Perbandingan Sumber Pembelajaran Pengkomputeran Awan: Kursus Percuma, Saluran YouTube dan Panduan Arah Praktikal

Pengkomputeran awan telah menjadi teras infrastruktur IT moden, memacu transformasi digital dalam pelbagai industri. Tetapi bagi pemula, keluk pembelajaran pengkomputeran awan mungkin agak curam. Artikel ini akan menilai pelbagai sumber pembelajaran pengkomputeran awan berdasarkan perbincangan baru-baru ini di X/Twitter, dan memberikan cadangan laluan pembelajaran praktikal untuk membantu anda bermula dengan cepat dan menguasai kemahiran utama pengkomputeran awan.

I. Sumber Kursus Percuma: Harum atau Pemasaran?

X/Twitter dipenuhi dengan promosi "kursus percuma" yang banyak, contohnya:

• "All Paid Courses (Free for First 4500 People)"

Kursus ini biasanya merangkumi: Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Pengkomputeran Awan, Keselamatan Siber, Analisis Data, Pensijilan AWS, Sains Data, Data Besar, Python, MBA, dll.

Penilaian:

• Kelebihan: Ini adalah titik permulaan yang baik untuk membolehkan anda memahami gambaran keseluruhan pengkomputeran awan dengan cepat dan meneroka bidang teknologi yang berbeza. Ia amat sesuai untuk pemula yang berminat dalam pengkomputeran awan tetapi tidak tahu di mana hendak bermula.

• Kekurangan:

  • Kualiti yang tidak sekata: Kualiti kursus percuma sangat berbeza. Sesetengah kursus mempunyai kandungan yang cetek dan kekurangan latihan mendalam dan praktikal; sesetengah kursus mungkin hanya taktik pemasaran untuk menarik pengguna mendaftar.
  • Ketepatan masa: Banyak kursus "percuma untuk masa terhad" memerlukan bayaran selepas tamat tempoh, atau kandungan kursus tidak lagi dikemas kini.
  • Kekurangan sistematik: Kursus individu sering kekurangan sistematik dan sukar untuk membina rangka kerja pengetahuan yang lengkap.

Petua Praktikal:

1. Pilih platform yang bereputasi baik: Cuba pilih kursus percuma yang disediakan oleh platform pendidikan dalam talian yang terkenal, seperti Coursera, edX, Udacity, dll. Platform ini biasanya mempunyai kawalan kualiti kursus yang lebih ketat.
2. Semak penilaian kursus: Baca dengan teliti penilaian pelajar lain untuk memahami kebaikan dan keburukan kursus.
3. Perhatikan tarikh kemas kini kursus: Pastikan kandungan kursus adalah terkini untuk mengelakkan pembelajaran teknologi yang lapuk.
4. Gunakan fungsi pratonton: Banyak platform menyediakan fungsi pratonton. Tonton beberapa pelajaran terlebih dahulu untuk melihat sama ada ia sesuai dengan gaya dan keperluan pembelajaran anda.
5. Jangan terlalu tamak: Fokus pada pembelajaran satu kursus dan menguasai konsep dan kemahiran teras, bukannya mengejar bilangan kursus secara membuta tuli.

II. Cadangan Saluran YouTube: Berita Baik untuk Pembelajaran Kendiri

Beberapa cadangan untuk saluran pembelajaran YouTube juga telah muncul di X/Twitter, contohnya:

• Cloud Computing - AWS Developers

Penilaian:

• Kelebihan:

  • Percuma dan mudah diakses: Sumber di YouTube adalah percuma sepenuhnya dan boleh ditonton pada bila-bila masa, di mana sahaja.
  • Kandungan yang kaya dan pelbagai: Merangkumi pelbagai topik pengkomputeran awan, daripada tutorial pengenalan kepada analisis teknikal lanjutan, semuanya tersedia.
  • Pembelajaran visual: Format video lebih intuitif dan jelas, menjadikannya lebih mudah untuk memahami konsep abstrak.

• Kekurangan:

  • Kualiti yang tidak stabil: Kualiti saluran sangat berbeza dan memerlukan penapisan yang teliti.
  • Kekurangan interaksi: Kekurangan interaksi guru-pelajar, dan masalah sukar diselesaikan tepat pada masanya semasa proses pembelajaran.
  • Kandungan yang berpecah-pecah: Mudah terperangkap dalam beban maklumat dan sukar untuk membina sistem pengetahuan yang sistematik.

Petua Praktikal:

1. Pilih saluran profesional: Beri keutamaan kepada saluran yang diperakui secara rasmi atau dikendalikan oleh pakar terkenal, seperti AWS Developers, Google Cloud Tech, Microsoft Azure, dll.
2. Perhatikan senarai main: Saluran biasanya menyusun video yang berkaitan ke dalam senarai main. Menonton mengikut urutan boleh membantu anda memahami sistem pengetahuan dengan lebih baik.
3. Sertai perbincangan secara aktif: Tanya soalan dan bincangkan di bahagian komen, dan bertukar pengalaman dengan pelajar lain.
4. Gabungkan dengan dokumentasi rasmi: Video YouTube hanyalah alat untuk membantu pembelajaran. Gabungkan dengan dokumentasi rasmi untuk memahami prinsip teknikal dengan mendalam.
5. Amalkan secara praktikal: Ikuti tutorial video langkah demi langkah untuk menukar pengetahuan teori kepada kemahiran praktikal.

