- Termin
- Inhouse
- Individuell
946,05 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
In dieser praxisorientierten Schulung lernen Sie, wie Sie eine skalierbare und effiziente Datenanalyselösung mit Amazon Redshift aufbauen, einem führenden Cloud-Datenlager-Service. Der Kurs fokussiert sich auf die wesentlichen Komponenten der Datenanalyse-Pipeline: Datensammlung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung. Sie erfahren, wie Sie Amazon Redshift in einen Data Lake integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine Learning-Workloads zu unterstützen.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Best Practices in Bezug auf Sicherheit, Performance und Kostenmanagement beim Betrieb von Amazon Redshift. Durch praxisnahe Übungen vertiefen Sie Ihre Kenntnisse und erhalten wertvolle Einblicke in die Entwicklung leistungsstarker Datenanalyse-Lösungen.
Lernmethodik: Die Schulung kombiniert theoretische Grundlagen mit praxisorientierten Übungen, die Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten in einer interaktiven Lernumgebung zu erweitern. Der Austausch mit erfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern fördert den Lernerfolg.
Prüfung und Zertifizierung: Dieser Kurs bereitet Sie gezielt auf die AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01)-Zertifizierung vor. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie die Zertifizierung AWS Certified Data Analytics - Specialty (CDAS). Die Prüfung kann sowohl in einem Prüfungsinstitut als auch bequem online abgelegt werden. Wir bieten die Möglichkeit, den Prüfungs-Voucher zu erwerben.
Der Kurs wird mit offiziellen AWS-Unterlagen und Systemumgebung durchgeführt.
Zielgruppe
- Data Warehouse Engineers
- Data Platform Engineers
- Architekten
- Betreiber
Voraussetzungen für die Schulung
- Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials oder Architecting on AWS
- Besuch des Kurses Building Data Lakes on AWS wird empfohlen
Kursinhalte
Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline
- Anwendungsfälle der Datenanalyse
- Einsatz der Datenpipeline in der Analyse
Einsatz von Amazon Redshift in der Datenanalyse-Pipeline
- Warum Amazon Redshift für Data Warehousing?
- Überblick über Amazon Redshift
Einführung in Amazon Redshift
- Architektur von Amazon Redshift
- Überblick über die Amazon Redshift-Konsole
- Redshift-Features und Funktionen
- Laden und Abfragen von Daten in einem Redshift-Cluster
Datenaufnahme und Speicherung
- Ingestion von Daten
- Integration von Amazon Redshift mit Jupyter-Notebooks und der Daten-API
- Datenverteilung und -speicherung
- Arbeiten mit semi-strukturierten Daten (SUPER Data Type)
- Praxisübung: Datenanalyse mit Amazon Redshift Spectrum
Verarbeitung und Optimierung von Daten
- Datentransformationen und erweiterte Abfragen
- Ressourcenmanagement und Optimierung
- Automatisierung von Workflows
- Cluster-Größenanpassung (Resizing) und Performance-Optimierung
Sicherheit und Monitoring von Amazon Redshift-Clustern
- Sicherung von Amazon Redshift-Clustern
- Monitoring und Troubleshooting
Entwicklung von Data Warehouse-Analyse-Lösungen
- Anwendungsfälle und Best Practices für Data Warehouses
- Entwicklung von Workflows für Data Warehouse-Analytik
Entwicklung moderner Datenarchitekturen auf AWS
- Überblick über moderne Datenarchitekturen
Buchen ohne Risiko
Sie zahlen erst nach erfolgreicher Schulung. Keine Vorkasse.
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Maximal 8 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
Förderungen
Bis zu 100% Kostenübernahme!
Termine für Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
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