AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
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Corso Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 1 giorno
Costruisci soluzioni batch analytics con Amazon EMR, Apache Spark e Hadoop, integrando Hive, HBase, AWS Glue e Lake Formation e applicando best practice di sicurezza, performance, monitoring e cost management.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDEA-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS consiglia esperienza con Spark o Hadoop, AWS Technical Essentials o Architecting on AWS e Building Data Lakes on AWS o Getting Started with AWS Glue.
CorsoBuilding Batch Data Analytics Solutions on AWS
Chiama
Competenze allineate a AWS Certified Data Engineer - Associate
Il corso copre competenze coerenti con AWS Certified Data Engineer - Associate · DEA-C01, senza dichiarare una preparazione completa all’esame.
Consulta il riferimento ufficiale AWSCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Allineamento alla certificazione
Il corso è allineato ai domini della certificazione Data Engineer - Associate
Certificazione Associate che convalida capacita su ingestione e trasformazione dei dati, gestione dei data store, operazioni e supporto, sicurezza e governance, inclusa l orchestrazione di pipeline dati su AWS.
DEA-C01Esame ufficiale Data Engineer - Associate
130 minutiDurata indicata dal vendor
Livello certificazioneAssociate
L’allineamento ai domini non equivale al conseguimento della certificazione.
Il corso sviluppa competenze batch analytics con EMR, Spark, Hive, Glue, orchestration, security e monitoring coerenti con DEA-C01, senza essere un Exam Prep dedicato.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Confrontare data warehouse, data lake e modern data architecture.
Progettare e implementare una soluzione batch analytics.
Ottimizzare storage e ingestione per il workload.
Selezionare cluster, instance/node type, scaling e network topology.
Proteggere dati at rest e in transit e monitorare i workload.
Applicare best practice di cost management ad Amazon EMR.
È il corso giusto per te se
Vuoi progettare pipeline batch analytics su Amazon EMR
- gestisci pipeline data analytics;
- lavori con Spark o Hadoop e vuoi portarli su AWS;
- devi scegliere cluster, node type, scaling e storage;
- vuoi orchestrare elaborazioni con Glue e Step Functions;
- devi ottimizzare sicurezza, monitoring, performance e costi EMR.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
È utile esperienza reale con Spark o Hadoop
AWS indica come utile almeno un anno con framework open-source come Spark o Hadoop e raccomanda Technical Essentials o Architecting, più Building Data Lakes o Getting Started with AWS Glue.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione realmente live
Un percorso guidato, interattivo e in diretta
Le lezioni avvengono in diretta con un docente, una classe e un calendario. I servizi AWS vengono discussi, configurati e messi in relazione mentre il corso procede, con spazio per domande, confronto e correzione.
Il valore del percorso è nella frequenza live. I materiali didattici supportano il lavoro in aula ma non sostituiscono la relazione con il docente.
Spiegazione, dimostrazione, domande e correzione degli esercizi in tempo reale.
Calendario, ritmo comune e confronto con partecipanti che affrontano gli stessi problemi architetturali.
Servizi e pattern vengono collegati a requisiti di sicurezza, resilienza, prestazioni e costo.
Le scelte vengono motivate rispetto ad alternative, trade-off e vincoli reali.
Una delle attività pratiche di Building Batch Data Analytics Solutions on AWS.
Spark, Hive e orchestrazione vengono messi alla prova
Practice lab Amazon EMR
Tre lab ufficiali coprono Spark low-latency analytics, batch processing con Hive e orchestrazione Spark con Step Functions.
SparkLow-latency data analytics con Apache Spark su EMR.
HiveBatch data processing con Amazon EMR e Hive.
Step FunctionsOrchestrazione del processing Spark con AWS Step Functions.
I lab attraversano processing, batch analytics e orchestration.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
AWS definisce una giornata Intermediate con presentazioni, demo, practice lab, discussioni ed esercizi.
- 1 giornata live
- Amazon EMR
- Spark e Hive
- practice lab
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyAWSVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Data analytics use cases
- Analytics data pipeline
Introduction to Amazon EMR
- EMR in analytics solutions
- EMR cluster architecture
- Cluster launch
- Cost management
Ingestion and Storage with Amazon EMR
- Storage optimization
- Data ingestion techniques
High-Performance Analytics with Apache Spark
- Spark on EMR use cases
- Spark concepts
- Transformation and analytics
- EMR Notebooks
Batch Processing with Amazon EMR and Hive
- EMR with Hive
- Transformation and processing
- Apache HBase on EMR
Serverless Data Processing
- Serverless transformation and analytics
- AWS Glue with EMR
- AWS Step Functions orchestration
Security and Monitoring of Amazon EMR
- Cluster security
- Encryption with EMRFS
- Monitoring and troubleshooting
- Spark cluster history
Designing Batch Data Analytics Solutions
- Batch analytics use cases
- Design a batch analytics workflow
Modern Data Architectures on AWS
- Modern data architecture patterns
Attività laboratoriali
- Spark: Low-latency data analytics con Apache Spark su EMR.
- Hive: Batch data processing con Amazon EMR e Hive.
- Step Functions: Orchestrazione del processing Spark con AWS Step Functions.
Per aziende, enti e team
Batch analytics AWS per team data platform
Il corso crea un metodo condiviso per progettare, proteggere e operare pipeline batch su EMR con Spark, Hive, Glue e Step Functions.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoAWS.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Quanto dura il corso?
La durata ufficiale AWS Classroom Training è di 1 giorno.
Quali prerequisiti consiglia AWS?
Sono utili esperienza Spark/Hadoop, Technical Essentials o Architecting e Building Data Lakes o Getting Started with AWS Glue.
Sono previsti laboratori?
Sì. AWS prevede practice lab con Spark su EMR, Hive e orchestrazione tramite Step Functions.
Quali prerequisiti sono consigliati per partecipare?
AWS consiglia esperienza con Spark o Hadoop, AWS Technical Essentials o Architecting on AWS e Building Data Lakes on AWS o Getting Started with AWS Glue.
Parliamo del tuo obiettivo
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