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2.265,00 €Gesamt inkl. 20% Ust.
Verfügbarkeit
12 Freie Plätze
Buchbar bis Mo. 1. Dezember 2025, 16:00
Stornierbar bis So. 30. November 2025, 08:00
Programm
Day One 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 Day Two 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 Day Three 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
Ziele
Data Warehousing auf AWS führt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Größe. Dieser Kurs demonstriert, wie Daten für das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Zudem wird demonstriert, wie Sie Business-Intelligence-Tools für Ihre Datenanalysen nutzen können. Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer*innen in der Lage sein: - Diskutieren Sie die Kernkonzepte von Data Warehousing und die Überschneidung zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen. - Starten eines Amazon Redshift-Clusters und Verwenden der Komponenten, Merkmale und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud - Verwendung anderer AWS-Daten- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und Amazon S3, um zur Data-Warehousing-Lösung beizutragen - Architektur des Data Warehouse - Identifizieren von Leistungsproblemen, Optimieren von Abfragen und Abstimmen der Datenbank für eine bessere Leistung - Verwendung von Amazon Redshift Spectrum zur Analyse von Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket - Verwendung von Amazon QuickSight zur Durchführung von Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit dem Data Warehouse - .... Zur Videobeschreibung
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und Datenbankentwurfskonzepten
2.265,00 €Gesamt inkl. 20% Ust.
Verfügbarkeit
12 Freie Plätze
Buchbar bis Mo. 1. Dezember 2025, 16:00
Stornierbar bis So. 30. November 2025, 08:00