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Aron Mesterbasic
In this course, you will learn how to build an operational data lake that supports analysis of both structured and unstructured data. You will learn the components and functionality of the services involved in creating a data lake. You will use AWS Lake Formation to build a data lake, AWS Glue to build a data catalog, and Amazon Athena to analyze data. The course lectures and labs further your learning with the exploration of several common data lake architectures.
Your course package is designed to provide maximum learning and convenience. This is included in the price of your course:
There is no Exam or Certification for this course.
We recommend that attendees of this course have:
- Completed the AWS Technical Essentials classroom course
- One year of experience building data analytics pipelines or have completed the Data Analytics
- Fundamentals digital course Building Data Lakes on AWS
Using our engaging learning methodology including a variety of tools, we’ll cover the entire curriculum.
In this course, you will learn to:
- Apply data lake methodologies in planning and designing a data lake
- Articulate the components and services required for building an AWS data lake
- Secure a data lake with appropriate permission
- Ingest, store, and transform data in a data lake
- Query, analyze, and visualize data within a data lake
Outline
Module 1: Introduction to data lakes
- Describe the value of data lakes
- Compare data lakes and data warehouses
- Describe the components of a data lake
- Recognize common architectures built on data lakes
Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation
- Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
- Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
- Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
- Lab 1: Set up a simple data lake
Module 3: Data processing and analytics
- Recognize how data processing applies to a data lake
- Use AWS Glue to process data within a data lake
- Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake
Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation
- Describe the features and benefits of AWS Lake Formation
- Use AWS Lake Formation to create a data lake
- Understand the AWS Lake Formation security model
- Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation
Module 5: Additional Lake Formation configurations
- Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
- Apply security and access controls to AWS Lake Formation
- Match records with AWS Lake Formation FindMatches
- Visualize data with Amazon QuickSight
- Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints
- Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSightBuilding Data Lakes on AWS
Module 6: Architecture and course review
- Post course knowledge check
- Architecture review
- Course review
Das virtuelle Klassenzimmer ist ein Online-Raum, in dem Sie mit Ihrem Dozenten und Ihren Mitschülern in Echtzeit zusammenarbeiten. Alles geschieht live, und Sie können frei interagieren, diskutieren, Fragen stellen und Ihrem Dozenten dabei zusehen, wie er auf einem Whiteboard präsentiert, die Kursunterlagen und Folien bespricht, mit Übungen arbeitet und diese überprüft.
Ja, Sie können Prüfungen von allen großen Anbietern wie Microsoft, Cisco usw. bequem von zu Hause oder vom Büro aus ablegen.
Mit Readynez können Sie jeden Kurs bequem von zu Hause oder vom Büro aus absolvieren. Readynez bietet Unterstützung und bewährte Verfahren für Ihr Klassenzimmer zu Hause und Sie können das Lernen mit minimalen Auswirkungen auf Ihr tägliches Leben genießen. Außerdem sparen Sie sich die Kosten und die Umweltbelastung durch Reisen.
Tja, Lernen ist grenzenlos, wenn man motiviert ist, aber man braucht den richtigen Weg, um zu erreichen, was man will. Readynez Berater haben viele Jahre Erfahrung in der Gestaltung von Lernpfaden, und wir können auch einen für Sie entwerfen. Wir stehen Ihnen jederzeit mit Rat und Tat zur Seite. Sie können uns im Chat erreichen oder schreiben Sie uns an info@readynez.com.