| Kursbeschreibung (description): |
Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in den Aufbau von Data-Analytics-Lösungen mit Amazon Redshift. Vermittelt werden die Komponenten der Analytics-Pipeline von Datenerfassung über Katalogisierung bis Verarbeitung sowie die Integration mit Data Lakes für Analytics- und Machine-Learning-Workloads. Behandelt werden zudem Best Practices zu Sicherheit, Performance und Kostenmanagement.
|
|
| Zielgruppe (target group): |
Der Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift richtet sich an:
- Data Warehouse Engineers
- Data Platform Engineers
- Architekten und Betreiber, die Data-Analytics-Pipelines erstellen und betreiben
|
|
| Voraussetzungen (requirements): |
Um an dem Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift bei qSkills teilnehmen zu können, sollten Sie die folgenden AWS-Trainings besucht haben:
Teilnehmer mit mindestens einjähriger Erfahrung im Management von Data Warehouses profitieren besonders von diesem Kurs.
|
|
| Ziele (objectives): |
In diesem Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift lernen Sie:
- Die Funktionen und Vorteile von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen zu vergleichen
- Eine Data-Warehouse-Analytics-Lösung zu entwerfen und zu implementieren
- Geeignete Techniken – einschließlich Komprimierung – zur Optimierung der Datenspeicherung zu identifizieren und anzuwenden
- Geeignete Optionen zur Datenaufnahme, -transformation und -speicherung auszuwählen und bereitzustellen
- Die passenden Instanz- und Knotentypen, Cluster, Auto Scaling-Mechanismen und Netzwerktopologien für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall auszuwählen
- Zu verstehen, wie Datenspeicherung und -verarbeitung Analyse- und Visualisierungsmechanismen beeinflussen, die zur Gewinnung geschäftsrelevanter Erkenntnisse erforderlich sind
- Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung zu schützen
- Analytics-Workloads zu überwachen, um Probleme zu identifizieren und zu beheben
- Best Practices im Kostenmanagement anzuwenden
|
|
| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Preis (price): 750,- Euro zzgl. MwSt.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
|
|
| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
|
|
|
| Inhalte (agenda): |
- Überblick über Data Analytics und die Datenpipeline
- Anwendungsfälle für Data Analytics
- Nutzung der Datenpipeline für Analytics
- Einsatz von Amazon Redshift in der Data-Analytics-Pipeline
- Warum Amazon Redshift für Data Warehousing?
- Überblick über Amazon Redshift
- Einführung in Amazon Redshift
- Architektur von Amazon Redshift
- Interaktive Demo 1: Rundgang durch die Amazon Redshift-Konsole
- Funktionen von Amazon Redshift
- Practice Lab 1: Daten in einen Amazon Redshift-Cluster laden und abfragen
- Datenaufnahme und -speicherung
- Datenaufnahme
- Interaktive Demo 2: Verbindung zum Amazon Redshift-Cluster über ein Jupyter-Notebook mit der Data API
- Datenverteilung und -speicherung
- Interaktive Demo 3: Analyse semi-strukturierter Daten mit dem Datentyp SUPER
- Datenabfragen in Amazon Redshift
- Practice Lab 2: Data Analytics mit Amazon Redshift Spectrum
- Datenverarbeitung und -optimierung
- Datentransformation
- Erweiterte Abfragen
- Practice Lab 3: Datentransformation und Abfragen in Amazon Redshift
- Ressourcenmanagement
- Interaktive Demo 4: Anwendung von gemischtem Workload-Management in Amazon Redshift
- Automatisierung und Optimierung
- Interaktive Demo 5: Amazon Redshift-Cluster-Resize von dc2.large zu ra3.xlplus
- Sicherheit und Monitoring von Amazon Redshift-Clustern
- Absicherung des Amazon Redshift-Clusters
- Überwachung und Fehlerbehebung bei Amazon Redshift-Clustern
- Design von Data-Warehouse-Analytics-Lösungen
- Überprüfung von Data-Warehouse-Anwendungsfällen
- Activity: Design eines Data-Warehouse-Analytics-Workflows
- Entwicklung moderner Datenarchitekturen auf AWS
- Moderne Datenarchitekturen
|
|
|
