Scopri come progettare una soluzione di data warehousing basata sul cloud con Amazon Redshift. Approfondisci nozioni chiave su come raccogliere, memorizzare e preparare i dati per il data warehousing; impiega strumenti di business intelligence per eseguire analisi suoi dati.

Data Warehousing on AWS fornisce un'introduzione a nozioni fondamentali, strategie e best practice per la progettazione di una soluzione di data warehousing basata sul cloud che impieghi Amazon Redshift, il servizio di data warehousing con scalabilità a livello di petabyte di AWS. Questo corso illustra come raccogliere, memorizzare e preparare i dati per il data warehousing utilizzando servizi di AWS quali Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose e Amazon S3. Inoltre, il corso spiega come utilizzare gli strumenti di business intelligence per eseguire analisi sui dati. 

Livello

Intermedio

Modalità

Con istruttore, lezioni frontali e virtuali

Durata

3 giorni

Al termine del corso sarai in grado di:

  • Illustrare i concetti fondamentali del data warehousing.
  • Valutare le relazioni tra Amazon Redshift e gli altri sistemi per Big Data.
  • Esaminare casi d'uso per carichi di lavoro di data warehousing e casi di studio che implementano i servizi di analisi e di gestione dei dati di AWS all'interno di una soluzione di data warehousing.
  • Scegliere il tipo di nodo Amazon Redshift più adatto alle esigenze specifiche.
  • Illustrare le caratteristiche di sicurezza relative ad Amazon Redshift, ad esempio crittografia, autorizzazioni di IAM e autorizzazioni di database.
  • Lanciare un cluster Amazon Redshift e utilizzarne componenti, caratteristiche e funzionalità per implementare una soluzione di data warehousing nel cloud.
  • Utilizzare altri servizi di analisi e gestione dei dati di AWS, quali Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose e Amazon S3, come complemento alla soluzione di data warehousing.
  • Valutare approcci e metodologie di progettazione dei data warehouse.
  • Identificare origini dati e stabilire requisiti su cui basare la progettazione del data warehouse.
  • Progettare un data warehouse che utilizzi in modo efficace compressione, distribuzione dei dati e metodi di ordinamento.
  • Caricare e scaricare dati ed eseguire attività di manutenzione sui dati.
  • Scrivere query e valutare piani di query per ottimizzarne le prestazioni.
  • Configurare il database in modo che le risorse (ad esempio la memoria) siano assegnate alle code di query e definire criteri che consentano l'instradamento di alcuni tipi di query alle code di query preconfigurate per migliorarne l'elaborazione.
  • Utilizzare caratteristiche e servizi, ad esempio la registrazione di log di database di Amazon Redshift, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, e Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), per creare audit, monitorare e ricevere notifiche di eventi sulle attività eseguite nel data warehouse.
  • Preparare attività quali il ridimensionamento dei cluster Amazon Redshift e l'uso di snapshot per effettuarne backup e ripristino.
  • Utilizzare un'applicazione di business intelligence per eseguire analisi sui dati e attività di visualizzazione sui dati.

Questo corso è rivolto a:

  • Progettisti di database
  • Amministratori di database
  • Sviluppatori di database
  • Data analyst e data scientist

Prima di accedere al corso, i partecipanti sono invitati a soddisfare i seguenti requisiti preliminari:

  • Corsi da completare: AWS Technical Essentials (o altri corsi AWS di pari livello)
  • Familiarità con le nozioni relative a database relazionali e progettazione di database

Questo corso è composto da una combinazione di:

  • Lezioni tenute da istruttore
  • Lezioni pratiche

Questo corso consente di mettere alla prova le competenze acquisite in un ambiente di lavoro mediante una serie di esercizi pratici

Giorno 1

  • Introduzione al corso
  • Introduzione al data warehousing
  • Introduzione ad Amazon Redshift
  • Componenti e risorse di Amazon Redshift
  • Lancio di un cluster Amazon Redshift

Giorno 2

  • Gli approcci al data warehousing
  • Come identificare origini dati e requisiti
  • Progettazione del data warehouse
  • Caricamento dei dati in un data warehouse

Giorno 3

  • Come scrivere le query e ottimizzare le prestazioni
  • Manutenzione del data warehouse
  • Analisi e visualizzazione dei dati
  • Riepilogo del corso
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