Big Data auf AWS meistern – eLearning
450,00 EUR
- 25 hours
Meistere die Möglichkeiten von Big Data auf AWS und lerne, wie du skalierbare Datenverarbeitungssysteme in der Cloud entwirfst, aufbaust und verwaltest. Dieser umfassende Kurs wurde entwickelt, um dir zu vermitteln, wie AWS-Services zusammenarbeiten, um riesige Datenmengen effizient und sicher zu verarbeiten. Du sammelst praktische Erfahrung mit zentralen Big-Data-Werkzeugen wie Amazon EMR, Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift und Amazon Athena. Die Schulung konzentriert sich auf den Aufbau durchgängiger Big-Data-Pipelines mithilfe von Hadoop-Ökosystemen, Spark-basierter Analytik und Echtzeit-Streaming-Architekturen.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Materialien auf Englisch
Stufe
Anfänger- bis Mittelstufenniveau
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Lernplattform
14 Stunden Video-on-Demand
mit über 25 Stunden empfohlener Lernzeit
18 Übungen & 6 Tests
4 Aufgaben & 1 Projekt
Zertifizierung
Bescheinigung über den Abschluss des Programms inbegriffen
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Verstehen
Verstehen Sie Big-Data-Konzepte und die Big-Data-Architektur von AWS
Bereitstellen
Bereitstellen und Konfigurieren von Amazon-EMR-Clustern für verteilte Verarbeitung
Hadoop
Arbeiten Sie mit Hadoop-Ökosystem-Tools wie Hive, Pig und Spark
Kinesis
Echtzeitdaten mit Amazon Kinesis verarbeiten
ETL
Verwenden Sie AWS Glue für Datenintegration und ETL-Workflows
Analysieren
Abfragen und Analysieren von Daten mit Amazon Athena und Redshift
Speicher
Implementieren Sie Speicherstrategien für skalierbare Big-Data-Systeme
Design
Entwerfen Sie sichere, kosteneffiziente Big-Data-Lösungen auf AWS
Bewerben
Nutzen Sie In-Memory-Analysen für eine schnellere Datenverarbeitung
Pipeline
Erstellen Sie durchgängige, cloudbasierte Big-Data-Pipelines
Kurszeitplan
Einführung in Big Data auf AWS
Lektion 01
- Grundlagen von Big Data
- Verständnis des AWS-Service-Stacks für Big-Data-Analysen
- Schneller Aufbau eines Data Lakes mit Lake Formation
Datenerfassung, Katalogisierung und Aufbereitung
Lektion 02
- Datenaufnahme-Muster in AWS
- Datenmigration mit AWS DMS und SCT
- Stapel-Datenladen mit S3 Load und Transfer Family
- Datenbanken mit AWS Glue Crawlers durchsuchen
- Echtzeit-Datenstreaming mit Kinesis
- Verwendung einer verwalteten Kafka-Warteschlange zur Verarbeitung von Daten mit unterschiedlicher Geschwindigkeit
- Einbindung von Drittanbieterdaten mit AWS AppFlow
Speichern großer Datenmengen
Lektion 03
- Ermittlung von Anforderungen an die Datenspeicherung
- Verwalten Sie Ihre Big Data mit dem AWS Glue-Katalog
- Interaktive Big-Data-Abfragen mit Amazon Athena durchführen
- Erstellung eines Data Warehouse mit Amazon Redshift
- Einbindung externer Daten für Analysen mit Redshift Spectrum
- Speichern von NoSQL-Daten in DynamoDB
Echtzeit-Datenstreaming
Lektion 04
- Einführung in Streaming-Daten
- Amazon Kinesis Data Streams
- Kinesis Data Firehose und Analysen
- Verarbeitung von Live-Datenströmen
Datenspeicherlösungen auf AWS
Lektion 05
- AWS-Speicherdienste für Big Data
- Das richtige Datenspeicherungsmodell wählen
- S3 als Data Lake
- Datenlebenszyklusverwaltung
Verarbeitung Ihrer Daten auf AWS
Lektion 06
- Einführung in Apache Hadoop und Amazon EMR
- Arbeiten mit Spark auf EMR
- Erstellen und Abfragen von Tabellen mit Spark und Spark SQL auf Amazon EMR
- Arbeiten mit AWS Glue
- Aufbau einer Big-Data-ETL-Orchestrierung mit Amazon MWAA
- Daten mit Amazon QuickSight visualisieren
Fortgeschrittenes Thema zu Big Data
Lektion 07
- Aufbau eines Data Lakes mit AWS Lake Formation
- Kostenmanagement-Strategien zur Optimierung von EMR-Clustern
- Absicherung von Big-Data-Anwendungen auf AWS
- Erstellung von ML-Modellen auf dem Data Lake mit SageMaker
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Data Engineers und Cloud Engineers
Solution Architects, die mit AWS arbeiten
Datenanalysten und Data Scientists
Big-Data-Fachkräfte beim Wechsel in die Cloud
DevOps-Ingenieure und Support-Ingenieure
IT-Fachkräfte, die sich auf AWS-Datenzertifizierungen vorbereiten
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Big-Data-Konzepten (Hadoop, SQL, NoSQL)
- Vertrautheit mit den zentralen AWS-Services wird empfohlen
- Kenntnisse in Data-Warehousing und Datenbankgrundlagen
- Vorkenntnisse in Cloud-Computing-Konzepten sind hilfreich
- Grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitungs-Workflows
Aussagen
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
Kandidaten werden ermutigt, sich während des gesamten Prozesses der Bereitstellung von Vorkehrungen für Beratung und Unterstützung an die AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
Benötigen Sie Unternehmenslösungen oder eine LMS-Integration?
Haben Sie nicht den Kurs oder das Programm gefunden, das für Ihr Unternehmen geeignet wäre? Benötigen Sie eine LMS-Integration? Schreiben Sie uns! Wir werden alles lösen!