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
