Kurs
Manage Scalable Workloads in GKE
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 14 recenzji
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Chmura
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Chmura
Kurs
Kontynuuj naukę purrr, aby tworzyć solidny, czysty i łatwy w utrzymaniu kod iteracyjny.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Chmura
Kurs
Naucz się tworzyć proste modele reakcji rynku, aby zwiększyć skuteczność swoich planów marketingowych.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Chmura
Kurs
Naucz się analizować i modelować dane o wyborach klientów w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj prognozowanie współczynnika klikalności reklam i wdrażanie podstawowych modeli machine learning w Pythonie, by lepiej optymalizować reklamy.
Uczenie maszynowe
Kurs
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Chmura
Kurs
Naucz się przewidywać etykiety węzłów w sieciach, wykorzystując uczenie sieciowe i wyodrębniając opisowe cechy z sieci
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Chmura
Kurs
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Chmura
Kurs
Czy chcesz poznać działanie modeli stojących za produktami takimi jak Google Translate?
Sztuczna inteligencja
Kurs
Poznaj strategie odpowiadania na pytania o prawdopodobieństwo w R, rozwiązując różne łamigłówki probabilistyczne.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj modele mieszanin: wygodne i formalne ramy statystyczne do probabilistycznego klastrowania i klasyfikacji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
Chmura
Kurs
See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
Chmura
Kurs
Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
Chmura
Kurs
Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
Chmura
Kurs
Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
Chmura
Kurs
Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
Chmura
Kurs
Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
Chmura
Kurs
Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
Chmura
Kurs
Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
Chmura
Kurs
Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
Chmura
Kurs
Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
Chmura
Kurs
Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
Chmura
Kurs
Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
Chmura
Kurs
Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
Chmura
Kurs
Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.
Chmura
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.