Molnberäkningsstudieresurser: Gratis kurser, YouTube-kanaler och praktiska riktlinjer

Molnberäkning har blivit kärnan i modern IT-infrastruktur och driver den digitala transformationen inom olika branscher. Men för nybörjare kan inlärningskurvan för molnberäkning vara lite brant. Den här artikeln kommer att utvärdera olika molnberäkningsstudieresurser baserat på de senaste diskussionerna på X/Twitter och ge praktiska studievägsförslag för att hjälpa dig att snabbt komma igång och bemästra de viktigaste färdigheterna inom molnberäkning.

I. Gratis kursresurser: Verkligen bra eller bara marknadsföring?

X/Twitter är fullt av kampanjer för "gratis kurser", till exempel:

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

De här kurserna täcker vanligtvis: Artificiell intelligens, maskininlärning, molnberäkning, cybersäkerhet, dataanalys, AWS-certifiering, datavetenskap, big data, Python, MBA, etc.

Utvärdering:

• Fördelar: Det här är en bra utgångspunkt för att snabbt få en överblick över molnberäkning och komma i kontakt med olika teknikområden. Särskilt lämpligt för nybörjare som är intresserade av molnberäkning men inte vet var de ska börja.

• Nackdelar:

  • Varierande kvalitet: Kvaliteten på gratis kurser varierar kraftigt. Vissa kurser har ytligt innehåll och saknar djup och praktiska övningar; andra kurser kan bara vara marknadsföringsknep för att locka användare att registrera sig.
  • Tidsbegränsning: Många "tidsbegränsade gratis" kurser kräver betalning efter att de har gått ut, eller så uppdateras inte kursinnehållet längre.
  • Brist på systematik: Enskilda kurser saknar ofta systematik och det är svårt att bygga ett komplett kunskapsramverk.

Praktiska tips:

1. Välj en plattform med gott rykte: Försök att välja gratis kurser som erbjuds av välkända onlineutbildningsplattformar, som Coursera, edX, Udacity, etc. Dessa plattformar har vanligtvis striktare kvalitetskontroll av kurserna.
2. Kontrollera kursutvärderingar: Läs noggrant andra studenters utvärderingar för att förstå kursens för- och nackdelar.
3. Var uppmärksam på kursens uppdateringsdatum: Se till att kursinnehållet är det senaste för att undvika att lära dig föråldrad teknik.
4. Använd provlyssningsfunktionen: Många plattformar erbjuder en provlyssningsfunktion. Lyssna på några lektioner först för att se om det passar din inlärningsstil och dina behov.
5. Var inte för girig: Fokusera på att lära dig en kurs och bemästra kärnkoncept och färdigheter, istället för att blint jaga antalet kurser.

II. Rekommenderade YouTube-kanaler: En välsignelse för självlärda

På X/Twitter har det också dykt upp rekommendationer för YouTube-inlärningskanaler, till exempel:

• Cloud Computing - AWS Developers

Utvärdering:

• Fördelar:

  • Gratis och lättillgängligt: Resurserna på YouTube är helt gratis och kan ses när som helst och var som helst.
  • Rikt och varierat innehåll: Täcker olika molnberäkningsteman, från introduktionstutorials till avancerade tekniska analyser, allt finns där.
  • Visuellt lärande: Videoformatet är mer intuitivt och levande, vilket gör det lättare att förstå abstrakta begrepp.

• Nackdelar:

  • Ojämn kvalitet: Kvaliteten på kanalerna varierar kraftigt och kräver noggrann screening.
  • Brist på interaktion: Brist på interaktion mellan lärare och elever, och det är svårt att lösa problem i tid under inlärningsprocessen.
  • Fragmenterat innehåll: Lätt att hamna i informationsöverbelastning och svårt att bygga ett systematiskt kunskapsramverk.

Praktiska tips:

1. Välj professionella kanaler: Prioritera officiellt certifierade kanaler eller kanaler som drivs av välkända experter, som AWS Developers, Google Cloud Tech, Microsoft Azure, etc.
2. Var uppmärksam på spellistor: Kanaler organiserar vanligtvis relaterade videor i spellistor. Titta på dem i ordning för att bättre förstå kunskapssystemet.
3. Delta aktivt i diskussioner: Ställ frågor och diskutera i kommentarsfältet och utbyt erfarenheter med andra elever.
4. Kombinera med officiell dokumentation: YouTube-videor är bara ett verktyg för att underlätta inlärningen. Kombinera dem med officiell dokumentation för att förstå de tekniska principerna på djupet.
5. Öva praktiskt: Följ videoinstruktionerna steg för steg och omvandla teoretisk kunskap till praktiska färdigheter.

