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新しい AWS コースでデータウェアハウスソリューションを構築する方法を学ぶ
この記事は 2021 年 11 月 15 日にAWS Training のプロダクトマネージャー Kumar Kumaraguruparanによって投稿された Learn to build a data warehousing solution with new AWS course を翻訳したものです。
データウェアハウス市場は2020年末までに134億米ドルに達し、7.6％（IDC）で成長していることをご存知ですか？ データウェアハウスエンジニア、データプラットフォームエンジニア、または Amazon Redshift を使用してデータ分析パイプラインを構築する責任を負うソリューションアーキテクトの方は、新しい 1 日のクラスルームコース「Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift」で、Amazon Redshift を含む最新のデータアーキテクチャを構築するために必要なスキルを身に付けることができます。データウェアハウジングの専門知識に対する需要は今後数年間で増加すると予想されるため、このトレーニングコースでクラウドデータウェアハウスのスキルを伸ばすことを検討してください。
今日のデータウェアハウジングは何が違うのでしょうか？
データウェアハウスは、機械学習 (ML)、リレーショナルデータベース、データレイクを含む最新のデータアーキテクチャにとって重要です。データウェアハウス、リレーショナルデータベース、またはデータレイクに保存されているデータから、不必要なデータのコピーを行わずに複雑なインサイトを引き出すことができます。また、使い慣れた SQL コマンドを使用して、データウェアハウス内のデータに基づいて ML モデルを構築することもできます。SQL 言語は広く使用されており、データウェアハウスやデータレイクを扱うために必要な重要なスキルセットであると考えられています。
クラウドデータウェアハウスサービスである Amazon Redshift は、Amazon S3 をベースにしたデータレイクや、 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL、 Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition、 Amazon RDS for MySQL、 Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition などのリレーショナルデータベースサービスと統合されています。また、使い慣れた SQL コマンドを使用して機械学習 (ML)モデルを構築して使用することもできるため、より容易に機械学習 (ML)を活用することもできます。
データが指数関数的に増加し続けるにつれて、データウェアハウスの費用対効果の高い運用がさらに重要になります。Amazon Redshift は、ストレージのスケーリングをコンピューティングから切り離すことで費用対効果の高い運用をサポートし、アドバンスドクエリアクセラレーション (AQUA) や高度なワークロード管理 (WLM)などの機能を利用してクエリパフォーマンスを維持します。さらに、Amazon Redshift は 機械学習 (ML)を利用した機能を使用して、データベース管理者のパフォーマンスとメンテナンスの負担を軽減します。
これらの機能を活用するために必要なスキルを身に付けることは、オンプレミスのデータウェアハウスから Amazon Redshift に移行する組織や、Amazon Redshift でクラウドネイティブなソリューションを構築するお客様にとって重要です。
このコースについて
Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift は、中級レベルの 1 日コースで、Amazon Redshift を使用してインタラクティブな環境てデータ分析パイプラインを構築する方法を、専門の AWS インストラクターと学びます。次の 3 つの主要なスキルを学びます。
- コンピューティングとストレージの分離を活用する方法
- データウェアハウス、データレイク、Amazon Aurora などのリレーショナルデータベースなど、場所に関係なくすべてのデータを分析する方法。
- ML を活用した自動化を活用してメンテナンスの負担を軽減する方法
このコースでは、データの取り込みと保存から始まり、変換と分析に進み、セキュリティと Amazon Redshift クラスターモニタリングについて説明します。分散キー、ソートキー、ワークロード管理などの一般的な設定を自動化する方法を学びます。AWS 認定インストラクターは、ラボとインタラクティブセッションを使用して、プロデューサークラスターとコンシューマークラスター間のデータ共有と、Amazon Redshift のデータ API を使用してプログラム的にデータにアクセスする方法を実演します。最後に、ビジネス上の問題を解決するためのデータ分析ソリューションを構築するためのディスカッションに参加します。
このコースを最大限に活用するには、1 年以上のデータウェアハウス管理の経験と AWS の基礎知識があることをお勧めします。基礎知識の要件を満たすには、 AWS Technical Essentials または Architecting on AWS を修了し、続いて Building Data Lakes on AWS を修了します。
クラスにバーチャルで参加する場合でも、対面で参加する場合でも、質問をしたり、同僚と解決策を検討したり、深い技術知識を持つ認定の AWS インストラクターからリアルタイムでフィードバックを得る機会があります。
AWS Certified Data Analytics – Specialty にチャレンジしませんか?
AWS Analytics サービスの専門知識を証明する業界で認められた認定資格を AWS から取得したい場合は、AWS Certified Data Analytics – Specialty の認定をお勧めします。Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift コースでは、データウェアハウスを中心とした取り込み、保存、処理に関するトピックを取り上げていますが、AWS Certified Data Analytics – Specialty の準備に役立つ追加情報も提供しています。
その他のリソース
データ分析のための AWS トレーニングと認定サービスについて詳しく知りたい場合は、 AWS Data Analytics Ramp-Up Guide をダウンロードしてください。無料のオンデマンドデジタルリソースを多数提供しているほか、データ分析に関するインストラクター主導のトレーニングコースもいくつか提供しています。
次回の開催は 3 月、6 月です。以下のリンクからお申し込みいただけます
翻訳はシニアテクニカルトレーナー 冨田修平が担当しました。