Principes de base du cloud pour les professionnels des données

Aperçu

Apprenez les technologies cloud de base pour la science des données et l'analyse, et découvrez des acteurs clés tels que AWS, GCP, Azure et Snowflake Ce que vous apprendrez :

Comprenez pourquoi tant d'entreprises s'appuient sur la technologie cloud pour la science des données et l'analyse. Comprenez les cas d'utilisation de base de l'informatique en nuage pour différents rôles de données (analystes, scientifiques des données et ingénieurs des données).

Comparez les différents types de services cloud (IaaS, PaaS et SaaS) et d'infrastructure cloud (privée, publique et hybride). Explorez les similitudes et différences entre les principaux acteurs du paysage cloud, y compris Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud.

Démonstration de flux de travail réels d'analyse de données utilisant Azure, GCP, AWS et Snowflake Ce cours est une introduction de haut niveau au monde de l'informatique en nuage. L'écosystème cloud a connu une croissance exponentielle ces dernières années, stockant désormais plus de la moitié des données d'entreprise mondiales.

Pourtant, la plupart des personnes qui interagissent avec les services cloud ne sont pas conscientes de ce qui se passe en coulisses. Dans ce cours, nous poserons les bases en définissant ce que signifie l'informatique en nuage et pourquoi les entreprises s'y fient, nous établirons des comparaisons avec l'informatique traditionnelle sur site, et explorerons comment différents types de professionnels des données interagissent avec la technologie cloud.

De là, nous approfondirons les composants clés de l'architecture cloud, comparerons les différents types de services et d'infrastructures cloud, et passerons en revue des sujets importants comme la sécurité, la virtualisation, le contrôle des coûts, et plus encore. Ensuite, nous explorerons le paysage cloud moderne et comparerons les services offerts par des acteurs clés tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud.

Nous présenterons les fournisseurs de cloud public et privé, les plateformes de données et les produits logiciels, et discuterons de la façon de minimiser le risque de dépendance à un fournisseur. Enfin, nous vous guiderons à travers des démonstrations uniques et des cas d'utilisation réels pour illustrer comment vous pouvez commencer à exploiter ces services en tant que professionnel des données, y compris des flux de travail construits sur AWS, Azure, GCP et Snowflake.

SOMMAIRE DU COURS :

Cloud 101 Introduction aux bases de l'informatique en nuage, y compris ce que c'est, pourquoi les entreprises l'utilisent, et la façon dont les différents rôles de données interagissent avec elle. Architecture Cloud Compréhension des composants clés du cloud computing et de l'infrastructure cloud, ainsi que des types de services et d'architectures cloud.

Le paysage du cloud Revue de certains des principaux acteurs de l'industrie de l'informatique cloud pour l'analyse de données, et comparaison de leurs similitudes et différences. Stacks de données cloud Démonstration de pipelines simples d'analyse de données utilisant des combinaisons de produits et services cloud (ou "stacks"), y compris AWS, MySQL Workbench, GCP, Looker, Azure, Snowflake, et plus encore.

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Que vous soyez analyste ou scientifique des données intéressé par l'informatique en nuage ou leader d'entreprise cherchant à en savoir plus sur le paysage cloud, ce cours est pour vous. Bonne apprentissage ! -Chris Bruehl (Expert en science des données et principal instructeur Python, Maven Analytics) Vous cherchez notre stack complet en intelligence d'affaires ?

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J'ai étudié plusieurs langages de programmation, Excel, VBA et développement web, et Maven est parmi les meilleurs que j'ai vus !" Russ C. "C'est mon quatrième cours de Maven Analytics et mon quatrième avis 5 étoiles, donc je suis à court de choses à dire. J'aurais aimé que Maven soit dans ma vie plus tôt !" Tatsiana M. "Maven Analytics devrait devenir la nouvelle norme pour tous les cours enseignés sur Udemy !" Jonah M.

Programme

• Introduction à l'informatique en nuage
Définition et concepts clés
Avantages et défis de l'informatique en nuage
• Modèles de services cloud
Infrastructure en tant que service (IaaS)
Plateforme en tant que service (PaaS)
Logiciel en tant que service (SaaS)
• Modèles de déploiement cloud
Cloud public
Cloud privé
Cloud hybride
Cloud communautaire
• Principaux fournisseurs de services cloud
Amazon Web Services (AWS)
Microsoft Azure
Google Cloud Platform (GCP)
• Technologies cloud fondamentales pour les professionnels des données
Solutions de stockage
Stockage d'objets
Stockage en bloc
Stockage de fichiers
Options de calcul
Machines virtuelles
Conteneurs et Kubernetes
Mise en réseau dans le cloud
• Sécurité et conformité dans l'informatique en nuage
Confidentialité et protection des données
Normes de conformité
• Gestion des coûts cloud
Modèles de tarification
Meilleures pratiques pour l'optimisation
• Études de cas et applications pratiques
Migration vers le cloud
Exemples d'utilisation du cloud dans des projets de données
• Résumé et tendances futures dans l'informatique en nuage
Technologies émergentes
Le rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les plateformes cloud

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Enseigné par

Maven Analytics and Chris Bruehl

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Sujets

Programmation