Tutorials und Trainings zum Thema Big Data

Amazon Web Services bietet Ihnen viele Möglichkeiten, um mehr über das Ausführen von Big-Data-Workloads in der Cloud zu erfahren.  Ihnen stehen beispielsweise Referenzarchitekturen, Whitepaper, Handbücher, praktische Übungen im Selbststudium, Präsenztrainings, Videos und vieles mehr zur Verfügung. So lernen Sie, wie Sie Ihre Big-Data-Lösung in AWS entwickeln können.  Wenn Sie neu bei AWS sind, beginnen Sie auf der Seite Erste Schritte.

Die Handbücher „Erste Schritte“ von Amazon Web Services unterstützen Sie dabei, schnell alles Notwendige zu lernen, um Ihre erste Big-Data-Anwendung in AWS auf den Weg zu bringen. In den Anweisungen wird jeder der erforderlichen Schritte einzeln beschrieben, während Sie in den Erläuterungen erfahren, was Sie gerade tun und warum.  Bilder in den Handbüchern helfen Ihnen, sich beim Lesen vorzustellen, was Sie später auf dem Bildschirm sehen. So lernen Sie durch Lesen, Sehen und aktives Tun.

So helfen Ihnen die AWS-Handbücher „Erste Schritte“ weiter:

• Sie erfahren, wie eine Big-Data-Anwendung in AWS einfach gestartet und ausgeführt werden kann
• Sie sammeln praktische Erfahrungen beim Start Ihrer ausgewählten Anwendung
• Sie erhalten dabei zu jedem einzelnen Schritt Erläuterungen
• So verstehen Sie die Bedeutung jeder einzelnen Handlung

In diesem Abschnitt finden Sie eine umfangreiche Liste technischer AWS-Whitepaper zu Themen wie Architektur, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit. Diese Whitepaper wurden entweder vom Amazon-Team, unabhängigen Analysten oder der AWS-Community (Kunden oder Partnern) verfasst.

Werfen Sie einen Blick in folgende Whitepaper zum Thema Big Data und erfahren Sie mehr darüber, wie AWS Ihnen bei Ihren Herausforderungen auf diesem Gebiet helfen kann.

Mit den Übungen im Selbststudium von Amazon Web Services können Sie Produkte testen, neue Kenntnisse erwerben und praktische Erfahrung im Umgang mit AWS sammeln. Diese praktischen Übungen wurden von spezialisierten AWS-Experten entwickelt und bieten Ihnen schrittweise Anleitungen. So gewinnen Sie Selbstvertrauen im Umgang mit AWS-Technologien und erfahren mehr über das Durchführen von Big-Data-Projekten in AWS.

Die Übungen im Selbststudium stehen Ihnen online zur Verfügung und bieten Ihnen folgende Möglichkeiten:

• Sammeln von praktischer Erfahrung mit der Technologie in einer Übungsumgebung ohne ein AWS-Konto
• Üben der Verwendung von AWS von Ihrem eigenen Computer aus
• Entdecken und Ausprobieren neuer Produkte und Lösungen
• Erlernen neuer Fähigkeiten in einem flexiblen, einfach zugänglichen Format
• Lernen zu Ihrer Zeit und in Ihrem eigenen Tempo

Das Entwerfen und Ausführen einer Anwendung in AWS ist einfach.  Jeden Monat veranstalten AWS-Mitarbeiter Webinare, in denen Sie mehr über AWS und darüber, wie Sie das meiste aus der Cloud herausholen, lernen können.  Diese Webinare werden auch online gespeichert, damit Sie ein Webinar, das Ihnen gut gefallen hat, mit anderen teilen können und interessante ältere Webinare ansehen können.

AWS-Webinare können aus folgenden Gründen nützlich sein:

• Sie erhalten die Gelegenheit, neue AWS-Services, -Funktionen und -Lösungen kennenzulernen
• Sie erhalten die Gelegenheit, Fragen zu stellen und können Ihr Verständnis von AWS vertiefen
• Aufgenommene Webinare werden zur Verfügung gestellt, so dass Sie sie ansehen können, wann immer Sie möchten; siehe links „Vorgestellte Big-Data-Webinare „Erste Schritte““
• Die Verwendung von AWS-Services wird erörtert und veranschaulicht, so dass Sie sehen können, wie AWS-Services funktionieren und was auf Sie zukommt

AWS bietet viele der Bausteine, die Organisationen benötigen, um einen „Data Lake“ zu implementieren. In diesem Video erhalten Sie eine Einführung in Data-Lake-Schlüsselkonzepte. Außerdem werden Aspekte vorgestellt, welche die Implementation betreffen. Es werden entscheidende Erfolgsfaktoren und zu vermeidende Fallen erörtert, daneben praktische Aspekte wie Sicherheit, Governance, Suchen, Indizierung und Verwaltung von Metadaten. Wir ermöglichen auch Einblicke darin, wie AWS eine Data-Lake-Architektur ermöglicht.

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Seit dem Start von Amazon Redshift im letzten Jahr wurde der Service von einer Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen als Data Warehouse genutzt. Erfahren Sie in diesem Video, wie unsere Kunden NASDAQ, HauteLook und Roundarch Isobar die Vorteile von Amazon Redshift in drei unterschiedlichen Fällen nutzen: Enterprise, Big Data und SaaS. Lernen Sie ihre Implementationen kennen und erfahren Sie, wie ihre Datenanalysen durch Amazon Redshift schneller, günstiger und einfacher wurden.

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Amazon Kinesis ist ein vollständig verwalteter, cloudbasierter Service für die Verarbeitung großer, verteilter Datenströme in Echtzeit. Kunden, die Amazon Kinesis nutzen, können Echtzeitdaten wie Website-Clickstreams, Finanztransaktionen, Social-Media-Feeds, IT-Protokolle, Standortverfolgungsereignisse usw. kontinuierlich erfassen und verarbeiten. Sehen Sie sich dieses Video an und lernen Sie bewährte Methoden kennen, um mit Amazon Kinesis eine Architektur für Echtzeit-Streaming-Daten zu entwickeln. Erhalten Sie zudem Antworten auf Fragen, die beim erstmaligen Verarbeiten von Streaming-Ereignissen häufig aufkommen.

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