Ti aiuterà a confrontare vari corsi e trovare l'offerta formativa più conveniente.
Descrizione
Tipologia
Corso
Metodologia
Online
Inizio
Scegli data
Descrizione
la figura del Data Analyst è un professionista che si occupa di raccogliere, elaborare e analizzare i dati per fornire informazioni utili a supportare le decisioni aziendali. Utilizza strumenti e tecniche statistiche per interpretare grandi quantità di dati, identificare tendenze, pattern e anomalie, e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. Il suo lavoro aiuta le organizzazioni a ottimizzare i processi, migliorare le performance e prendere decisioni basate su evidenze quantitative.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Online
Inizio del corso
Scegli dataIscrizioni aperte
Domande e risposte
Aggiungi la tua domanda
I nostri consulenti e altri utenti potranno risponderti
Stiamo controllando la tua domanda per verificare che sia conforme con gli standard di pubblicazione. A parte questo, abbiamo rilevato dalle tue risposte che potresti non essere in grado di immatricolarti a questa formazione. Questo potrebbe essere dovuto al titolo di studio che possiedi, al luogo in cui vivi, ecc. In ogni caso ti consigliamo di verificare contattando il centro di formazione.
Grazie mille!
Stiamo verificando la tua domanda. A breve sarà pubblicata
Preferisci essere contattato dal centro?
Opinioni
Hai seguito questo corso? Condividi la tua opinione
Successi del Centro
2023
2022
2020
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
Web master
Management
SQL
Servizi
Networking
Programma
Modulo 1: Cloud Computing
Definizione di Cloud Computing e vantaggi.
Modelli di distribuzione del Cloud (Cloud Pubblico, Privato, Ibrido).
I principali fornitori di Cloud (AWS, Azure, Google Cloud).
Storia e evoluzione del Cloud Computing.
Modulo 2: Modelli di Servizio del Cloud
IaaS (Infrastructure as a Service): Concetti e esempi (AWS EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine).
PaaS (Platform as a Service): Concetti e esempi (AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service, Google App Engine).
SaaS (Software as a Service): Concetti e esempi (Google Workspace, Microsoft 365, AWS Chime).
Modulo 3: Architettura Cloud
Concetti di architettura distribuita.
Struttura di base di un’infrastruttura cloud (data center, reti, archiviazione).
Componenti chiave delle architetture cloud (compute, storage, networking).
Progettazione e scalabilità nelle piattaforme cloud.
Modulo 4: Fondamenti di Virtualizzazione
Cos'è la virtualizzazione e il suo ruolo nel Cloud Computing.
Tipologie di virtualizzazione (Hypervisor, Virtual Machine, Container).
Differenze tra virtualizzazione e containerizzazione (Docker, Kubernetes).
Modulo 5: Sicurezza nel Cloud
Principi di sicurezza nel cloud.
Crittografia dei dati (in transito e a riposo).
Autenticazione e autorizzazione (IAM - Identity and Access Management).
Gestione dei rischi e compliance nelle piattaforme cloud.
Modulo 6: Amazon Web Services (AWS) - Introduzione
Panoramica di AWS e dei suoi servizi principali.
Fondamenti di AWS Management Console.
Principali servizi AWS (EC2, S3, RDS, IAM).
Modulo 7: Microsoft Azure - Introduzione
Panoramica di Azure e dei suoi servizi principali.
Fondamenti di Azure Portal.
Principali servizi Azure (Virtual Machines, Blob Storage, Azure SQL Database, Azure Active Directory).
Modulo 8: Google Cloud Platform (GCP) - Introduzione
Panoramica di GCP e dei suoi servizi principali.
Fondamenti di Google Cloud Console.
Principali servizi GCP (Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery, IAM).
Modulo 9: Networking nel Cloud
Architetture di rete nelle piattaforme cloud.
Virtual Private Cloud (VPC), Subnet, Gateway, Load Balancers.
Connessione tra cloud e infrastrutture on-premise (VPN, Direct Connect, ExpressRoute).
Modulo 10: Storage nel Cloud
Tipologie di storage nel cloud (file storage, block storage, object storage).
Servizi di storage principali in AWS, Azure e GCP (S3, Blob Storage, Cloud Storage).
Backup e disaster recovery nel cloud.
Modulo 11: Database nel Cloud
Differenze tra database tradizionali e database cloud.
Soluzioni di database relazionali e non relazionali nel cloud (RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL, NoSQL).
Concetti di scalabilità orizzontale e verticale.
Modulo 12: Strumenti di Monitoraggio e Gestione nel Cloud
Monitoraggio delle risorse cloud (CloudWatch, Azure Monitor, Google Operations Suite).
Gestione dei costi e ottimizzazione delle risorse.
Log e audit delle attività nel cloud (CloudTrail, Azure Activity Log, GCP Stackdriver).
Modulo 13: Automazione e DevOps nel Cloud
DevOps nel contesto cloud.
Automazione dei processi con servizi come AWS CloudFormation, Azure Resource Manager, Google Deployment Manager.
Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD) nel cloud.
Modulo 14: High Availability e Disaster Recovery nel Cloud
Concetti di alta disponibilità e resilienza.
Architetture multi-availability zone e multi-region.
Strategie di disaster recovery nel cloud (backup, failover, replica dei dati).
Modulo 15: Tendenze Future del Cloud Computing
Intelligenza Artificiale e Machine Learning nel Cloud.
Internet of Things (IoT) nel Cloud.
Edge Computing e l’evoluzione delle architetture distribuite.
Il futuro dei servizi cloud e l’evoluzione delle piattaforme.