Le Cloud Computing au service de la science des données
( 25 Modules )

module #1
Introduction au Cloud Computing
Présentation du Cloud Computing, de son histoire et de son évolution

module #2
Modèles de services de Cloud Computing
Exploration des modèles de services IaaS, PaaS et SaaS

module #3
Modèles de déploiement du Cloud
Comprendre les modèles de déploiement de Cloud public, privé, hybride et communautaire

module #4
Fournisseurs de Cloud et tendances du marché
Présentation des principaux fournisseurs de Cloud (AWS, Azure, GCP, IBM) et tendances du marché

module #5
Science des données dans le Cloud
Introduction à la science des données dans le Cloud, avantages et défis

module #6
Stockage Cloud pour la science des données
Exploration des options de stockage dans le Cloud (stockage de blobs, stockage d'objets, stockage de fichiers)

module #7
Entreposage de données dans le Cloud
Introduction à l'entreposage de données dans le Cloud, Amazon Redshift et Google BigQuery

module #8
Lacs de données basés sur le Cloud
Création de lacs de données avec le stockage dans le Cloud, AWS Lake Formation et GCP Cloud Storage

module #9
Basé sur le Cloud Bases de données NoSQL
Exploration des bases de données NoSQL basées sur le cloud, Amazon DynamoDB et Google Cloud Firestore

module #10
Bases de données relationnelles basées sur le cloud
Exploration des bases de données relationnelles basées sur le cloud, Amazon RDS et Google Cloud SQL

module #11
Traitement des données natif dans le cloud
Introduction au traitement des données natif dans le cloud, Apache Spark et Apache Flink

module #12
Apprentissage automatique basé sur le cloud
Introduction à l'apprentissage automatique basé sur le cloud, AWS SageMaker et Google Cloud AI Platform

module #13
Apprentissage en profondeur basé sur le cloud
Introduction à l'apprentissage en profondeur basé sur le cloud, TensorFlow et PyTorch

module #14
Sécurité et conformité du cloud
Présentation de la sécurité et de la conformité du cloud, de l'IAM et du chiffrement des données

module #15
Optimisation des coûts du cloud
Stratégies d'optimisation des coûts du cloud, d'estimation des coûts et d'utilisation des ressources

module #16
Migration et déploiement dans le cloud
Migration des charges de travail de science des données vers le cloud, la conteneurisation et le sans serveur informatique

module #17
Collaboration et contrôle de version basés sur le cloud
Utilisation d'outils de collaboration basés sur le cloud, GitHub et GitLab pour la science des données

module #18
Visualisation de données basée sur le cloud
Visualisation de données basée sur le cloud, Tableau, Power BI et D3.js

module #19
Automatisation des flux de travail basés sur le cloud
Automatisation des flux de travail de science des données, Apache Airflow et Zapier

module #20
Déploiement et gestion de modèles basés sur le cloud
Déploiement et gestion de modèles d'apprentissage automatique dans le cloud

module #21
Études de cas en science des données basée sur le cloud
Études de cas concrètes de projets de science des données basés sur le cloud

module #22
Meilleures pratiques pour la science des données basée sur le cloud
Meilleures pratiques pour la science des données, l'architecture et la mise en œuvre basées sur le cloud

module #23
Science des données basée sur le cloud pour des secteurs spécifiques
Applications de science des données basées sur le cloud pour la santé, la finance et la vente au détail

module #24
L'avenir du cloud computing pour la science des données
Tendances émergentes et orientations futures du cloud computing dans les données science

module #25
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes du Cloud Computing pour une carrière en science des données

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