Building Data Lakes on AWS
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 1 Tag
Ziele
In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Dienste kennen, die bei der Erstellung eines Data Lake benötigt werden. Sie werden AWS Lake Formation verwenden, um einen Data Lake zu erstellen, AWS Glue, um einen Datenkatalog zu erstellen, und Amazon Athena, um Daten zu analysieren.
In diesem Seminar lernen Sie:
- die Anwendung von Data Lake-Methoden bei der Planung und Gestaltung eines Data Lake
- die Darstellung der Komponenten und Services, die für den Aufbau eines AWS Data Lake erforderlich sind
- das Sichern eines Data Lakes mit entsprechenden Berechtigungen
- Daten in einem Data Lake aufnehmen, speichern und umwandeln
- Abfragen, Analysieren und Visualisieren von Daten in einem Data Lake
Dieses Seminar wird mit der offiziellen AWS Unterlage und Systemumgebung durchgeführt. Die Unterlage und Lab sind im Preis enthalten.
Zielgruppe
- Data Platform Engineers
- Lösungsarchitekten
- IT-Fachleute
Voraussetzungen
- Besuch des Seminares AWS Technical Essentials
- Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines
Agenda
Einführung in Data Lakes
- Mehrwert von Data Lakes
- Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses
- Komponenten eines Data Lakes
- Architekturen die auf Data Lakes aufbauen
Datenerfassung, Katalogisierung und Vorbereitung
- Beschreiben Sie die Beziehung zwischen Data Lake-Speicher und Dateneingabe
- Beschreiben der AWS Glue-Crawler und wie sie zur Erstellung eines Datenkatalogs verwendet werden
- Identifizieren von Datenformatierung, Partitionierung und Komprimierung für eine effiziente Speicherung und Abfrage
- Einrichten eines einfachen Data Lake
Datenverarbeitung und Analytik
- Erkennen, wie die Datenverarbeitung auf einen Data Lake angewendet wird
- AWS Glue zur Verarbeitung von Daten in einem Data Lake verwenden
- Beschreiben, wie man Amazon Athena zur Analyse von Daten in einem Data Lake verwendet
Aufbau eines Data Lake mit AWS Lake Formation
- Beschreiben Sie die Funktionen und Vorteile von AWS Lake Formation
- Verwenden von AWS Lake Formation zum Erstellen eines Data Lake
- Verstehen des Sicherheitsmodells von AWS Lake Formation
- Einen Data Lake mit AWS Lake Formation erstellen
Zusätzliche Lake Formation-Konfigurationen
- Automatisieren von AWS Lake Formation mithilfe von Blueprints und Workflows
- Anwenden von Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf AWS Lake Formation
- Abgleichen von Datensätzen mit AWS Lake Formation FindMatches
- Visualisieren von Daten mit Amazon QuickSight
- Automatisierte Erstellung von Data Lakes mithilfe von AWS Lake Formation-Blueprints
- Datenvisualisierung mit Amazon QuickSight
Wrap Up
Ziele
In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie einen operativen Data Lake aufbauen, der die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt. Sie lernen die Komponenten und Funktionen der Dienste kennen, die bei der Erstellung eines Data Lake benötigt werden. Sie werden AWS Lake Formation verwenden, um einen Data Lake zu erstellen, AWS Glue, um einen Datenkatalog zu erstellen, und Amazon Athena, um Daten zu analysieren.
In diesem Seminar lernen Sie:
- die Anwendung von Data Lake-Methoden bei der Planung und Gestaltung eines Data Lake
- die Darstellung der Komponenten und Services, die für den Aufbau eines AWS Data Lake erforderlich sind
- das Sichern eines Data Lakes mit entsprechenden Berechtigungen
- Daten in einem Data Lake aufnehmen, speichern und umwandeln
- Abfragen, Analysieren und Visualisieren von Daten in einem Data Lake
Dieses Seminar wird mit der offiziellen AWS Unterlage und Systemumgebung durchgeführt. Die Unterlage und Lab sind im Preis enthalten.
Zielgruppe
- Data Platform Engineers
- Lösungsarchitekten
- IT-Fachleute
Voraussetzungen
- Besuch des Seminares AWS Technical Essentials
- Ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines
Agenda
Einführung in Data Lakes
- Mehrwert von Data Lakes
- Vergleich von Data Lakes und Data Warehouses
- Komponenten eines Data Lakes
- Architekturen die auf Data Lakes aufbauen
Datenerfassung, Katalogisierung und Vorbereitung
- Beschreiben Sie die Beziehung zwischen Data Lake-Speicher und Dateneingabe
- Beschreiben der AWS Glue-Crawler und wie sie zur Erstellung eines Datenkatalogs verwendet werden
- Identifizieren von Datenformatierung, Partitionierung und Komprimierung für eine effiziente Speicherung und Abfrage
- Einrichten eines einfachen Data Lake
Datenverarbeitung und Analytik
- Erkennen, wie die Datenverarbeitung auf einen Data Lake angewendet wird
- AWS Glue zur Verarbeitung von Daten in einem Data Lake verwenden
- Beschreiben, wie man Amazon Athena zur Analyse von Daten in einem Data Lake verwendet
Aufbau eines Data Lake mit AWS Lake Formation
- Beschreiben Sie die Funktionen und Vorteile von AWS Lake Formation
- Verwenden von AWS Lake Formation zum Erstellen eines Data Lake
- Verstehen des Sicherheitsmodells von AWS Lake Formation
- Einen Data Lake mit AWS Lake Formation erstellen
Zusätzliche Lake Formation-Konfigurationen
- Automatisieren von AWS Lake Formation mithilfe von Blueprints und Workflows
- Anwenden von Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf AWS Lake Formation
- Abgleichen von Datensätzen mit AWS Lake Formation FindMatches
- Visualisieren von Daten mit Amazon QuickSight
- Automatisierte Erstellung von Data Lakes mithilfe von AWS Lake Formation-Blueprints
- Datenvisualisierung mit Amazon QuickSight