Ambienti Cloud per Pipeline di Data Science Scalabili

La data science moderna richiede più dei semplici notebook locali; richiede la scalabilità e la potenza del cloud. Il passaggio dei tuoi flussi di lavoro alle piattaforme cloud è la chiave per gestire set di dati massivi e implementare pipeline robuste. Questo corso solo testuale ti guida attraverso i concetti fondamentali del cloud computing, adattati specificamente per i professionisti dei dati. Imparerai a navigare negli ambienti cloud, configurare servizi essenziali e architettare pipeline scalabili che elaborano i dati in modo efficiente. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali del cloud, la virtualizzazione e le differenze architetturali tra AWS e GCP. • Configurare risorse di calcolo come le istanze EC2 per eseguire carichi di lavoro di elaborazione dati. • Progettare pipeline di dati scalabili utilizzando servizi di orchestrazione gestiti come Dataflow. • Interrogare e gestire set di dati massivi in modo efficiente utilizzando data warehouse cloud come BigQuery. • Applicare le basi della containerizzazione per impacchettare i tuoi flussi di lavoro di data science per un'implementazione coerente. • Esercitarsi a impostare controlli di accesso sicuri e configurazioni di base di infrastructure-as-code. Inizierai con la terminologia cloud fondamentale e le migliori pratiche di sicurezza prima di passare passo dopo passo alle configurazioni pratiche di storage, calcolo e data warehousing. Ogni concetto è rafforzato da chiare spiegazioni scritte ed esempi di configurazione strutturati. Questo corso è progettato per data scientist, analisti e ingegneri del software principianti che desiderano trasferire i loro flussi di lavoro di dati locali sul cloud. Non è richiesta alcuna esperienza cloud precedente. Inizia a leggere oggi per costruire ambienti cloud affidabili e scalabili per i tuoi progetti di data science.