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 Streaming Data Analytics Solutions on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 1 giorno
Progetta soluzioni streaming analytics real-time e near real-time con Amazon Kinesis e Amazon MSK, integrando AWS Glue, AWS Lambda e Apache Flink con sicurezza, monitoring, performance e cost management.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDEA-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda almeno un anno di data analytics o esperienza diretta real-time/streaming, Architecting on AWS o Data Analytics Fundamentals e Building Data Lakes on AWS.
CorsoBuilding Streaming 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 copre ingestion e processing streaming con Kinesis, Amazon MSK, Flink, security, monitoring e cost optimization 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.
Comprendere il ruolo dei servizi streaming in una modern data architecture.
Progettare e implementare una soluzione di streaming data analytics.
Ottimizzare storage con compressione, sharding e partitioning.
Selezionare ingestion, transformation e storage per dati real-time e near real-time.
Scegliere stream, cluster, topic, scaling e network topology per il caso d'uso.
Proteggere, monitorare e ottimizzare workload Kinesis e Amazon MSK applicando best practice di costo.
È il corso giusto per te se
Vuoi costruire pipeline streaming affidabili su AWS
- sei data engineer, architect o developer di applicazioni real-time;
- devi scegliere tra Kinesis e Amazon MSK;
- vuoi progettare ingestion, storage e processing di stream;
- devi usare Apache Flink per analytics real-time;
- vuoi applicare security, monitoring, scaling e cost management.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi solide di data analytics e streaming
AWS raccomanda almeno un anno di esperienza data analytics o real-time/streaming, il completamento di Architecting on AWS o Data Analytics Fundamentals e 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 di Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS.
Lo streaming viene costruito e monitorato davvero
Practice lab streaming analytics
Quattro lab ufficiali coprono delivery pipeline Kinesis, analytics con Apache Flink, access control Amazon MSK e deployment di una pipeline streaming MSK.
KinesisConfigurazione di una streaming delivery pipeline con Amazon Kinesis.
FlinkStreaming analytics con Kinesis Data Analytics e Apache Flink.
MSK SecurityIntroduzione all'access control con Amazon MSK.
MSK PipelineStreaming pipeline e application deployment con Amazon MSK.
I lab attraversano delivery, analytics, access control e deployment delle pipeline streaming.
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, practice lab, discussioni ed esercizi di classe.
- 1 giornata live
- Amazon Kinesis
- Amazon MSK e Flink
- quattro 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
- Using the data pipeline for analytics
Streaming Services in the Data Analytics Pipeline
- Importance of streaming data analytics
- Streaming data analytics pipeline
- Streaming concepts
Introduction to AWS Streaming Services
- Streaming data services in AWS
- Amazon Kinesis in analytics solutions
- Explore Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Kinesis Data Analytics
- Introduction to Amazon MSK
- Overview of Spark Streaming
Amazon Kinesis for Real-time Data Analytics
- Clickstream workload
- Kinesis data and delivery streams
- Producers and consumers
- Building stream producers
- Building stream consumers
- Flink applications in Kinesis Data Analytics
- Zeppelin notebooks for Kinesis Data Analytics
Kinesis Security, Monitoring, and Optimization
- Optimize Amazon Kinesis for actionable insights
- Security best practices
- Monitoring best practices
Amazon MSK in Streaming Data Analytics Solutions
- Amazon MSK use cases
- Creating MSK clusters
- Provisioning an MSK cluster
- Ingesting data into Amazon MSK
- Transforming and processing in Amazon MSK
MSK Security, Monitoring, and Optimization
- Optimizing Amazon MSK
- Scaling Amazon MSK storage
- Security and monitoring
- Monitoring an MSK cluster
Designing Streaming Data Analytics Solutions
- Use case review
- Designing a streaming data analytics workflow
Modern Data Architectures on AWS
- Modern data architectures
Attività laboratoriali
- Kinesis: Configurazione di una streaming delivery pipeline con Amazon Kinesis.
- Flink: Streaming analytics con Kinesis Data Analytics e Apache Flink.
- MSK Security: Introduzione all'access control con Amazon MSK.
- MSK Pipeline: Streaming pipeline e application deployment con Amazon MSK.
Per aziende, enti e team
Streaming analytics AWS per team data e application engineering
Il corso allinea data engineer, architect e developer su ingestion, processing, sicurezza, monitoring e ottimizzazione delle pipeline Kinesis e Amazon MSK.
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 analytics o streaming, Architecting o Data Analytics Fundamentals e Building Data Lakes on AWS.
Sono previsti laboratori?
Sì. Sono previsti quattro practice lab su Kinesis, Apache Flink, access control Amazon MSK e deployment di pipeline streaming.
Il corso è un Exam Prep DEA-C01?
No. Le competenze sono allineate ai domini Data Engineer Associate, ma AWS non presenta il corso come Exam Prep DEA-C01.
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