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
