Десять лучших бесплатных облачных курсов

Лучшие места для изучения бесплатных курсов по облачным технологиям

Организации развертывают облачные системы с постоянно увеличивающейся скоростью. Кроме того, такие организации, как (Google Cloud), Amazon (AWS) и Microsoft (Azure), также извлекли выгоду, предоставив одни из самых важных облачных сервисов в отрасли. Кроме того, это всего несколько доступных платформ. VMWare, IBM, Rackspace и многие другие также предоставляют хорошие возможности. Так что из-за этих платформ потребность в образованных, квалифицированных рабочих также быстро растет.

Существует множество платформ качественного обучения для владения облачными технологиями. Эти платформы полезны для начинающих, для тех, кто уже несколько лет занимается этой отраслью, или для тех, кто не является постоянными ветеранами облачных технологий. Вопрос не в уровне вашего опыта, а «что бы вы хотели узнать?» Некоторые курсы совершенно бесплатные, а некоторые платные. Многие из них предлагают бесплатные предварительные занятия, так что вы можете попробовать пройти курс, прежде чем покупать его. Кроме того, в некоторых из них есть курсы с практическими виртуальными лабораториями.

Список из 10 бесплатных курсов по облачным вычислениям

1. Машинное обучение для профессионалов бизнеса

Этот курс предлагается в качестве презентации по машинному обучению для неспециализированных бизнес-экспертов. Вокруг машинного обучения много шумихи, и многие люди обеспокоены тем, что для использования машинного обучения в бизнесе у вас должен быть специализированный опыт. Что касается деталей, которые включены в этот курс, это не так. На самом деле ваше понимание своего бизнеса гораздо важнее, чем ваша способность создать модель машинного обучения с самого начала.

2. AWS Computer Vision:начало работы с GluonCV

Этот курс дает введение в CV - компьютерное зрение, машинное обучение с AWS - Amazon Web Services, а также лучший метод создания и подготовки модели CV с использованием набора инструментов GluonCV и Apache MXNet. В курсе освещаются искусственные нейронные системы и другие идеи глубокого обучения, а затем обсуждается способ объединения строительных блоков нейронных систем с полными моделями зрения для компьютеров и их профессионального обучения.

3. Промышленный Интернет вещей на платформе Google Cloud

Этот курс включает в себя весь процесс проектирования сети промышленного Интернета вещей от устройств и датчиков до анализа. В курсе изучаются устройства и датчики, однако внимание уделяется облачной стороне. Вы узнаете о важности масштабирования, обработки потоковых данных и взаимодействия устройств. В рамках курса в лабораторных условиях используются смоделированные гаджеты, чтобы вы могли сосредоточиться на изучении облачной стороны Интернета вещей. Курс в некотором роде уникален по сравнению с большинством курсов Coursera в связи с тем, что есть очень короткий видеоролик. Большая часть обучения завершается краткими чтениями, лабораторными работами и викторинами. Вы узнаете, как определить облачную сторону IoT и использовать Cloud IoT Pub / Sub, Core и Dataflow. А также описывает способ реализации конвейера от устройства к Dataprep и BigQuery.

4. Введение в Cloud Identity

Введение в Cloud Identity указывает на открытое место для любых новых Cloud Identity, Access или Identity Management или для администраторов Management for Mobile Device, которые начинают свой путь к созданию и управлению безопасностью и передовым методам управления доступом для своих компаний. Этот недельный курс от 15 до 30 часов позволит вам использовать основные элементы консоли администратора для наблюдения за пользователями, разработки обычных настроек безопасности, управления доступом к службам и многого другого. Вы узнаете, как настроить домен Cloud Identity для личного домена организации, а также обнаружите и примените к нему различные протоколы безопасности. Вы можете добавлять пользователей, чтобы практиковаться в управлении жизненным циклом пользователей, и изменять их, чтобы получить представление об основных функциях Cloud Identity.

5. Начало работы с AWS Machine Learning

Машинное обучение (ML) - одна из наиболее быстро развивающихся областей инноваций и востребованный набор навыков на современном рынке профессий. Всемирный экономический форум заявляет, что распространение искусственного интеллекта (ИИ) может создать в ближайшие годы пятьдесят восемь миллионов чистых различных профессий, но, по оценкам, на данный момент в мире насчитывается 300000 инженеров ИИ, но требуются миллионы. Это означает, что у вас есть немедленная и уникальная возможность начать с изучения основных идей машинного обучения, которые используются для создания приложений искусственного интеллекта, независимо от вашего уровня знаний. Изучение основ машинного обучения сейчас поможет вам не отставать от этого прогресса, развить ваши способности и даже улучшить вашу карьеру.

6. Основы Google Cloud для AWS

Этот ускоренный 6-часовой курс с лабораторными работами познакомил экспертов AWS с основными функциями Google Cloud Platform (GCP) по четырем направлениям инноваций:вычисления, хранилище, сеть и база данных. Он предназначен для администраторов SysOps и архитекторов решений AWS, знакомых с настройкой и функциями AWS и желающих сразу же получить опыт разработки продуктов GCP. С помощью демонстраций, презентаций и практических занятий участники быстро получают информацию о различиях, сходствах и практические советы. Этот курс для вас, если вы любите быстро учиться на практике.

7. Создание опыта общения с Dialogflow

Этот курс дает полную информацию, чтобы понять, как лучше всего создать чат-бота с помощью Dialogflow, расширить его с помощью Cloud Natural Language API и реализовать с помощью инструментов Google Cloud.

8. Основы облачных вычислений (Cloud 101)

Мы поговорим об основах облачных вычислений:что это такое, что они поддерживают и как они предоставляются. Мы углубимся в уровни управляемой инфраструктуры, экономики облака, служб хранения и служб Azure. Кроме того, мы определим множество моделей развертывания облачных вычислений, а также множество сценариев хостинга. Мы также подумаем о некоторых облачных платформах и изучим будущее облачных вычислений.

9. Разработка приложений искусственного интеллекта в Azure

В этом курсе представлены концепции машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы рассмотрим типы, алгоритмы и задачи машинного обучения. Вы откроете для себя Python как известный язык программирования для решений машинного обучения, включая использование некоторых системных научных пакетов, которые помогут вам во внедрении машинного обучения.

10. AWS Cloud Practitioner Essentials

Курс AWS Certified Cloud Practitioner предназначен для людей, которые обладают информацией и способностями, важными для эффективной демонстрации информации об облаке AWS, независимо от конкретных специализированных персонажей, обсуждаемых различными сертификатами AWS.