ဘာသာစကား ၇၇
Logo

အလုပ်သင်မုဒ်
10 မော်ဂျူးများ / ~100 စာမျက်နှာများ
Wizard မုဒ်
~25 မော်ဂျူးများ / ~400 စာမျက်နှာများ
🎓
ဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖန်တီးပါ

ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Cloud အခြေခံအဆောက်အဦ
( 25 မော်ဂျူးများ )

module #1
Cloud Computing မိတ်ဆက်
cloud computing ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အဓိက သဘောတရားများ
module #2
Cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
အဓိက cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ (AWS၊ Azure၊ GCP၊ IBM Cloud)
module #3
Cloud လုံခြုံရေးအခြေခံများ
လုံခြုံရေးစိုးရိမ်မှုများ၊ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် cloud ရှိ လိုက်နာမှု
module #4
Cloud ရှိ ဒေတာသိပ္ပံ
cloud-based data science ၏အားသာချက်များ၊ အသုံးများသောကိစ္စများ
module #5
Cloud Storage ရွေးစရာများ
cloud သိုလှောင်မှုဝန်ဆောင်မှုများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက် (S3၊ Blob Storage၊ Cloud Storage)
module #6
ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း
cloud ရှိ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း (Kinesis၊ Event Hubs၊ Cloud Pub/Sub)
module #7
Cloud-based Data Warehousing
Cloud-based data warehousing solutions (Redshift၊ BigQuery၊ Synapse)
module #8
Cloud အခြေခံ စက်သင်ယူခြင်း။
cloud-based စက်သင်ယူခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ၏ခြုံငုံသုံးသပ်ချက် (SageMaker၊ Azure Machine Learning၊ AutoML)
module #9
ဒေတာသိပ္ပံအတွက် သိုလှောင်ခြင်း
ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော အချက်အလက်သိပ္ပံလုပ်ငန်းအသွားအလာအတွက် ကွန်တိန်နာများ (Docker) ကို အသုံးပြုခြင်း။
module #10
Cloud-based Container Orchestration
cloud ရှိ ကွန်တိန်နာများကို စုစည်းခြင်း ( Kubernetes၊ ECS၊ ACI)
module #11
ဒေတာသိပ္ပံအတွက် ဆာဗာမဲ့ကွန်ပြူတာ
ဒေတာသိပ္ပံတွင် ဆာဗာမဲ့ကွန်ပြူတာဆိုင်ရာ အယူအဆများနှင့် အသုံးချမှုများ
module #12
Cloud-based Data Visualization
Cloud-based data visualization ကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ (Tableau၊ Power BI၊ D3.js)
module #13
Cloud ရှိ Big Data Analytics
cloud ရှိ ဒေတာကြီးများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (Hadoop၊ Spark၊ HBase)
module #14
Cloud အခြေပြု သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း။
Cloud-based NLP ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပလီကေးရှင်းများ (NLTK၊ spaCy၊ Stanford CoreNLP)
module #15
Cloud-based Computer Vision
Cloud-based ကွန်ပျူတာအမြင်ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အပလီကေးရှင်းများ (OpenCV၊ TensorFlow၊ PyTorch)
module #16
Cloud ကုန်ကျစရိတ် ပိုကောင်းအောင် မဟာဗျူဟာများ
ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်များများအတွက် cloud ကုန်ကျစရိတ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်နည်းများ
module #17
ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Cloud Architecture
ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်တာဝန်များအတွက် အတိုင်းအတာနှင့် ထိရောက်သော cloud ဗိသုကာများကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း။
module #18
Cloud-based ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် ဗားရှင်းထိန်းချုပ်မှု
cloud ရှိ ဒေတာသိပ္ပံအသင်းများအတွက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် ဗားရှင်းထိန်းချုပ်ရေးကိရိယာများ (GitHub၊ GitLab၊ Bitbucket)
module #19
Cloud-based Monitoring and Logging
cloud-based data science workloads အတွက် စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် မှတ်တမ်းရေးကိရိယာများ
module #20
Cloud-based Backup နှင့် Recovery
cloud-based data science workloads အတွက် အရန်သိမ်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူခြင်း မဟာဗျူဟာများ
module #21
ဒေတာသိပ္ပံအတွက် Cloud လုံခြုံရေး
cloud ရှိ ဒေတာသိပ္ပံအလုပ်များ အတွက် လုံခြုံရေး အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များ
module #22
Cloud Compliance နှင့် အုပ်ချုပ်မှု
cloud-based data science workloads အတွက် လိုက်နာမှုနှင့် အုပ်ချုပ်မှု ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ
module #23
Data Science Workloads ကို Cloud သို့ ရွှေ့ပြောင်းခြင်း။
လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ဒေတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အလုပ်တာဝန်များကို cloud သို့ ရွှေ့ပြောင်းခြင်းအတွက် မဟာဗျူဟာများ
module #24
Cloud-based Data Science အဖွဲ့ကို တည်ဆောက်ခြင်း။
cloud-based data science team တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ
module #25
သင်တန်းအကျဉ်းနှင့် နိဂုံး
Data Science အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအတွက် Cloud Infrastructure တွင် နောက်အဆင့်များကို စီစဉ်ခြင်း။


သင်ယူရန်, မျှဝေရန်နှင့်ယှဉ်ပြိုင်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။

ဘာသာစကားသင်ယူရေးလက်ထောက်
Voice Support ဖြင့်

မင်္ဂလာပါ! စတင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား။ သင့်မိုက်ခရိုဖုန်းကို စမ်းသပ်ကြည့်ရအောင်။
  • Logo
အွန်လိုင်းအရင်းအမြစ်များ
WIZAPE အကြောင်း
အွန်လိုင်းပေါ်တယ်
  • ▶
မူပိုင်ခွင့် 2025 @ wizepe.com
မူပိုင်ခွင့်ကိုလက်ဝယ်ထားသည်
ကြှနျုပျတို့ကိုဆကျသှယျရနျကိုယ်ရေးအချက်အလက်မူဝါဒ