回归基础附加周：部署到云端
内容提要
KDnuggets“回归基础”系列以bonus周收尾，推荐两篇教程：一是五步入门谷歌云平台，涵盖账户设置、BigQuery与云存储等核心服务、示例数据项目及机器学习应用；二是在AWS云上将机器学习模型部署到生产环境，介绍按需付费、无服务器服务及可扩展性。
延伸解读
从学习到部署的完整路径
本文作为“回归基础”系列的收尾，将前四周的基础知识引向实际应用。两篇教程分别覆盖GCP入门和AWS模型部署，形成从掌握基础到上线模型的完整学习路径。读者可借此了解如何将所学概念落地到云平台，完成从理论到实践的过渡。
两大云平台的分工与选择
文章推荐的两篇教程分别聚焦GCP和AWS：GCP部分侧重账户设置、BigQuery和云存储等核心服务，适合数据分析与机器学习入门；AWS部分则强调按需付费、无服务器服务和可扩展性，适合将模型部署到生产环境。读者可根据自身需求选择切入点，或两者结合学习。
动手实践是关键
两篇教程都强调 hands-on 项目示例：GCP教程包含示例数据项目和机器学习应用，AWS教程则演示如何将模型托管为实时服务。这表明学习云部署不能只停留在理论，必须通过实际操作来理解服务配置和部署流程。读者应跟随教程动手练习，以巩固所学。
Q&A
KDnuggets的“回归基础”系列附加周推荐了哪两篇教程？
附加周推荐了两篇教程：一是《五步入门谷歌云平台》，涵盖账户设置、BigQuery与云存储等核心服务、示例数据项目及机器学习应用；二是《在AWS云上将机器学习模型部署到生产环境》，介绍按需付费、无服务器服务及可扩展性。
谷歌云平台入门教程主要涵盖哪些内容？
该教程提供逐步概述，包括GCP概述及其分析能力、账户设置、BigQuery和云存储等核心服务、构建示例数据项目，以及使用GCP进行机器学习。
AWS云部署机器学习模型有哪些优势？
AWS以无服务器方式和按需付费模式支持业务，具有多功能性，能提供可扩展性和速度，适合需要这些特性的企业。
在AWS上部署机器学习模型的大致流程是什么？
文章讨论了一种简单方法，将训练好的机器学习模型托管在AWS云上，使其成为生产环境中的实时模型。具体步骤包括使用AWS的多种服务来支持从模型开发到生产部署的全过程。
“回归基础”系列之前几周分别涵盖了哪些主题？
之前几周的主题包括：第1周Python编程与数据科学基础；第2周数据库、SQL、数据管理与统计概念；第3周机器学习入门；第4周高级主题与部署。
附加周在“回归基础”系列中扮演什么角色？
附加周是该系列的收尾，为那些想更进一步、增加知识库的人提供额外内容，推荐了两篇关于云平台和模型部署的教程。
