Master Big Data on AWS - eLearning

Leer de kracht van Big Data op AWS volledig te benutten en ontdek hoe u schaalbare gegevensverwerkingssystemen in de cloud kunt ontwerpen, bouwen en beheren

Deze uitgebreide cursus is bedoeld om u inzicht te geven in hoe AWS-services samenwerken om enorme hoeveelheden gegevens efficiënt en veilig te verwerken.

U doet praktische ervaring op met essentiële big data-tools zoals Amazon EMR, Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon Redshift en Amazon Athena. De training richt zich op het bouwen van end-to-end big data-pijplijnen met behulp van Hadoop-ecosystemen, op Spark gebaseerde analyses en realtime streamingarchitecturen.

Aan het einde van deze cursus bent u in staat om cloudgebaseerde big data-oplossingen te ontwerpen die zijn geoptimaliseerd voor prestaties, kosten en beveiliging, waardoor u wordt voorbereid op praktische functies op het gebied van data-engineering en -analyse op AWS.

Doelgroep

• Data-engineers en cloud-engineers
• Oplossingsarchitecten die met AWS werken
• Data-analisten en datawetenschappers
• Big data-professionals die overstappen naar de cloud
• DevOps-engineers die aan datapijplijnen werken
• IT-professionals die zich voorbereiden op AWS-datacertificeringen
• Iedereen die geïnteresseerd is in cloudgebaseerde big data-systemen

Vereisten

• Basisbegrip van big data-concepten (Hadoop, SQL, NoSQL)
• Bekendheid met de belangrijkste AWS-services wordt aanbevolen
• Kennis van datawarehousing en databasebasisprincipes
• Eerdere ervaring met cloud computing-concepten is nuttig
• Basisbegrip van data-verwerkingsworkflows

Leerdoelen

• Big data-concepten en de AWS big data-architectuur begrijpen
• Amazon EMR-clusters implementeren en configureren voor gedistribueerde verwerking
• Werken met Hadoop-ecosysteemtools zoals Hive, Pig en Spark
• Realtime data verwerken met Amazon Kinesis
• AWS Glue gebruiken voor data-integratie en ETL-workflows
• Data opvragen en analyseren met Amazon Athena en Redshift
• Opslagstrategieën implementeren voor schaalbare big data-systemen
• Veilige, kostenefficiënte big data-oplossingen ontwerpen op AWS
• In-memory analytics toepassen voor snellere dataverwerking
• End-to-end cloudgebaseerde big data-pijplijnen bouwen

Cursusinhoud

Inleiding tot big data op AWS

• Big data-basisprincipes 
• Inzicht in de AWS-servicestack voor big data-analyse 
• Snel een datameer bouwen met Lake Formation

Dataverzameling, catalogi en voorbereiding

• Patronen voor data-ingestie in AWS
• Gegevens migreren met AWS DMS en SCT
• Batchgegevens laden met S3 Load en de Transfer-familie
• Databases crawlen met AWS Glue Crawlers
• Realtime datastreaming met Kinesis
• Managed Kafka Queue gebruiken om gegevens met verschillende snelheden te verwerken
• Gegevens van derden importeren met AWS AppFlow

Grote hoeveelheden data opslaan

• Dataopslagvereisten vaststellen
• Beheer uw big data met AWS Glue Catalog
• Voer interactieve big data-query's uit met Amazon Athena
• Een datawarehouse opzetten met Amazon Redshift
• Externe data voor analytics binnenhalen met Redshift Spectrum
• NoSQL-data opslaan op DynamoDB

Realtime datastreaming

• Inleiding tot datastreaming
• Amazon Kinesis Data Streams
• Kinesis Data Firehose en analyse
• Live datastromen verwerken

Oplossingen voor gegevensopslag op AWS

• AWS-opslagservices voor big data
• Het juiste gegevensopslagmodel kiezen
• S3 als datameer
• Beheer van de gegevenslevenscyclus

Uw gegevens verwerken op AWS

• Inleiding tot Apache Hadoop en Amazon EMR
• Werken met Spark op EMR
• Tabellen maken en doorzoeken met Spark en Spark SQL op Amazon EMR
• Werken met AWS Glue
• Bouwen van big data ETL-orkestratie met Amazon MWAA
• Gegevens visualiseren met Amazon QuickSight

Geavanceerd onderwerp over big data

• Een datameer bouwen met AWS Lake Formation
• Kostenbeheerstrategieën om EMR-clusters te optimaliseren
• Big data-toepassingen beveiligen op AWS
• ML-modellen bouwen op een datameer met SageMaker

FAQ

Is er nog ander lesmateriaal naast de video's die je in je eigen tempo kunt bekijken?

Zeker! De on-demand leerervaring gaat verder dan video's en biedt een volledig meeslepende leeromgeving, inclusief:

• LEREN: Interactieve herhalingsquizzen en praktijkgerichte casestudy's om concepten te versterken
• BEOORDELEN: Diagnostische, module- en eindtoetsen om je voortgang bij te houden
• OEFENEN: Praktische oefeningen met realistische simulaties en Cloud Labs
• INZICHTEN VERKRIJGEN: realtime analyses en rapporten die uw leervoortgang, uitdagingen en aanbevolen onderwerpen om te herhalen belichten, zodat u de belangrijkste vaardigheden onder de knie krijgt

Kan ik deze cursus volgen naast mijn fulltime baan?

Ja! Deze cursus is ontworpen voor maximale flexibiliteit. De cursus wordt aangeboden in een online formaat dat u in uw eigen tempo kunt volgen, waardoor u op uw eigen gemak kunt leren en uw vaardigheden kunt verbeteren, wat het gemakkelijk maakt om dit te combineren met uw fulltime baan.

Waar gaat de AWS Big Data-cursus over?

Deze cursus leert je hoe je big data-oplossingen bouwt en beheert met behulp van AWS-services zoals EMR, Kinesis, Redshift en Glue.

Welke vaardigheden doe ik op in deze cursus?

Je leert hoe je grote datasets verwerkt, opslaat en analyseert met behulp van AWS-tools en hoe je schaalbare big data-architecturen ontwerpt.

Ga ik aan echte projecten werken?

Ja, de cursus bevat hands-on labs en praktische oefeningen met echte AWS big data-services.

Welke AWS-services leer ik?

Je gaat aan de slag met Amazon EMR, Kinesis, Glue, Redshift, Athena en S3.

Hoe helpt deze cursus mijn carrière?

De cursus bereidt je voor op functies in cloud- en data-engineering door je praktische vaardigheden bij te brengen in het ontwerpen en beheren van big data-systemen op AWS.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners- tot gemiddeld niveau
• 14 uur aan video's
• 18 oefeningen en 6 toetsen
• 4 opdrachten en 1 project
• Aanbevolen studietijd: 25+ uur
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificaat van voltooiing inbegrepen