Duke University

Spezialisierung „Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab“

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Duke University

Spezialisierung „Aufbau von Cloud Computing-Lösungen im großen Maßstab“

Starten Sie Ihre Karriere im Cloud Computing.

Beherrschen Sie Strategien und Tools, um die Entwicklung von Data Science- und Machine Learning-Lösungen in der Cloud zu beherrschen

Noah Gift

Dozent: Noah Gift

18.355 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 1,247 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

6 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Websites mit serverloser Technologie und virtuellen Maschinen unter Verwendung der besten DevOps-Praktiken

  • Erstellen Sie Microservices mit Technologien wie Flask und Kubernetes, die kontinuierlich auf einer Cloud-Plattform bereitgestellt werden: AWS, Azure oder GCP

  • Wenden Sie die Technik des maschinellen Lernens an, um eine Flask-Webanwendung zu erstellen, die Vorhersagen des maschinellen Lernens ausgibt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Cloud-Plattformen
  • Kategorie: Cloud-natives Computing
  • Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
  • Kategorie: Cloud-Technologien
  • Kategorie: Cloud-Entwicklung
  • Kategorie: Cloud-Dienste
  • Kategorie: Technische Kommunikation
  • Kategorie: Cloud-Hosting
  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Cloud-Infrastruktur
  • Kategorie: Cloud-Technik
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Software-Entwicklung
  • Kategorie: Cloud-API
  • Kategorie: Cloud-Bereitstellung
  • Kategorie: Cloud Computing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Azure DevOps-Pipelines

Wichtige Details

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Duke University.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Grundlagen des Cloud Computing

Grundlagen des Cloud Computing

KURS 1, 35 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
Kategorie: Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)
Kategorie: Infrastruktur als Code (IaC)
Kategorie: Technische Dokumentation
Kategorie: DevOps
Kategorie: Technisches Schreiben
Kategorie: Azure DevOps-Pipelines
Kategorie: Cloud-Plattformen
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Cloud-Lösungen
Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Kontinuierliche Bereitstellung
Kategorie: Cloud-Technologien
Kategorie: Cloud-Dienste
Kategorie: Cloud-Hosting
Kategorie: GitHub
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Agile Software-Entwicklung
Kategorie: Cloud-Infrastruktur
Cloud-Virtualisierung, Container und APIs

Cloud-Virtualisierung, Container und APIs

KURS 2, 32 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Microservices
Kategorie: Leistungsprüfung
Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Flask (Web-Framework)
Kategorie: Containerisierung
Kategorie: Kubernetes
Kategorie: DevOps
Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
Kategorie: Cloud-Management
Kategorie: Virtualisierung und virtuelle Maschinen
Kategorie: Amazon Web Services
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Kategorie: Leistungs-Stresstests
Kategorie: Cloud-natives Computing
Kategorie: Virtuelle Maschinen
Kategorie: Systemüberwachung
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Cloud-Plattformen
Cloud Data Engineering

Cloud Data Engineering

KURS 3, 41 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Serverloses Rechnen
Kategorie: Befehlszeilenschnittstelle
Kategorie: Software-Entwicklung
Kategorie: Große Daten
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Software-Entwicklungswerkzeuge
Kategorie: Cloud-Dienste
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Cloud-Technologien
Kategorie: Software-Entwicklung
Kategorie: Cloud-Technik
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Cloud-Speicher
Kategorie: Cloud-Lösungen
Kategorie: Daten-Infrastruktur
Kategorie: Cloud-Entwicklung
Kategorie: Cloud-natives Computing
Kategorie: Technische Software
Kategorie: Daten-Pipelines
Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

KURS 4, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Flask (Web-Framework)
Kategorie: Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
Kategorie: Kontinuierliche Lieferung
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Cloud-Anwendungen
Kategorie: Cloud-Bereitstellung
Kategorie: Software-Entwicklung
Kategorie: Cloud-API
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Microsoft Azure
Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Kategorie: Cloud-Technik
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Computer Vision

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Dozent

Noah Gift
Duke University
40 Kurse282.939 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen