토토사이트 순위 컴퓨팅에서 학사 학위를 취득하십시오. 하이브리드 또는 완전 온라인

• 조직 영향을위한 토토사이트 순위 역학 및 리더십 전략 이해
• 토토사이트 순위 제품 관리, 가격 분석 및 고객 커뮤니케이션 기술 개발
• Enterprise-Scale 토토사이트 순위 배포를 관리하고 안전하게 배우는 동시에 AWS가 잘 아키텍처 된 프레임 워크와 같은 모범 사례를 준수하는 법을 배우십시오.

• Data Analysts Daily가 사용하는 마스터 현대 기술 및 도구
• IBM Cognos Analytics & Tableau와 같은 Excel 및 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구를 사용하여 데이터 시각화 학습
• Pandas 및 Numpy와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 분석을위한 Python 기술을 개발하고 API 및 웹 서비스와 협력
• 실습 랩 및 프로젝트를 통해 기술 경험을 얻고 작업을 전시하기위한 포트폴리오 구축

• 데이터 엔지니어가 사용하는 최신 실용 기술과 지식 마스터
• 관계형 데이터베이스를 작성, 디자인 및 관리하는 법을 배우십시오
• Cassandra, Cloudant, Apache Spark 및 Spark Streaming을 포함한 데이터 관리 시스템의 기술 개발
• 실행 가능한 통찰력을 찾고 공유 할 데이터 준비 및 분석

• 풀 스택 개발자가 사용하는 마스터 실용 기술 및 도구
• 컨테이너, Kubernetes, MicroServices 및 Serverless와 같은 토토사이트 순위 기본 도구를 사용하여 응용 프로그램을 배포하고 스케일링하는 법을 배우십시오
• HTML, CSS, JavaScript와 같은 프론트 엔드 언어를 사용하여 소프트웨어 개발
• 캡 스톤 프로젝트를 포함한 실습 프로젝트를 통해 Github 포트폴리오 구축

• 컴퓨터 어셈블리, 무선 네트워킹, 프로그램 설치 및 고객 서비스와 같은 작업을 다루는 엔트리 레벨 IT 역할의 핵심 기술 획득

• 문제 식별에서 문제 해결 및 디버깅에 이르기까지 엔드 투 엔드 고객 지원에 대한 전문 지식 개발

• Linux, 도메인 이름 시스템, 명령 줄 인터페이스 및 이진 코드와 같은 마스터 키 시스템, IT 지원 역할을위한 기술 기능 향상

• 주니어 데이터 분석가의 일일 관행 및 프로세스 이해
• 스프레드 시트, SQL, R 프로그래밍 및 Tableau를 사용하여 데이터 청소, 분석 및 시각화와 같은 필수 분석 기술 및 도구에 대해 알아보십시오.
• 대시 보드 및 프레젠테이션을위한 마스터 데이터 청소, 조직, 분석 및 시각화 기술

이 입문 과정에서 학생들은 다음과 같습니다.

• AWS 서비스 및 기술 탐색 및 전 세계 비즈니스를 지원할 수있는 방법
• AWS 관리 콘솔 구축
• 성공적인 토토사이트 순위 구현을 검토하고 토토사이트 순위 기반 시나리오에 지식을 적용

AWS 아카데미의 개념을 확장하여 토토사이트 순위에 대한 소개 : 학기 1, 학생들은 :

• 토토사이트 순위 컴퓨팅 서비스, 응용 프로그램 및 사용 사례를 계속 탐색하십시오
• 토토사이트 순위 컴퓨팅 모범 사례에 대해 더 깊이 다이빙하십시오
• 토토사이트 순위가 사용자가 혁신적인 기술을 활용하여 규모로 글로벌 인프라를 개발하는 데 어떻게 도움이되는지 알아보십시오

이 중간 수준 과정은 AWS에 IT 인프라 구축의 기본 사항을 다루고 학생들이 AWS 인증을 추구하는 데 필요한 기술을 얻도록 도와줍니다..

이 중간 수준 과정은 학생들을 준비시킬 것입니다.

• 엔트리 레벨에서 주문형 DevOps, 지원 및 토토사이트 순위 운영 역할 추구
• AWS 인증 SYSOPS 관리자 준비 - 어소시에이트 시험
• 다양한 시나리오를 문제 해결하고 AWS에서 네트워크 및 시스템의 배포를 자동화하는 방법에 대해 알아보십시오

이 중간 수준 과정은 기계 학습 지식이 필요한 직업을 추구하는 학생들을 위해 설계되었습니다. 학생들은 :

• NLP (Natural Language Processing)의 용어를 설명하는 방법 배우기
• 비즈니스에서 NLP를 사용하는 방법 식별
• NLP를 사용한 문제, 작업 및 솔루션의 범위를 나타냅니다

이 입문 과정은 학생들에게 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)의 개념과 용어를 소개합니다. 학생들은 :

• 비즈니스 문제를 해결하기 위해 ML 서비스를 선택하고 적용하는 방법을 배우십시오
• 사용자 정의 ML 모델 레이블, 빌드, 트레이닝 및 배포