Облачная обработка данных: основы больших данных и машинного обучения

Большие данные являются основой современной бизнес-аналитики, но для их масштабной обработки требуется надежная облачная инфраструктура. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции облачного проектирования данных, обработки больших данных и интеграции машинного обучения. После прохождения этого курса вы перейдете от понимания основных концепций баз данных к проектированию, созданию и мониторингу полностью функциональных конвейеров данных и рабочих процессов машинного обучения в облаке. Что вы узнаете: - Понимание основных архитектур инженерии облачных данных, вариантов хранения и рамок обработки. - Создание пакетных и потоковых потоков данных в реальном времени с использованием управляемых аналитических и поточных служб. - Эффективно запрашивать и анализировать массивы данных с использованием хранилищ данных в облаке. - Внедрение основных рабочих процессов машинного обучения и основных методов MLOps для развертывания модели. - Применение наблюдения и мониторинга трубопроводов для обеспечения качества данных и надежности системы. Начиная с основной терминологии и основ облачного хранения, курс шаг за шагом продвигается через ввод данных, обработку и интеграцию машинного обучения. Вы узнаете подробные письменные объяснения, архитектурные разбивки и практические фрагменты кода. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих инженеров данных и ИТ-специалистов, желающих перейти к ролям данных на основе облака, без предварительного опыта работы в облаке. Начните читать уже сегодня, чтобы заложить прочный фундамент в облачном анализе данных и машинном обучении.