Corso Data Warehousing on AWS

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

AWS Certified Data Analytics Specialty

Il Corso Data Warehousing su AWS (DBDWOA) introduce i partecipanti a concetti, strategie e best practice per la progettazione di una soluzione di data warehousing basata su cloud AWS utilizzando Amazon Redshift, il data warehouse su scala petabyte in AWS. Questo corso insegna come raccogliere, archiviare e preparare i dati per il data warehouse utilizzando servizi AWS come Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis e Amazon S3. Inoltre, questo corso dimostra come utilizzare Amazon QuickSight per eseguire analisi sui dati. Il corso contribuisce alla preparazione per la Certificazione AWS Certified Data Analytics – Specialty.

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Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso Data Warehousing on AWS (DBDWOA):

  • Introduzione a concetti, strategie e best practice per progettare una soluzione di data warehousing su AWS utilizzando Amazon Redshift.
  • Apprendimento su come raccogliere, archiviare e preparare i dati per il data warehouse con l'uso di servizi AWS come Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis e Amazon S3.
  • Utilizzo di Amazon Redshift, il data warehouse di AWS in grado di gestire dati su scala petabyte.
  • Dimostrazione su come utilizzare Amazon QuickSight per eseguire analisi sui dati.
  • Fornire competenze su come progettare una soluzione di data warehousing basata su cloud AWS.

Certificazione del corso

Esame AWS Certified Data Analytics – Specialty; L’esame di certificazione AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01) è pensato per valutare le competenze avanzate dei candidati nella progettazione, implementazione e gestione di soluzioni di analisi dei dati su AWS. L’esame copre tematiche come la raccolta, il processamento e l’analisi di grandi quantità di dati, utilizzando servizi AWS come Kinesis, S3, Redshift e EMR. L’obiettivo principale è assicurare che i candidati dimostrino una solida conoscenza delle best practice e delle soluzioni avanzate AWS per l’analisi dei dati. Durante l’esame, i candidati affronteranno argomenti quali l’integrazione di servizi AWS e di terze parti per l’analisi dei dati, l’ottimizzazione delle prestazioni e l’implementazione di soluzioni di sicurezza.

Contenuti del corso

Module 1: Introduction to Data Warehousing

  • Relational databases
  • Data warehousing concepts
  • The intersection of data warehousing and big data
  • Overview of data management in AWS
  • Hands-on lab 1: Introduction to Amazon Redshift
Module 2: Introduction to Amazon Redshift
  • Conceptual overview
  • Real-world use cases
  • Hands-on lab 2: Launching an Amazon Redshift cluster
Module 3: Launching clusters
  • Building the cluster
  • Connecting to the cluster
  • Controlling access
  • Database security
  • Load data
  • Hands-on lab 3: Optimizing database schemas
Module 4: Designing the database schema
  • Schemas and data types
  • Columnar compression
  • Data distribution styles
  • Data sorting methods
Module 5: Identifying data sources
  • Data sources overview
  • Amazon S3
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon EMR
  • Amazon Kinesis Data Firehose
  • AWS Lambda Database Loader for Amazon Redshift
  • Hands-on lab 4: Loading real-time data into an Amazon Redshift database
Module 6: Loading data
  • Preparing Data
  • Loading data using COPY
  • Maintaining tables
  • Concurrent write operations
  • Troubleshooting load issues
  • Hands-on lab 5: Loading data with the COPY command
Module 7: Writing queries and tuning for performance
  • Amazon Redshift SQL
  • User-Defined Functions (UDFs)
  • Factors that affect query performance
  • The EXPLAIN command and query plans
  • Workload Management (WLM)
  • Hands-on lab 6: Configuring workload management
Module 8: Amazon Redshift Spectrum
  • Amazon Redshift Spectrum
  • Configuring data for Amazon Redshift Spectrum
  • Amazon Redshift Spectrum Queries
  • Hands-on lab 7: Using Amazon Redshift Spectrum
Module 9: Maintaining clusters
  • Audit logging
  • Performance monitoring
  • Events and notifications
  • Lab 8: Auditing and monitoring clusters
  • Resizing clusters
  • Backing up and restoring clusters
  • Resource tagging and limits and constraints
  • Hands-on lab 9: Backing up, restoring and resizing clusters
Module 10: Analyzing and visualizing data
  • Power of visualizations
  • Building dashboards
  • Amazon QuickSight editions and features

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:

Laboratorio Building Data Lakes on AWS

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso AWS Technical Essentials e al Corso Data Analytics Fundamentals.

Durata del corso

Durata Intensiva 3gg.

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

  • Data Warehousing on AWS (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].