Data Engineering on AWS (DEAWS)
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* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer
Inklusive digitaler Teilnahmebescheinigung.
Beschreibung
Data Engineering auf AWS ist ein dreitägiger Kurs für Fortgeschrittene, der sich an Fachleute richtet, die sich intensiv mit Data-Engineering-Praktiken und -Lösungen auf AWS befassen möchten. Durch eine ausgewogene Kombination aus Theorie, praktischen Übungen und Aktivitäten lernen die Teilnehmer, Data-Engineering-Lösungen mit AWS-Services zu entwerfen, zu erstellen, zu optimieren und zu sichern. Von grundlegenden Konzepten bis hin zur praktischen Implementierung von Data Lakes, Data Warehouses sowie Batch- und Streaming-Datenpipelines vermittelt dieser Kurs Datenfachleuten die erforderlichen Fähigkeiten, um moderne Datenlösungen in großem Maßstab zu entwerfen und zu verwalten.
Inhalte
In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:
- Verstehen Sie die grundlegenden Rollen und Schlüsselkonzepte des Data Engineering, einschließlich Datenpersönlichkeiten, Datenermittlung und relevante AWS-Services.
- Identifizieren und erläutern Sie die verschiedenen AWS-Tools und -Services, die für das Data Engineering von entscheidender Bedeutung sind, darunter Orchestrierung, Sicherheit, Überwachung, CI/CD, IaC, Netzwerke und Kostenoptimierung.
- Entwerfen und implementieren Sie eine Data-Lake-Lösung auf AWS, einschließlich Speicherung, Datenaufnahme, Transformation und Bereitstellung von Daten für die Nutzung.
- Optimieren und sichern Sie eine Data-Lake-Lösung durch die Implementierung offener Tabellenformate, Sicherheitsmaßnahmen und die Behebung häufiger Probleme.
- Entwerfen und richten Sie ein Data Warehouse mit Amazon Redshift Serverless ein und machen Sie sich mit dessen Architektur, Datenerfassung, Verarbeitung und Bereitstellungsfunktionen vertraut.
- Wenden Sie Techniken zur Leistungsoptimierung auf Data Warehouses in Amazon Redshift an, darunter Überwachung, Datenoptimierung, Abfrageoptimierung und Orchestrierung.
- Verwalten Sie die Sicherheit und Zugriffskontrolle für Data Warehouses in Amazon Redshift und machen Sie sich mit Authentifizierung, Datensicherheit, Auditing und Compliance vertraut.
- Entwerfen Sie effektive Batch-Datenpipelines unter Verwendung geeigneter AWS-Dienste für die Verarbeitung und Transformation von Daten.
- Implementieren Sie umfassende Strategien für Batch-Datenpipelines, die die Datenverarbeitung, -transformation, -integration, -katalogisierung und -bereitstellung für die Nutzung abdecken.
- Optimieren, koordinieren und sichern Sie Batch-Datenpipelines und demonstrieren Sie dabei fortgeschrittene Kenntnisse in den Bereichen Datenverarbeitungsautomatisierung und -sicherheit.
- Entwickeln Sie Streaming-Datenpipelines, verstehen Sie verschiedene Anwendungsfälle, Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse mithilfe von AWS-Diensten.
- Optimierung und Sicherung von Streaming-Datenlösungen, einschließlich Compliance-Aspekten und Zugriffskontrolle.
Voraussetzungen
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses über folgende Voraussetzungen verfügen:
- Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens, wie beispielsweise überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regression, Klassifizierung und Clustering-Algorithmen.
- Praktische Kenntnisse der Programmiersprache Python und gängiger Data-Science-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn.
- Grundlegendes Verständnis der Cloud-Computing-Konzepte und Vertrautheit mit der AWS-Plattform.
- Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken sind empfehlenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
- Erfahrung mit Versionskontrollsystemen wie Git ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die sich für das Entwerfen, Erstellen, Optimieren und Sichern von Data-Engineering-Lösungen unter Verwendung von AWS-Diensten interessieren.