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SV-9400

AWS Specialization

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Building Streaming Data Analytics Solutions on AWS

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Praxisnahe Seminare, die Ihren Berufsalltag spürbar erleichtern

SEMINARINHALTE

Das erwartet Sie

Ziele

In diesem Kurs werden Sie lernen: Verstehen Sie die Funktionen und Vorteile einer modernen Datenarchitektur. Erfahren Sie, wie AWS-Streaming-Services in eine moderne Datenarchitektur passen. Entwurf und Implementierung einer Lösung zur Analyse von Streaming-Daten Identifizieren und Anwenden geeigneter Techniken wie Komprimierung, Sharding und Partitionierung zur Optimierung der Datenspeicherung Auswahl und Einsatz geeigneter Optionen zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Echtzeit- und echtzeitnahen Daten Wählen Sie die geeigneten Streams, Cluster, Themen, Skalierungsansätze und Netzwerktopologien für einen bestimmten geschäftlichen Anwendungsfall Verstehen, wie sich Datenspeicherung und -verarbeitung auf die Analyse- und Visualisierungsmechanismen auswirken, die für die Gewinnung verwertbarer Geschäftseinblicke erforderlich sind Sicheres Streaming von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung Überwachen von Analyse-Workloads, um Probleme zu erkennen und zu beheben Anwendung bewährter Kostenmanagementverfahren

Inhalt

Modul A: Überblick über Datenanalyse und die Datenpipeline

Anwendungsfälle der Datenanalyse
Nutzung der Datenpipeline für Analysen

Modul 1: Verwendung von Streaming Services in der Datenanalyse-Pipeline

Die Bedeutung der Analyse von Streaming-Daten
Die Pipeline für die Streaming-Datenanalyse
Streaming-Konzepte

Modul 2: Einführung in AWS Streaming Services

Streaming-Datendienste in AWS
Amazon Kinesis in Analyselösungen
Demonstration: Amazon Kinesis-Datenströme erforschen
Praxis-Labor: Einrichten einer Streaming-Bereitstellungspipeline mit Amazon Kinesis
Verwendung von Amazon Kinesis Data Analytics
Einführung in Amazon MSK
Überblick über Spark Streaming

Modul 3: Verwendung von Amazon Kinesis für Echtzeit-Datenanalysen

Untersuchung von Amazon Kinesis anhand einer Clickstream-Arbeitslast
Erstellen von Kinesis-Daten- und Lieferströmen
Demonstration: Produzenten und Konsumenten verstehen
Bau von Stromerzeugern
Gebäude Stromverbraucher
Erstellen und Bereitstellen von Flink-Anwendungen in Kinesis Data Analytics
Demonstration: Erkunden Sie Zeppelin-Notebooks für Kinesis Data Analytics
Praxis-Labor: Streaming-Analysen mit Amazon Kinesis Data Analytics und Apache Flink

Modul 4: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon Kinesis

Optimieren Sie Amazon Kinesis, um verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen
Bewährte Verfahren für Sicherheit und Überwachung

Modul 5: Verwendung von Amazon MSK in Streaming Data Analytics-Lösungen

Anwendungsfälle für Amazon MSK
MSK-Cluster erstellen
Demonstration: Bereitstellen eines MSK-Clusters
Einspeisung von Daten in Amazon MSK
Praxis-Labor: Einführung in die Zugangskontrolle mit Amazon MSK
Umwandlung und Verarbeitung in Amazon MSK

Modul 6: Sichern, Überwachen und Optimieren von Amazon MSK

Optimierung von Amazon MSK
Demonstration: Skalierung des Amazon MSK-Speichers
Praxis-Labor: Amazon MSK-Streaming-Pipeline und Anwendungsbereitstellung
Sicherheit und Überwachung
Demonstration: Überwachung eines MSK-Clusters

Modul 7: Entwurf von Streaming Data Analytics-Lösungen

Überprüfung von Anwendungsfällen
Klassenübung: Entwerfen eines Arbeitsablaufs für die Streaming-Datenanalyse

Modul B: Entwicklung von modernen Datenarchitekturen auf AWS

Moderne Datenarchitekturen

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Vorkenntnisse

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erfüllen: Mindestens ein Jahr Erfahrung in der Datenanalyse oder direkte Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeitanwendungen oder Streaming-Analyselösungen. Wir empfehlen das Whitepaper Streaming Data Solutions on AWS für diejenigen, die eine Auffrischung der Streaming-Konzepte benötigen. Sie haben entweder Architecting on AWS oder Data Analytics Fundamentals abgeschlossen. Abgeschlossener Aufbau von Data Lakes auf AWS

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an: Dateningenieure und -architekten Entwickler, die Echtzeitanwendungen und Lösungen zur Analyse von Streaming-Daten erstellen und verwalten möchten

Methoden

Seien Sie nicht nur am Ergebnis orientiert. Sondern auch am Erlebnis.

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MEINUNGEN

Beim Seminar habe ich die tolle Atmosphäre mit dem Dozenten und den Seminarteilnehmern sehr geschätzt. Die kleine Teilnehmerzahl ließ zudem viel Raum für Fragen.

Frau Jäger, SBK Siemens-Betriebskrankenkasse

Das Seminar wurde in einer kleinen Gruppe durchgeführt und dadurch kam es zu einer intensiven Betreuung aller Teilnehmer.

Herr Gabriel, Airbus DS Airborne Solutions GmbH, Bremen

Das Seminar war sehr aufschlussreich und interessant. Die Referentin hat eine sehr angenehme Art der Wissensvermittlung.

Frau Müller, Carl Zeiss AG, Oberkochen

Ich kann das Training nur weiterempfehlen. Der Dozent hat mir gute Tools mitgegeben, die ich wöchentlich nutze. Er ist ein sehr angenehmer Trainer. Er hat also meine Erwartungen übertroffen.

Frau Parmentier, BSH Hausgeräte GmbH, München