AWS APN Training Partner

Big Data on AWS

AWS APN Training Partner

Bitte beachten Sie: Dieser Kurs wird nicht mehr angeboten. Mögliche Alternativen sind:

Building Data Lakes on AWS
Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift

 

Dieser Kurs bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen wie Amazon Elastic MapReduce (EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis und die restliche AWS-Plattform für Big Data. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Amazon EMR zum Verarbeiten von Daten mithilfe des umfassenden Angebots an Hadoop-Tools wie beispielsweise Hive und Hue einsetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Big Data-Umgebungen erstellen, mit Amazon DynamoDB, Amazon Redshift und Amazon Kinesis arbeiten, und wie Sie durch Befolgen bewährter Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten.

Kursinhalt

  • Integrieren von AWS-Lösungen in ein Big Data-Ökosystem
  • Nutzen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR / Information über die Komponenten eines Amazon EMR-Clusters
  • Starten und Konfigurieren eines Amazon EMR-Clusters
  • Nutzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming
  • Nutzen von Hue zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Amazon EMR
  • Verwenden der speicherresidenten Analyse mit Spark und Spark SQL auf Amazon EMR
  • Auswählen der geeigneten AWS-Datenspeicherungsoptionen
  • Erkennen der Vorteile des Einsatzes von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data beinahe in Echtzeit
  • Definieren von Data Warehousing und Konzepten für spaltenbasierte Datenbanken
  • Nutzen von Amazon Redshift, um Daten effizient zu speichern und zu analysieren
  • Ein Blick in die Kosten und Verwaltung von Kosten und Sicherheit für Amazon EMR- und Amazon Redshift-Bereitstellungen
  • Identifizieren von Optionen für das Einlesen, die Übertragung und die Komprimierung von Daten
  • Nutzung der Visualisierungssoftware zur Darstellung von Daten und Abfragen
  • Registrieren von Big Data-Workflows mithilfe von AWS Data Pipeline

 

E-Book Symbol Die englischsprachigen Original-Unterlagen von Amazon Web Services erhalten Sie als E-Book.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist konzipiert für:
• Zuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren,
• Big Data-Manager und Big Data-Analysten, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop-, MapReduce-, HDFS- und SQL/NoSQL-Abfragen
• Teilnehmer müssen den Kurs Big Data Technology Fundamentals absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds
• Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design

 

Bestandteil der Schulung sind praktische Labor-Übungen mit der AWS Umgebung. Um diese
erfolgreich durchführen zu können, ist ein internetfähiges Notebook (Windows, Linux, MacOS)
Voraussetzung.
 
Wichtig: Bitte bringen Sie daher Ihr Notebook zum Kurs mit! Falls dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Beachten Sie bitte unsere Übersicht AWS Trainings!

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!

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.

Inhouse-Schulung

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 >>>
PDF SymbolDie gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.

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Kursinhalt

  • Integrieren von AWS-Lösungen in ein Big Data-Ökosystem
  • Nutzen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR / Information über die Komponenten eines Amazon EMR-Clusters
  • Starten und Konfigurieren eines Amazon EMR-Clusters
  • Nutzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming
  • Nutzen von Hue zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Amazon EMR
  • Verwenden der speicherresidenten Analyse mit Spark und Spark SQL auf Amazon EMR
  • Auswählen der geeigneten AWS-Datenspeicherungsoptionen
  • Erkennen der Vorteile des Einsatzes von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data beinahe in Echtzeit
  • Definieren von Data Warehousing und Konzepten für spaltenbasierte Datenbanken
  • Nutzen von Amazon Redshift, um Daten effizient zu speichern und zu analysieren
  • Ein Blick in die Kosten und Verwaltung von Kosten und Sicherheit für Amazon EMR- und Amazon Redshift-Bereitstellungen
  • Identifizieren von Optionen für das Einlesen, die Übertragung und die Komprimierung von Daten
  • Nutzung der Visualisierungssoftware zur Darstellung von Daten und Abfragen
  • Registrieren von Big Data-Workflows mithilfe von AWS Data Pipeline

 

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Zielgruppe

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• Zuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren,
• Big Data-Manager und Big Data-Analysten, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren.

Voraussetzungen

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• Teilnehmer müssen den Kurs Big Data Technology Fundamentals absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds
• Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
• Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design

 

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