Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift
Acerca del curso
En este curso, creará una solución de análisis de datos con Amazon Redshift, un servicio de almacenamiento de datos en la nube. El curso se enfoca en la recopilación, ingestión, catalogación, almacenamiento y procesamiento de datos. Aprenderá a integrar mazon Redshift con un lago de datos para admitir cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático. También aprenderá a aplicar las mejores prácticas de administración de costos, rendimiento y seguridad al funcionamiento de Amazon Redshift.
Próximas convocatorias
| Fecha | Duración | Turno | Horario | Modalidad |
|---|---|---|---|---|
| 17 de octubre, 2022 | 7 horas | Mañana | L-J 08:00 a 15:00 | Aula Virtual |
| 17 de octubre, 2022 | 7 horas | Jornada completa | L-J 9:00 a 14:00 y 15:00 a 17:00 | Aula Virtual |
- Compare las características y los beneficios del almacén de datos, los lagos de datos y las arquitecturas de datos modernas
- Diseñar e implementar una solución de análisis de almacenamiento de datos
- Identificar y aplicar técnicas apropiadas, incluida la compresión, para optimizar el almacenamiento de datos
- Seleccionar e implementar opciones de approporate para ingerir, transformar y almacenar datos
- Elija los tipos de instancia y nodo, clústeres, escalado automático y topología de red adecuados para un caso de uso empresarial determinado
- Se han completado los aspectos técnicos de AWS Essentials o la arquitectura en AWS
- Se ha completado la creación de lagos de datos en AWS
- Documentación del curso Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift
- 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
Preparación para el examen:
Exam Readiness: AWS Certified Database - Specialty
Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified Database - Specialty
Modulo A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Data analytics use cases
- Using the data pipeline for analytics
Modulo 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
- Why Amazon Redshift for data warehousing?
- Overview of Amazon Redshift
Modulo 2: Introduction to Amazon Redshift
- Amazon Redshift architecture
- Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
- Amazon Redshift features
- Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster
Modulo 3: Ingestion and Storage
- Ingestion
- Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
- Data distribution and storage
- Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
- Querying data in Amazon Redshift
- Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum
Modulo 4: Processing and Optimizing Data
- Data transformation
- Advanced querying
- Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
- Resource management
- Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift
- Automation and optimization
- Demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster
Modulo 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
- Securing the Amazon Redshift cluster
- Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters
Modulo 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions
- Data warehouse use case review
- Activity: Designing a data warehouse analytics workflow
Modulo B: Developing Modern Data Architectures on AWS
- Modern data architectures
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