| Kursbeschreibung (description): |
In diesem Kurs erstellen Sie eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud-Data-Warehouse-Dienst. Der Kurs konzentriert sich auf die Datenerfassungs-, Aufnahme-, Katalogisierungs-, Speicherungs- und Verarbeitungskomponenten der Analysepipeline. Sie lernen, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Sie erfahren auch, wie Sie Best Practices für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anwenden.
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| Zielgruppe (target group): |
Der Kurs richtet sich an:
- Data warehouse engineers
- Data platform engineers
- Architekten und Betreiber von data analytics pipelines
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| Voraussetzungen (requirements): |
Um an dem Kurs „Building Data Analytics Using Amazon Redshift“ bei qSkills teilnehmen zu können, sollten Sie die folgenden AWS-Trainings besucht haben:
Erfahrung im Umgang mit AWS-Techologien zur Unterstützung von Data Lakes und anderen datengesteuerten Workloads ist zusätzlich empfehlenswert.
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| Ziele (objectives): |
In diesem Kurs lernen Sie:
- Vergleich von Nutzen und Funktionen von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen
- Design und Implementierung einer Lösung zum analysieren von Data Warehouses
- Identifikation und Anwendung entsprechender Techniken wie z.B. Kompression zur Optimierung der Datenspeicherung
- Auswahl und Einsatz angemessener Optionen zum Aufnehmen, transformieren und Speichern von Daten
- Auswahl angemessener Instanzen und Node-Typen, Cluster, Automatische Skalierung sowie der Netzwerk Topologie für spezielle Unternehmens Use-Cases
- Zu verstehen, wie sich die Datenspeicherung und Datenverarbeitung auf die Analyse und Visualisierungsmechanismen auswirkt
- Sichern von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung
- Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben
- Best Practices für das Kostenmanagement anwenden
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Preis (price): 750,- Euro zzgl. MwSt.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Modul A: Überblick zur Datenanalyse und der Datenpipeline
- Anwendungsfälle der Datenanalyse
- Anwendung der Datenpipeline für die Analyse
- Modul 1: Die Nutzung von Amazon Redshift mit der Data Analytics Pipeline
- Warum Amazon Redshift für Data Warehouses?
- Überblick Amazon Redshift
- Modul 2: Einführung in Amazon Redshift
- Die Architektur von Amazon Redshift
- Interaktive Demo 1: Rundgang in der Amazon Redshift Konsole
- Amazon Redshift Funktionen
- Lab 1: Laden und Abfragen von Daten in Amazon Redshift Clustern
- Modul 3: Aufnahme und Speicherung
- Aufnahme
- Interaktive Demo 2: Verbindung von Amazon Redshift Clustern mit Jupyter Notebook und API
- Datenverteilung und -Speicherung
- Interaktive Demo 3: Analyse von teilstrukturierten Daten mit dem SUPER Datentyp
- Abfragen von Daten in Amazon Redshift
- Lab 2: Datenanalyse mit Amazon Redshift Spectrum
- Modul 4: Verarbeitung und Optimierung von Daten
- Datentransformation
- Fortgeschrittene Abfragen
- Lab 3: Datentransformation und Abfragen in Amazon Redshift
- Ressourcenmanagement
- Interaktive Demo 4: Anwenden des gemischten Workload-Managements in Amazon Redshift
- Automatisierung und Optimierung
- Interaktive Demo 5: Amazon Redshift Cluster abändern von dc2.large zu ra3.xlplus Cluster
- Modul 5: Sicherheit und Überwachung von Amazon Redshift Clusters
- Sichern des Amazon Redshift Cluster
- Überwachung und Troubleshooting zu Amazon Redshift Clustern
- Modul 6: Gestalten von Data Warehouse Analytics Solutions
- Rückblick zu Data Warehouse Anwendungsfällen
- Übung: Gestalten eines Data Warehouse analytics workflow
- Modul B: Entwicklung von Modern Data Architectures auf AWS
- Moderne Datenarchitekturen
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