DevOpsおよびクラウドコンピューティングのアッパー大学コースは、ビッグデータに適用されます（大学の学位 + 12 ECTSクレジット）

組織が管理する情報量の成長は、データの最適な分析と処理に伴う要求に会社のインフラストラクチャを適応させる必要性を生み出します。ビッグデータプロジェクトのニーズに応じてクラウドアーキテクチャを作成すると、ビジネスコスト削減が可能になります。 ビッグデータに適用されるDevOpsとクラウドコンピューティングのこの上部コースを使用すると、ビッグデータ環境でのクラウドアーキテクチャの研究と開発に必要な目的と技術を同化できます。 専門家の幅広いグループと一緒に個人的な環境で勉強している間。この実装に伴う情報のスケーラビリティとセキュリティを見失うことなく、最良のソリューションを採用するようにトレーニングします。

- メインクラウドモデルとその違いを知ってください。 - ビジネス需要に基づいて、ビッグデータのさまざまなクラウド環境を設計および管理します。 -LinuxとWindowsのクラウドコンピューティングソリューションを分析および管理します。 - ビッグデータプロジェクトのニーズを評価し、クラウドプロジェクトに適応することを学びます。 - 情報のセキュリティとそれが伴う法的要件を維持するために必要な手法を適用します。

DevOpsのこの上部コースとクラウドコンピューティングがビッグデータに適用されると、ビッグデータ環境で専門的に成長することができ、ビッグデータプロジェクトのクラウドインフラストラクチャコンサルタントとして機能し、組織が成長と拡大を可能にします。ビジネス開発戦略を最適化する学際的なチーム内で作業します。

DevOpsのこの上部コースとクラウドコンピューティングがビッグデータに適用されると、生成された情報の量のサイズに応じてビジネスニーズを適応させることができます。ビッグデータプロジェクトの研究を通じて、Linux環境とWindows環境の両方で最適なクラウドコンピューティングソリューションを設計および開発し、組織内のコスト削減とスケーラビリティ戦略を確立します。

ビッグデータに適用されるDevOpsとクラウドコンピューティングの上位コースは、技術分野の専門家に焦点を当てており、ビッグデータの技術分野と知識を導き、キャリアを導きたいと考えています。ビッグデータ環境でのクラウドインフラストラクチャの開発と実装の最適化を行い、各瞬間に組織のニーズを適応させることができます。

このトレーニングは、公式の規制トレーニングの範囲（乳児教育、初等教育、中等教育、公式専門訓練FP、バカロレア、大学の学位、公式大学の修士号、博士号）の範囲には含まれていません。したがって、それは補完的および/または専門的なトレーニングであり、専門的な性質の特定のスキル、スキル、または適性を獲得することを目的としており、ワークバッグや野党競争のメリットとしてかろうじて、補完的なトレーニングセクションおよび/または継続的なトレーニングは、公共労働市場の公共労働株の特定の要件をレビューするために常に不可欠です。