Building Data Lakes on AWS – Formation intensive («AWSB04»)

• Utiliser des méthodes de lac de données lors de la planification et de la conception de lac de données
• Formuler les composants et services requis pour constituer un lac de données AWS
• Sécuriser un lac de données en allouant les autorisation appropriées
• Ingérer, stocker et transformer les données dans un lac de données
• Interroger, analyser et visualiser les données d'un lac de données

Dans cette formation, vous découvrirez les composants et fonctionnalités des services qui permettent de créer un lac de données. Vous apprendrez à utiliser AWS Lake Formation pour créer un lac de données, AWS Glue pour créer un catalogue de données et Amazon Athena pour analyser les données. 

Contenu de la formation

Module 1 : Introduction aux lacs de données

• Décrire la valeur des lacs de données
• Comparer les lacs de données et les entrepôts de données
• Décrire les composants d'un lac de données
• Reconnaitre l'architecture commune aux lacs de données

Module 2 : Ingestion de données, répertoire et préparation

• Décrire la relation entre le stockage en lac de données et l'ingestion de données
• Décrire les crawlers AWS Glue et comment ils sont utilisés pour créer un catalogue de données
• Identifier le formatage, le partitionnement et la compression de données pour un stockage et une interrogation efficace des données
• Exercice 1 : Créer un lac de données simple

Module 3 : Traitement et analyse des données

• reconnaitre comment le traitement des données se déroule dans un lac de données
• Utiliser AWS Glue pour traiter des données dans un lac de données
• Décrire comment utiliser Amazon Athena pour analyser des données dans un lac de données

Module 4 : Construire un lac de données avec AWS Lake Formation

• Décrire les fonctionnalités et avantages d'AWS Lake Formation
• Utiliser AWS Lake Formation pour créer un lac de données
• Comprendre le modèle de sécurité d'AWS Lake Formation
• Exercice 2 : Construire un lac de données avec AWS Lake Formation

Module 5 : Les configurations additionnelles d'AWS Lake Formation

• Automatiser AWS Lake Formation en utilisant des modèles (blueprints) et les flux de travail
• Appliquer la sécurité et le contrôle des accès à AWS Lake Formation
• Comparaison des données avec AWS Lake Formation FindMatches
• Visualiser les données avec Amazon QuickSight
• Exercice 3 : Automatiser la création de lac de données avec les modèles AWS Lake Formation
• Exercice 4 : Visualiser les données avec Amazon QuickSight

Module 6 : Architecture et conclusion

• Vérification des connaissances acquises
• Révision de l'architecture
• Révision du cours

Fait partie des cours suivants

• Building Data Lakes on AWS – Formation intensive

Ce cours est composé de présentations, études de cas, démonstrations et exercices en groupe.

• Data Engineer
• Machine Learning & AI

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

• Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
• Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
• Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

L’examen, dont l’inscription se fait directement auprès d’AWS, dure 130 minutes et coûte USD 150.

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.