Bienvenue dans le deuxième cours de la spécialisation Construire des solutions de Cloud computing à l'échelle ! Dans ce cours, vous apprendrez à concevoir des systèmes natifs du Cloud avec les éléments fondamentaux du Cloud Computing. Ces éléments comprennent les machines virtuelles et les conteneurs. Vous apprendrez également à construire des microservices efficaces en utilisant des technologies comme Flask et Kubernetes. Enfin, vous analyserez les modèles de réussite dans les opérations, y compris : Alertes efficaces, tests de charge et Kaizen.

Ce cours est idéal pour les débutants et les étudiants intermédiaires intéressés par l'application du Cloud computing à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'ingénierie des données. Les étudiants doivent avoir un niveau débutant en Linux et un niveau intermédiaire en Python. Pour votre projet dans ce cours, vous construisez une application Flask conteneurisée qui est continuellement déployée sur une plateforme Cloud : Amazon Web Services (AWS), Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

Bienvenue dans le troisième cours de la spécialisation Construire des solutions de cloud computing à l'échelle ! Dans ce cours, vous apprendrez à appliquer l'ingénierie des données à des projets réels en utilisant les concepts de Cloud Computing introduits dans les deux premiers cours de cette série. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de développer des applications d'ingénierie des données et d'utiliser les meilleures pratiques de développement logiciel pour créer des applications d'ingénierie des données. Celles-ci incluront le déploiement continu, les outils de qualité du code, la journalisation, l'instrumentation et la surveillance. Enfin, vous utiliserez les technologies Cloud-natives pour aborder des solutions complexes d'ingénierie des données.

Ce cours est idéal pour les débutants et les étudiants intermédiaires intéressés par l'application du Cloud computing à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'ingénierie des données. Les étudiants doivent avoir un niveau débutant en Linux et un niveau intermédiaire en Python. Pour votre projet dans ce cours, vous construirez un pipeline d'ingénierie de données sans serveur dans une plate-forme Cloud : Amazon Web Services (AWS), Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

Bienvenue dans le quatrième cours de la spécialisation Construire des solutions de cloud computing à l'échelle ! Dans ce cours, vous vous appuierez sur les concepts de Cloud Computing et d'ingénierie des données introduits dans les trois premiers cours pour appliquer l'ingénierie de l'apprentissage automatique à des projets réels. Tout d'abord, vous développerez des applications de Machine Learning Engineering et utiliserez les meilleures pratiques de développement logiciel pour créer des applications de Machine Learning Engineering. Ensuite, vous apprendrez à utiliser AutoML pour résoudre des problèmes plus efficacement que les approches traditionnelles d'apprentissage automatique. Enfin, vous vous plongerez dans les sujets émergents du Machine Learning, notamment les MLOps, l'Edge Machine Learning et les API d'IA.

Ce cours est idéal pour les débutants et les étudiants intermédiaires intéressés par l'application du Cloud computing à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'ingénierie des données. Les étudiants doivent avoir des compétences Linux de niveau débutant et des compétences Python de niveau intermédiaire. Pour votre projet dans ce cours, vous allez construire une application web Flask qui sert des prédictions de Machine Learning.