Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
Il Corso Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift (DAREDS) è progettato per i partecipanti che desiderano acquisire conoscenze approfondite sulle pratiche consigliate per la progettazione e la gestione di soluzioni di analisi dei dati su Amazon Redshift. Durante il corso, i partecipanti acquisiranno familiarità con le funzionalità di Amazon Redshift, come l’architettura, la progettazione del database e la gestione delle prestazioni. Inoltre, i partecipanti impareranno a integrare Amazon Redshift con altre tecnologie AWS per creare soluzioni di analisi dati su larga scala. Il corso contribuisce alla preparazione per la Certificazione AWS Certified Data Engineer – Associate.
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Obiettivi del corso
Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift (DAREDS):
- Acquisire conoscenze approfondite sulle pratiche consigliate per la progettazione e gestione di soluzioni di analisi dati su Amazon Redshift.
- Familiarizzare con le funzionalità di Amazon Redshift, inclusa l’architettura e la progettazione del database.
- Apprendere la gestione delle prestazioni in Amazon Redshift.
- Integrare Amazon Redshift con altre tecnologie AWS.
- Creare soluzioni di analisi dati su larga scala utilizzando Amazon Redshift e altre tecnologie AWS.
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 0: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
- Data analytics use cases
- Using the data pipeline for analytics
Module 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
- Why Amazon Redshift for data warehousing?
- Overview of Amazon Redshift
Module 2: Introduction to Amazon Redshift
- Amazon Redshift architecture
- Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
- Amazon Redshift features
- Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster
Module 3: Ingestion and Storage
- Ingestion
- Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with
- Data API
- Data distribution and storage
- Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
- Querying data in Amazon Redshift
- Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum
Module 4: Processing and Optimizing Data
- Data transformation
- Advanced querying
- Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
- Resource management
- Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift
- Automation and optimization
- Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster
Module 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
- Securing the Amazon Redshift cluster
- Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters
Module 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions
- Data warehouse use case review
- Activity: Designing a data warehouse analytics workflow
Module 7: Developing Modern Data Architectures on AWS
- Modern data architectures
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 1gg.
Frequenza
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
Date del corso
- Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift (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].
