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Big Data on AWS (BDAWS)

 

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

Zertifizierungen

Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:

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
Online Training

Dauer 3 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • 2.685,- €
Digitale Kursunterlagen

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Termine und Buchen
Classroom Training

Dauer 3 Tage

Preis (exkl. MwSt.)
  • Deutschland: 2.685,- €
  • Schweiz: CHF 2.750,-
inkl. Verpflegung
Verpflegung umfasst:

  • Kaffee, Tee, Saft, Wasser, Cola
  • Gebäck und Süßigkeiten
  • 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.


Digitale Kursunterlagen

Sprache der Kursunterlagen: Englisch

Termine und Buchen

Kurstermine

Fast Lane wird alle garantierten Termine unabhängig von der Teilnehmerzahl durchführen. Ausgenommen sind höhere Gewalt oder andere unvorhersehbare Ereignisse (wie z.B. Unfall, Krankheit des Trainers), die eine Kursdurchführung unmöglich machen.
Dies ist ein Instructor-led Online Training, das über WebEx in einer VoIP Umgebung durchgeführt wird. Sollten Sie Fragen zu einem unserer Online-Kurse haben, können Sie uns jederzeit unter +49 (0)40 25334610 oder per E-Mail an info@flane.de kontaktieren.
Dies ist ein FLEX™-Kurs. Alle FLEX™-Kurse sind auch Instructor-Led Online Trainings (ILO). Sie können an einem FLEX™-Training sowohl bei uns vor Ort im Klassenraum als auch über das Internet (ILO) von Ihrem Arbeitsplatz oder von zu Hause aus teilnehmen.
Deutsch
Zeitzone MESZ
14.09. ― 16.09.2020 Online Training Zeitzone: MESZ
12.10. ― 14.10.2020 Online Training Zeitzone: MESZ
09.11. ― 11.11.2020 Online Training Zeitzone: MEZ
07.12. ― 09.12.2020 Online Training Zeitzone: MEZ
Dies ist ein FLEX™-Kurs. Alle FLEX™-Kurse sind auch Instructor-Led Online Trainings (ILO). Sie können an einem FLEX™-Training sowohl bei uns vor Ort im Klassenraum als auch über das Internet (ILO) von Ihrem Arbeitsplatz oder von zu Hause aus teilnehmen.
Deutschland
14.09. ― 16.09.2020 Frankfurt
12.10. ― 14.10.2020 Hamburg
09.11. ― 11.11.2020 München
07.12. ― 09.12.2020 Düsseldorf
25.01. ― 27.01.2021 Hamburg
15.03. ― 17.03.2021 München
10.05. ― 12.05.2021 Berlin
30.08. ― 01.09.2021 Frankfurt
15.11. ― 17.11.2021 Stuttgart
Flex™ & Online Training

Weiter unten finden Sie alternativ unsere Kurse mit FLEX™-Option in englischer Sprache

28.10. ― 30.10.2020 London, City Dies ist ein FLEX™-Kurs in Englisch.
Zeitzone: GMT
Schweiz
09.11. ― 11.11.2020 Basel
09.11. ― 11.11.2020 Bern
09.11. ― 11.11.2020 Zürich
 

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