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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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Impara a creare modelli semplici di risposta del mercato per rendere più efficaci i tuoi piani di marketing.
Probabilità e Statistica
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Continua a imparare con purrr per creare codice iterativo solido, pulito e facile da mantenere.
Sviluppo di software
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Impara ad analizzare e modellare i dati sulle scelte dei clienti in R.
Probabilità e Statistica
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Impara a prevedere i tassi di clic sugli annunci e a implementare modelli base di Machine Learning in Python per ottimizzare meglio i tuoi annunci.
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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Impara a prevedere le etichette dei nodi nelle reti usando lapprendimento di rete ed estraendo caratteristiche descrittive dalla rete.
Probabilità e Statistica
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Ti interessa sapere come funzionano i modelli che stanno dietro a prodotti come Google Translate?
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Impara i modelli misti: un modo pratico e formale per fare statistiche su raggruppamenti e classificazioni probabilistiche.
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Impara le strategie per rispondere alle domande di probabilità in R risolvendo un sacco di enigmi di probabilità.
Probabilità e Statistica
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Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
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Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
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Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
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Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
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Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
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Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
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See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
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Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
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Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
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Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
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Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
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Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
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Master Google Cloud routing and addressing, from IP addresses, routes, and Cloud DNS to NAT and private connectivity.
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Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
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Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
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La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
Fai progressi ovunque tu sia con i nostri corsi mobile e le sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.