AWS Big Data Plattformen Praxis – Data Lakes, Streaming & Analytics

Ziele der Schulung

In dieser 4-tägigen Schulung "AWS Big Data Plattformen Praxis – Data Lakes, Streaming & Analytics" lernen Sie, skalierbare Big-Data-Plattformen auf AWS zu entwerfen, umzusetzen und zu betreiben. Der Fokus liegt auf der praxisnahen Nutzung zentraler AWS-Services wie EMR, Glue, Redshift, Athena, Kinesis sowie der Integration von Databricks für Batch- und Streaming-Workloads. ​

Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage:

• Batch- und Streaming-Architekturen auf AWS zu planen und umzusetzen
• Data Lakes und Data Warehouses mit Glue, Athena und Redshift effizient zu verbinden
• ETL- und ELT-Pipelines automatisiert, skalierbar und kostenbewusst zu betreiben
• Apache Spark auf EMR und Databricks produktiv einzusetzen
• Echtzeit-Datenverarbeitung mit Kinesis zu realisieren
• Performance, Skalierung und Kosten gezielt zu optimieren
• Security, Governance und Monitoring in Big-Data-Plattformen korrekt umzusetzen

Durch umfangreiche Hands-on-Labs und End-to-End-Use-Cases erwerben Sie das praxisnahe Wissen, AWS Big-Data-Services sicher in realen Projekten einzusetzen – von der Datenaufnahme bis zur Analyse und Visualisierung.

Zielgruppe Seminar

• Data Engineers
• Cloud Architects
• DevOps Engineers

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Big-Data-Konzepten
• SQL-Grundkenntnisse zur Abfrage und Analyse von Daten
• Erste Erfahrung im Data Engineering oder im Betrieb datengetriebener Plattformen
• Grundkenntnisse in Cloud- oder Linux-Umgebungen sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich

Seminarinhalt

AWS Data Foundations

• Cloud Big Data auf AWS – Einführung & Services-Überblick
• S3 Data Lakes: Buckets, Storage Classes, Parquet/Delta Lake
• Governance & Security: IAM, KMS, Lake Formation
• Übung 1: S3 Data Lake Setup mit Governance

Batch Processing & ETL

• Amazon EMR: Cluster-Aufbau, Spark/Hadoop Batch-Jobs
• AWS Glue: ETL/ELT-Pipelines, Triggers, S3→Redshift/Athena
• Monitoring: CloudWatch, CloudTrail, Spark-Performance
• Übung 2: Batch-ETL-Pipeline (S3→EMR→Glue)

Analytics & Data Warehousing

• Amazon Redshift: Serverless vs. Dedicated, Performance Tuning
• Amazon Athena: SQL-on-S3, Data Lake Queries
• BI-Integration: Power BI, Tableau Direct Query
• Übung 3: S3→Athena→Dashboard (Power BI)

Streaming & End-to-End

• Kinesis: Data Streams, Firehose, Real-Time Processing
• Databricks on AWS: Delta Lake, Spark Streaming/ML
• Praxis: Komplette AWS Big Data Pipeline (Batch+Streaming)
• Best Practices: Kostenoptimierung, Security, Skalierung
• Übung 4: End-to-End Pipeline Kinesis→Spark→Delta→BI

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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