Corso di Aggiornamento su Cloud Computing per Data Science

Modulo 1: Cloud Computing per Data Science Cos'è il cloud computing e come ha trasformato il panorama della Data Science. Vantaggi dell’utilizzo del cloud per l’elaborazione dei dati: scalabilità, flessibilità, costi. Panoramica sui principali provider di cloud: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure. Differenze tra i modelli di deployment: Public Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud. Modulo 2: Architettura del Cloud Computing e Componenti Fondamentali Comprendere l'architettura di un'infrastruttura cloud. I principali servizi offerti dai provider: IaaS, PaaS, SaaS. Concetti di virtualizzazione, containerizzazione e microservizi. Storage e networking nel cloud: S3, Blob Storage, VPC (Virtual Private Cloud), e altri. Modulo 3: Data Science nel Cloud: Vantaggi e Best Practices Perché il cloud è un'opzione ideale per progetti di Data Science. Scalabilità e gestione dei carichi di lavoro in un ambiente cloud. Collaborazione e condivisione di progetti: l'importanza delle piattaforme collaborative. Monitoraggio e ottimizzazione delle risorse nel cloud. Modulo 4: AWS per Data Science Panoramica dei principali strumenti AWS per Data Science: Amazon SageMaker, AWS Lambda, EMR. Creazione di un ambiente di lavoro per Data Science con Amazon EC2 e S3. Integrazione di strumenti di machine learning con Amazon SageMaker. Esecuzione di job di Data Science in modo scalabile con AWS Batch e Glue. Modulo 5: Google Cloud Platform (GCP) per Data Science Introduzione agli strumenti Google Cloud per Data Science: BigQuery, AI Platform, Cloud Functions. Creazione e gestione di bucket di dati in Google Cloud Storage. Creazione di pipeline di dati scalabili con Dataflow. Sfruttamento delle capacità di BigQuery per l’analisi dei dati massivi. Modulo 6: Microsoft Azure per Data Science Panoramica degli strumenti Azure per Data Science: Azure Machine Learning, Azure Databricks. Come creare e distribuire modelli di machine learning con Azure ML. Utilizzo di Azure Data Lake e Azure SQL Data Warehouse per la gestione dei dati. Gestione e implementazione di flussi di lavoro in un ambiente cloud Azure. Modulo 7: Servizi di Machine Learning nel Cloud Panoramica delle soluzioni ML offerte dai principali provider cloud. AWS SageMaker, Google AI Platform, e Azure ML: confronto e funzionalità. Come automatizzare il ciclo di vita del modello: training, tuning, e deployment nel cloud. Servizi gestiti e AutoML: utilizzo dei servizi per l’automazione del processo di machine learning. Modulo 8: Elaborazione di Dati su Larga Scala nel Cloud Tecniche per l'elaborazione di grandi volumi di dati nel cloud: utilizzo di servizi come Hadoop, Spark, Databricks. Data Lakes e Data Warehouses: differenze e come utilizzarli per l'analisi scalabile. Integrazione di flussi di dati in tempo reale con Apache Kafka e Google Cloud Pub/Sub. Ottimizzazione dei costi e delle performance per progetti di Data Science di grandi dimensioni. Modulo 9: Cloud Computing e Big Data Analytics Utilizzo di strumenti di Big Data Analytics nel cloud: Google BigQuery, AWS Redshift, Azure Synapse Analytics. Ottimizzazione delle query per grandi volumi di dati. Architetture scalabili per l'analisi di dati strutturati e non strutturati. Integrazione di analisi dei Big Data con altre tecnologie cloud come machine learning e AI. Modulo 10: Data Governance, Sicurezza e Privacy nel Cloud Gestione della sicurezza dei dati in ambienti cloud: cifratura, gestione delle chiavi e accesso. Conformità alle normative: GDPR, HIPAA e altre normative sulla privacy. Best practices per la gestione dei permessi e dei ruoli in un ambiente cloud. Implementazione della data governance nel cloud per garantire la qualità dei dati. Modulo 11: DevOps per Data Science nel Cloud concetto di DevOps per Data Science. Gestione di pipeline CI/CD per modelli di machine learning. Automazione del training e del deployment di modelli in ambienti cloud. Utilizzo di container (Docker) e orchestrazione (Kubernetes) per migliorare l'efficienza. Modulo 12: Containerizzazione e Orchestrazione con Kubernetes nel Cloud Cos'è la containerizzazione e come si applica ai progetti di Data Science. Introduzione a Kubernetes per la gestione e l'orchestrazione dei container nel cloud. Come utilizzare Docker e Kubernetes per eseguire flussi di lavoro di Data Science scalabili e efficienti. Sviluppo e deployment di applicazioni in ambienti containerizzati nel cloud. Modulo 13: Data Science Collaborative Tools nel Cloud L’importanza delle piattaforme collaborative per i team di Data Science. Piattaforme di collaborazione come Databricks, Jupyter Notebooks e Google Colab. Condivisione di progetti e modelli nel cloud: controllo versione e documentazione del codice. Integrazione con strumenti di versionamento come GitHub e GitLab per flussi di lavoro collaborativi. Modulo 14: Cost Management e Ottimizzazione delle Risorse nel Cloud Come ottimizzare i costi di Data Science su cloud: gestione delle risorse e delle istanze. Strumenti di monitoraggio dei costi nei principali provider cloud: AWS Cost Explorer, Google Cloud Billing. Best practices per bilanciare costi e performance: scaling orizzontale vs verticale. Pianificazione della capacità e gestione dei picchi di carico. Modulo 15: Futuro del Cloud Computing per Data Science Le tendenze emergenti nel cloud computing per Data Science: edge computing, serverless computing. Nuove funzionalità nei principali provider cloud: AI as a Service, quantum computing nel cloud. L’evoluzione delle architetture per il cloud computing nel contesto dei Big Data. Come prepararsi per le future evoluzioni tecnologiche nel cloud per Data Science