AWS Data Analytics Certification – Amazon Web Services – e-Learning

Product type

AWS Data Analytics Certification – Amazon Web Services – e-Learning

Adding Value Consulting (AVC)
Logo Adding Value Consulting (AVC)
Provider rating: starstarstarstarstar_half 9.4 Adding Value Consulting (AVC) has an average rating of 9.4 (out of 125 reviews)

Ready to work on your personal development? Book now!

Description

AWS Data Analytics Certification Training Course

AWS Big Data Certification - Amazon Web Services

E-learning

Bereidt u voor op het AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) examen

De AWS Data Analytics certificeringstraining bereidt u voor op alle aspecten van het hosten van big data en het uitvoeren van gedistribueerde verwerking op het AWS platform. Onze AWS data analytics cursus is afgestemd op het AWS Certified Data Analytics Specialty examen en helpt u om het in één keer te halen. Ontwikkeld door marktleiders, verkent deze AWS gecertificeerde data analytics training een aantal interessante onderwerpen zoals AWS QuickSight, AWS lambda en Glue, S3 en DynamoDB, Redshift, Hive op…

Read the complete description

Frequently asked questions

There are no frequently asked questions yet. If you have any more questions or need help, contact our customer service.

Didn't find what you were looking for? See also: Web Analytics, Web Accessibility, Internet Security, E-commerce, and IT Security.

AWS Data Analytics Certification Training Course

AWS Big Data Certification - Amazon Web Services

E-learning

Bereidt u voor op het AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) examen

De AWS Data Analytics certificeringstraining bereidt u voor op alle aspecten van het hosten van big data en het uitvoeren van gedistribueerde verwerking op het AWS platform. Onze AWS data analytics cursus is afgestemd op het AWS Certified Data Analytics Specialty examen en helpt u om het in één keer te halen. Ontwikkeld door marktleiders, verkent deze AWS gecertificeerde data analytics training een aantal interessante onderwerpen zoals AWS QuickSight, AWS lambda en Glue, S3 en DynamoDB, Redshift, Hive op EMR, onder andere.

AWS Data Analytics Certification Cursus Overzicht

In deze AWS Big Data certificeringscursus raakt u vertrouwd met de concepten van cloud computing en de inzetmodellen ervan. Deze AWS Big Data training behandelt Amazon's AWS cloud platform, Kinesis Analytics, AWS big data opslag, verwerking, analyse, visualisatie en beveiligingsdiensten, machine learning algoritmen, en nog veel meer.

AWS Data Analytics Training belangrijkste kenmerken

  • 5 uur e-learning
  • 45 uur Blended Learning/ online klassikaal
  • ONLINE BOOTCAMP: 90 dagen flexibele toegang tot online lessen
  • Interactief leren met Jupyter notebooks geïntegreerde labs
  • Vier op de industrie gebaseerde eindexamenprojecten
  • 24/7 ondersteuning met speciale mentorsessies voor projecten
  • Flexibiliteit om klassen te kiezen
  • Toegewijde mentorsessies van onze sectorexperts

Werkwijze: Blended – e-learning en live virtueel klassikaal

Behandelde vaardigheden

  • AWS Quicksight
  • Kinesis streams
  • AWS Lambda and Glue
  • s3 and DynamoDB
  • Redshift
  • Amazon RDS
  • Hive on EMR
  • HBase with EMR
  • AWS Aurora

Belangrijkste leerresultaten:

Wanneer u deze AWS Big Data certificeringscursus heeft afgerond, bent u in staat om het volgende te bereiken.

  • Begrijpen hoe Amazon EMR te gebruiken voor het verwerken van de gegevens met behulp van Hadoop ecosysteem tools.
  • Begrijpen hoe Amazon Kinesis te gebruiken voor big data verwerking in real-time
  • Big data analyseren en transformeren met behulp van Kinesis Streams
  • Gegevens visualiseren en queries uitvoeren met Amazon QuickSight

Doelgroep:

Deze cursus is het meest geschikt voor de volgende professionals:

  • Data scientists
  • Data engineers
  • Solutions architects
  • Data analysts

Certificeringsdetails en -criteria:

  • Ten minste 85 procent aanwezigheid bij één live virtueel klaslokaal.
  • Een score van ten minste 75 procent op de eindevaluatie van de cursus
  • Succesvolle evaluatie van het project aan het eind van de cursus

Lesprogramma:

Les 01 - AWS in Big Data introduction

  • Introduction to Cloud Computing
  • Cloud Computing Deployments Models
  • Amazon Web Services Cloud Platform
  • The Cloud Computing Difference
  • AWS Cloud Economics
  • AWS Virtuous Cycle
  • AWS Cloud Architecture Design Principles
  • Why AWS for Big Data - Reasons
  • Why AWS for Big Data - Challenges
  • Databases in AWS
  • Relational vs Non-Relational Databases
  • Data Warehousing in AWS
  • Services for Collecting, Processing, Storing, and Analyzing Big Data
  • Amazon Redshift
  • Amazon Kinesis
  • Amazon EMR
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon Machine Learning
  • AWS Lambda
  • Amazon Elasticsearch Service
  • Amazon EC2 (big data analytics software on EC2 instances)
  • Amazon Redshift
  • Amazon Kinesis
  • Amazon EMR
  • Amazon DynamoDB
  • Amazon Machine Learning
  • AWS Lambda
  • Amazon Elasticsearch Service
  • Amazon EC2 (big data analytics software on EC2 instances)
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 02 - Collection

