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 Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 1 giorno
Progetta e implementa una soluzione di data warehouse analytics con Amazon Redshift, dalla raccolta e ingestione dei dati a storage, processing, Spectrum, sicurezza, monitoring, performance e cost optimization.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDEA-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda un anno di esperienza con data warehouse, AWS Technical Essentials o Architecting on AWS e Building Data Lakes on AWS.
CorsoData Analytics Solutions Using Amazon Redshift
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 data warehouse, ingestion, processing, security, monitoring e optimization con Redshift coerenti con DEA-C01, ma non è presentato come Exam Prep.
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 data warehouse analytics.
Ottimizzare storage, ingestione e trasformazione dei dati.
Selezionare cluster, node type, scaling e topology adeguati.
Proteggere i dati e monitorare i workload Redshift.
Applicare best practice di performance e cost management.
È il corso giusto per te se
Vuoi costruire data warehouse analytics con Amazon Redshift
- sei data warehouse engineer, data platform engineer o architect;
- devi progettare ingestion e storage per Redshift;
- vuoi integrare Redshift e data lake con Spectrum;
- devi ottimizzare query, workload e cluster;
- vuoi applicare security, monitoring e cost management.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Serve esperienza data warehouse e basi AWS
AWS indica come utile almeno un anno nella gestione di data warehouse e raccomanda Technical Essentials o Architecting on AWS, oltre a Building Data Lakes on AWS.
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 del percorso Redshift.
Il data warehouse viene interrogato e ottimizzato
Practice lab Amazon Redshift
I lab ufficiali coprono caricamento/query, Redshift Spectrum e trasformazione/advanced querying.
Load and queryCaricamento e interrogazione dei dati in un cluster Redshift.
SpectrumAnalytics su data lake con Amazon Redshift Spectrum.
TransformationData transformation e querying avanzato in Redshift.
I lab collegano ingestion, analytics sul data lake e query optimization.
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, interactive demo, practice lab, discussioni ed esercizi.
- 1 giornata live
- Amazon Redshift
- Spectrum e optimization
- 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
Amazon Redshift in the Analytics Pipeline
- Why Redshift for data warehousing
- Redshift overview
Amazon Redshift Architecture
- Redshift architecture
- Console
- Core features
Ingestion and Storage
- Data ingestion
- Data API and Jupyter
- Data distribution and storage
- SUPER semi-structured data
- Querying Redshift
Processing and Optimizing Data
- Data transformation
- Advanced querying
- Resource management
- Workload management
- Automation and optimization
- Cluster resizing
Security and Monitoring
- Securing Redshift
- Monitoring and troubleshooting
Designing Data Warehouse Analytics Solutions
- Data warehouse use cases
- Design a data warehouse analytics workflow
Modern Data Architectures on AWS
- Modern data architecture patterns
Attività laboratoriali
- Load and query: Caricamento e interrogazione dei dati in un cluster Redshift.
- Spectrum: Analytics su data lake con Amazon Redshift Spectrum.
- Transformation: Data transformation e querying avanzato in Redshift.
Per aziende, enti e team
Amazon Redshift analytics per team data warehouse
Il corso allinea team data su architettura, ingestione, processing, security, workload management e integrazione data lake di Amazon Redshift.
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?
AWS raccomanda esperienza data warehouse, Technical Essentials o Architecting e Building Data Lakes on AWS.
Sono previsti laboratori?
Sì. I lab AWS coprono load/query, Redshift Spectrum e trasformazione e querying dei dati.
Il corso è un Exam Prep DEA-C01?
No. Le competenze sono rilevanti per data engineering AWS, ma il corso non è presentato come Exam Prep DEA-C01.
Parliamo del tuo obiettivo
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