Saluran yang Disyorkan (Berdasarkan sebutan dan tambahan X/Twitter):* AWS Developers: Fokus pada pelbagai perkhidmatan dan teknologi platform awan AWS.

• Google Cloud Tech: Fokus pada pelbagai perkhidmatan dan teknologi Google Cloud Platform.
• Microsoft Azure: Fokus pada pelbagai perkhidmatan dan teknologi platform awan Microsoft Azure.
• TechWorld with Nana: Walaupun dikategorikan sebagai DevOps, banyak videonya merangkumi asas-asas dan amalan terbaik pengkomputeran awan.
• Corey Schafer: Walaupun terutamanya pengaturcaraan Python, banyak projeknya boleh digunakan dalam persekitaran awan, yang membantu memahami senario aplikasi pengkomputeran awan.

Tiga, Peta Jalan Pembelajaran Pengkomputeran Awan: Dari Pemula hingga Pakar

Bergantung pada kursus percuma dan saluran YouTube sahaja tidak mencukupi, anda perlu membangunkan peta jalan pembelajaran yang sistematik untuk benar-benar menguasai kemahiran pengkomputeran awan.

Fasa Satu: Pengetahuan Asas (1-3 bulan)

1. Asas Linux: Kuasai arahan Linux yang biasa digunakan, dan biasakan diri dengan pengurusan sistem Linux.
2. Asas Rangkaian: Fahami protokol TCP/IP dan kuasai konsep asas rangkaian.
3. Asas Pengaturcaraan: Kuasai sekurang-kurangnya satu bahasa pengaturcaraan, seperti Python, Java, Go, dll.
4. Konsep Pengkomputeran Awan: Fahami definisi, jenis (IaaS, PaaS, SaaS), kelebihan dan senario aplikasi pengkomputeran awan.

Fasa Dua: Pengenalan Platform Awan (3-6 bulan)

1. Pilih Platform Awan: Pilih platform awan arus perdana, seperti AWS, Azure, Google Cloud.
2. Pelajari Perkhidmatan Teras: Pelajari perkhidmatan teras platform awan, seperti pengkomputeran (EC2, VM), storan (S3, Blob Storage, Cloud Storage), rangkaian (VPC, Virtual Network, Cloud Networking), pangkalan data (RDS, SQL Database, Cloud SQL).
3. Amalan Praktikal: Cipta mesin maya, gunakan aplikasi, konfigurasikan rangkaian, dll. pada platform awan untuk latihan praktikal.

Fasa Tiga: Kemahiran Lanjutan (6-12 bulan)

1. Kuasai Teknologi Kontena: Pelajari Docker dan Kubernetes untuk memahami kelebihan penggunaan kontena.
2. Pelajari Operasi dan Penyelenggaraan Automasi: Pelajari alat automasi seperti Terraform, Ansible, dll. untuk merealisasikan infrastruktur sebagai kod (IaC).
3. Pelajari Pemantauan dan Pengelogan: Pelajari alat pemantauan dan pengelogan seperti Prometheus, Grafana, ELK Stack, dll. untuk menguasai pemantauan dan penyelesaian masalah persekitaran awan.
4. Pelajari Keselamatan: Fahami amalan terbaik keselamatan awan, dan kuasai konfigurasi keselamatan dan pembaikan kerentanan platform awan.

Fasa Empat: Kemahiran Lanjutan dan Bidang Khusus (12 bulan atau lebih)

1. Data Besar: Pelajari teknologi data besar seperti Hadoop, Spark, Hive, dll. untuk menguasai pemprosesan dan analisis data besar pada platform awan.
2. Pembelajaran Mesin: Pelajari rangka kerja pembelajaran mesin seperti TensorFlow, PyTorch, dll. untuk menguasai latihan dan penggunaan model pembelajaran mesin pada platform awan.
3. Serverless: Pelajari teknologi Serverless seperti AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, dll. untuk menguasai pembangunan dan penggunaan seni bina tanpa pelayan.
4. DevOps: Fahami secara mendalam konsep dan amalan DevOps, dan kuasai proses integrasi berterusan, penghantaran berterusan (CI/CD).

**Empat, Kesimpulan: Bertindak dan Rangkul Pengkomputeran Awan!**Pembelajaran awan komputasi adalah proses berperingkat yang memerlukan pembelajaran dan amalan berterusan. Jangan terkeliru dengan sejumlah besar kursus percuma dan saluran YouTube, tetapi bangunkan peta jalan pembelajaran yang jelas, pilih sumber pembelajaran yang sesuai, dan berusaha dengan gigih. Hanya dengan latihan berterusan anda boleh benar-benar menguasai kemahiran teras pengkomputeran awan dan menjadi jurutera awan yang berkelayakan. Selain itu, pelaburan Shanghai dalam bidang seperti kecerdasan buatan dan pengkomputan awan juga menunjukkan potensi besar teknologi ini pada masa hadapan. Pelajari pengetahuan berkaitan pengkomputan awan untuk mempersiapkan diri untuk perkembangan kerjaya anda.