Computación en la nube para la ciencia de datos
( 25 Módulos )

módulo #1
Introducción a la computación en la nube
Descripción general de la computación en la nube, su historia y evolución

módulo #2
Modelos de servicio de computación en la nube
Exploración de los modelos de servicio IaaS, PaaS y SaaS

módulo #3
Modelos de implementación en la nube
Comprensión de los modelos de implementación de nube pública, privada, híbrida y comunitaria

módulo #4
Proveedores de nube y tendencias del mercado
Descripción general de los principales proveedores de nube (AWS, Azure, GCP, IBM) y tendencias del mercado

módulo #5
Ciencia de datos en la nube
Introducción a la ciencia de datos en la nube, beneficios y desafíos

módulo #6
Almacenamiento en la nube para la ciencia de datos
Exploración de las opciones de almacenamiento en la nube (almacenamiento de blobs, almacenamiento de objetos, almacenamiento de archivos)

módulo #7
Almacenamiento de datos en la nube
Introducción al almacenamiento de datos en la nube, Amazon Redshift y Google BigQuery

módulo #8
Lagos de datos basados en la nube
Construcción de lagos de datos con almacenamiento en la nube, AWS Lake Formation y GCP Cloud Storage

módulo #9
Almacenamiento en la nube basado en la nube
Almacenamiento de datos ... Bases de datos NoSQL»,«Exploración de bases de datos NoSQL basadas en la nube, Amazon DynamoDB y Google Cloud Firestore

módulo #10
Bases de datos relacionales basadas en la nube
Exploración de bases de datos relacionales basadas en la nube, Amazon RDS y Google Cloud SQL

módulo #11
Procesamiento de datos nativo de la nube
Introducción al procesamiento de datos nativo de la nube, Apache Spark y Apache Flink

módulo #12
Aprendizaje automático basado en la nube
Introducción al aprendizaje automático basado en la nube, AWS SageMaker y Google Cloud AI Platform

módulo #13
Aprendizaje profundo basado en la nube
Introducción al aprendizaje profundo basado en la nube, TensorFlow y PyTorch

módulo #14
Seguridad y cumplimiento de la nube
Descripción general de la seguridad y el cumplimiento de la nube, IAM y cifrado de datos

módulo #15
Optimización de costos de la nube
Estrategias para la optimización de costos de la nube, estimación de costos y utilización de recursos

módulo #16
Migración e implementación de la nube
Migración de cargas de trabajo de ciencia de datos a la nube, contenedorización y sin servidor computación

módulo #17
Colaboración basada en la nube y control de versiones
Uso de herramientas de colaboración basadas en la nube, GitHub y GitLab para la ciencia de datos

módulo #18
Visualización de datos basada en la nube
Visualización de datos basada en la nube, Tableau, Power BI y D3.js

módulo #19
Automatización del flujo de trabajo basada en la nube
Automatización de flujos de trabajo de ciencia de datos, Apache Airflow y Zapier

módulo #20
Implementación y gestión de modelos basados en la nube
Implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático en la nube

módulo #21
Estudios de caso en ciencia de datos basada en la nube
Estudios de caso del mundo real de proyectos de ciencia de datos basados en la nube

módulo #22
Mejores prácticas para la ciencia de datos basada en la nube
Mejores prácticas para la ciencia de datos basada en la nube, la arquitectura y la implementación

módulo #23
Ciencia de datos basada en la nube para industrias específicas
Aplicaciones de ciencia de datos basadas en la nube para atención médica, finanzas y comercio minorista

módulo #24
Futuro de la computación en la nube para la ciencia de datos
Tendencias emergentes y direcciones futuras para la computación en la nube en datos Ciencia

módulo #25
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la computación en la nube para la carrera de ciencia de datos

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