Infrastructure cloud pour la science des données
( 25 Modules )

module #1
Introduction au Cloud Computing
Présentation du cloud computing, avantages et concepts clés

module #2
Présentation des fournisseurs de cloud
Comparatif des principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)

module #3
Principes fondamentaux de la sécurité du cloud
Problèmes de sécurité, bonnes pratiques et conformité dans le cloud

module #4
La science des données dans le cloud
Avantages de la science des données basée sur le cloud, cas d'utilisation courants

module #5
Options de stockage dans le cloud
Présentation des services de stockage cloud (S3, Blob Storage, Cloud Storage)

module #6
Ingestion et traitement des données
Ingestion et traitement de grands ensembles de données dans le cloud (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)

module #7
Entreposage de données basé sur le cloud
Solutions d'entreposage de données basées sur le cloud (Redshift, BigQuery, Synapse)

module #8
Machine learning basé sur le cloud
Présentation des services d'apprentissage automatique basés sur le cloud (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)

module #9
Conteneurisation pour la science des données
Utilisation de conteneurs (Docker) pour des workflows de science des données reproductibles

module #10
Orchestration de conteneurs basée sur le cloud
Orchestrer des conteneurs dans le cloud (Kubernetes, ECS, ACI)

module #11
Informatique sans serveur pour la science des données
Concepts et applications de l'informatique sans serveur en science des données

module #12
Visualisation des données dans le cloud
Outils et services de visualisation de données basés sur le cloud (Tableau, Power BI, D3.js)

module #13
Analyse de Big Data dans le Cloud
Traitement et analyse de big data dans le cloud (Hadoop, Spark, HBase)

module #14
Traitement du langage naturel basé sur le cloud
Services et applications NLP basés sur le cloud (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)

module #15
Vision par ordinateur basée sur le cloud
Services et applications de vision par ordinateur basés sur le cloud (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

module #16
Stratégies d'optimisation des coûts du cloud
Techniques d'optimisation des coûts du cloud pour les charges de travail de science des données

module #17
Architecture Cloud pour la science des données
Concevoir des architectures cloud évolutives et efficaces pour les charges de travail de science des données

module #18
Collaboration et contrôle de version basés sur le cloud
Outils de collaboration et de contrôle de version pour les équipes de science des données dans le cloud (GitHub, GitLab, Bitbucket)

module #19
Surveillance et journalisation basées sur le cloud
Outils de surveillance et de journalisation pour les charges de travail de science des données basées sur le cloud

module #20
Sauvegarde et récupération basées sur le cloud
Stratégies de sauvegarde et de récupération pour les charges de travail de science des données basées sur le cloud

module #21
Sécurité du cloud pour la science des données
Bonnes pratiques de sécurité pour les charges de travail de science des données dans le cloud

module #22
Conformité et gouvernance du cloud
Considérations relatives à la conformité et à la gouvernance pour les charges de travail de science des données basées sur le cloud

module #23
Migration des charges de travail de science des données vers le cloud
Stratégies de migration des charges de travail de science des données sur site vers le cloud

module #24
Créer une équipe de science des données basée sur le cloud
Considérations organisationnelles pour la constitution d'une équipe de science des données basée sur le cloud

module #25
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de l'infrastructure cloud pour une carrière en science des données

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