Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、Amazon Athena、その他の AWS ビッグデータプラットフォームを使用して、データを処理し、ビッグデータ環境を作成する方法について学習します

このコースでは、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、その他の AWS ビッグデータプラットフォームなど、クラウドベースのビッグデータソリューションについて学習します。Hive や Hue といった、Hadoop ツールの広範なエコシステムを使用して Amazon EMR でデータを処理する方法を説明します。また、ビッグデータ環境の作成、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、Amazon QuickSight、Amazon Athena、Amazon Kinesis との連携、セキュリティとコスト効率性に優れたビッグデータ環境を設計するためのベストプラクティスの活用方法についても学習します。

レベル

中級コース

形態

クラスルームトレーニング、ハンズオンラボ

期間

3 日間

このコースは次のような方を対象としています。

  • ソリューションアーキテクト
  • SysOps アドミニストレーター
  • データサイエンティスト
  • データアナリスト

このコースの学習内容は次のとおりです。

  • AWS ソリューションをビッグデータエコシステム内に適合させる
  • Amazon EMR 環境で Apache Hadoop を活用する
  • Amazon EMR クラスターのコンポーネントを特定し、Amazon EMR クラスターを起動して設定する
  • Hive、Pig、ストリーミングなど、Amazon EMR で利用できる一般的なプログラミングフレームワークを使用する
  • Hadoop User Experience (Hue) を使用して、Amazon EMR の使いやすさを改善する
  • Amazon EMR の Amazon EMR でインメモリ分析を使用する
  • 適切な AWS データストレージオプションを選択する
  • ほぼリアルタイムのビッグデータ処理に Amazon Kinesis を使用する利点を特定する
  • Amazon Redshift を活用してデータを効率的に保存し、分析する
  • ビックデータソリューションのコストとセキュリティを理解し、管理する
  • データの取り込み、転送、圧縮のオプションを特定する
  • アドホッククエリ分析に Amazon Athena を活用する
  • AWS Glue を使用して、抽出、変換、ロード (ETL) のワークロードを自動化する
  • Amazon QuickSight を使ってデータやクエリを表示する可視化ソフトウェアを使用する
このコースを受講するにあたっては、次の前提条件を身につけておくことをお勧めします。
 
  • Apache Hadoop、Hadoop Distributed File System (HDFS)、SQL/NoSQL クエリなど、ビッグデータテクノロジーの基本知識
  • Big Data Technology Fundamentals のデジタルトレーニングまたは同等の経験
  • AWS の主要なサービスとパブリッククラウドの実装に関する実務的知識
  • AWS Technical Essentials または同等の経験
  • データウェアハウス、リレーショナルデータベースシステム、データベース設計に関する知識

このコースは、次の形式を組み合わせて実施します。

  • クラスルームトレーニング
  • ハンズオンラボ

このコースでは、さまざまな実務的演習を通して、新しいスキルを試すとともに知識を実際の運用環境に応用することができます。

BigDataJP

aws.training を参照

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