Khóa học
Developing Applications with Cloud Run Functions on Google Cloud
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 5
- 17 đánh giá
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Đám mây
Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Đám mây
Khóa học
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Đám mây
Khóa học
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Đám mây
Khóa học
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Đám mây
Khóa học
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Đám mây
Khóa học
Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
Đám mây
Khóa học
See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
Đám mây
Khóa học
Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
Đám mây
Khóa học
Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
Đám mây
Khóa học
Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
Đám mây
Khóa học
Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
Đám mây
Khóa học
Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
Đám mây
Khóa học
Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
Đám mây
Khóa học
Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
Đám mây
Khóa học
Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
Đám mây
Khóa học
Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
Đám mây
Khóa học
Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
Đám mây
Khóa học
Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
Đám mây
Khóa học
Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
Đám mây
Khóa học
Protect Google Cloud networks with DDoS defenses, Cloud Armor, firewall rules, Cloud IDS, and Packet Mirroring.
Đám mây
Khóa học
Configure Google Cloud load balancers, manage traffic, and add Cloud CDN caching and Cloud Armor protection.
Đám mây
Khóa học
Master Google Cloud routing and addressing, from IP addresses, routes, and Cloud DNS to NAT and private connectivity.
Đám mây
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.