Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
Il Corso Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (DAQSAU) è strutturato per offrire ai Partecipanti una comprensione approfondita e pratica delle soluzioni di visualizzazione dei dati utilizzando Amazon QuickSight. Durante il corso, i Partecipanti impareranno a connettersi a varie fonti di dati, costruire visualizzazioni, progettare interattività e creare calcoli, mantenendo un focus specifico su come applicare le migliori pratiche di sicurezza alle analisi. Verranno esplorate le capacità di machine learning integrate in QuickSight e come queste possono essere utilizzate per migliorare l’analisi dei dati e fornire intuizioni più profonde. Il corso copre anche l’uso di QuickSight Q per migliorare l’esperienza utente del dashboard attraverso l’uso di query in linguaggio naturale e la ricerca automatica di modelli e anomalie nei dati. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione AWS Certified Data Engineer – Associate.
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Obiettivi del corso
Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (DAQSAU):
- Comprendere i benefici, i casi d’uso e le caratteristiche chiave di Amazon QuickSight e come utilizzarlo per la visualizzazione dei dati.
- Progettare, creare e personalizzare i dashboard QuickSight per visualizzare i dati ed estrarre intuizioni aziendali.
- Selezionare e configurare tipi di visualizzazione appropriati per identificare, esplorare e approfondire le intuizioni aziendali.
- Connettere, trasformare e preparare i dati per il consumo del dashboarding.
- Implementare il machine learning sui set di dati per il rilevamento di anomalie e la previsione.
Certificazione del corso
Esame AWS Certified Data Engineer – Associate;
L’esame AWS Certified Data Engineer – Associate DEA-C01 valuta la capacità di un candidato di implementare pipeline di dati, monitorare, risolvere problemi e ottimizzare costi e prestazioni in conformità con le best practice. Gli esaminati devono dimostrare competenze nell’ingestione e trasformazione dei dati, orchestrazione delle pipeline di dati e applicazione di concetti di programmazione. Inoltre, devono essere in grado di scegliere il data store ottimale, progettare modelli di dati, catalogare schemi di dati e gestire i cicli di vita dei dati. Altre competenze richieste includono l’operazionalizzazione, manutenzione e monitoraggio delle pipeline di dati, analisi dei dati e garanzia della qualità dei dati. Gli esaminati devono anche implementare meccanismi appropriati di autenticazione, autorizzazione, crittografia dei dati, privacy e governance, oltre ad abilitare il logging. Le conoscenze richieste includono le caratteristiche di throughput e latenza per i servizi AWS che ingeriscono dati, schemi di ingestione dei dati, elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark, e architetture event-driven. Gli esaminati devono saper integrare vari servizi AWS per creare pipeline ETL, configurare servizi AWS per pipeline di dati basate su schedulazioni o dipendenze, e ottimizzare i costi durante l’elaborazione dei dati. Inoltre, è necessaria la conoscenza dei concetti di programmazione quali CI/CD, query SQL e infrastruttura come codice (IaC). L’esame richiede anche competenze nell’automazione dell’elaborazione dei dati utilizzando i servizi AWS, visualizzazione dei dati, verifica e pulizia dei dati, e monitoraggio delle pipeline di dati. Infine, gli esaminati devono dimostrare la capacità di applicare meccanismi di autenticazione e autorizzazione, garantire la crittografia e mascheramento dei dati, preparare i log per audit, e implementare strategie di privacy e governance dei dati.
Contenuti del corso
Module 1: Introduction and Overview of Amazon QuickSight
- Introducing Amazon QuickSight
- Why use Amazon QuickSight for data visualization
Module 2: Getting Started with Amazon QuickSight
- Interacting with Amazon QuickSight
- Loading data into Amazon QuickSight
- Visualizing data in Amazon QuickSight
- Demonstration: Walkthrough of Amazon QuickSight interface
- Practice Lab: Create your first dashboard
Module 3: Enhancing and Adding Interactivity to Your Dashboard
- Enhancing your dashboard
- Demonstration: Optimize the size, layout, and aesthetics of a dashboard
- Enhancing visualizations with interactivity
- Demonstration: Walkthrough of dashboard interactivity features
- Practice Lab: Enhancing your dashboard
Module 4: Preparing Datasets for Analysis
- Working with datasets
- Demonstration: Transform your datasets for analysis
- Practice Lab: Preparing data for analysis
Module 5: Performing Advanced Data Calculations
- Transform data using advanced calculations
- Practice Lab: Performing advanced data calculations
Module 6: Overview of Amazon QuickSight Security and Access Control
- Overview of Amazon QuickSight security and access control
- Dataset access control in Amazon QuickSight
- Lab: Implementing access control in Amazon QuickSight visualizations
Module 7: Exploring machine learning capabilities
- Introducing Machine Learning (ML) insights
- Natural Language Query with QuickSight Q
- Demonstration: Using QuickSight Q
- Lab: Using machine learning for anomaly detection and forecasting
End of day challenge labs
- Join data sources together
- Create a dashboard
- Enhance the dashboard and add interactivity
- Perform advanced data calculations
- Integrate machine learning tools into the dashboard
Tipologia
Corso di Formazione con Docente
Docenti
I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
Infrastruttura laboratoriale
Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:
Dettagli del corso
Prerequisiti
Si consiglia la partecipazione ai seguenti corsi:
Durata del corso
Durata Intensiva 2gg.
Frequenza
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
Date del corso
- Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00
Modalità di iscrizione
Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].
