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Infrastruttura cloud per la scienza dei dati
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione al Cloud Computing
Panoramica del cloud computing, vantaggi e concetti chiave
modulo #2
Panoramica dei provider cloud
Confronto tra i principali provider cloud (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)
modulo #3
Concetti fondamentali sulla sicurezza del cloud
Problemi di sicurezza, best practice e conformità nel cloud
modulo #4
Data Science nel cloud
Vantaggi della data science basata sul cloud, casi d'uso comuni
modulo #5
Opzioni di archiviazione cloud
Panoramica dei servizi di archiviazione cloud (S3, Blob Storage, Cloud Storage)
modulo #6
Ingestione ed elaborazione dei dati
Ingestione ed elaborazione di grandi set di dati nel cloud (Kinesis, Event Hub, Cloud Pub/Sub)
modulo #7
Data Warehousing basato sul cloud
Soluzioni di data warehousing basate sul cloud (Redshift, BigQuery, Synapse)
modulo #8
Apprendimento automatico basato sul cloud
Panoramica dei servizi di apprendimento automatico basati sul cloud (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)
modulo #9
Containerizzazione per la scienza dei dati
Utilizzo di contenitori (Docker) per flussi di lavoro di scienza dei dati riproducibili
modulo #10
Orchestrazione di contenitori basata su cloud
Orchestrazione di contenitori nel cloud (Kubernetes, ECS, ACI)
modulo #11
Serverless Computing per la scienza dei dati
Concetti e applicazioni di serverless computing nella scienza dei dati
modulo #12
Visualizzazione dei dati basata su cloud
Strumenti e servizi di visualizzazione dei dati basati su cloud (Tableau, Power BI, D3.js)
modulo #13
Analisi dei Big Data nel cloud
Elaborazione e analisi di big data nel cloud (Hadoop, Spark, HBase)
modulo #14
Elaborazione del linguaggio naturale basata su cloud
Servizi e applicazioni NLP basati su cloud (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)
modulo #15
Visione artificiale basata su cloud
Servizi e applicazioni di visione artificiale basati su cloud (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
modulo #16
Ottimizzazione dei costi del cloud Strategie
Tecniche per ottimizzare i costi del cloud per carichi di lavoro di data science
modulo #17
Architettura cloud per data science
Progettazione di architetture cloud scalabili ed efficienti per carichi di lavoro di data science
modulo #18
Collaborazione e controllo delle versioni basati su cloud
Strumenti di collaborazione e controllo delle versioni per team di data science nel cloud (GitHub, GitLab, Bitbucket)
modulo #19
Monitoraggio e registrazione basati su cloud
Strumenti di monitoraggio e registrazione per carichi di lavoro di data science basati su cloud
modulo #20
Backup e ripristino basati su cloud
Strategie di backup e ripristino per carichi di lavoro di data science basati su cloud
modulo #21
Sicurezza del cloud per data science
Best practice di sicurezza per carichi di lavoro di data science nel cloud
modulo #22
Conformità e governance del cloud
Considerazioni sulla conformità e la governance per carichi di lavoro di data science basati su cloud
modulo #23
Migrazione di carichi di lavoro di data science nel cloud
Strategie per la migrazione di carichi di lavoro di data science on-premises nel ...
modulo #24
Migrazione cloud»},{«Costruzione di un team di data science basato su cloud
Considerazioni organizzative per la creazione di un team di data science basato su cloud
modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificazione dei prossimi passi nell'infrastruttura cloud per la carriera in Data Science


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