Rekommenderade kanaler (baserat på X/Twitter-omnämnanden och tillägg):

• AWS Developers: Fokuserar på olika tjänster och tekniker inom AWS molnplattform.
• Google Cloud Tech: Fokuserar på olika tjänster och tekniker inom Google Cloud Platform.
• Microsoft Azure: Fokuserar på olika tjänster och tekniker inom Microsoft Azure molnplattform.
• TechWorld with Nana: Även om hon klassificeras som DevOps, täcker många av hennes videor grunderna och bästa praxis inom molnbaserad databehandling.
• Corey Schafer: Även om han främst sysslar med Python-programmering, kan många av hans projekt distribueras i molnmiljöer, vilket hjälper till att förstå applikationsscenarierna för molnbaserad databehandling.

Tre. Molnbaserad databehandlings färdplan: Från nybörjare till expert

Att bara förlita sig på gratis kurser och YouTube-kanaler räcker inte, du måste skapa en systematisk färdplan för att verkligen bemästra molnbaserade databehandlingskunskaper.

Fas ett: Grundläggande kunskaper (1-3 månader)

1. Linux grunder: Bemästra vanliga Linux-kommandon, bekanta dig med Linux systemadministration.
2. Nätverksgrunder: Förstå TCP/IP-protokollet, bemästra grundläggande nätverkskoncept.
3. Programmeringsgrunder: Bemästra minst ett programmeringsspråk, till exempel Python, Java, Go, etc.
4. Molnbaserade databehandlingskoncept: Förstå definitionen av molnbaserad databehandling, typer (IaaS, PaaS, SaaS), fördelar och applikationsscenarier.

Fas två: Introduktion till molnplattform (3-6 månader)

1. Välj molnplattform: Välj en mainstream molnplattform, till exempel AWS, Azure, Google Cloud.
2. Lär dig kärntjänster: Lär dig molnplattformens kärntjänster, till exempel beräkning (EC2, VM), lagring (S3, Blob Storage, Cloud Storage), nätverk (VPC, Virtual Network, Cloud Networking), databas (RDS, SQL Database, Cloud SQL).
3. Praktisk övning: Skapa virtuella maskiner, distribuera applikationer, konfigurera nätverk etc. på molnplattformen för praktisk övning.

Fas tre: Avancerade färdigheter (6-12 månader)

1. Bemästra containerteknik: Lär dig Docker och Kubernetes, förstå fördelarna med containeriserad distribution.
2. Lär dig automatiserad drift och underhåll: Lär dig automatiseringsverktyg som Terraform, Ansible, etc. för att implementera infrastruktur som kod (IaC).
3. Lär dig övervakning och loggning: Lär dig övervaknings- och loggningsverktyg som Prometheus, Grafana, ELK Stack, etc. för att bemästra övervakning och felsökning av molnmiljöer.
4. Lär dig säkerhet: Förstå bästa praxis för molnsäkerhet, bemästra säkerhetskonfiguration och sårbarhetsreparation av molnplattformar.

Fas fyra: Avancerade färdigheter och specialiserade områden (12+ månader)

1. Big data: Lär dig big data-tekniker som Hadoop, Spark, Hive, etc. för att bemästra big data-bearbetning och analys på molnplattformen.
2. Maskininlärning: Lär dig maskininlärningsramverk som TensorFlow, PyTorch, etc. för att bemästra träning och distribution av maskininlärningsmodeller på molnplattformen.
3. Serverless: Lär dig Serverless-tekniker som AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, etc. för att bemästra utveckling och distribution av serverlösa arkitekturer.
4. DevOps: Förstå DevOps-koncept och -praxis på djupet, bemästra processen för kontinuerlig integration, kontinuerlig leverans (CI/CD).

**Fyra. Slutsats: Agera och omfamna molnbaserad databehandling!**Att lära sig molnbaserad databehandling är en gradvis process som kräver kontinuerlig inlärning och praktik. Låt dig inte förvirras av det stora antalet gratis kurser och YouTube-kanaler, utan skapa istället en tydlig inlärningsplan, välj lämpliga inlärningsresurser och fortsätt att arbeta hårt. Endast genom ständig praktik kan du verkligen bemästra de grundläggande färdigheterna inom molnbaserad databehandling och bli en kvalificerad molningenjör. Dessutom visar investeringarna i Shanghai inom områden som artificiell intelligens och molnbaserad databehandling den enorma potentialen för dessa tekniker i framtiden. Lär dig kunskaper relaterade till molnbaserad databehandling för att förbereda dig för din karriärutveckling.