AWS Training Partner
Accreditamento che colloca la formazione AWS ufficiale erogata da Vega Training nell’ecosistema AWS Training Partner.
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Corso Data Engineering on AWS
AWS Classroom Training · livello Intermediate · 3 giorni
Progetta, costruisci, ottimizza e proteggi soluzioni data engineering su AWS attraversando data lake, data warehouse, pipeline batch e streaming, orchestration, CI/CD, IaC, security e monitoring.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
EsameDEA-C01
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
AWS raccomanda basi di machine learning, Python e librerie data science, cloud computing/AWS; SQL è consigliato e Git è utile ma non obbligatorio.
CorsoData Engineering on AWS
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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.
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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 end-to-end su data lake, warehouse, pipeline batch e streaming, security e operations coerenti con DEA-C01, senza presentarsi 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.
Comprendere ruoli, data personas, discovery e servizi AWS per data engineering.
Usare orchestration, security, monitoring, CI/CD, IaC, networking e cost optimization nel data engineering.
Progettare, implementare, ottimizzare e proteggere data lake su AWS.
Progettare e operare data warehouse Amazon Redshift Serverless con performance e access control.
Progettare, implementare, orchestrare e proteggere pipeline batch.
Architettare, ottimizzare e proteggere pipeline streaming con servizi AWS.
È il corso giusto per te se
Vuoi padroneggiare il ciclo data engineering end-to-end su AWS
- progetti o gestisci data lake e data warehouse;
- devi costruire pipeline batch e streaming;
- vuoi integrare orchestration, CI/CD e Infrastructure as Code;
- devi proteggere accessi e dati lungo l'intero ciclo;
- vuoi ottimizzare performance, monitoring e costi delle piattaforme dati AWS.
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Servono basi Python, cloud e data concepts
AWS raccomanda concetti base di machine learning, Python e librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn, basi cloud/AWS; SQL è consigliato e Git costituisce un vantaggio.
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 Data Engineering on AWS.
L'intero ciclo data engineering viene messo in pratica
Hands-on lab Data Engineering on AWS
Otto lab ufficiali coprono data lake, Lake Formation, Redshift Serverless, access control, batch processing, orchestration Spark, Flink e Amazon MSK.
Data LakeSetup e automazione con Lake Formation Blueprints.
RedshiftData warehouse Serverless e access control.
BatchPipeline data engineering e orchestrazione Spark con Step Functions.
StreamingManaged Service for Apache Flink e access control Amazon MSK.
I lab collegano Lake Formation, Redshift, Step Functions, Flink e Amazon MSK.
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 tre giornate Intermediate con teoria, dimostrazioni, hands-on lab ed esercizi di gruppo.
- 3 giornate live
- data lake e warehouse
- batch e streaming
- otto 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.
Data Engineering Roles, Concepts, and AWS Tooling
- Role and key functions of a Data Engineer
- Data personas
- Data discovery
- AWS data services
- Orchestration and automation
- Data engineering security
- Monitoring
- CI/CD
- Infrastructure as Code
- AWS Serverless Application Model
- Networking considerations
- Cost optimization tools
Designing and Implementing Data Lakes
- Data lake introduction
- Data lake storage
- Data ingestion
- Cataloging data
- Data transformation
- Serving data for consumption
Optimizing and Securing Data Lakes
- Open table formats
- AWS Lake Formation security
- Permissions with Lake Formation
- Security and governance
- Troubleshooting
Data Warehouse Architecture and Design
- Data warehouse introduction
- Amazon Redshift overview
- Ingesting data into Redshift
- Processing data
- Serving data for consumption
Data Warehouse Performance Optimization
- Monitoring and optimization options
- Data optimization in Amazon Redshift
- Query optimization in Amazon Redshift
- Orchestration options
Security and Access Control for Data Warehouses
- Authentication and access control in Amazon Redshift
- Data security
- Auditing and compliance
Designing Batch Data Pipelines
- Batch data pipeline concepts
- Designing a batch data pipeline
- AWS services for batch data processing
Implementing Batch Data Pipelines
- Batch pipeline elements
- Processing and transforming data
- Integrating and cataloging data
- Serving data for consumption
Optimizing, Orchestrating, and Securing Batch Pipelines
- Optimizing the batch data pipeline
- Orchestrating the batch data pipeline
- Securing the batch data pipeline
Streaming Data Architecture Patterns
- Streaming pipeline concepts
- Ingesting from stream sources
- Streaming ingestion services
- Storing streaming data
- Processing streaming data
- Analyzing streaming data with AWS services
Optimizing and Securing Streaming Solutions
- Optimizing a streaming data solution
- Securing a streaming data pipeline
- Compliance considerations
Attività laboratoriali
- Data Lake: Setup e automazione con Lake Formation Blueprints.
- Redshift: Data warehouse Serverless e access control.
- Batch: Pipeline data engineering e orchestrazione Spark con Step Functions.
- Streaming: Managed Service for Apache Flink e access control Amazon MSK.
Per aziende, enti e team
Data Engineering on AWS per team data platform
Il corso crea una visione condivisa end-to-end per progettare e operare data lake, warehouse e pipeline batch/streaming con governance e automazione 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 3 giorni.
Quali prerequisiti consiglia AWS?
AWS raccomanda basi ML, Python e librerie data science, cloud/AWS; SQL è consigliato e Git è utile.
Sono previsti laboratori?
Sì. Otto lab coprono data lake, Lake Formation, Redshift, access control, batch processing, Step Functions, Apache Flink e Amazon MSK.
Il corso è un Exam Prep DEA-C01?
No. Il programma copre ampi domini del ruolo Data Engineer, ma AWS non presenta questa classe come Exam Prep DEA-C01.
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