Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift (BDASAR)
Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift (BDASAR)
In diesem Kurs erstellst du eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Der Kurs konzentriert sich auf die Datenerfassungs-, Aufnahme-, Katalogisierungs-, Speicherungs- und Verarbeitungskomponenten der Analysepipeline. Du lernst, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Du erfährst auch, wie du Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anwendest.
Dieser Kurs umfasst Präsentationen, interaktive Demos, Labs, Diskussionen und Übungen.
Inhalte Amazon Redshift
Module A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
Data analytics use cases
Using the data pipeline for analytics
Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
Why Amazon Redshift for data warehousing?
Overview of Amazon Redshift
Module 2: Introduction to Amazon Redshift
Amazon Redshift architecture
Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
Amazon Redshift features
Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster
Module 3: Ingestion and Storage
Ingestion
Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
Data distribution and storage
Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
Querying data in Amazon Redshift
Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum
Module 4: Processing and Optimizing Data
Data transformation
Advanced querying
Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
Resource management
Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift
Automation and optimization
Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster
Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
Securing the Amazon Redshift cluster
Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters
Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions
Data warehouse use case review
Activity: Designing a data warehouse analytics workflow
Module B: Developing Modern Data Architectures on AWS
Modern data architectures
Wir schulen auch bei dir vor Ort!
Diese Amazon Redshift Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte Amazon Redshift-Firmenschulung durch.
Zielgruppe Amazon Redshift
Dieser Kurs richtet sich an Data Warehouse Engineers, Data Platform Engineers, sowie Architects und Operators, die Datenanalyse-Pipelines erstellen und verwalten.
Voraussetzungen Amazon Redshift
Du solltest mindestens ein Jahr Erfahrung in der Verwaltung von Data Warehouses mitbringen und folgende Kurse vorher besucht haben:
Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift (BDASAR)
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In diesem Kurs erstellst du eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Der Kurs konzentriert sich auf die Datenerfassungs-, Aufnahme-, Katalogisierungs-, Speicherungs- und Verarbeitungskomponenten der Analysepipeline. Du lernst, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Du erfährst auch, wie du Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anwendest.
Dieser Kurs umfasst Präsentationen, interaktive Demos, Labs, Diskussionen und Übungen.
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