Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift – Formation intensive («AWSB06»)

Cette formation met l’accent sur la collecte, l’ingestion, le stockage et le traitement de données dans le pipeline d’analyse. Vous apprendrez à intégrer Amazon Redshift dans un lac de données pour soutenir des charges de travail d’analyse et de machine learning. Vous apprendrez également comment intégrer les bonnes pratiques de sécurité, performance et gestion des coûts à Amazon Redshift.

Contenu :

Module A : Aperçu de l’analytique de données et du pipeline de données

• Les cas d’utilisation de l’analytique de données
• Utiliser un pipeline de données pour l’analyse

Module 1 : Utiliser Amazon Redshift dans le pipeline d’analytique de données

• Pourquoi utiliser Amazon Redshift pour l’entreposage de données ?
• Aperçu d’Amazon Redshift

Module 2 : Introduction à Amazon Redshift

• L’architecture d’Amazon Redshift
• Démonstration interactive 1 : Explorer la console d’Amazon Redshift
• Les fonctionnalités d’Amazon Redshift
• Exercice pratique 1 : Charger et rechercher des données dans un cluster Amazon Redshift

Module 3 : Ingestion et stockage

• Ingestion
• Démonstration interactive 2 : Connecter votre cluster Amazon Redshift en utilisant un Jupiter notebook avec Data API
• Distribution et stockage des données
• Démonstration interactive 3 : Analyser des données semi-structurées avec le type de données SUPER
• Rechercher des données dans Amazon Redshift
• Exercice pratique 2 : L’analytique de données avec Amazon Redshift Spectrum

Module 4 : Traiter et optimiser des données

• Transformation des données
• Recherche avancée
• Exercice pratique 3 : La transformation et la recherche de données dans Amazon Redshift
• Gestion des ressources
• Démonstration interactive 4 : Appliquer une gestion mixe des charges de travail sur Amazon Redshift
• Automatisation et optimisation
• Démonstration interactive 5 : Redimensionner un cluster Amazon Redshift de dc2.large à ra3.xplus

Module 5 : Sécuriser et surveiller les clusters Amazon Redshift

• Sécuriser un cluster Amazon Redshift
• Surveiller et résoudre des problèmes de clusters Amazon Redshift

Module 6 : Créer des solutions d’analytique de données d’entrepôts de données

• L’utilisation pratique d’entrepôt de données
• Activité : Créer des flux de travail d’analyse de données d’entrepôts de données

Module B : Développer des architectures modernes de données sur AWS

• Les architectures modernes de données

Fait partie des cours suivants

• Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift – Formation intensive

Cette formation comprend des présentations, des démos interactives, des exercices pratiques, des discussions et des exercices en classe.

Ce cours s'adresse aux personnes qui assument le rôle professionnel suivant :

• Data Engineer

Ce cours s’adresse aux ingénieurs en entrepôt de données, aux ingénieurs en plateforme de données et aux architectes et opérateurs qui créent et gèrent des pipelines d’analytique de données.

• Les participantes et participants devraient avoir un minimum d’une année d’expérience en gestion d’entrepôts de données  
• Les participantes et participants doivent avoir au préalable :
  • Suivi le cours AWS Technical Essentials ou Architecting on AWS
  • Suivi le cours Building Data Lakes on AWS

COURS
Building Data Lakes on AWS – Formation intensive («AWSB04»)
1 jour
• Bâle, Berne, Formation virtuelle, Genève, Lausanne, Zurich
CHF
900.–
Plus d’informations
COURS
AWS Technical Essentials – Formation intensive («AWSE01»)
1 jour
• Bâle, Berne, Formation virtuelle, Genève, Lausanne, Zurich
CHF
900.–
Plus d’informations
COURS
Architecting on AWS – Formation intensive («AWSA01»)
3 jours
• Bâle, Berne, Formation virtuelle, Genève, Lausanne, Zurich
CHF
2'500.–
Plus d’informations

Cette formation marque une étape essentielle vers la certification « AWS Certified Data Analytics - Specialty » pour laquelle il faut passer l'examen « AWS Certified Data Analytics – Specialty » (DAS-C01).
Afin d'être pleinement préparé à l'examen de certification, nous vous conseillons de suivre également les formations suivantes :

• Building Data Lakes on AWS
• Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
• Data Warehousing on AWS

L’examen, dont l’inscription se fait directement auprès d’AWS, dure 180 minutes et coûte USD 300.

Matériel

• Support de cours : Environ une semaine avant le début de votre formation, vous recevrez vos données d’accès (code voucher) aux supports de cours électroniques par e-mail directement de l’adresse noreply@gilmore.ca. Tous les supports de cours sont hébergés sur la plateforme evantage.gilmoreglobal.com. Veuillez suivre les instructions contenues dans l’e-mail et créer un compte avec votre adresse e-mail professionnelle (si vous n’avez pas encore de compte) pour accéder aux supports de cours.
• Labs : Tous les exercices des formations techniques sont hébergés sur la plateforme d’exercice officielle d’AWS digicomp.qwiklabs.com. Au début de leur formation, les participantes et participants devront créer leur propre compte sur digicomp.qwiklabs.com avec leur adresse e-mail professionnelle pour avoir accès aux labs officiels d’AWS et pouvoir effectuer les exercices pratiques. 
• Plateforme de formation : Si vous participez à une formation virtuelle, vous recevrez l’accès à la plateforme de formation de Digicomp un jour avant le début de votre formation.
• Pour accéder aux supports de cours et exercices pendant le cours, pensez à les télécharger et à apporter votre propre tablette ou ordinateur portable.