AWS Amazon Web Services Big Data Lakes on AWS

Kurs: AWS-BDLA

  • Dauer:
    • 1 Tag

Termine:

  • Durchführung geplant – noch Plätze verfügbar
  • Durchführung – Wahrscheinlichkeit hoch – noch Plätze verfügbar
  • Es sind keine Plätze mehr verfügbar. Bei vielen Kursen besteht eventuell dennoch die Möglichkeit online, über ein virtuelles Klassenzimmer, teilzunehmen.
  • Seminarzeiten: In der Regel finden unsere Seminare an Tag 1 von 10.00 Uhr bis 17.00 Uhr und an den folgenden Tagen von 9.00 Uhr bis 16.00 Uhr statt. Abweichungen sind möglich. Die konkreten Seminarzeiten entnehmen Sie bitte der verbindlichen Auftragsbestätigung.
22.11.2024 Virtual Classroom
  • 750 EUR / Person
 Deutsch
24.02.2025 Virtual Classroom
  • 750 EUR / Person
 Deutsch
19.05.2025 Virtual Classroom
  • 750 EUR / Person
 Deutsch
22.09.2025 Virtual Classroom
  • 750 EUR / Person
 Deutsch
01.12.2025 Virtual Classroom
  • 750 EUR / Person
 Deutsch

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.

Übersicht zu Big Data, Apache Hadoop und den Vorteilen von Amazon EMR
Architektur von Amazon EMR
Verwenden von Amazon EMR
Starten und Nutzen eines Amazon EMR-Clusters
Hadoop-Programmierungs-Frameworks 2. Tag
Verwenden von Hive für die Analyse von Werbung
Verwenden von Streaming für biowissenschaftliche Analysen
Übersicht: Spark und Shark für In-Memory-Analysen
Verwenden von Spark und Shark für In-Memory-Analysen
Kostenmanagement für Amazon EMR
Übersicht über die Amazon EMR-Sicherheit
Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten
Verwenden von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data in Echtzeit3. Tag
Verwenden von Amazon Kinesis und Amazon EMR für Streaming und Verarbeitung von Big Data
Optionen für die Datenspeicherung in AWS
Verwenden von DynamoDB mit Amazon EMR
Übersicht: Amazon Redshift und Big Data
Verwenden von Amazon Redshift für Big Data
Visualisieren und Orchestrieren von Big Data
Visualisieren von Big Data mit Tableau Desktop oder Jaspersoft BI
Zuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren
Big Data-Manager und Big Data-Analysten, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren
Grundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop und HDFS
Kenntnisse in Big Data-Technologien wie Pig, Hive und MapReduce sind hilfreich, aber nicht erforderlich
Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds
Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials (AWSE) absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen
Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design
Diesen Kurs führen wir in Zusammenarbeit mit einem offiziellen AWS Training Partner durch.

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