Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift

Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

• Anwendungsfälle der Datenanalyse
• Verwendung der Datenpipeline für die Datenanalyse

Verwendung von Amazon Redshift in der Datenanalyse-Pipeline

• Warum Amazon Redshift für Data Warehousing?
• Überblick über Amazon Redshift

Einführung in Amazon Redshift

• Architektur von Amazon Redshift
• Überblick über die Amazon Redshift-Konsole
• Amazon Redshift-Features
• Laden und Abfragen von Daten in einem Amazon Redshift-Cluster

Ingestion und Speicherung

• Ingestion
• Verbinden des Amazon Redshift-Clusters mit einem Jupyter-Notebook mit Daten-API
• Datenverteilung und -speicherung
• Analysieren von semi-strukturierten Daten mit dem SUPER Data Type
• Abfragen von Daten in Amazon Redshift
• Praxisübung 2: Datenanalyse mit Amazon Redshift Spectrum

Verarbeiten und Optimieren von Daten

• Datentransformation
• Erweiterte Abfragen
• Datentransformation und -abfrage in Amazon Redshift
• Verwaltung von Ressourcen
• Anwenden von gemischtem Workload-Management auf Amazon Redshift
• Automatisierung und Optimierung
• Resizing des Amazon Redshift-Clusters vom dc2.large zum ra3.xlplus-Cluster

Sicherheit und Monitoring von Amazon Redshift-Clustern

• Absicherung des Amazon Redshift-Clusters
• Monitoring und Troubleshooting bei Amazon Redshift-Clustern

Entwerfen von Data Warehouse-Analytiklösungen

• Review von Data Warehouse Use Cases
• Erstellen einer Data-Warehouse-Analyse-Workflows

Entwickeln moderner Datenarchitekturen auf AWS

• Moderne Datenarchitekturen

In dieser 1-tägigen Schulung "Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift" lernen Sie, eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud Data Warehouse Service, aufzubauen. Der Kurs konzentriert sich auf die Komponenten der Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung der Analysepipeline. Sie werden erfahren, wie Sie Amazon Redshift in einen Data Lake integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine Learning Workloads zu unterstützen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Anwendung von Best Practices für Sicherheit, Performance und Kostenmanagement beim Betrieb von Amazon Redshift. Durch praktische Übungen werden Sie Ihre Kenntnisse in der Entwicklung von effizienten und skalierbaren Data Analytics Solutions weiter vertiefen.

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials oder Architecting on AWS
  
• Besuch des Kurses Building Data Lakes on AWS
  

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

• Data Warehouse Engineers
• Data Platform Engineers
• Architekten
• Operatoren