Beschreibung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, über fundierte Kenntnisse im Bereich Data Warehousing zu verfügen, insbesondere wenn es um Cloud-Lösungen geht. Der Kurs "Data Warehousing on AWS" bietet dir die Möglichkeit, tief in die Konzepte, Strategien und bewährten Methoden für die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-Lösung mit Amazon Redshift einzutauchen. Dieser Kurs ist ideal für alle, die sich mit der Speicherung und Analyse großer Datenmengen in der Cloud auseinandersetzen möchten. Du wirst lernen, wie Daten mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 gesammelt, gespeichert und für das Data Warehouse vorbereitet werden. In praktischen Übungen wirst du nicht nur die Theorie erlernen, sondern auch direkt in der AWS-Umgebung arbeiten. Nach Abschluss des Kurses wirst du in der Lage sein, die Kernkonzepte des Data Warehousing zu diskutieren und die Schnittstelle zwischen Data Warehousing und Big Data-Lösungen zu verstehen. Du wirst lernen, wie man einen Amazon Redshift-Cluster startet, die verschiedenen Komponenten und Funktionen nutzt und ein Data Warehouse in der Cloud implementiert. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kurses ist die Optimierung der Datenbankleistung. Du wirst lernen, wie du Leistungsprobleme identifizieren, Abfragen optimieren und die Datenbank für eine bessere Leistung abstimmen kannst. Zudem wirst du Amazon Redshift Spectrum kennenlernen, mit dem du Daten direkt aus einem Amazon S3-Bucket analysieren kannst. Die Nutzung von Business-Intelligence-Tools wie Amazon QuickSight zur Durchführung von Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben wird ebenfalls behandelt. Mit diesem Wissen wirst du in der Lage sein, umfassende Dashboards zu erstellen und deine Daten effektiv zu visualisieren. Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die sich mit verschiedenen Aspekten des Data Warehousing auf AWS befassen. Von der Einführung in die Grundkonzepte über die praktische Umsetzung bis hin zur Analyse und Visualisierung deiner Daten – du wirst alle notwendigen Fähigkeiten erwerben, um in der Welt des Cloud-basierten Data Warehousing erfolgreich zu sein. Am Ende des Kurses wirst du nicht nur über das technische Wissen verfügen, sondern auch die Fähigkeit haben, diese Kenntnisse in der Praxis anzuwenden und somit einen echten Mehrwert für dein Unternehmen zu schaffen.
Tags
#Datenanalyse #Cloud-Computing #Datenmanagement #Datenvisualisierung #Datenbankmanagement #Business-Intelligence #Cloud Computing #AWS #Datenbankdesign #Big-DataTermine
Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Datenbankarchitekt*innen, Datenbankadministrator*innen, Datenbankentwickler*innen, Datenanalyst*innen und Informatiker*innen, die ihre Kenntnisse im Bereich Data Warehousing erweitern und sich mit Cloud-Lösungen vertraut machen möchten. Vorkenntnisse in relationalen Datenbanken und Datenbankentwurfskonzepten sind von Vorteil.
Data Warehousing ist ein Prozess zur Sammlung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Es ermöglicht Unternehmen, Daten aus verschiedenen Systemen zu integrieren und diese für Analysezwecke aufzubereiten. In der Cloud, speziell mit Amazon Web Services (AWS), können Unternehmen skalierbare und leistungsstarke Data Warehousing-Lösungen implementieren, die es ihnen ermöglichen, wertvolle Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Was sind die Hauptkomponenten von Amazon Redshift?
- Wie optimierst du die Leistung von Abfragen in Amazon Redshift?
- Was ist der Unterschied zwischen Data Warehousing und Big Data?
- Wie kannst du Daten in Amazon Redshift laden?
- Was ist Amazon Redshift Spectrum und wie funktioniert es?
- Welche Rolle spielt Amazon QuickSight bei der Datenanalyse?
- Wie kannst du die Sicherheit einer Amazon Redshift-Datenbank gewährleisten?
- Welche Datenquellen kannst du für dein Data Warehouse in AWS nutzen?
- Was sind User-Defined Functions (UDFs) in Amazon Redshift?
- Wie führst du eine Leistungsüberwachung von Amazon Redshift-Clustern durch?