Data Warehousing on AWS
Data Warehousing on AWS presenta conceptos, estrategias y prácticas recomendadas para diseñar una solución de almacenamiento de datos basada en la nube con Amazon Redshift, el almacenamiento de datos que permite escalar a petabyte en AWS. Este curso muestra de qué manera recopilar, almacenar y preparar datos para el almacenamiento de datos con otros servicios de AWS, como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose y Amazon S3. Además, muestra cómo utilizar herramientas de inteligencia empresarial para analizar sus datos.
Curso Remoto (Abierto)
Nuestra solución de formación remota o virtual, combina tecnologías de alta calidad y la experiencia de nuestros formadores, contenidos, ejercicios e interacción entre compañeros que estén atendiendo la formación, para garantizar una sesión formativa superior, independiente de la ubicación de los alumnos.
Objetivos
Analizar los principales conceptos del almacenamiento de datos.
Evaluar la relación entre Amazon Redshift y otros sistemas de big data.
Evaluar casos de uso de cargas de trabajo de almacenamiento de datos y revisar estudios de caso que muestran la implementación de servicios de análisis y datos de AWS como parte de una solución de almacenamiento de datos.
Elegir un tamaño y tipo de nodo de Amazon Redshift adecuado para sus necesidades relacionadas con datos.
Analizar características de seguridad relacionadas con Amazon Redshift, como cifrado, permisos IAM y permisos de bases de datos.
Lanzar un clúster de Amazon Redshift y utilizar los componentes, las características y la funcionalidad para implementar un almacén de datos en la nube.
Utilizar otros servicios de análisis y datos de AWS, como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose y Amazon S3 para complementar la solución de almacenamiento de datos.
Evaluar estrategias y metodologías para diseñar almacenes de datos.
Identificar orígenes de datos y evaluar requisitos que influyan en el diseño de un almacén de datos.
Diseñar el almacén de datos para realizar un uso efectivo de métodos de compresión, distribución de datos y clasificación.
Cargar y descargar datos y realizar tareas de mantenimiento de datos.
Escribir consultas y evaluar planes de consulta para optimizar su rendimiento.
Configurar la base de datos para asignar recursos, como memoria, a colas de consultas y definir criterios para derivar determinados tipos de consultas a sus colas de consultas configuradas para un mejor procesamiento.
Utilizar características y servicios, como registro de auditoría de base de datos de Amazon Redshift, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch y Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) para auditar, monitorear y recibir notificaciones de eventos acerca de actividades del almacén de datos.
Prepararse para tareas operativas, como ajustar el tamaño de clústeres de Amazon Redshift y utilizar instantáneas para realizar copias de respaldo y restablecer clústeres.
Utilice una aplicación de inteligencia empresarial (BI) para realizar tareas de visualización y análisis de datos de sus datos.
Cloud computing
Disponible en formato e-learning
Disponible en formato presencial
Disponible en formato a distancia
Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.
Duración
15 horas
- Dificultad 50%
- Nivel alcanzado 80%
Dirigido a
Este curso está dirigido a:
Arquitectos de bases de datos
Administradores de bases de datos
Desarrolladores de bases de datos
Científicos y analistas de datos
Conocimientos requeridos
Aconsejamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos previos:
Cursos realizados: Fundamentos técnicos de AWS (o experiencia equivalente en AWS)
Estar familiarizado con conceptos de diseño de bases de datos y bases de datos relacionales
ver menos…
Temario
Día 1
Introducción al curso
Introducción al almacenamiento de datos
Introducción a Amazon Redshift
Comprensión del funcionamiento de los recursos y componentes de Amazon Redshift
Lanzamiento de un clúster de Amazon Redshift
Día 2
Revisión de las estrategias de almacenamiento de datos
Identificación de requisitos y orígenes de datos
Diseño de almacén de datos
Carga de datos en el almacén de datos
Día 3
Escritura de consultas y ajuste de rendimiento
Mantenimiento del almacén de datos
Análisis y visualización de datos
Resumen del curso
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