BSDL: Building a Serverless Data Lake

Seminar

In München und Hamburg

Preis auf Anfrage

Beschreibung

  • Beginn

    auf Anfrage

Gute praktische Kenntnisse der wichtigsten AWS-Services wie Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) und Amazon Simple Storage Service (S3)
Erfahrung mit einer Programmier- oder Skriptsprache
Erste Kenntnisse mit dem Linux-Betriebssystem und der -Befehlszeilenschnittstelle
Notebook zur Teilnahme an den Übungen erforderlich, Tablets sind nicht geeignet

Standorte und Zeitplan

Lage

Beginn

Hamburg

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich
München (Bayern)

Beginn

auf AnfrageAnmeldung möglich

Hinweise zu diesem Kurs


Building a Serverless Data Lake ist ein eintägiges Bootcamp für Fortgeschrittene, in dem Sie lernen, wie Sie eine Lösung für einen serverlosen Data Lake mit AWS-Services entwickeln, aufbauen und betreiben. Im Bootcamp werden Themen wie die Erfassung sowie die sichere und langfristige Speicherung großer Datenmengen von beliebigen Datenquellen behandelt, um die Voraussetzungen für die Verwendung des richtigen Tools zum Verarbeiten großer Datenmengen und für das Verständnis der für eine beinah Echtzeit-Datenanalyse verfügbaren Optionen zu schaffen.

Sammeln Sie große Datenmengen mit Diensten wie Kinesis Streams und Firehose und speichern Sie Daten sicher und langfristig in Amazon Simple Storage Service.
Erstellen eines Metadaten-Index Ihres Data Lakes.
Auswählen der besten Tools für Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse Ihrer Daten im Data Lake.
Anwenden des Wissens in praktischen Übungen, bei denen praktische Erfahrung mit dem Aufbau einer Komplettlösung gesammelt werden kann.


Solutions Architects
Big Data Developer
Data Architects und Analysts
Andere Datenanalyse-Experten

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Meinungen

Erfolge dieses Bildungszentrums

2020

Sämtlich Kurse sind auf dem neuesten Stand

Die Durchschnittsbewertung liegt über 3,7

Mehr als 50 Meinungen in den letzten 12 Monaten

Dieses Bildungszentrum ist seit 15 Mitglied auf Emagister

Inhalte


  • Die wichtigsten Services zum Erstellen einer serverlosen Data Lake-Architektur
  • Eine Lösung zur Datenanalyse, die sich nach dem Erfassungs-, Speicher-, Verarbeitungs- und Analyse-Workflow richtet
  • Wiederholbare Bereitstellung von Vorlagen zur Implementierung einer Data Lake-Lösung
  • Erstellen eines Metadaten-Index und aktivieren der Suchfunktion
  • Einrichten einer großen Datenübertragungs-Pipeline für mehrere Datenquellen
  • Datentransformation mittels einfacher Funktionen, die durch Ereignisse ausgelöst werden
  • Datenverarbeitung mithilfe der für den Anwendungsfall passend ausgewählten Tools und Services
  • Verfügbare Optionen zur optimierten Analyse verarbeiteter Daten
  • Bewährte Methoden für Bereitstellung und Vorgänge

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