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Big Data on AWS (BDAWS)

Kursbeschreibung Kurstermine
 

Kursüberblick

"Big Data in AWS" bietet eine Einführung in Cloud-basierte Big Data-Lösungen und Amazon Elastic MapReduce (EMR), die AWS-Plattform für Big Data. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Amazon EMR zum Verarbeiten von Daten mithilfe des umfassenden Angebots an Hadoop-Tools wie beispielsweise Pig und Hive einsetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Big Data-Umgebungen erstellen, mit Amazon DynamoDB und Amazon Redshift arbeiten, welche Vorteile Amazon Kinesis bietet und wie Sie durch Befolgen bewährten Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten.

Zielgruppe

  • Zuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren
  • Big Data-Manager und Big Data-Analysten, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren

Voraussetzungen

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

  • Grundkenntnisse in Big Data-Technologien einschließlich Apache Hadoop-, MapReduce-, HDFS- und SQL/NoSQL-Abfragen
  • Teilnehmer müssen den Kurs Big Data Technology Fundamentals absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
  • Arbeitskenntnisse der wichtigen AWS-Services und Implementierung öffentlicher Clouds
  • Teilnehmer müssen den Kurs AWS Technical Essentials (AWSE) absolviert haben oder eine ähnliche Erfahrung aufweisen.
  • Grundlegendes Verständnis von Data Warehouses, relationalen Datenbanksystemen und Datenbank-Design

Kursziele

  • Verstehen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR
  • Verstehen der Architektur eines Amazon EMR-Clusters
  • Starten eines Amazon EMR-Clusters mithilfe eines geeigneten Amazon-Computerabbilds (AMI) und Amazon EC2-Instance-Typs
  • Auswählen passender AWS-Datenspeicheroptionen für Amazon EMR
  • Verstehen der Optionen für die Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten zur Nutzung mit Amazon EMR
  • Einsetzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming
  • Implementieren einer Big Data-Lösung mithilfe von Amazon Redshift
  • Nutzen von Software zur Visualisierung von Big Data
  • Auswählen geeigneter Sicherheitsoptionen für Amazon EMR und Ihre Daten
  • Ausführen von In-Memory-Datenanalysen mithilfe von Spark und Shark in Amazon EMR
  • Auswählen passender Optionen zur wirtschaftlichen Verwaltung Ihrer Amazon EMR-Umgebung
  • Verstehen der Vorteile der Nutzung von Amazon Kinesis für Big Data

Kursinhalt

1. Tag

  • Übersicht über Big Data und Apache Hadoop
  • Vorteile von Amazon EMR
  • Architektur von Amazon EMR
  • Verwenden von Amazon EMR
  • Starten und Nutzen eines Amazon EMR-Clusters
  • Allgemeine Programmierungs-Frameworks für Apache Hadoop
  • Verwenden von Hive für die Analyse von Werbung

2. Tag

  • Andere Programmierungs-Frameworks für Apache Hadoop
  • Verwenden von Streaming für biowissenschaftliche Analysen
  • Übersicht: Spark und Shark für In-Memory-Analysen
  • Verwenden von Spark und Shark für In-Memory-Analysen
  • Kostenmanagement für Amazon EMR
  • Übersicht über die Amazon EMR-Sicherheit
  • Untersuchen der Amazon EMR-Sicherheit
  • Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten

3. Tag

  • Verwenden von Amazon Kinesis für die Verarbeitung von Big Data in Echtzeit
  • Optionen für die Datenspeicherung in AWS
  • Verwenden von DynamoDB mit Amazon EMR
  • Übersicht: Amazon Redshift und Big Data
  • Verwenden von Amazon Redshift für Big Data
  • Visualisieren und Orchestrieren von Big Data
  • Visualisieren von Big Data mit Tableau Desktop oder Jaspersoft BI
Classroom Training

Dauer 3 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • Deutschland: 1.500,- €
  • Schweiz: Fr. 1.950,-
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süßigkeiten
  • Belegte Brötchen
  • Frisches Obst
  • Mittagessen in einem der naheliegenden Restaurants

Gilt nur bei Durchführung durch Fast Lane. Termine, die von unseren Partnern durchgeführt werden, beinhalten ggf. ein abweichendes Verpflegungsangebot.


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Dies ist ein FLEX™-Kurs.
Deutschland
20.02. - 22.02.2017 Hamburg
15.05. - 17.05.2017 Frankfurt
10.07. - 12.07.2017 Berlin
04.09. - 06.09.2017 München
06.11. - 08.11.2017 Düsseldorf
Schweiz
22.05. - 24.05.2017 Zürich
16.10. - 18.10.2017 Zürich
Österreich
06.06. - 08.06.2017 Wien (iTLS)
04.12. - 06.12.2017 Wien (iTLS)

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