Andmeteaduse pilveinfrastruktuur
( 25 Moodulid )

moodul #1
Sissejuhatus pilvandmetöötlusse
Pilvandmetöötluse, eeliste ja põhikontseptsioonide ülevaade

moodul #2
Pilvepakkujate ülevaade
Peamiste pilveteenuse pakkujate (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud) võrdlus

moodul #3
Pilveturbe põhialused
Turvaprobleemid, parimad tavad ja vastavus pilves

moodul #4
Data Science in the Cloud
Pilvepõhise andmeteaduse eelised, tavalised kasutusjuhtumid

moodul #5
Pilvesalvestuse valikud
Pilvesalvestusteenuste ülevaade (S3, Blob Storage, Cloud Storage)

moodul #6
Andmete sisestamine ja töötlemine
Suurte andmehulkade sissevõtmine ja töötlemine pilves (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)

moodul #7
Pilvepõhine andmeladu
Pilvepõhised andmelaolahendused (Redshift, BigQuery, Synapse)

moodul #8
Pilvepõhine masinõpe
Pilvepõhiste masinõppeteenuste ülevaade (SageMaker, Azure Machine Learning) , AutoML)

moodul #9
Containerization for Data Science
Konteinerite (Docker) kasutamine reprodutseeritavate andmeteaduse töövoogude jaoks

moodul #10
Pilvepõhine konteinerite orkestreerimine
Konteinerite orkestreerimine pilves (Kubernetes, ECS, ACI)

moodul #11
Serverita andmetöötlus andmeteaduse jaoks
Serverita andmetöötluse kontseptsioonid ja rakendused andmeteaduses

moodul #12
Pilvepõhine andmete visualiseerimine
Pilvepõhised andmete visualiseerimise tööriistad ja teenused (Tableau, Power BI, D3. js)

moodul #13
Big Data Analytics in the Cloud
Suurandmete töötlemine ja analüüsimine pilves (Hadoop, Spark, HBase)

moodul #14
Pilvepõhine loomuliku keele töötlemine
Pilvepõhised NLP-teenused ja rakendused (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)

moodul #15
Pilvepõhine arvutinägemine
Pilvepõhised arvutinägemise teenused ja rakendused (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

moodul #16
Pilvekulude optimeerimise strateegiad
Andmeteaduse töökoormuste pilvekulude optimeerimise tehnikad

moodul #17
Datateaduse pilvarhitektuur
Skaleeritavate ja tõhusate pilvearhitektuuride kujundamine andmeteaduse töökoormuste jaoks

moodul #18
Pilvepõhine koostöö ja versioonihaldus
Koostöö ja versioon juhtimistööriistad andmeteaduse meeskondadele pilves (GitHub, GitLab, Bitbucket)

moodul #19
Pilvepõhine jälgimine ja logimine
Pilvepõhiste andmeteaduse töökoormuste jälgimis- ja logimistööriistad

moodul #20
Pilvepõhine varundamine ja taastamine
Varundus- ja taastestrateegiad pilvepõhiste andmeteaduse töökoormuste jaoks

moodul #21
Cloud Security for Data Science
Turvalisuse parimad tavad andmeteaduse töökoormuste jaoks pilves

moodul #22
Pilvevastavus ja -haldus
Pilvepõhiste andmeteaduse töökoormuste vastavus- ja juhtimiskaalutlused

moodul #23
Andmeteaduse töökoormuste üleviimine pilve
Kohase andmeteaduse töökoormuste pilve üleviimise strateegiad

moodul #24
Pilvepõhiste andmete loomine Teadusmeeskond
Pilvepõhise andmeteaduse meeskonna loomise korralduslikud kaalutlused

moodul #25
Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte
Andmeteaduse karjääri pilveinfrastruktuuri järgmiste sammude kavandamine

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Keeleõppe assistent
häältoega

Tere! Kas olete alustamiseks valmis? Testime teie mikrofoni.

Autoriõigus 2025 @ wizape.com
Kõik õigused kaitstud

KONTAKT - MEIEGA PRIVAATSUSPOLIITIKA

Andmeteaduse pilveinfrastruktuur ( 25 Moodulid )

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Keeleõppe assistenthäältoega

Andmeteaduse pilveinfrastruktuur
( 25 Moodulid )

Keeleõppe assistent
häältoega