Formation : AWS – Data Warehousing on Amazon Web Services

Module 1 : Introduction à l’entreposage de données

• Bases de données relationnelles
• Concepts d’entreposage de données
• L’intersection de l’entreposage de données et du big data
• Vue d’ensemble de la gestion des données dans AWS

Module 2 : Introduction à Amazon Redshift

• Aperçu conceptuel
• Cas d’utilisation du monde réel

Module 3 : Lancement des clusters

• Construire le cluster
• Connexion au cluster
• Contrôle d’accès
• Sécurité de la base de données
• Charger des données

Module 4 : Conception du schéma de base de données

• Schémas et types de données
• Compression colonnaire
• Styles de distribution des données
• Méthodes de tri des données

Module 5 : Identifier les sources de données

• Vue d’ensemble des sources de données
• Amazon S3
• Amazon DynamoDB
• Amazon EMR
• Amazon Kinesis Data Firehose
• AWS Lambda Database Loader pour Amazon Redshift

Module 6 : Chargement des données

• Préparation des données
• Chargement des données à l’aide de COPY
• Maintien des tables
• Opérations d’écriture simultanées
• Dépannage des problèmes de charge

Module 7 : Rédaction de requêtes et optimisation des performances

• Amazon Redshift SQL
• Fonctions définies par l’utilisateur (UDF)
• Facteurs qui affectent les performances des requêtes
• La commande EXPLAIN et les plans de requêtes
• Gestion de la charge de travail (WLM)

Module 8 : Amazon Redshift Spectrum

• Spectre Amazon Redshift
• Configuration des données pour Amazon Redshift Spectrum
• Requêtes de spectre Amazon Redshift

Module 9 : Maintenance des clusters

• Journalisation d’audit
• Suivi de la performance
• Événements et notifications
• Redimensionner les clusters
• Sauvegarde et restauration des clusters
• Balisage des ressources et limites et contraintes

Module 10 : Analyse et visualisation des données

• Puissance des visualisations
• Création de tableaux de bord
• Éditions et fonctionnalités d’Amazon QuickSight