Infraestructura 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, beneficios y conceptos clave

módulo #2
Descripción general de los proveedores de la nube
Comparación de los principales proveedores de la nube (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)

módulo #3
Fundamentos de la seguridad en la nube
Inquietudes de seguridad, mejores prácticas y cumplimiento en la nube

módulo #4
Ciencia de datos en la nube
Ventajas de la ciencia de datos basada en la nube, casos de uso comunes

módulo #5
Opciones de almacenamiento en la nube
Descripción general de los servicios de almacenamiento en la nube (S3, Blob Storage, Cloud Storage)

módulo #6
Ingestión y procesamiento de datos
Ingestión y procesamiento de grandes conjuntos de datos en la nube (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)

módulo #7
Almacenamiento de datos basado en la nube
Soluciones de almacenamiento de datos basadas en la nube (Redshift, BigQuery, Synapse)

módulo #8
Aprendizaje automático basado en la nube
Descripción general de los servicios de aprendizaje automático basados en la nube (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)

módulo #9
Contenedorización para la ciencia de datos
Uso de contenedores (Docker) para flujos de trabajo de ciencia de datos reproducibles

módulo #10
Orquestación de contenedores basada en la nube
Orquestación de contenedores en la nube (Kubernetes, ECS, ACI)

módulo #11
Computación sin servidor para la ciencia de datos
Conceptos y aplicaciones de computación sin servidor en la ciencia de datos

módulo #12
Visualización de datos basada en la nube
Herramientas y servicios de visualización de datos basados en la nube (Tableau, Power BI, D3.js)

módulo #13
Análisis de big data en la nube
Procesamiento y análisis de big data en la nube (Hadoop, Spark, HBase)

módulo #14
Procesamiento de lenguaje natural basado en la nube
Servicios y aplicaciones de NLP basados en la nube (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)

módulo #15
Visión artificial basada en la nube
Servicios y aplicaciones de visión artificial basados en la nube (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

módulo #16
Optimización de costos en la nube Estrategias
Técnicas para optimizar los costos de la nube para cargas de trabajo de ciencia de datos

módulo #17
Arquitectura de la nube para la ciencia de datos
Diseño de arquitecturas de nube escalables y eficientes para cargas de trabajo de ciencia de datos

módulo #18
Colaboración y control de versiones basados en la nube
Herramientas de colaboración y control de versiones para equipos de ciencia de datos en la nube (GitHub, GitLab, Bitbucket)

módulo #19
Monitoreo y registro basados en la nube
Herramientas de monitoreo y registro para cargas de trabajo de ciencia de datos basadas en la nube

módulo #20
Copia de seguridad y recuperación basadas en la nube
Estrategias de copia de seguridad y recuperación para cargas de trabajo de ciencia de datos basadas en la nube

módulo #21
Seguridad en la nube para la ciencia de datos
Mejores prácticas de seguridad para cargas de trabajo de ciencia de datos en la nube

módulo #22
Cumplimiento y gobernanza de la nube
Consideraciones de cumplimiento y gobernanza para cargas de trabajo de ciencia de datos basadas en la nube

módulo #23
Migración de cargas de trabajo de ciencia de datos a la nube
Estrategias para migrar cargas de trabajo de ciencia de datos locales a ..«cloud

módulo #24
Construcción de un equipo de ciencia de datos basado en la nube
Consideraciones organizativas para la construcción de un equipo de ciencia de datos basado en la nube

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

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