Building Data Lakes on AWS
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Services kennen, die beim Erstellen eines Data Lake beteiligt sind. Sie werden AWS Lake Formation zum Aufbau eines Data Lake, AWS Glue zum Aufbau eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden. Die Kursvorträge und Übungen vertiefen das Gelernte durch die Analyse mehrerer gängiger Data Lake Architekturen.
Building Data Lakes on AWS
aktuelle Kurs-Termine finden Sie am Ende dieser Seite … Firmenschulungen gerne auf Anfrage!
Beschreibung
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Services kennen, die beim Erstellen eines Data Lake beteiligt sind. Sie werden AWS Lake Formation zum Aufbau eines Data Lake, AWS Glue zum Aufbau eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden. Die Kursvorträge und Übungen vertiefen das Gelernte durch die Analyse mehrerer gängiger Data Lake Architekturen.
Kursziele
Was Sie in diesem Kurs lernen:
- Anwenden von Data-Lake-Methoden bei der Planung und Gestaltung eines Data Lakes
- Beschreibung der Komponenten und Services, die für den Aufbau eines AWS Data Lake erforderlich sind
- Sichern eines Data Lakes mit entsprechenden Berechtigungen
- Einlesen, Speichern und Transformieren von Daten in einem Data Lake
- Abfragen, Analysieren und Visualisieren von Daten in einem Data Lake
Zielgruppe
Dieser Kurs ist konzipiert für:
- Data platform engineers
- Solutions architects
- IT professionals
Voraussetzungen
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses zuvor folgenden Kenntnisse haben:
- Abschluss des AWS Technical Essentials Trainings
- Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines oder Abschluss des digitalen Kurses „Data Analytics Fundamentals“
Lehrmethode
Dieser Kurs setzt sich zusammen aus:
- Vorträge
- Präsentationen
- Praktische Übungen
- Gruppenübungen
Kursdauer / Preis
- 1 Tag / € 750,00 zzgl. Mwst. pro Person
Kursinhalt
Module 1: Introduction to data lakes
- Describe the value of data lakes
- Compare data lakes and data warehouses
- Describe the components of a data lake
- Recognize common architectures built on data lakes
Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation
- Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
- Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
- Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
- Lab 1: Set up a simple data lake
Module 3: Data processing and analytics
- Recognize how data processing applies to a data lake
- Use AWS Glue to process data within a data lake
- Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake
Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation
- Describe the features and benefits of AWS Lake Formation
- Use AWS Lake Formation to create a data lake
- Understand the AWS Lake Formation security model
- Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation
Module 5: Additional Lake Formation configurations
- Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
- Apply security and access controls to AWS Lake Formation
- Match records with AWS Lake Formation FindMatches
- Visualize data with Amazon QuickSight
- Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints
- Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight
Module 6: Architecture and course review
- Post course knowledge check
- Architecture review
- Course review
WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.
Kursunterlagen sind auf Englisch, auf Wunsch auch auf Deutsch (wenn verfügbar).
Kurssprache ist deutsch, auf Wunsch auch auf Englisch.
Die nächsten Termine für: Building Data Lakes on AWS
Termine für dieses Training gerne auf Anfrage.