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Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Services kennen, die beim Erstellen eines Data Lake beteiligt sind. Sie werden AWS Lake Formation zum Aufbau eines Data Lake, AWS Glue zum Aufbau eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden. Die Kursvorträge und Übungen vertiefen das Gelernte durch die Erkundung mehrerer gängiger Data Lake.
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Kursinhalt
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- Apply data lake methodologies in planning and designing a data lake
- Articulate the components and services required for building an AWS data lake
- Secure a data lake with appropriate permission
- Ingest, store, and transform data in a data lake
- Query, analyze, and visualize data within a data lake
Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 4 Wochen Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.
Die englischsprachigen Original-Unterlagen von Amazon Web Services erhalten Sie als E-Book.
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Zielgruppe
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Dieser Kurs ist konzipiert für:
- Datenplattform-Ingenieure
- Lösungsarchitekten
- IT-Fachleute
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Voraussetzungen
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Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses Folgendes mitbringen:
- Abschluss des Kurses AWS Technical Essentials
- Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines oder Abschluss des digitalen Kurses Data Analytics Fundamentals
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Ergänzende und aufbauende Kurse
- Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Module 1: Introduction to data lakes |
Describe the value of data lakes |
Compare data lakes and data warehouses |
Describe the components of a data lake |
Recognize common architectures built on data lakes |
Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation |
Describe the relationship between data lake storage and data ingestion |
Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog |
Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query |
Lab 1: Set up a simple data lake |
Module 3: Data processing and analytics |
Recognize how data processing applies to a data lake |
Use AWS Glue to process data within a data lake |
Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake |
Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation |
Describe the features and benefits of AWS Lake Formation |
Use AWS Lake Formation to create a data lake |
Understand the AWS Lake Formation security model |
Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation |
Module 5: Additional Lake Formation configurations |
Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows |
Apply security and access controls to AWS Lake Formation |
Match records with AWS Lake Formation FindMatches |
Visualize data with Amazon QuickSight |
Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints |
Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight |
Module 6: Architecture and course review |
Post course knowledge check |
Architecture review |
Course review |
Zertifizierung zum AWS Certified Data Analytics Specialty – Specialty Zertifizierung
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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.
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Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Services kennen, die beim Erstellen eines Data Lake beteiligt sind. Sie werden AWS Lake Formation zum Aufbau eines Data Lake, AWS Glue zum Aufbau eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden. Die Kursvorträge und Übungen vertiefen das Gelernte durch die Erkundung mehrerer gängiger Data Lake.
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Kursinhalt
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- Apply data lake methodologies in planning and designing a data lake
- Articulate the components and services required for building an AWS data lake
- Secure a data lake with appropriate permission
- Ingest, store, and transform data in a data lake
- Query, analyze, and visualize data within a data lake
Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 4 Wochen Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.
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Zielgruppe
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Dieser Kurs ist konzipiert für:
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Voraussetzungen
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Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses Folgendes mitbringen:
- Abschluss des Kurses AWS Technical Essentials
- Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines oder Abschluss des digitalen Kurses Data Analytics Fundamentals
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Ergänzende und aufbauende Kurse
- Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Module 1: Introduction to data lakes |
Describe the value of data lakes |
Compare data lakes and data warehouses |
Describe the components of a data lake |
Recognize common architectures built on data lakes |
Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation |
Describe the relationship between data lake storage and data ingestion |
Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog |
Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query |
Lab 1: Set up a simple data lake |
Module 3: Data processing and analytics |
Recognize how data processing applies to a data lake |
Use AWS Glue to process data within a data lake |
Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake |
Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation |
Describe the features and benefits of AWS Lake Formation |
Use AWS Lake Formation to create a data lake |
Understand the AWS Lake Formation security model |
Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation |
Module 5: Additional Lake Formation configurations |
Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows |
Apply security and access controls to AWS Lake Formation |
Match records with AWS Lake Formation FindMatches |
Visualize data with Amazon QuickSight |
Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints |
Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight |
Module 6: Architecture and course review |
Post course knowledge check |
Architecture review |
Course review |
Zertifizierung zum AWS Certified Data Analytics Specialty – Specialty Zertifizierung
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Classroom Training
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Online Training
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Inhouse-Schulung
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