anwendungen des serverlosen Computing in Data Science

Modul #12
Cloudbasierte Datenvisualisierung
Cloudbasierte Datenvisualisierungstools und -dienste (Tableau, Power BI, D3.js)

Modul #13
Big Data Analytics in der Cloud
Verarbeitung und Analyse von Big Data in der Cloud (Hadoop, Spark, HBase)

Modul #14
Cloudbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache
Cloudbasierte NLP-Dienste und -Anwendungen (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)

Modul #15
Cloudbasierte Computer Vision
Cloudbasierte Computer Vision-Dienste und -Anwendungen (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

Modul #16
Cloud-Kostenoptimierung Strategien
Techniken zur Optimierung der Cloud-Kosten für Data Science-Workloads

Modul #17
Cloud-Architektur für Data Science
Entwerfen skalierbarer und effizienter Cloud-Architekturen für Data Science-Workloads

Modul #18
Cloud-basierte Zusammenarbeit und Versionskontrolle
Tools für Zusammenarbeit und Versionskontrolle für Data Science-Teams in der Cloud (GitHub, GitLab, Bitbucket)

Modul #19
Cloud-basierte Überwachung und Protokollierung
Tools für Überwachung und Protokollierung für Cloud-basierte Data Science-Workloads

Modul #20
Cloud-basierte Sicherung und Wiederherstellung
Strategien für Sicherung und Wiederherstellung für Cloud-basierte Data Science-Workloads

Modul #21
Cloud-Sicherheit für Data Science
Bewährte Sicherheitsmethoden für Data Science-Workloads in der Cloud

Modul #22
Cloud-Compliance und -Governance
Überlegungen zu Compliance und Governance für Cloud-basierte Data Science-Workloads

Modul #23
Migration von Data Science-Workloads in die Cloud
Strategien für die Migration von lokalen Data Science-Workloads in die Cloud

Modul #24
Aufbau eines Cloud-basierten Data-Science-Teams
Organisatorische Überlegungen zum Aufbau eines Cloud-basierten Data-Science-Teams

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in der Cloud-Infrastruktur für eine Karriere im Data Science

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