Cloud Computing: Big Data, Cloud ML und MLOps

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.

Einführung in die Cloud-Computing-Technologie
  • Grundlagen des Cloud Computing für Big Data und ML-Anwendungen.
  • Hauptvorteile von Cloud-Diensten für die Verarbeitung großer Datenmengen und Analysen.
  • Untersuchung von Bereitstellungsmodellen für Cloud-Infrastruktur in Big-Data-Workflows.
Big-Data-Workflows in der Cloud
  • Verwaltung und Verarbeitung großer Datensätze mit Cloud-nativen Tools.
  • Nutzung verteilter Frameworks wie Apache Hadoop und Spark in Cloud-Diensten.
  • Bewährte Verfahren für die Datenintegration, -speicherung und -visualisierung.
Maschinelles Lernen in Cloud-Umgebungen
  • Einführung in ML-Plattformen wie Azure ML und AWS SageMaker.
  • Erstellung, Schulung und Bereitstellung skalierbarer ML-Modelle in der Cloud.
  • Optimierung der Modellleistung durch Cloud-basierte Rechenleistung.
Integration von Big Data und ML in der Cloud
  • Erstellung von Datenpipelines zur Unterstützung von ML-Workflows in der Cloud-Infrastruktur.
  • Gewährleistung von Sicherheit und Kosteneffizienz bei Big-Data- und ML-Vorgängen.
  • Beispiele aus der Praxis für die Integration von Big Data und maschinellem Lernen in der Cloud.

MLOps wird eingesetzt, um den Lebenszyklus von ML-Modellen in Cloud-Umgebungen zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.