Data Warehousing on AWS (DWAWS)

 

Kursüberblick

Dieser Kurs führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Grösse. Es wird demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Wir werden ausserdem erläutern, wie Sie Business Intelligence (BI)-Tools zur Analyse Ihrer Daten einsetzen können.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist konzipiert für:

  • Datenbankarchitekten
  • Datenbankadministratoren
  • Datenbankentwickler
  • Datenanalysten
  • Data Scientists

Voraussetzungen

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

Kursziele

  • Evaluieren der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big-Data-Systemen
  • Auswerten von Fallbeispielen für Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandeln von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
  • Auswählen eines geeigneten Amazon-Redshift-Knotentyps und passende Grösse. Verstehen welche Sicherheitsfunktionen für Amazon Redshift geeignet sind, wie z. B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
  • Und vieles mehr

Kursinhalt

  • Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren
  • Fallbeispiele für Arbeitslasten von Data Warehouses evaluieren und von Fallstudien behandeln, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
  • Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Grösse auswählen
  • Für Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
  • Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen
  • Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-Lösung verwenden
  • Ansätze und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses evaluieren
  • Datenquellen bestimmen und Anforderungen evaluieren, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken
  • Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden entwerfen
  • Daten laden und entladen sowie Aufgaben der Datenwartung durchführen
  • Abfragen verfassen und Abfragepläne zur Optimierung der Abfrageleistung auswerten
  • Die Datenbank zur Ressourcenzuweisung konfigurieren, etwa des Speichers für Abfrage-Queues, und die Kriterien definieren, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues für eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen
  • Ereignisbenachrichtigungen über Aktivitäten im Data Warehouse mithilfe von Funktionen und Services, wie Amazon Redshift Database Audit Logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), überprüfen, überwachen und empfangen
  • Betriebsaufgaben vorbereiten, etwa Grössenänderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots für das Backup und die Wiederherstellung von Clustern
  • Eine BI-Anwendung zur Durchführung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten verwenden

Preise & Trainingsmethoden

Online Training

Dauer
3 Tage

Preis
  • CHF 2'390.–
Klassenraum-Training

Dauer
3 Tage

Preis
  • Schweiz: CHF 2'390.–

Kurstermine

Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)

Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Hamburg, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: München, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Berlin, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Zürich
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Frankfurt, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)

Englisch

1 Stunde Differenz

Online Training Zeitzone: Greenwich Mean Time (GMT)
Online Training Zeitzone: British Summer Time (BST)
Online Training Zeitzone: British Summer Time (BST)

6 Stunden Differenz

Online Training 1 Tag Zeitzone: Eastern Standard Time (EST)
Online Training 1 Tag Zeitzone: Eastern Standard Time (EST)
Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT)
Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT)

7 Stunden Differenz

Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT)
Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT)

9 Stunden Differenz

Online Training Zeitzone: Pacific Standard Time (PST)
Online Training Zeitzone: Pacific Standard Time (PST)
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Schweiz

Zürich
Zürich
Zürich
Zürich
Zürich
Zürich

Deutschland

Hamburg
München
Berlin
Frankfurt

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