module #1 Introduction to Cloud Computing Pangkalahatang-ideya ng cloud computing, mga benepisyo, at pangunahing konsepto
module #2 Cloud Providers Overview Paghahambing ng mga pangunahing cloud provider (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)
module #3 Cloud Security Fundamentals Mga alalahanin sa seguridad, pinakamahuhusay na kagawian, at pagsunod sa cloud
module #4 Data Science in the Cloud Mga bentahe ng cloud-based na data science, mga karaniwang kaso ng paggamit
module #5 Cloud Storage Options Pangkalahatang-ideya ng mga serbisyo sa cloud storage (S3, Blob Storage, Cloud Storage)
module #6 Data Ingestion and Processing Pag-ingest at pagproseso ng malalaking dataset sa cloud (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)
module #7 Cloud-based Data Warehousing Cloud-based na data warehousing solution (Redshift, BigQuery, Synapse)
module #8 Cloud-based Machine Learning Pangkalahatang-ideya ng cloud-based na mga serbisyo sa machine learning (SageMaker, Azure Machine Learning , AutoML)
module #9 Containerization para sa Data Science Paggamit ng mga container (Docker) para sa mga reproducible na data science workflows
module #11 Serverless Computing para sa Data Science Serverless computing na mga konsepto at application sa data science
module #12 Cloud-based Data Visualization Cloud-based na data visualization tool at serbisyo (Tableau, Power BI, D3. js)
module #13 Big Data Analytics sa Cloud Pagproseso at pagsusuri ng malaking data sa cloud (Hadoop, Spark, HBase)
module #14 Cloud-based Natural Language Processing Cloud-based na mga serbisyo ng NLP at mga application (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)
module #15 Cloud-based Computer Vision Cloud-based na computer vision services at applications (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
module #16 Cloud Cost Optimization Strategies Mga diskarte para sa pag-optimize ng mga gastos sa cloud para sa mga workload ng data science
module #17 Cloud Architecture para sa Data Science Pagdidisenyo ng scalable at mahusay na cloud architecture para sa mga workload ng data science
module #18 Cloud-based Collaboration at Version Control Collaboration at bersyon control tool para sa mga data science team sa cloud (GitHub, GitLab, Bitbucket)
module #19 Cloud-based Monitoring and Logging Monitoring and logging tool para sa cloud-based na data science workloads
module #20 Cloud-based Backup at Pagbawi Mga diskarte sa pag-backup at pagbawi para sa mga cloud-based na data science workload
module #21 Cloud Security para sa Data Science Mga pinakamahuhusay na kagawian sa seguridad para sa mga workload ng data science sa cloud
module #22 Cloud Compliance and Governance Mga pagsasaalang-alang sa pagsunod at pamamahala para sa cloud-based na data science workloads
module #23 Migrating Data Science Workloads to the Cloud Strategies for migrating on-premises data science workloads to the cloud
module #24 Building a Cloud-based Data Science Team Mga pagsasaalang-alang sa organisasyon para sa pagbuo ng cloud-based na data science team
module #25 Pagtatapos ng Kurso at Konklusyon Pagpaplano ng mga susunod na hakbang sa Cloud Infrastructure para sa karera ng Data Science
Handa nang malaman, ibahagi, at makipagkumpetensya?
