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In diesem Kurs erstellen Sie eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Der Kurs konzentriert sich auf die Datenerfassungs-, Aufnahme-, Katalogisierungs-, Speicherungs- und Verarbeitungskomponenten der Analysepipeline. Sie lernen, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Sie erfahren auch, wie Sie Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anwenden.
Dieser Kurs umfasst Präsentationen, interaktive Demos, Labs, Diskussionen und Übungen.
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Kursinhalt
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- Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
- Module 2: Introduction to Amazon Redshift
- Module 3: Ingestion and Storage
- Module 4: Processing and Optimizing Data
- Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
- Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions
- Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS
Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 14 Tage Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.
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Zielgruppe
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Dieser Kurs richtet sich an Data Warehouse Engineers, Data Platform Engineers, sowie Architects und Operators, die Datenanalyse-Pipelines erstellen und verwalten.
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Voraussetzungen
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Sie sollten mindestens ein Jahr Erfahrung in der Verwaltung von Data Warehouses mitbringen und folgende Kurse vorher besucht haben:
• Entweder AWS Technical Essentials oder Architecting on AWS
• Building Data Lakes on AWS
| Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline |
| Data analytics use cases |
| Using the data pipeline for analytics |
| Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline |
| Why Amazon Redshift for data warehousing? |
| Overview of Amazon Redshift |
| Module 2: Introduction to Amazon Redshift |
| Amazon Redshift architecture |
| Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console |
| Amazon Redshift features |
| Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster |
| Module 3: Ingestion and Storage |
| Ingestion |
| Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API |
| Data distribution and storage |
| Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type |
| Querying data in Amazon Redshift |
| Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum |
| Module 4: Processing and Optimizing Data |
| Data transformation |
| Advanced querying |
| Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift |
| Resource management |
| Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift |
| Automation and optimization |
| Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster |
| Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters |
| Securing the Amazon Redshift cluster |
| Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters |
| Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions |
| Data warehouse use case review |
| Activity: Designing a data warehouse analytics workflow |
| Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS |
| Modern data architectures |
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Classroom Training
- Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!
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Online Training
- Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
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Inhouse-Schulung
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Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Inhouse-Schulung jetzt anfragen >>>
Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.-
In diesem Kurs erstellen Sie eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Der Kurs konzentriert sich auf die Datenerfassungs-, Aufnahme-, Katalogisierungs-, Speicherungs- und Verarbeitungskomponenten der Analysepipeline. Sie lernen, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Sie erfahren auch, wie Sie Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anwenden.
Dieser Kurs umfasst Präsentationen, interaktive Demos, Labs, Diskussionen und Übungen.
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Kursinhalt
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- Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
- Module 2: Introduction to Amazon Redshift
- Module 3: Ingestion and Storage
- Module 4: Processing and Optimizing Data
- Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
- Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions
- Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS
Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 14 Tage Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.
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Zielgruppe
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Dieser Kurs richtet sich an Data Warehouse Engineers, Data Platform Engineers, sowie Architects und Operators, die Datenanalyse-Pipelines erstellen und verwalten.
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Voraussetzungen
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Sie sollten mindestens ein Jahr Erfahrung in der Verwaltung von Data Warehouses mitbringen und folgende Kurse vorher besucht haben:
• Entweder AWS Technical Essentials oder Architecting on AWS
• Building Data Lakes on AWS
| Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline |
| Data analytics use cases |
| Using the data pipeline for analytics |
| Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline |
| Why Amazon Redshift for data warehousing? |
| Overview of Amazon Redshift |
| Module 2: Introduction to Amazon Redshift |
| Amazon Redshift architecture |
| Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console |
| Amazon Redshift features |
| Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster |
| Module 3: Ingestion and Storage |
| Ingestion |
| Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API |
| Data distribution and storage |
| Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type |
| Querying data in Amazon Redshift |
| Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum |
| Module 4: Processing and Optimizing Data |
| Data transformation |
| Advanced querying |
| Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift |
| Resource management |
| Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift |
| Automation and optimization |
| Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster |
| Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters |
| Securing the Amazon Redshift cluster |
| Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters |
| Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions |
| Data warehouse use case review |
| Activity: Designing a data warehouse analytics workflow |
| Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS |
| Modern data architectures |
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Classroom Training
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