Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 1-tägigen Seminar „Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift“ lernen Sie, wie Sie eine Datenanalyselösung mit Amazon Redshift, einem Cloud Data Warehouse Service, erstellen. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf die verschiedenen Komponenten der Analysepipeline, wie Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung. Sie erfahren, wie Sie Amazon Redshift in einen Data Lake integrieren, um sowohl Analyse- als auch Machine-Learning-Workloads zu unterstützen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Anwendung bewährter Methoden für Sicherheit, Performance und Kostenmanagement beim Betrieb von Amazon Redshift. Durch praktische Übungen vertiefen Sie Ihr Wissen in der Entwicklung effizienter und skalierbarer Data-Analytics-Lösungen.

Teilnehmer - Zielgruppe

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

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

Seminardauer

  • 1 Tag
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

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
Tags: AWS

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