Курс
Manage Scalable Workloads in GKE
- Продвинутый уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 14 отзывов
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Облако
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Облако
Курс
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Разработка программного обеспечения
Курс
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Облако
Курс
Освойте создание простых моделей рыночной реакции для повышения эффективности маркетинговых планов.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Облако
Курс
Научитесь анализировать и моделировать данные о выборе клиентов в R.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Освойте прогнозирование click-through rates для рекламы и внедрение базовых моделей машинного обучения в Python для оптимизации рекламы.
Машинное обучение
Курс
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Облако
Курс
Научитесь предсказывать метки узлов в сетях с помощью network learning и извлечения описательных признаков из сети
Теория вероятностей и статистика
Курс
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Облако
Курс
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Облако
Курс
Хотите узнать, как работают модели, лежащие в основе таких продуктов, как Google Translate?
Искусственный интеллект
Курс
Изучите стратегии ответа на вопросы по вероятности в R, решая различные задачи на вероятность.
Теория вероятностей и статистика
Курс
Изучите модели смесей: удобный и формальный статистический фреймворк для вероятностной кластеризации и классификации.
Теория вероятностей и статистика
Курс
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.
Искусственный интеллект
Курс
Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
Облако
Курс
See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
Облако
Курс
Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
Облако
Курс
Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
Облако
Курс
Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
Облако
Курс
Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
Облако
Курс
Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
Облако
Курс
Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
Облако
Курс
Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
Облако
Курс
Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
Облако
Курс
Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
Облако
Курс
Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
Облако
Курс
Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
Облако
Курс
Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
Облако
Курс
Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.
Облако
Data Science — это область экспертизы, направленная на получение информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по данным анализируют данные для получения практически применимых выводов.
Вам нужно будет освоить язык программирования, такой как Python или R, и принципы математики и статистики. Необходимы также знания методов анализа данных и инструментов Data Science. Изучать Data Science можно по-разному: помимо формального образования (степень или обучение в университете), существует множество ресурсов для самостоятельного обучения — онлайн-курсы, учебники, книги, видео и многое другое.
Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.
В профессиональном отношении почти каждая отрасль может в той или иной мере использовать Data Science. Медицинские организации применяют его для выявления и лечения заболеваний, финансовые компании — для обнаружения и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют Data Science для маркетинга — создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, Data Science — одна из самых быстрорастущих отраслей в США и во всём мире. Это также одна из наиболее высокооплачиваемых карьер. По данным Payscale, опытные специалисты по данным зарабатывают в среднем $97 609 и имеют рейтинг удовлетворённости 4 звезды из 5 в США.
Здесь стоит учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программу по Data Science непросто — часто это требует стабильно высоких оценок. Кроме того, многие навыки, необходимые для Data Science, требуют значительного времени и терпения. Освоение всех базовых основ может занять несколько месяцев, а для получения позиции начального уровня нужен и практический опыт.
Да, вам потребуется определённый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако благодаря относительно простому синтаксису Python чаще всего является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня специалиста по данным начального уровня. Однако важно помнить, что знание только теоретических основ Data Science не делает вас настоящим специалистом.
Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.