Cloud Computing per la scienza dei dati
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione al Cloud Computing
Panoramica del cloud computing, la sua storia e la sua evoluzione

modulo #2
Modelli di servizio del Cloud Computing
Esplorazione dei modelli di servizio IaaS, PaaS e SaaS

modulo #3
Modelli di distribuzione del Cloud
Comprensione dei modelli di distribuzione del cloud pubblico, privato, ibrido e comunitario

modulo #4
Provider di cloud e tendenze di mercato
Panoramica dei principali provider di cloud (AWS, Azure, GCP, IBM) e tendenze di mercato

modulo #5
Data Science nel Cloud
Introduzione alla data science nel cloud, vantaggi e sfide

modulo #6
Cloud Storage per la Data Science
Esplorazione delle opzioni di cloud storage (archiviazione blob, archiviazione oggetti, archiviazione file)

modulo #7
Cloud Data Warehousing
Introduzione al cloud data warehousing, Amazon Redshift e Google BigQuery

modulo #8
Data Lake basati su cloud
Creazione di data lake con cloud storage, AWS Lake Formation e GCP Cloud Archiviazione

modulo #9
Database NoSQL basati su cloud
Esplorazione di database NoSQL basati su cloud, Amazon DynamoDB e Google Cloud Firestore

modulo #10
Database relazionali basati su cloud
Esplorazione di database relazionali basati su cloud, Amazon RDS e Google Cloud SQL

modulo #11
Elaborazione dati nativa su cloud
Introduzione all'elaborazione dati nativa su cloud, Apache Spark e Apache Flink

modulo #12
Apprendimento automatico basato su cloud
Introduzione all'apprendimento automatico basato su cloud, AWS SageMaker e Google Cloud AI Platform

modulo #13
Apprendimento profondo basato su cloud
Introduzione all'apprendimento profondo basato su cloud, TensorFlow e PyTorch

modulo #14
Sicurezza e conformità del cloud
Panoramica di sicurezza e conformità del cloud, IAM e crittografia dei dati

modulo #15
Ottimizzazione dei costi del cloud
Strategie per l'ottimizzazione dei costi del cloud, la stima dei costi e l'utilizzo delle risorse

modulo #16
Migrazione e distribuzione del cloud
Migrazione dei carichi di lavoro di data science al cloud, containerizzazione e serverless computing

modulo #17
Collaborazione e controllo delle versioni basati su cloud
Utilizzo di strumenti di collaborazione basati su cloud, GitHub e GitLab per la scienza dei dati

modulo #18
Visualizzazione dei dati basata su cloud
Visualizzazione dei dati basata su cloud, Tableau, Power BI e D3.js

modulo #19
Automazione del flusso di lavoro basata su cloud
Automazione dei flussi di lavoro di scienza dei dati, Apache Airflow e Zapier

modulo #20
Distribuzione e gestione di modelli basati su cloud
Distribuzione e gestione di modelli di apprendimento automatico nel cloud

modulo #21
Casi di studio sulla scienza dei dati basata su cloud
Casi di studio reali di progetti di scienza dei dati basati su cloud

modulo #22
Best practice per la scienza dei dati basata su cloud
Best practice per la scienza dei dati basata su cloud, l'architettura e l'implementazione

modulo #23
Scienza dei dati basata su cloud per settori specifici
Applicazioni di scienza dei dati basate su cloud per sanità, finanza e vendita al dettaglio

modulo #24
Futuro del cloud computing per la scienza dei dati
Tendenze emergenti e direzioni future per il cloud computing in data science

modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nel Cloud Computing per la carriera in Data Science

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