модуль #1 Введение в облачные вычисления Обзор облачных вычислений, их преимуществ и ключевых концепций
модуль #2 Основы облачного хранения данных Понимание моделей, типов и характеристик облачных хранилищ
модуль #3 Проблемы управления облачными данными Понимание проблем управления данными в облачных средах
модуль #4 Безопасность и соответствие облачных данных Обзор требований безопасности и соответствия облачных данных
модуль #5 Управление данными в облачных средах Понимание принципов управления данными и передового опыта в облачных средах
модуль #6 Интеграция данных в облаке Обзор инструментов и методов интеграции данных в облаке
модуль #7 Облачное хранилище данных и аналитика Понимание решений для облачного хранилища данных и аналитики
модуль #8 Облачные базы данных NoSQL Обзор облачных баз данных NoSQL и вариантов их использования
модуль #9 Облачные реляционные базы данных Обзор облачных реляционных баз данных и их Примеры использования
модуль #10 Облачные службы хранения данных (хранилище объектов, хранилище файлов, блочное хранилище) Подробное изучение облачных служб хранения данных и вариантов их использования
модуль #11 Облачные озера данных и хранилища данных Понимание облачных озер данных и хранилищ данных и их различий
модуль #12 Прием и обработка данных в облачных средах Обзор методов приема и обработки данных в облачных средах
модуль #13 Облачные ETL и ELT Понимание инструментов и методов облачных ETL и ELT
модуль #14 Качество и очистка данных в облаке Обзор инструментов и методов качества и очистки данных в облаке
модуль #15 Управление данными в облаке и управление метаданными Понимание лучших практик управления данными в облаке и управления метаданными
модуль #16 Оптимизация затрат в облаке и управление ресурсами Обзор стратегий оптимизации затрат в облаке и управления ресурсами
модуль #17 Резервное копирование и восстановление данных в облаке Понимание стратегий резервного копирования и восстановления данных в облаке и передовой опыт
модуль #18 Архивирование и многоуровневое хранение данных в облаке Обзор стратегий и передовой опыт архивирования и многоуровневого хранения данных в облаке
модуль #19 Инструменты и службы управления данными в облаке Обзор инструментов и служб управления данными в облаке (например, AWS Lake Formation, Azure Synapse Analytics)
модуль #20 Стратегии управления данными в нескольких облаках Понимание стратегий и передовой опыт управления данными в нескольких облаках
модуль #21 Управление данными гибридных и периферийных вычислений Обзор стратегий и передовой опыт управления данными в гибридных и периферийных вычислениях
модуль #22 Управление данными в облаке для ИИ и машинного обучения Понимание управления данными в облаке для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения
модуль #23 Передовой опыт и управление данными в облаке Обзор передовой опыт и фреймворки управления данными в облаке
модуль #24 Подведение итогов и заключение курса Планирование следующих шагов в карьере по управлению данными в облачных средах
