Data Warehousing on AWS
Acerca del curso
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.
Próximas convocatorias
Estamos preparando nuevas convocatorias. Déjanos tus datos a través del formulario y te avisaremos lo antes posible.
- Arquitectos de datos
- Administradores de bases de datos
- Desarrolladores de bases de datos
- Analistas de datos
- Científicos de datos
- 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
- Estar familiarizado con conceptos de diseño de bases de datos y bases de datos relacionales
- Documentación del curso Data Warehousing on AWS
- 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 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
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