Data Warehousing on AWS

Intermedio

El almacenamiento de datos en AWS le presenta conceptos, estrategias y prácticas recomendadas para diseñar una solución de almacenamiento de datos basada en la nube mediante Amazon Redshift, el almacenamiento de datos a escala de petabytes en AWS.

Este curso demuestra cómo recopilar, almacenar y preparar datos para el almacén de datos mediante el uso de servicios de AWS como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis y Amazon S3. Además, este curso demuestra cómo utilizar Amazon QuickSight para realizar análisis de sus datos.

Próximos inicios

No disponibles en este momento.

Objetivos

Evaluar la relación entre Amazon Redshift y otros sistemas de big data
Evaluar casos de uso de cargas de trabajo de almacenamiento de datos y revisar implementaciones reales de servicios de análisis y datos de AWS como parte de una solución de almacenamiento de datos
Elegir un tamaño y tipo de nodo de Amazon Redshift adecuado para sus necesidades relacionadas con datos. Comprender cuáles son las características de seguridad adecuadas para Amazon Redshift, como el cifrado, los permisos de IAM y los permisos para bases de datos

Requisitos

Estar familiarizado con conceptos de diseño de bases de datos y bases de datos relacionales

Certificación

Preparación para el examen:

Exam Readiness: AWS Certified Database – Specialty

Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified Database – Specialty

Contenidos

Modulo 1: Introduction to Data Warehousing

Relational databases
Data warehousing concepts
The intersection of data warehousing and big data
Overview of data management in AWS
lab 1: Introduction to Amazon Redshift

Modulo 2: Introduction to Amazon Redshift

Conceptual overview
Real-world use cases
lab 2: Launching an Amazon Redshift cluster

Modulo 3: Launching clusters

Building the cluster
Connecting to the cluster
Controlling access
Database security
Load data
lab 3: Optimizing database schemas

Modulo 4: Designing the database schema

Schemas and data types
Columnar compression
Data distribution styles
Data sorting methods

Modulo 5: Identifying data sources

Data sources overview
Amazon S3
Amazon DynamoDB
Amazon EMR
Amazon Kinesis Data Firehose
AWS Lambda Database Loader for Amazon Redshift
lab 4: Loading real-time data into an Amazon Redshift database

Modulo 6: Loading data

Preparing Data
Loading data using COPY
Maintaining tables
Concurrent write operations
Troubleshooting load issues
lab 5: Loading data with the COPY command

Modulo 7: Writing queries and tuning for performance

Amazon Redshift SQL
User-Defined Functions (UDFs)
Factors that affect query performance
The EXPLAIN command and query plans
Workload Management (WLM)
lab 6: Configuring workload management

Modulo 8: Amazon Redshift Spectrum

Amazon Redshift Spectrum
Configuring data for Amazon Redshift Spectrum
Amazon Redshift Spectrum Queries
lab 7: Using Amazon Redshift Spectrum

Modulo 9: Maintaining clusters

Audit logging
Performance monitoring
Events and notifications
Lab 8: Auditing and monitoring clusters
Resizing clusters
Backing up and restoring clusters
Resource tagging and limits and constraints
lab 9: Backing up, restoring and resizing clusters

Modulo 10: Analyzing and visualizing data

Power of visualizations
Building dashboards
Amazon QuickSight editions and features

Material del curso

Documentación del curso Data Warehousing on AWS

Perfil del docente

Formador Certificado por AWS
Más de 5 años de experiencia profesional
Más de 4 años de experiencia docente
Profesional activo en empresas del sector IT

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