- Termin
- Inhouse
- Individuell
3.195,15 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
In dieser praxisorientierten Schulung lernen Sie, wie Sie eine skalierbare und leistungsstarke Data Warehousing-Lösung auf AWS mit Amazon Redshift implementieren. Der Kurs vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse zu den Konzepten, Strategien und Best Practices für den Aufbau und die Verwaltung eines Data Warehouses in der Cloud. Sie erfahren, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3 sammeln, speichern und vorbereiten, um diese dann effizient in Amazon Redshift zu laden und zu analysieren. Außerdem wird die Nutzung von Amazon QuickSight zur Datenvisualisierung und Analyse behandelt.
- Dieser Kurs wird mit der offiziellen AWS-Unterlage und der AWS-Systemumgebung durchgeführt.
- Der Kurs beinhaltet praxisnahe Übungen, die Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten in realen Szenarien zu testen und zu erweitern.
Zielgruppe
- Datenbank-Architekten
- Datenbank-Administratoren
- Datenbank-Entwickler
- Datenanalysten
- Datenwissenschaftler
Voraussetzungen für die Schulung
- Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken und dem Designen von Datenbanken
Kursinhalte
Einführung in Data Warehousing
- Grundlagen relationaler Datenbanken
- Wichtige Data-Warehousing-Konzepte
- Schnittstellen zwischen Data Warehousing und Big Data
- Überblick über Datenmanagement in AWS
- Hands-on Lab 1: Einführung in Amazon Redshift
Einführung in Amazon Redshift
- Architektur von Amazon Redshift
- Anwendungsfälle aus der Praxis
- Hands-on Lab 2: Starten eines Amazon Redshift-Clusters
Starten und Verwalten von Clustern
- Aufbau und Konfiguration eines Amazon Redshift-Clusters
- Verbindung zum Cluster herstellen
- Verwaltung von Zugriffsrechten
- Sicherstellen der Datensicherheit
- Daten in Redshift laden
- Hands-on Lab 3: Optimierung von Datenbankschemata
Entwerfen von Datenbankschemas
- Datenbankschemata und Datentypen
- Spaltenweise Komprimierung und Datenverteilung
- Methoden zur Datensortierung
Identifizieren von Datenquellen
- Überblick über verschiedene Datenquellen: Amazon S3, DynamoDB, EMR, Kinesis, Lambda
- Hands-on Lab 4: Laden von Echtzeitdaten in Amazon Redshift
Datenladen und Transformation
- Vorbereitung und Laden von Daten mit dem COPY-Befehl
- Tabellenpflege und parallele Schreibzugriffe
- Troubleshooting bei Ladeproblemen
- Hands-on Lab 5: Daten mit COPY laden
Schreiben von Abfragen und Leistungsoptimierung
- Amazon Redshift SQL und benutzerdefinierte Funktionen (UDFs)
- Faktoren, die die Abfrageleistung beeinflussen
- Verwendung des EXPLAIN-Befehls zur Analyse von Abfrageplänen
- Arbeitslast-Verwaltung (WLM)
- Hands-on Lab 6: Konfigurieren der Arbeitslastverwaltung
Amazon Redshift Spectrum
- Einführung in Amazon Redshift Spectrum
- Konfigurieren von Daten für Redshift Spectrum
- Abfragen von Daten aus S3 mit Redshift Spectrum
- Hands-on Lab 7: Nutzung von Amazon Redshift Spectrum
Wartung von Clustern
- Überwachung und Leistungsanalyse von Clustern
- Audit-Protokollierung und Benachrichtigungen
- Größenänderung und Skalierung von Clustern
- Sichern und Wiederherstellen von Clustern
- Hands-on Lab 9: Sichern, Wiederherstellen und Skalieren von Clustern
Analysieren und Visualisieren von Daten
- Leistungsoptimierung von Visualisierungen
- Erstellen von Dashboards mit Amazon QuickSight
- Überblick über QuickSight-Editionen und -Funktionen
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 Data Warehousing on AWS
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