Big Data on AWS

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Daten sind heute der Schlüssel zu fundierten Entscheidungen und modernen Geschäftsmodellen. Die Cloud bietet dir dabei unendliche Möglichkeiten, Informationen schnell, sicher und in großem Umfang zu nutzen. Mit praxisnahen Methoden und den passenden Tools eröffnen sich neue Wege für Analyse, Verwaltung und Innovation.

Schwerpunkte:

  • Grundlagen von Big Data Architekturen in der Cloud.
  • Nutzung von AWS-Services für Datenverarbeitung und Analyse.
  • Aufbau skalierbarer Datenpipelines.
  • Automatisierte Verarbeitung riesiger Datenmengen.
  • Einblicke in Machine Learning und Echtzeitanalysen.
  • Sicherheit und Kostenoptimierung im Datenumfeld.

Ob für Projekte, Strategien oder operative Abläufe – dieser Kurs macht komplexe Datenwelten verständlich und anwendbar. Er zeigt, wie moderne Technologien den Weg frei machen für Klarheit, Struktur und neue Ideen.

Am Ende steht nicht nur Wissen, sondern die Fähigkeit, Daten in Mehrwert zu verwandeln.
 

Kursinhalte
  • Was ist Big Data?
  • Die Big-Data-Pipeline
  • Grundsätze der Big-Data-Architektur
  • Überblick: Dateneingabe
  • Übertragung von Daten
  • Stream-Verarbeitung von Big Data
  • Amazon Kinesis
  • Amazon Kinesis Daten-Firehose
  • Amazon Kinesis Video Streams
  • Amazon Kinesis Data Analytics
  • AWS-Datenspeicheroptionen
  • Konzepte für Speicherlösungen
  • Faktoren bei der Auswahl eines Datenspeichers
  • Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen
  • Amazon Athena
  • Einführung in Amazon EMR und Apache Hadoop
  • Bewährte Praktiken für das Einlesen von Daten
  • Amazon EMR
  • Amazon EMR Architektur
  • Entwickeln und Ausführen der Anwendung
  • Starten des Clusters
  • Verarbeiten der Ausgaben der abgeschlossenen Aufträge
  • Hadoop-Frameworks
  • Andere Frameworks für die Verwendung auf Amazon EMR
  • Hue auf Amazon EMR
  • Überwachung Ihres Clusters
  • Apache Spark
  • Verwendung von Spark
  • Was ist AWS Glue?
  • AWS Glue: Job-Orchestrierung
  • Data Warehouses im Vergleich zu traditionellen Datenbanken
  • Amazon Redshift
  • Amazon Redshift Architektur
  • Absicherung der Amazon-Bereitstellungen
  • Amazon EMR-Sicherheitsübersicht
  • AWS Identity and Access Management (IAM) Übersicht
  • Absicherung von Daten
  • Amazon Kinesis-Sicherheitsübersicht
  • Amazon DynamoDB-Sicherheitsübersicht
  • Amazon Redshift-Sicherheitsübersicht
  • Gesamtkostenüberlegungen für Amazon EMR
  • Amazon EC2-Preismodelle
  • Amazon Kinesis-Preismodelle
  • Kostenbetrachtung für Amazon DynamoDB
  • Kostenbetrachtung und Preismodelle für Amazon Redshift
  • Optimierung der Kosten mit AWS
  • Visualisierung von Big Data
  • Amazon QuickSight
  • Orchestrierung eines Big Data-Workflows
  • Gemeinsame Architekturen
  • Was kommt als Nächstes?