Master Big Data on AWS - eLearning

Big Data auf AWS meistern - E-Learning

Nutzen Sie die gesamte Power von Big Data auf AWS und lernen Sie, wie Sie skalierbare Datenverarbeitungssysteme in der Cloud entwerfen, aufbauen und verwalten. Dieser umfassende Kurs wurde entwickelt, um Ihnen zu vermitteln, wie die verschiedenen AWS-Dienste nahtlos ineinandergreifen, um riesige Datenmengen effizient und sicher zu verarbeiten.

Sie sammeln praktische Erfahrung mit den wichtigsten Big-Data-Tools wie Amazon EMR, Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift und Amazon Athena. Das Training konzentriert sich auf den Aufbau von End-to-End Big-Data-Pipelines unter Verwendung von Hadoop-Ökosystemen, Spark-basierten Analysen und Echtzeit-Streaming-Architekturen.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, cloudbasierte Big-Data-Lösungen zu entwerfen, die hinsichtlich Performance, Kosten und Sicherheit optimiert sind – die ideale Vorbereitung auf reale Rollen im Data Engineering und in der Datenanalyse auf AWS.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene (Beginner - Intermediate)

• 14 Stunden On-Demand-Videos

• 18 Praxisübungen & 6 Tests (Assessments)

• 4 Praxisaufgaben (Assignments) & 1 Projekt

• Mehr als 25 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Big-Data-Konzepte und die AWS Big-Data-Architektur verstehen

• Amazon EMR-Cluster für die verteilte Verarbeitung bereitstellen und konfigurieren

• Sicherer Umgang mit Tools des Hadoop-Ökosystems wie Hive, Pig und Spark

• Echtzeitdaten mithilfe von Amazon Kinesis verarbeiten

• AWS Glue für die Datenintegration und für ETL-Workflows nutzen

• Daten mittels Amazon Athena und Redshift abfragen und analysieren

• Speicherstrategien für skalierbare Big-Data-Systeme implementieren

• Sichere und kosteneffiziente Big-Data-Lösungen auf AWS entwerfen

• In-Memory-Analysen für eine schnellere Datenverarbeitung anwenden

• Vollständige, cloudbasierte Big-Data-Pipelines von Grund auf aufbauen

Zielgruppe

• Data Engineers und Cloud Engineers

• Solutions Architects, die mit AWS arbeiten

• Data Analysts und Data Scientists

• Big-Data-Spezialisten, die auf die Cloud umsteigen möchten

• DevOps-Engineers, die an Datenpipelines arbeiten

• IT-Profis, die sich auf AWS-Datenzertifizierungen vorbereiten

• Alle, die an cloudbasierten Big-Data-Systemen interessiert sind

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Big-Data-Konzepten (Hadoop, SQL, NoSQL)

• Erste Vertrautheit mit den wichtigsten AWS-Kernservices wird empfohlen

• Basiswissen über Data Warehousing und Datenbank-Grundlagen

• Vorkenntnisse im Bereich Cloud-Computing sind hilfreich

• Grundlegendes Verständnis von Workflows zur Datenverarbeitung

Kursinhalt

Einführung in Big Data auf AWS

• Big-Data-Grundlagen

• Das AWS-Service-Portfolio für Big-Data-Analysen verstehen

• Schneller Aufbau eines Data Lakes mit AWS Lake Formation

Datenerfassung, Kataloge und Vorbereitung (Data Ingestion & Preparation)

• Muster der Datenaufnahme (Data Ingestion Patterns) in AWS

• Datenmigration mithilfe von AWS DMS (Database Migration Service) und SCT (Schema Conversion Tool)

• Batch-Datenladung mittels S3-Load und der AWS Transfer-Familie

• Datenbanken automatisiert auslesen mit AWS Glue Crawlern

• Echtzeit-Datenstreaming mit Amazon Kinesis

• Verwendung von Managed Kafka Queues (MSK) zur Verarbeitung von Daten mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten

• Einbindung von Drittanbieter-Daten über AWS AppFlow

Große Datenmengen speichern (Storing Large Data)

• Ermittlung von Datenspeicheranforderungen

• Big-Data-Verarbeitung mit dem AWS Glue Catalog steuern

• Interaktive Big-Data-Abfragen mit Amazon Athena durchführen

• Erstellung eines Data Warehouses mit Amazon Redshift

• Einbindung externer Daten für Analysen mittels Redshift Spectrum

• Speichern von NoSQL-Daten in Amazon DynamoDB

Echtzeit-Datenstreaming (Real-Time Data Streaming)

• Einführung in Streaming-Daten

• Amazon Kinesis Data Streams

• Kinesis Data Firehose und Kinesis Data Analytics

• Verarbeitung von Live-Datenströmen

Datenspeicherlösungen auf AWS (Data Storage Solutions)

• AWS-Speicherdienste für Big Data

• Auswahl des passenden Datenspeicher-Modells

• Amazon S3 als Data Lake nutzen

• Lebenszyklusmanagement von Daten (Data Lifecycle Management)

Datenverarbeitung auf AWS

• Einführung in Apache Hadoop und Amazon EMR

• Arbeiten mit Apache Spark auf EMR

• Tabellen erstellen und abfragen mit Spark und Spark SQL auf Amazon EMR

• Praktischer Einsatz von AWS Glue

• Aufbau einer Big-Data-ETL-Orchestrierung mit Amazon MWAA (Managed Apache Airflow)

• Daten visualisieren mit Amazon QuickSight

Fortgeschrittene Big-Data-Themen

• Aufbau eines Data Lakes unter Verwendung von AWS Lake Formation

• Strategien zum Kostenmanagement zur Optimierung von EMR-Clustern

• Absicherung von Big-Data-Anwendungen auf AWS

• Erstellung von ML-Modellen (Maschinelles Lernen) auf dem Data Lake mittels Amazon SageMaker

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Worum geht es im Kurs „AWS Big Data“ genau?

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Erstellen und Verwalten von Big-Data-Lösungen unter Verwendung von AWS-Diensten wie EMR, Kinesis, Redshift und Glue.

Welche Fähigkeiten werde ich durch diesen Kurs erwerben?

Sie lernen, wie Sie große Datensätze mithilfe von AWS-Tools effizient verarbeiten, speichern und analysieren sowie skalierbare Big-Data-Architekturen entwerfen.

Werde ich an realen Projekten arbeiten?

Ja, der Kurs beinhaltet praxisnahe Labs und praktische Übungen, bei denen Sie direkt mit den echten Big-Data-Diensten von AWS arbeiten.

Welche AWS-Dienste werden konkret behandelt?

Sie werden intensiv mit Amazon EMR, Kinesis, Glue, Redshift, Athena und Amazon S3 arbeiten.

Wie hilft dieser Kurs meiner Karriere?

Er bereitet Sie optimal auf moderne Rollen im Cloud- und Data-Engineering vor, indem er Ihnen praxiserprobte Fähigkeiten für das Designen und Verwalten komplexer Big-Data-Systeme auf AWS an die Hand gibt.