AWS Data Engineering: Erstellen von Analysepipelines

Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Erstellung moderner Datenpipelines mit dem AWS-Analyse-Ökosystem und zeigt Ihnen, wie Sie die Datenfluss- und Datenflussverwaltung in AWS optimieren können. Sie lernen, wie Sie Daten in der Cloud speichern, verarbeiten, speichert und abfragt. Durch das Studium klarer Architekturerklärungen und die Analyse strukturierter Codebeispiele erwerben Sie das praktische Wissen, das Sie benötigen, um komplexe Datenworkflows in der cloud zu orchestrieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Cloud-Datenkonzepte, Sicherheitskonfigurationen und das Identitätsmanagement mit AWS S3 und IAM. - Erstellen Sie skalierbare Batch- und Echtzeit-Aufnahmepipelines mit AWS Lambda, Kinesis und Glue. - Verarbeiten Sie große Datensätze mit PySpark auf AWS EMR und verwalten Sie Metadatenkataloge mit AWS Glue. - Abfrage von Daten direkt in S3 mit Athena und Durchführung von Hochleistungs-Data-Warehousing-Vorgängen in Redshift. - Wenden Sie moderne Data Lakehouse-Designmuster an, einschließlich transaktionaler Tabellenformate wie Apache Iceberg auf AWS. - Konfigurieren Sie automatisierte Datenpipeline-Bereitstellungen mithilfe grundlegender Infrastructure-as-Code-Konzepte. Der Lehrplan beginnt mit grundlegenden Cloud-Speicher- und Sicherheitsdefinitionen, bevor Sie zur Datenaufnahme, verteilten Verarbeitung mit Spark, serverlosen Abfragen und Datenwarehousing übergehen.Sie werden Schritt-für-Schritt-Anleitungen und SQL / Python-Code-Snippets studieren, die darauf ausgelegt sind, Ihr technisches Vertrauen aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Dateningenieure, Datenbankadministratoren und Softwareentwickler, die noch nicht mit AWS-Analysediensten vertraut sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen im Cloud Data Engineering zu schaffen.