Data Warehousing on AWS – Formation intensive («AWSA05»)

Attention : Ce cours comprend également des contenus du cours « Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift ».

Data Warehousing on AWS introduit les concepts, stratégies et bonnes pratiques de conception d’une solution d’entrepôt de données basé sur le cloud avec Amazon Redshift. Cette formation montre comment ingérer, stocker et transformer des données dans l’entrepôt de données. Les thèmes abordés sont : le but d’Amazon Redshift, comment Amazon Redshift gère les défis commerciaux et techniques, les capacités et fonctionnalités d’Amazon Redshift, la conception d’une solution d’entrepôt de données sur AWS en utilisant les bonnes pratiques basées sur le Well-Architected Framework, l’intégration avec des produits et services AWS et non AWS, l’ajustement des performances, l’orchestration, la sécurisation et la surveillance d’Amazon Redshift.

Jour 1
Module 1 : Les concepts d’entrepôt de données

• Les architectures modernes de données
• Introduction au fil rouge de la formation
• L’entrepôt de données avec Amazon Redshift
• L’architecture serverless d’Amazon Redshift
• Exercice pratique : Lancer et configurer un entrepôt de donnée sans serveur (serverless) Amazon Redshift 

Module 2 : Paramétrer Amazon Redshift

• Les modèles de données avec Amazon Redshift
• La gestion de données avec Amazon Redshift
• La gestion des autorisations sur Amazon Redshift
• Exercice pratique : Mettre en place un entrepôt de données avec Amazon Redshift sans serveur 

Module 3 : Charger des données

• Aperçu des sources de données
  Charger des données depuis Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
  Extraire, transformer et charger (ETL) et extraire, charger et transformer (ELT)
  Charger les donnes en flux
  Charger des données depuis des bases de données relationnelles
  Exercice pratique : Alimenter l’entrepôt de données

 
Jour 2
Module 4 : Exploration de SQL Query Editor v2 et des Notebooks

• Fonctionnalités d’Amazon Redshift Query Editor v2
• Démonstration : Utiliser Amazon Redshift Query Editor v2
• Recherche avancée
• Exercice pratique : Traitement des données sur AWS 

Module 5 : Sécurisation et récupération

• Récupération après sinistre
• Sauvegarder et récupérer Amazon Redshift provisionné
• Sauvegarder et récupérer Amazon Redshift sans serveur 

Module 6 : Ajuster les performances d’Amazon Redshift

• Les facteurs qui impactent la performance des requêtes
• Maintenance des tables et vues matérialisées
• Analyse d’une requête
• Gestion des flux de travail
• Guide de paramétrage
• Surveillance d’Amazon Redshift
• Exercice pratique : Ajuster les performances de l’entrepôt de données 

Module 7 : Sécuriser Amazon Redshift

• Introduction à la sécurité et la conformité d’Amazon Redshift
• Authentification avec Amazon Redshift
• Contrôle des accès avec Amazon Redshift
• Le chiffrement de données avec Amazon Redshift
• Audit et conformité avec Amazon Redshift
• Exercice pratique : Sécuriser Amazon Redshift

Jour 3
Module 8 : Orchestration

• Aperçu de l’orchestration de données
• Orchestration avec AWS Step Functions
• Orchestration avec Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)
• Exercice pratique : Orchestrer le pipeline de l’entrepôt de données

Module 9 : Amazon Redshift ML

• Aperçu du machine learning
• Débuter avec Amazon Redshift ML
• Scénarios de flux de travail d’Amazon Redshift ML
• Utilisation d’Amazon Redshift ML
• Exercice pratique : Prédire le taux de désabonnement des clients avec Amazon Redshift ML 

Module 10 : Partage de données sur Amazon Redshift

• Aperçu du partage de données sur Amazon Redshift
• Amazon DataZone pour le DAAS (Data as a service) 

Module 11 : Conclusion

• Exercice pratique : Exercice de fin de formation

Fait partie des cours suivants

• Data Warehousing on AWS – Formation intensive

Cette formation comprend des présentations, des exercices de groupes et des sessions d’apprentissage par la pratique.

Cette formation s'adresse aux rôles professionnels suivants :

• Data Analytics

En particulier, aux :

• Ingénieurs de données
• Architectes de données
• Architectes de bases de données
• Administrateurs de bases de données
• Développeurs de bases de données

Les participantes et participants doivent être familiers avec les bases de données relationnelles et les notions de conception de bases de données.
Ils doivent avoir suivi au préalables les deux formations suivantes ou s'assurer de posséder des connaissances éqivalentes :

• Building Data Lakes on AWS
• Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift

COURS
Building Data Lakes on AWS – Formation intensive («AWSB04»)
1 jour
• Bâle, Berne, Formation virtuelle, Genève, Lausanne, Zurich
CHF
900.–
Plus d’informations
COURS
Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift – Formation intensive («AWSB06»)
1 jour
• Bâle, Berne, Formation virtuelle, Genève, Lausanne, Zurich
CHF
900.–
Plus d’informations

Cette formation peut aborder des contenus intéressants lors d'une préparation à l'examen DAS-C01 qui permet de décrocher la certification AWS Certified Data Analytics - Specialty.
Les formations AWS officielles suivantes du domaine de l'analyse de données permettront également de se préparer à cet examen :

• Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
• Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
• Building Data Lakes 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.