Building Data Lakes on AWS

1 Tag

Deutsch

In Kooperation mit

In diesem Kurs lernst du, wie du einen operativen Data Lake aufbaust, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt.

Inhalte

Du wirst die Komponenten und Funktionen der Services kennenlernen, die an der Erstellung eines Data Lake beteiligt sind. Du wirst AWS Lake Formation zum Aufbau eines Data Lake, AWS Glue zum Aufbau eines Datenkatalogs und Amazon Athena zum Analysieren von Daten verwenden. Die Kursvorträge und Übungen vertiefen deine Kenntnisse durch die Erkundung verschiedener gängiger Data Lake-Architekturen.

Modul 1: Einführung in Data Lakes

Beschreiben des Wertes von Data Lakes

Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses
Beschreiben der Komponenten eines Data Lakes
Erkennen gängiger Architekturen, die auf Data Lakes aufbauen

Modul 2: Datenerfassung, Katalogisierung und Vorbereitung

Beschreiben der Beziehung zwischen Data-Lake-Speicher und Dateneingabe
Beschreiben der AWS Glue-Crawler und wie sie zur Erstellung eines Datenkatalogs verwendet werden
Identifizieren von Datenformatierung, Partitionierung und Komprimierung für effiziente Speicherung und Abfrage
Übung 1: Einrichten eines einfachen Data Lake

Modul 3: Datenverarbeitung und Analytik

Erkennen, wie die Datenverarbeitung auf einen Data Lake angewendet wird
Verwenden von AWS Glue zur Verarbeitung von Daten in einem Data Lake
Beschreiben, wie man Amazon Athena zur Analyse von Daten in einem Data Lake verwendet

Modul 4: Aufbau eines Data Lake mit AWS Lake Formation

Beschreiben der Funktionen und Vorteile von AWS Lake Formation
Verwenden von AWS Lake Formation zum Erstellen eines Data Lake
Verstehen des Sicherheitsmodells von AWS Lake Formation
Übung 2: Einen Datensee mit AWS Lake Formation erstellen

Modul 5: Zusätzliche Lake Formation-Konfigurationen

Automatisieren von AWS Lake Formation mithilfe von Blueprints und Workflows
Anwenden von Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf AWS Lake Formation
Abgleichen von Datensätzen mit AWS Lake Formation FindMatches
Visualisieren von Daten mit Amazon QuickSight
Übung 3: Automatisierte Erstellung von Data Lakes mithilfe von AWS-Lake-Formation-Blueprints
Übung 4: Datenvisualisierung mit Amazon QuickSight

Modul 6: Architektur und Kursüberprüfung

Wissensüberprüfung nach dem Kurs
Überprüfung der Architektur
Kurs-Rückblick

Dein Nutzen

Anwendung von Data-Lake-Methoden bei der Planung und Gestaltung eines Data Lake
Formulierung der Komponenten und Services, die für den Aufbau eines AWS Data Lake erforderlich sind
Sichern eines Data Lake mit entsprechenden Berechtigungen
Einlesen, Speichern und Umwandeln von Daten in einem Data Lake
Abfragen, Analysieren und Visualisieren von Daten in einem Data Lake

Trainer:in

Milo Fels

Methoden

Dieser Kurs besteht aus einem Online-Seminar und wird von einer:m Trainer:in geleitet, der:die die Teilnehmenden live betreut. Theorie und Praxis werden mit Live-Demonstrationen und praktischen Übungen vermittelt. Zum Einsatz kommt die Videokonferenz-Software Zoom.

Teilnehmer:innenkreis

Dieser Kurs richtet sich an folgende Jobrollen:

Data Analytics
Machine Learning & AI