Corso di Cloud Computing (AWS, Azure, Google Cloud)

Corso

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Descrizione

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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.

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Opinioni

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.

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