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 Lakes on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 1 giorno
Progetta e costruisci un data lake operativo su AWS per dati strutturati e non strutturati, usando AWS Lake Formation, AWS Glue e Amazon Athena con sicurezza, automazione e governance coerenti con una modern data architecture.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDEA-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda AWS Technical Essentials e un anno di esperienza nella costruzione di pipeline di data analytics, oppure Data Analytics Fundamentals.
CorsoBuilding Data Lakes 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 su data lake, ingestione, catalogo, trasformazione, sicurezza e governance coerenti con DEA-C01, ma AWS non lo presenta 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.
Pianificare e progettare un data lake con metodologie consolidate.
Descrivere componenti e servizi necessari per un data lake su AWS.
Proteggere il data lake con permessi e access control appropriati.
Confrontare tecniche di ingestione, storage e trasformazione dei dati.
Analizzare i dati del data lake con servizi AWS.
Automatizzare il deployment e collocare il data lake in una modern data architecture.
È il corso giusto per te se
Vuoi progettare un data lake governato e analizzabile su AWS
- lavori come data platform engineer, solutions architect o IT professional;
- devi organizzare ingestione, catalogazione e preparazione dei dati;
- vuoi usare Lake Formation per sicurezza e governance;
- devi integrare Glue e Athena nel flusso analytics;
- vuoi comprendere il ruolo del data lake in una modern data architecture.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi AWS e data analytics pipeline
AWS raccomanda AWS Technical Essentials e circa un anno di esperienza nella costruzione di pipeline di data analytics, oppure il completamento di Data Analytics Fundamentals.
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 Data Lakes on AWS.
Il data lake viene costruito davvero
Hands-on lab AWS Lake Formation
I lab ufficiali portano dalla costruzione del data lake alla pubblicazione di un data product con Lake Formation.
Lake FormationCostruzione di un data lake con AWS Lake Formation.
SecurityApplicazione del modello di sicurezza e dei controlli di accesso.
Data productCostruzione e pubblicazione di un data product in Lake Formation.
I laboratori seguono design, sicurezza e publishing del data lake.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
La durata ufficiale AWS è di un giorno con presentazioni, lecture, hands-on lab e group exercise.
- 1 giornata live
- livello Intermediate
- Lake Formation e Glue
- hands-on 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.
Introduction to Data Lakes
- Value of data lakes
- Data lakes vs data warehouses
- Data lake components
- Common data lake architectures
Data Ingestion, Cataloging, and Preparation
- Storage and ingestion relationship
- AWS Glue crawlers and Data Catalog
- Formatting, partitioning and compression
Data Processing and Analysis
- Data processing in a data lake
- AWS Glue processing
- Amazon Athena analytics
Building a Data Lake with AWS Lake Formation
- Lake Formation features
- Create a data lake
- Lake Formation security model
Advanced Lake Formation Configuration
- Blueprints
- Advanced permissions
- Row and cell access control
- Tag-based access control
- Fine-grained access policies
Modern Data Architecture
- Scalable data lakes
- Purpose-built analytics services
- Seamless data movement
- Unified governance
- Data products
- Data Mesh with Lake Formation
Course Wrap-up
- Post-course knowledge check
- Architecture review
- Course review
Attività laboratoriali
- Lake Formation: Costruzione di un data lake con AWS Lake Formation.
- Security: Applicazione del modello di sicurezza e dei controlli di accesso.
- Data product: Costruzione e pubblicazione di un data product in Lake Formation.
Per aziende, enti e team
Building Data Lakes on AWS per team data e cloud
Il percorso allinea data platform engineer, architect e IT professional su design, ingestion, catalogo, sicurezza e governance dei data lake AWS.
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 Technical Essentials e un anno di esperienza in data analytics pipeline, oppure Data Analytics Fundamentals.
Sono previsti laboratori?
Sì. AWS documenta lab su Lake Formation e sulla costruzione e pubblicazione di data product.
Il corso prepara direttamente a DEA-C01?
No. Le competenze sono allineate a domini Data Engineer Associate, ma AWS non presenta questo corso come Exam Prep DEA-C01.
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