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이벤트를 만듭니다

데이터 과학을 위한 클라우드 인프라
( 25 모듈 )

모듈 #1
클라우드 컴퓨팅 소개
클라우드 컴퓨팅 개요, 이점 및 핵심 개념

모듈 #2
클라우드 공급업체 개요
주요 클라우드 공급업체 비교(AWS, Azure, GCP, IBM Cloud)

모듈 #3
클라우드 보안 기본 사항
클라우드에서의 보안 문제, 모범 사례 및 규정 준수

모듈 #4
클라우드에서의 데이터 과학
클라우드 기반 데이터 과학의 장점, 일반적인 사용 사례

모듈 #5
클라우드 스토리지 옵션
클라우드 스토리지 서비스 개요(S3, Blob Storage, Cloud Storage)

모듈 #6
데이터 수집 및 처리
클라우드에서 대규모 데이터 세트 수집 및 처리(Kinesis, Event Hubs, Cloud Pub/Sub)

모듈 #7
클라우드 기반 데이터 웨어하우징
클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션(Redshift, BigQuery, Synapse)

모듈 #8
클라우드 기반 머신 러닝
클라우드 기반 머신 러닝 서비스 개요(SageMaker, Azure Machine Learning 학습, AutoML)

모듈 #9
데이터 과학을 위한 컨테이너화
재현 가능한 데이터 과학 워크플로를 위한 컨테이너(Docker) 사용

모듈 #10
클라우드 기반 컨테이너 오케스트레이션
클라우드에서 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes, ECS, ACI)

모듈 #11
데이터 과학을 위한 서버리스 컴퓨팅
데이터 과학에서의 서버리스 컴퓨팅 개념 및 응용 프로그램

모듈 #12
클라우드 기반 데이터 시각화
클라우드 기반 데이터 시각화 도구 및 서비스(Tableau, Power BI, D3.js)

모듈 #13
클라우드에서의 빅데이터 분석
클라우드에서 빅데이터 처리 및 분석(Hadoop, Spark, HBase)

모듈 #14
클라우드 기반 자연어 처리
클라우드 기반 NLP 서비스 및 응용 프로그램(NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)

모듈 #15
클라우드 기반 컴퓨터 비전
클라우드 기반 컴퓨터 비전 서비스 및 응용 프로그램(OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

모듈 #16
클라우드 비용 최적화 전략
데이터 과학 워크로드를 위한 클라우드 비용 최적화 기술

모듈 #17
데이터 과학을 위한 클라우드 아키텍처
데이터 과학 워크로드를 위한 확장 가능하고 효율적인 클라우드 아키텍처 설계

모듈 #18
클라우드 기반 협업 및 버전 제어
클라우드에서 데이터 과학 팀을 위한 협업 및 버전 제어 도구(GitHub, GitLab, Bitbucket)

모듈 #19
클라우드 기반 모니터링 및 로깅
클라우드 기반 데이터 과학 워크로드를 위한 모니터링 및 로깅 도구

모듈 #20
클라우드 기반 백업 및 복구
클라우드 기반 데이터 과학 워크로드를 위한 백업 및 복구 전략

모듈 #21
데이터 과학을 위한 클라우드 보안
클라우드에서 데이터 과학 워크로드를 위한 보안 모범 사례

모듈 #22
클라우드 규정 준수 및 거버넌스
클라우드 기반 데이터 과학 워크로드를 위한 규정 준수 및 거버넌스 고려 사항

모듈 #23
클라우드로 데이터 과학 워크로드 마이그레이션
온프레미스 데이터 과학 마이그레이션 전략 클라우드에 대한 워크로드

모듈 #24
클라우드 기반 데이터 과학 팀 구축
클라우드 기반 데이터 과학 팀 구축을 위한 조직적 고려 사항

모듈 #25
코스 마무리 및 결론
데이터 과학 경력을 위한 클라우드 인프라의 다음 단계 계획

배우고 공유하며 경쟁 할 준비가 되셨습니까?

언어 학습 도우미
음성 지원 포함

안녕하세요! 시작할 준비가 되셨나요? 마이크를 테스트해 봅시다.

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