Die Schulung ist darauf ausgelegt, ein umfassendes Verständnis von Konzepten und fortgeschrittenen Cloud-Techniken zu vermitteln. Sie umfasst die Grundlagen der Cloud-Entwicklung, das Design von Cloud-Architekturen, die Bereitstellung von Cloud-Infrastrukturen, Cloud-Netzwerke und -Virtualisierung, Netzwerksicherheit, GitHub- und Python-Konzepte, Cloud-Compliance-Praktiken, Cloud-Webentwicklung und Cloud-Softwareentwicklung.
- Untersuchung der Rolle von Cloud Computing bei der Verarbeitung großer Datenmengen und ML-Arbeitslasten.
- Überblick über Cloud-Dienste für skalierbare Datenspeicherung und ML-Anwendungen.
- Schlüsselmerkmale der Cloud-Infrastruktur, die fortgeschrittene Analysen ermöglichen.
- Entwurf von Datenpipelines für die groß angelegte Verarbeitung in Cloud-Diensten.
- Verwendung verteilter Frameworks wie Apache Spark und Hadoop in der Cloud.
- Optimierung von Speicherung, Abfrage und Visualisierung für Big-Data-Workflows.
- Verwendung von Cloud-nativen ML-Plattformen wie AWS SageMaker und Google AI.
- Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen auf Cloud-Infrastruktur.
- Verwaltung großer Datensätze für ein effizientes ML-Modelltraining.
- Integration von Big Data-Analysen in ML-Workflows in Cloud-Diensten.
- Sicherstellung von Leistung, Sicherheit und Compliance in datenintensiven Projekten.
- Fallstudien zu Big Data- und ML-Implementierungen in Cloud-Umgebungen.
Die Schulung beinhaltet auch die Integration von Natural Language Processing (NLP) in Cloud-Architekturen für anspruchsvolle Datenverarbeitungsprojekte.