modul #1 Introducere în cloud computing Prezentare generală despre cloud computing, beneficii și concepte cheie
modul #2 Prezentare generală a furnizorilor de cloud Comparație între furnizorii importanți de cloud (AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)
modul #3 Fundamentele securității în cloud Preocupări de securitate, bune practici și conformitate în cloud
modul #4 Știința datelor în cloud Avantajele științei datelor bazate pe cloud, cazuri comune de utilizare
modul #5 Opțiuni de stocare în cloud Prezentare generală a serviciilor de stocare în cloud (S3, stocare blob, stocare în cloud)
modul #6 Ingerarea și prelucrarea datelor Ingerarea și procesarea de seturi mari de date în cloud (Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)
modul #7 Depozitare de date bazată pe cloud Soluții de stocare a datelor bazate pe cloud (Redshift, BigQuery, Synapse)
modul #8 Învățare automată bazată pe cloud Prezentare generală a serviciilor de învățare automată bazate pe cloud (SageMaker, Azure Machine Learning, AutoML)
modul #9 Containerizare pentru știința datelor Utilizarea containerelor (Docker) pentru fluxuri de lucru reproductibile pentru știința datelor
modul #10 Orchestrarea containerelor bazată pe cloud Orchestrarea containerelor în cloud (Kubernetes, ECS, ACI)
modul #11 Calcul fără server pentru știința datelor Concepte și aplicații de calcul fără server în știința datelor
modul #12 Vizualizarea datelor bazată pe cloud Instrumente și servicii de vizualizare a datelor bazate pe cloud (Tableau, Power BI, D3.js)
modul #13 Big Data Analytics în cloud Procesarea și analizarea datelor mari în cloud (Hadoop, Spark, HBase)
modul #14 Procesarea limbajului natural bazat pe cloud Servicii și aplicații NLP bazate pe cloud (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)
modul #15 Viziune pe computer bazată pe cloud Servicii și aplicații de viziune pe computer bazate pe cloud (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
modul #16 Strategii de optimizare a costurilor în cloud Tehnici de optimizare a costurilor cloud pentru sarcinile de lucru din știința datelor
modul #17 Arhitectură cloud pentru știința datelor Proiectarea de arhitecturi cloud scalabile și eficiente pentru sarcinile de lucru din știința datelor
modul #18 Colaborare bazată pe cloud și control al versiunilor Instrumente de colaborare și control al versiunilor pentru echipele de știință a datelor în cloud (GitHub, GitLab, Bitbucket)
modul #19 Monitorizare și înregistrare în cloud Instrumente de monitorizare și înregistrare în jurnal pentru sarcinile de lucru din știința datelor bazate pe cloud
modul #20 Backup și recuperare bazate pe cloud Strategii de copiere de rezervă și recuperare pentru sarcinile de lucru din știința datelor bazate pe cloud
modul #21 Securitate în cloud pentru știința datelor Cele mai bune practici de securitate pentru sarcinile de lucru din știința datelor în cloud
modul #22 Conformitatea și guvernanța în cloud Considerații privind conformitatea și guvernanța pentru sarcinile de lucru din știința datelor bazate pe cloud
modul #23 Migrarea încărcăturilor de lucru Data Science în cloud Strategii pentru migrarea în cloud a încărcăturilor de lucru din domeniul științei datelor la nivel local
modul #24 Construirea unei echipe de știință a datelor bazată pe cloud Considerații organizaționale pentru construirea unei echipe de știință a datelor bazate pe cloud
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea pașilor următori în cariera de Infrastructură Cloud pentru Data Science
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
