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Formation Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift

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Informations générales

AWSBDASAR
1 jour (7h)
700 €HT

Objectifs

Après ce cours, vous serez capable de :

  • Comparer les fonctionnalités et les avantages des entrepôts de données, des lacs de données et des architectures de données modernes
  • Concevoir et mettre en œuvre une solution d’analyse d’entrepôt de données
  • Identifier et appliquer les techniques appropriées, y compris la compression, pour optimiser le stockage des données
  • Sélectionner et déployer les options appropriées pour ingérer, transformer et stocker des données
  • Choisi les types d’instance et de nœud, les clusters, la mise à l’échelle automatique et la topologie de réseau appropriés pour un cas d’utilisation métier particulier
  • Identifier comment le stockage et le traitement des données affectent les mécanismes d’analyse et de visualisation nécessaires pour obtenir des informations commerciales exploitables
  • Sécuriser les données au repos et en transit
  • Surveiller les charges de travail analytiques pour identifier et résoudre les problèmes
  • Appliquer les meilleures pratiques de gestion des coûts
plus d'infos

Prérequis

Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :

  • Avoir suivi les cours :
    • AWS Cloud Practitioner Essentials ou AWS Technical Essentials
    • Building Data Lakes on AWS

Public

Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :

  • Ingénieurs d’entrepôt de données
  • Ingénieurs de plate-forme de données
  • Architectes et opérateurs qui créent et gèrent des pipelines d’analyse de données

Programme de la formation

Dans ce cours, vous allez créer une solution d’analyse de données à l’aide d’Amazon Redshift, un service d’entrepôt de données cloud. Le cours se concentre sur les composants de collecte, d’ingestion, de catalogage, de stockage et de traitement des données du pipeline d’analyse. Vous apprendrez à intégrer Amazon Redshift à un lac de données pour prendre en charge à la fois les charges de travail d’analyse et d’apprentissage automatique. Vous apprendrez également à appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de performances et de gestion des coûts au fonctionnement d’Amazon Redshift.

Présentation de l’analyse des données et du pipeline de données

  • Cas d’utilisation de l’analyse de données
  • Utilisation du pipeline de données pour l’analyse

Utilisation d’Amazon Redshift dans le pipeline d’analyse de données

  • Pourquoi Amazon Redshift pour l’entreposage de données ?
  • Présentation d’Amazon Redshift

Présentation d’Amazon Redshift

  • Architecture Amazon Redshift
  • Démo interactive 1 : Visite de la console Amazon Redshift
  • Fonctionnalités Amazon Redshift
  • Mise en pratique : Charger et interroger des données dans un cluster Amazon Redshift

Ingestion et stockage

  • Ingestion
  • Distribution et stockage des données
  • Interroger des données dans Amazon Redshift
  • Mise en pratique : Analyse de données à l’aide d’Amazon Redshift Spectrum

Traitement et optimisation des données

  • Transformation des données
  • Interrogation avancée
  • La gestion des ressources
  • Automatisation et optimisation
  • Mise en pratique : Transformation et interrogation des données dans Amazon Redshift

Sécurité et surveillance des clusters Amazon Redshift

  • Sécurisation du cluster Amazon Redshift
  • Surveillance et dépannage des clusters Amazon Redshift

Conception de solutions d’analyse d’entrepôt de données

  • Revue de cas d’utilisation de l’entrepôt de données
  • Activité : Conception d’un workflow d’analyse d’entrepôt de données

Développement d’architectures de données modernes sur AWS

  • Architectures de données modernes

Méthode pédagogique

Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.

Méthode d'évaluation

Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.

Suivre cette formation à distance

  • Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
  • Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
  • Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
  • Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
  • Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
  • Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
  • Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
  • Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
  • Horaires identiques au présentiel.

Mis à jour le 24/01/2024