Seminar

Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift

In diesem Kurs wirst du eine Datenanalyse-Lösung mit Amazon Redshift, einem Cloud Data Warehouse Service, aufbauen.

Inhalte

Der Kurs konzentriert sich auf die Komponenten der Datenerfassung, -aufnahme, -katalogisierung, -speicherung und -verarbeitung der Analysepipeline. Du lernst, Amazon Redshift in einen Data Lake zu integrieren, um sowohl Analyse- als auch maschinelle Lernarbeitslasten zu unterstützen. Du wirst auch lernen, die besten Praktiken für Sicherheit, Leistung und Kostenmanagement auf den Betrieb von Amazon Redshift anzuwenden.

Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

  • Anwendungsfälle der Datenanalyse 
  • Verwendung der Datenpipeline für die Datenanalyse

 

Modul 1: Verwendung von Amazon Redshift in der Datenanalyse-Pipeline

  • Warum Amazon Redshift für Data Warehousing?
  • Überblick über Amazon Redshift

 

Modul 2: Einführung in Amazon Redshift

  • Architektur von Amazon Redshift
  • Interaktive Demo 1: Rundgang durch die Amazon Redshift-Konsole
  • Amazon Redshift-Funktionen
  • Übung 1: Laden und Abfragen von Daten in einem Amazon Redshift-Cluster

 

Modul 3: Ingestion und Speicherung

  • Datenübernahme
  • Interaktive Demo 2: Verbinden deines Amazon Redshift-Clusters mit einem Jupyter-Notebook mit Daten-API 
  • Datenverteilung und -speicherung
  • Interaktive Demo 3: Analysieren semi-strukturierter Daten mit dem Datentyp SUPER
  • Abfrage von Daten in Amazon Redshift
  • Übung 2: Datenanalyse mit Amazon Redshift Spectrum

 

Modul 4: Verarbeiten und Optimieren von Daten

  • Datentransformation
  • Erweiterte Abfragen
  • Praxisübung 3: Datentransformation und -abfrage in Amazon Redshift
  • Verwaltung von Ressourcen
  • Interaktive Demo 4: Anwendung von gemischtem Workload-Management auf Amazon Redshift
  • Automatisierung und Optimierung
  • Interaktive Demo 5: Größenänderung des Amazon Redshift-Clusters vom dc2.large zum ra3.xlplus-Cluster

 

Modul 5: Sicherheit und Überwachung von Amazon Redshift-Clustern

  • Absicherung des Amazon Redshift-Clusters
  • Überwachung und Fehlersuche bei Amazon Redshift-Clustern

 

Modul 6: Entwerfen von Data Warehouse-Analytiklösungen

Überprüfung von Data-Warehouse-Anwendungsfällen

Aktivität: Entwerfen eines Data-Warehouse-Analyse-Workflows

 

Modul B: Entwickeln moderner Datenarchitekturen auf AWS

  • Moderne Datenarchitekturen

Dein Nutzen

  • Vergleich der Funktionen und Vorteile von Data Warehouses, Data Lakes und modernen Datenarchitekturen
  • Entwerfen und Implementieren einer Data-Warehouse-Analyselösung
  • Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken, einschließlich Komprimierung, zur Optimierung der Datenspeicherung
  • Auswählen und Bereitstellen geeigneter Optionen für die Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Daten 
  • Auswahl der geeigneten Instanz- und Knotentypen, Cluster, automatischen Skalierung und Netzwerktopologie für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall
  • Verstehen, wie sich die Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirkt, die erforderlich sind, um verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen
  • Sicherung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
  • Überwachung von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben
  • Anwendung von Best Practices für das Kostenmanagement

Trainer:in

Methoden

Dieser Kurs beinhaltet Präsentationen, interaktive Demos, praktische Übungen, Diskussionen und Klassenübungen.

Teilnehmer:innenkreis

Dieser Kurs richtet sich an folgende Jobrollen:

  • Data Analytics
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21.03.2024
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