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