  • Objectives
  • Amazon Kinesis Fundamentals
  • Loading Data into Kinesis Stream
  • Kinesis Data Stream High-Level Architecture
  • Kinesis Stream Core Concepts
  • Kinesis Stream Emitting Data to AWS Services
  • Kinesis Connector Library
  • Kinesis Firehose
  • Transferring Data Using Lambda
  • Amazon SQS
  • IoT and Big Data
  • IoT Framework
  • AWS Data Pipeline
  • AWS Data Pipeline Components
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 03 - Storage

  • Objectives
  • Introduction to AWS Big Data Storage Services
  • Amazon Glacier
  • Glacier and Big Data
  • DynamoDB Introduction
  • The Architecture of the DynamoDB Table
  • DynamoDB in AWS Ecosystem
  • DynamoDB Partitions
  • Data Distribution
  • Local Secondary Index (LSI) **
  • Global Secondary Index (GSI) **
  • DynamoDB GSI vs LSI
  • DynamoDB Stream
  • Cross-Region Replication in DynamoDB
  • Partition Key Selection
  • Snowball & AWS Big Data
  • AWS DMS
  • AWS Aurora in Big Data
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 04 - Processing I

  • Objectives
  • Introduction to AWS Big Data Processing Services
  • Amazon Elastic MapReduce (EMR)
  • Apache Hadoop
  • EMR Architecture
  • Storage Options
  • EMR File Storage and Compression
  • Supported File Format and File Size
  • Single-AZ Concept
  • EMR Operations
  • EMR Releases
  • AWS Cluster
  • Launching a Cluster
  • Advanced EMR Setting Option
  • Choosing Instance Type
  • Number of Instances
  • Monitoring EMR
  • Resizing of Cluster
  • Using Hue with EMR
  • Setup Hue for LDAP
  • Hive on EMR
  • Hive Use Cases
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 05 - Processing II

  • HBase with EMR
  • HBase Use Cases
  • Comparison of HBase with Redshift and DynamoDB
  • HBase Architecture HBase on S3
  • HBase and EMRFS
  • HBase Integration
  • HCatalog
  • Presto with EMR
  • Advantages of Presto
  • Presto Architecture
  • Spark with EMR
  • Spark Use Cases
  • Spark Components
  • Spark Integration With EMR
  • AWS Lambda in AWS Big Data Ecosystem
  • Limitations of Lambda
  • Lambda and Kinesis Stream
  • Lambda and Redshift
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 06 - Analysis I

  • Objectives
  • Introduction to AWS Big Data Analysis Services
  • RedShift
  • RedShift Architecture
  • RedShift in the AWS Ecosystem
  • Columnar Databases
  • RedShift Table Design
  • RedShift Workload Management
  • RedShift Loading Data
  • RedShift Maintenance and Operations
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 07 - Analysis II

  • Machine Learning
  • Machine Learning - Use Cases
  • Algorithms
  • Amazon SageMaker
  • Elasticsearch
  • Amazon Elasticsearch Service
  • Loading of Data into Elasticsearch
  • Logstash
  • Kibana
  • RStudio
  • Characteristics
  • Athena
  • Presto and Hive
  • Integration with AWS Glue
  • Comparison of Athena with Other AWS Services
  • Lab Run Query on S3 Using Serverless Athena
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Projec

Les 08 - Visualisation

  • Objectives
  • Introduction to AWS Big Data Visualization Services
  • Amazon QuickSight
  • Amazon QuickSight - Use Cases
  • LAB Create an Analysis with a Single Visual Using Sample Data
  • Working with Data
  • Assisted Practice: TBD
  • QuickSight Visualization
  • Big Data Visualization
  • Apache Zeppelin
  • Jupyter Notebook
  • Comparison Between Notebooks
  • js (Data-Driven Documents)
  • MicroStrategy
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project

Les 09 - Security

  • Objectives
  • Introduction to AWS Big Data Security Services
  • EMR Security
  • Roles
  • Private Subnet
  • Encryption At Rest and In Transit
  • RedShift Security
  • KMS Overview
  • SloudHSM
  • Limit Data Access
  • STS and Cross Account Access
  • Cloud Trail
  • Key Takeaway
  • Knowledge Checks
  • Lesson End Project
There are no reviews yet.

Share your review

Do you have experience with this course? Submit your review and help other people make the right choice. As a thank you for your effort we will donate $1.- to Stichting Edukans.

There are no frequently asked questions yet. If you have any more questions or need help, contact our customer service.