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AW271: Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift

Training: AWS™ - Cloud

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.

Terminauswahl

Termine in deutscher Sprache


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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

Ziele:

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

Zielgruppe:

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:

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.

Beschreibung:

In diesem Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift entwickeln Sie eine Data-Analytics-Lösung mit Amazon Redshift, einem Cloud Data Warehouse Service. Der Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift konzentriert sich auf die Komponenten der Analytics-Pipeline zur Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung. Sie lernen, Amazon Redshift mit einem Data Lake zu integrieren, um sowohl Analytics- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Außerdem lernen Sie, Best Practices für Sicherheit, Performance und Kostenmanagement beim Betrieb von Amazon Redshift anzuwenden.

Dieser Kurs AW271 Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift umfasst Präsentationen, interaktive Demos, praktische Übungen (Labs), Diskussionen und Kursaktivitäten.