Architettura Data Lake su AWS con .NET e S3

La gestione di set di dati su larga scala richiede più di un semplice database standard; richiede una robusta architettura data lake. Questo corso fornisce un percorso chiaro per comprendere come vari servizi cloud lavorano insieme per archiviare, trasformare e analizzare i dati in modo efficiente. You will transition from understanding basic storage to implementing a complete data pipeline that moves information from local sources into a structured, searchable cloud environment. By focusing on serverless components, you will learn to build systems that scale automatically while keeping costs low. What you'll learn: - Comprendere i principi fondamentali dell'architettura data lake e i fondamenti dell'archiviazione cloud. - Configurare i bucket S3 e Kinesis Data Firehose per un'ingestione di dati affidabile e in tempo reale. - Padroneggiare AWS Glue per la catalogazione automatica dei dati e la scoperta dello schema. - Interrogare grandi set di dati utilizzando SQL standard con Athena senza gestire alcun server. - Implementare l'AWS SDK per .NET per interagire con i servizi cloud in modo programmatico utilizzando moderni pattern C#. - Applicare la formattazione dei file Parquet per ottimizzare i costi di archiviazione e migliorare le prestazioni delle query. - Esercitarsi a spostare i dati dai database SQL locali agli ambienti RDS basati su cloud. The course begins with foundational terminology and service definitions before moving into the logic of data movement and transformation. You will read through practical implementation scenarios and code-based examples to bridge the gap between local databases and cloud-native analytics. This course is designed for beginner developers and data enthusiasts with a basic understanding of C# who want to explore cloud data engineering. No prior cloud experience is required to start. Start building your foundational knowledge of cloud-based data engineering today.