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数据科学云计算
( 25 模块 )

模块 #1
云计算简介
云计算概述,其历史和发展

模块 #2
云计算服务模型
探索 IaaS,PaaS 和 SaaS 服务模型

模块 #3
云部署模型
了解公共,私有,混合和社区云部署模型

模块 #4
云提供商和市场趋势
主要云提供商 (AWS,Azure,GCP,IBM) 和市场趋势概述

模块 #5
云中的数据科学
云中数据科学简介,优势和挑战

模块 #6
数据科学的云存储
探索云存储选项（Blob 存储,对象存储,文件存储）

模块 #7
云数据仓库
云数据仓库,Amazon Redshift 和 Google BigQuery 简介

模块 #8
基于云的数据湖
使用云存储,AWS Lake Formation 和 GCP 云存储构建数据湖

模块 #9
基于云的 NoSQL数据库
探索基于云的 NoSQL 数据库,Amazon DynamoDB 和 Google Cloud Firestore

模块 #10
基于云的关系数据库
探索基于云的关系数据库,Amazon RDS 和 Google Cloud SQL

模块 #11
云原生数据处理
云原生数据处理,Apache Spark 和 Apache Flink 简介

模块 #12
基于云的机器学习
基于云的机器学习,AWS SageMaker 和 Google Cloud AI Platform 简介

模块 #13
基于云的深度学习
基于云的深度学习,TensorFlow 和 PyTorch 简介

模块 #14
云安全与合规性
云安全与合规性,IAM 和数据加密概述

模块 #15
云成本优化
云成本优化,成本估算和资源利用的策略

模块 #16
云迁移和部署
将数据科学工作负载迁移到云,容器化和无服务器计算

模块 #17
基于云的协作和版本控制
使用基于云的协作工具,GitHub 和 GitLab 进行数据科学

模块 #18
基于云的数据可视化
基于云的数据可视化,Tableau,Power BI 和 D3.js

模块 #19
基于云的工作流自动化
自动化数据科学工作流,Apache Airflow 和 Zapier

模块 #20
基于云的模型部署和管理
在云中部署和管理机器学习模型

模块 #21
基于云的数据科学案例研究
基于云的数据科学项目的真实案例研究

模块 #22
基于云的数据科学的最佳实践
基于云的数据科学,架构和实施的最佳实践

模块 #23
特定行业的基于云的数据科学
医疗保健,金融和零售业的基于云的数据科学应用

模块 #24
数据科学云计算的未来
数据云计算的新兴趋势和未来方向科学

模块 #25
课程总结与结论
规划云计算数据科学职业的下一步

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具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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