Amazon Redshift を使用してクラウドベースのデータウェアハウスソリューションの設計を学習します。データウェアハウスのためのデータの収集、保存、準備の方法についての深い知識を習得します。また、ビジネスインテリジェンスのツールを使用してデータの分析を実行します。

このコースでは、AWS のペタバイト規模のデータウェアハウスである Amazon Redshift を使用して、クラウドベースのデータウェアハウスソリューションを設計するための概念、戦略、ベストプラクティスについて学習します。Amazon DynamoDB、Amazon EMR、Amazon Kinesis Firehose、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) などの AWS のその他のサービスを使用して、データウェアハウス用にデータを収集、保存、準備する方法を説明します。また、ビジネスインテリジェンス (BI) のツールを使用してデータを分析する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。

  • データベースアーキテクト
  • データベース管理者
  • データベース開発者
  • データアナリスト
  • データサイエンティスト

このコースの学習内容は次のとおりです。

  • Amazon Redshift とその他のビッグデータシステムとの関係について評価する
  • データウェアハウスソリューションの一部として、データウェアハウスのワークロードのユースケースを評価し、AWS のデータおよび分析サービスの実際の導入事例を確認する
  • データのニーズに応じて Amazon Redshift の適切なノードタイプおよびサイズを選択する
  • 暗号化、IAM アクセス許可、データベースへのアクセス許可といった、Amazon Redshift の適切なセキュリティ機能について理解する
  • Amazon Redshift クラスターを起動し、そのコンポーネント、特徴、機能を使用してクラウド上にデータウェアハウスを実装する
  • Amazon DynamoDB、Amazon EMR、Amazon Kinesis Firehose、Amazon S3 など、AWS の他のデータおよび分析サービスを使用してデータウェアハウスソリューションを強化する
  • データウェアハウスの設計のアプローチと方法論を評価する
  • データソースを特定し、データウェアハウスの設計に影響する要件を評価する
  • 圧縮、データディストリビューション、ソートの手法を効果的に使用するデータウェアハウスを設計する
  • データをロードおよびアンロードし、データのメンテナンスタスクを実行する
  • クエリの作成およびクエリプランの評価を行い、クエリパフォーマンスを最適化する
  • クエリキューにメモリなどのリソースを割り当てるようにデータベースを設定し、設定したクエリキューに特定のタイプのクエリをルーティングする条件を定義して、クエリ処理を向上させる
  • Amazon Redshift データベースの監査ロギング、Amazon CloudTrail、Amazon CloudWatch、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) などの機能やサービスを使用して、データウェアハウスのアクティビティを監査およびモニタリングし、そのアクティビティのイベント通知を受信する
  • Amazon Redshift クラスターのサイズを変更することや、クラスターのバックアップおよび復元のためにスナップショットを使用することなど、運用タスクの準備を行う
  • BI アプリケーションを使用して、データ分析やデータの可視化タスクを実行する

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。

  • AWS Technical Essentials または AWS に関する同等の経験
  • リレーショナルデータベースおよびデータベース設計の基本概念の知識

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。

Data Warehousing Thumbnail

aws.training を参照

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