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Infraestrutura de Nuvem para Ciência de Dados
( 25 Módulos )

módulo #1
Introdução à computação em nuvem
Visão geral da computação em nuvem, benefícios e conceitos-chave
módulo #2
Visão geral dos provedores de nuvem
Comparação dos principais provedores de nuvem (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)
módulo #3
Fundamentos de segurança em nuvem
Preocupações com segurança, práticas recomendadas e conformidade na nuvem
módulo #4
Ciência de dados na nuvem
Vantagens da ciência de dados baseada em nuvem, casos de uso comuns
módulo #5
Opções de armazenamento em nuvem
Visão geral dos serviços de armazenamento em nuvem (S3, Blob Storage, Cloud Storage)
módulo #6
Ingestão e processamento de dados
Ingestão e processamento de grandes conjuntos de dados na nuvem (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)
módulo #7
Data Warehousing baseado em nuvem
Soluções de data warehousing baseadas em nuvem (Redshift, BigQuery, Synapse)
módulo #8
Aprendizado de máquina baseado em nuvem
Visão geral dos serviços de aprendizado de máquina baseados em nuvem (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)
módulo #9
Containerização para Ciência de Dados
Uso de contêineres (Docker) para fluxos de trabalho de ciência de dados reproduzíveis
módulo #10
Orquestração de contêineres baseada em nuvem
Orquestração de contêineres na nuvem (Kubernetes, ECS, ACI)
módulo #11
Computação sem servidor para ciência de dados
Conceitos e aplicativos de computação sem servidor em ciência de dados
módulo #12
Visualização de dados baseada em nuvem
Ferramentas e serviços de visualização de dados baseados em nuvem (Tableau, Power BI, D3.js)
módulo #13
Análise de Big Data na Nuvem
Processamento e análise de big data na nuvem (Hadoop, Spark, HBase)
módulo #14
Processamento de linguagem natural baseado em nuvem
Serviços e aplicativos de PNL baseados em nuvem (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)
módulo #15
Visão computacional baseada em nuvem
Serviços e aplicativos de visão computacional baseados em nuvem (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
módulo #16
Estratégias de otimização de custos de nuvem
Técnicas para otimizar custos de nuvem para cargas de trabalho de ciência de dados
módulo #17
Arquitetura de nuvem para ciência de dados
Projetando arquiteturas de nuvem escaláveis ​​e eficientes para cargas de trabalho de ciência de dados
módulo #18
Colaboração e controle de versão baseados em nuvem
Ferramentas de colaboração e controle de versão para equipes de ciência de dados na nuvem (GitHub, GitLab, Bitbucket)
módulo #19
Monitoramento e registro baseados em nuvem
Ferramentas de monitoramento e registro para cargas de trabalho de ciência de dados baseadas em nuvem
módulo #20
Backup e recuperação baseados em nuvem
Estratégias de backup e recuperação para cargas de trabalho de ciência de dados baseadas em nuvem
módulo #21
Segurança em nuvem para ciência de dados
Melhores práticas de segurança para cargas de trabalho de ciência de dados na nuvem
módulo #22
Conformidade e governança da nuvem
Considerações sobre conformidade e governança para cargas de trabalho de ciência de dados baseadas em nuvem
módulo #23
Migração de cargas de trabalho de ciência de dados para a nuvem
Estratégias para migrando cargas de trabalho de ciência de dados locais para a nuvem
módulo #24
Construindo uma equipe de ciência de dados baseada em nuvem
Considerações organizacionais para construir uma equipe de ciência de dados baseada em nuvem
módulo #25
Conclusão e encerramento do curso
Planejando os próximos passos na carreira de infraestrutura de nuvem para ciência de dados


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