Building Data Lakes on AWS

Ziele

In dieser 1-tägigen Schulung "Building Data Lakes on AWS" lernen Sie, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Der Kurs vermittelt Ihnen die erforderlichen Kenntnisse über die Komponenten und Funktionen der AWS-Services, die für den erfolgreichen Aufbau eines Data Lakes benötigt werden. Sie werden konkret lernen, wie Sie AWS Lake Formation nutzen, um einen Data Lake zu erstellen, AWS Glue für die Erstellung eines Datenkatalogs und Amazon Athena für die Datenanalyse.

Die Inhalte dieses Kurses umfassen die Anwendung von Data Lake-Methoden bei der Planung und Gestaltung eines Data Lakes, die Vorstellung der Komponenten und Services, die für den Aufbau eines AWS Data Lake erforderlich sind, das Sichern eines Data Lakes mit entsprechenden Berechtigungen, die Aufnahme, Speicherung und Transformation von Daten in einem Data Lake sowie das Abfragen, Analysieren und Visualisieren von Daten in einem Data Lake.

Zielgruppe

• Data Platform Engineers
• Lösungsarchitekten
• IT-Fachleute

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials
• Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines

Agenda

Einführung in Data Lakes

• Mehrwert von Data Lakes
• Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses
• Komponenten eines Data Lakes
• Architekturen die auf Data Lakes aufbauen

Datenerfassung, Katalogisierung und Vorbereitung

• Beschreiben Sie die Beziehung zwischen Data Lake-Speicher und Dateneingabe
• Beschreiben der AWS Glue-Crawler und wie sie zur Erstellung eines Datenkatalogs verwendet werden
• Identifizieren von Datenformatierung, Partitionierung und Komprimierung für eine effiziente Speicherung und Abfrage
• Einrichten eines einfachen Data Lake

Datenverarbeitung und Analytik

• Erkennen, wie die Datenverarbeitung auf einen Data Lake angewendet wird
• AWS Glue zur Verarbeitung von Daten in einem Data Lake verwenden
• Beschreiben, wie man Amazon Athena zur Analyse von Daten in einem Data Lake verwendet

Aufbau eines Data Lake mit AWS Lake Formation

• Beschreiben Sie die Funktionen und Vorteile von AWS Lake Formation
• Verwenden von AWS Lake Formation zum Erstellen eines Data Lake
• Verstehen des Sicherheitsmodells von AWS Lake Formation
• Einen Data Lake mit AWS Lake Formation erstellen

Zusätzliche Lake Formation-Konfigurationen

• Automatisieren von AWS Lake Formation mithilfe von Blueprints und Workflows
• Anwenden von Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf AWS Lake Formation
• Abgleichen von Datensätzen mit AWS Lake Formation FindMatches
• Visualisieren von Daten mit Amazon QuickSight
• Automatisierte Erstellung von Data Lakes mithilfe von AWS Lake Formation-Blueprints
• Datenvisualisierung mit Amazon QuickSight

Hinweise

Prüfung und Zertifizierung

Als anerkannter und zertifizierter AWS (Amazon Web Services) verfügt IT-Schulungen.com über mehrjährige Erfahrung in der Durchführung von AWS-Schulungen und der zielgerichteten Vorbereitung auf Zertifizierungsprüfungen.

Dieses Seminar ist speziell darauf ausgerichtet, Sie auf die Prüfung AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) vorzubereiten. Bei erfolgreichem Abschluss erhalten Sie die Zertifizierung AWS Certified Data Analytics - Specialty (CDAS).

Sie haben die Möglichkeit die Prüfung in einem Prüfungsinstitut oder bequem online zu absolvieren. Den Prüfungs-Voucher können Sie bei uns erwerben.

Weitere Hinweise

• Dieser Kurs wird mit der offiziellen AWS Unterlage und Systemumgebung durchgeführt.

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.

Sie können diesen in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com Konto abrufen. Ihre verdienten Badges lassen sich problemlos in sozialen Netzwerken integrieren und weitergeben.

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