AWS Data Analytics Certification – Amazon Web Services – eLearning

AWS Data Analytics-Zertifizierung E-Learning

Bereitet Sie auf die Prüfung „AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01)“ vor.

Die AWS Data Analytics-Zertifizierungsschulung bereitet Sie auf alle Aspekte des Hostings von Big Data und der verteilten Verarbeitung auf der AWS-Plattform vor. Unser AWS Data Analytics-Kurs ist auf die AWS Certified Data Analytics Specialty-Prüfung abgestimmt und hilft Ihnen, diese in einem einzigen Versuch zu bestehen. Dieser von Branchenführern entwickelte AWS Certified Data Analytics-Schulungskurs behandelt interessante Themen wie AWS QuickSight, AWS Lambda und Glue, S3 und DynamoDB, Redshift, Hive on EMR und vieles mehr.

Übersicht über den AWS Data Analytics-Zertifizierungskurs

In diesem AWS Big Data-Zertifizierungskurs machen Sie sich mit den Konzepten des Cloud Computing und seinen Bereitstellungsmodellen vertraut. Diese AWS Big Data-Schulung umfasst die AWS-Cloud-Plattform von Amazon, Kinesis Analytics, AWS-Big-Data-Speicher-, Verarbeitungs-, Analyse-, Visualisierungs- und Sicherheitsdienste, Algorithmen für maschinelles Lernen und vieles mehr.

Wichtigste Merkmale

• Kurs und Materialien sind in englischer Sprache
• 12 Monate E-Learning-Zugang (im eigenen Tempo)
• 14 Stunden Videoinhalte
• 40 Stunden empfohlene Lernzeit
• Praktisches Projekt am Ende des Kurses
• Die offizielle Prüfung ist nicht inbegriffen, aber der Kurs ist auf die AWS Data Analytics Specialty abgestimmt.
• Abschlusszertifikat

Lernziele

• Nutzen Sie Amazon EMR zur Verarbeitung großer Datensätze mit Tools des Hadoop-Ökosystems, um eine effiziente Datenanalyse und -transformation zu ermöglichen.
• Verwenden Sie Amazon Kinesis zur Erfassung und Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit, um zeitnahe Erkenntnisse und Entscheidungen zu ermöglichen.
• Erstellen Sie interaktive Dashboards und führen Sie Ad-hoc-Abfragen mit Amazon QuickSight durch, um datengesteuerte Storytelling- und Business-Intelligence-Funktionen zu verbessern.
• Erwerben Sie Kenntnisse über AWS-Lösungen für die Speicherung von Big Data und implementieren Sie Best Practices für die Sicherheit, um Datenintegrität und Compliance zu gewährleisten.
• Entwickeln Sie die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten, um die Prüfung „AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01)“ erfolgreich zu bestehen, die Ihre Fachkenntnisse in AWS-Datenanalysediensten bestätigt.

Zielgruppe für die Schulung

Die AWS-Zertifizierungsschulung für Datenanalyse ist ideal für eine Vielzahl von Fachleuten und Einzelpersonen, die eine Karriere im Bereich Datenanalyse und Cloud Computing aufbauen oder vorantreiben möchten. Nachfolgend finden Sie die Zielgruppen:

• Datenanalysten
• Dateningenieure
• Data Scientists
• Cloud-Architekten und -Ingenieure
• Systemadministratoren
• Backend-Ingenieure

Voraussetzungen

Es gibt zwar keine formalen Voraussetzungen für die Teilnahme, jedoch sollten die Teilnehmer über grundlegende Kenntnisse der Cloud- und Datenanalysekonzepte verfügen, um den AWS Data Analytics Certification Course erfolgreich absolvieren zu können. Hier sind die wichtigsten Voraussetzungen:

Grundkenntnisse im Bereich Cloud Computing

• Vertrautheit mit Cloud-Computing-Konzepten wie Virtualisierung, Cloud-Speicher und Netzwerke.
• Vorkenntnisse mit AWS-Diensten (z. B. EC2, S3) sind empfehlenswert, aber nicht zwingend erforderlich.

Verständnis von Datenanalysekonzepten

• Kenntnisse der grundlegenden Prinzipien der Datenanalyse, einschließlich Datenspeicherung, -transformation und -visualisierung.
• Erfahrung in der Arbeit mit Datenbanken, Data Warehouses oder Big-Data-Tools ist hilfreich.

Programmierkenntnisse

• Grundkenntnisse in einer Programmiersprache wie Python, Java oder SQL sind von Vorteil für die Arbeit mit AWS-Datentools und Skripting-Aufgaben.

Vorherige praktische Erfahrung

• Praktische Erfahrung in den Bereichen Datenanalyse, Datenverarbeitung oder verwandten Technologien ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
• Vertrautheit mit Tools wie Hadoop, Spark oder ähnlichen Datenverarbeitungs-Frameworks kann hilfreich sein.

Kursinhalt

1. Einführung

2. Erfassung

• Amazon Kinesis
• IoT
• AWS-Datenbankmigrationsdienst
• AWS-Direktverbindung
• AWS Snow-Familie
• Amazon MSK: Verwaltetes Streaming für Apache Kafka

3. Speicherung

• Amazon Simple Storage Service
• Amazon DynamoDB
• Amazon ElastiCache

4. Verarbeitung

• AWS Lambda
• Glue Hive und Extract Transform and Load (ETL)
• AWS Glue Studio
• AWS Glue DataBrew
• AWS Lake Formation
• Amazon Elastic MapReduce (EMR)
• Apache Spark
• Apache Pig und HBase auf Amazon Elastic MapReduce (EMR)
• AWS Data Pipeline

5. Analyse der Daten

• Kinesis Analytics
• Amazon Elasticsearch
• Amazon Athena
• Amazon Redshift
• Amazon Relational Database Service (RDS) und Aurora

6. Visualisierung

• Amazon QuickSight
• Arten der Visualisierung
• Weitere Visualisierungstools

7. Sicherheit

• Verschlüsselung
• AWS-Schlüsselverwaltungsdienst
• AWS CloudHSM
• AWS-Sicherheitsfunktionen
• Identitätsverbund
• AWS CloudTrail
• Virtual Private Cloud (VPC)-Endpunkte

8. Alles andere

• Integration von AWS-Services
• Instanztypen für Big Data
• Amazon Elastic Compute Cloud

9. Vorbereitung auf die Prüfung

• Tipps für die Prüfung
• Überblick über die Prüfung