Saiba como trabalhar com o Amazon EMR, o Amazon Redshift, o Amazon Kinesis, o Amazon Athena e o restante da plataforma de big data da AWS para processar dados e criar ambientes de big data

Neste curso, você aprenderá sobre soluções de big data baseadas na nuvem, como o Amazon EMR, o Amazon Redshift, o Amazon Kinesis e o restante dos produtos e serviços de big data da AWS. Demonstraremos o uso do Amazon EMR para processar dados utilizando o amplo ecossistema de ferramentas do Hadoop, como Hive e o Hue. Também ensinaremos como criar ambientes de big data; trabalhar com os serviços Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena e Amazon Kinesis; e usar as melhores práticas para projetar ambientes de big data seguros e econômicos.

Nível

Intermediário

Modalidade

Treinamento presencial e laboratórios práticos

Duração

3 dias

Este curso é destinado a:

  • Arquitetos de soluções
  • Administradores de SysOps
  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados

Neste curso, você aprenderá a:

  • Criar soluções da AWS dentro de um ecossistema de big data
  • Utilizar o Apache Hadoop no contexto do Amazon EMR
  • Identificar os componentes de um cluster do Amazon EMR, e executar e configurar um cluster do Amazon EMR
  • Utilizar estruturas de programação populares disponíveis para o Amazon EMR incluindo Hive, Pig e streaming
  • Aprimorar a facilidade de uso do Amazon EMR usando o Hadoop User Experience (Hue)
  • Usar análises na memória com o Apache Spark no Amazon EMR
  • Escolher as opções adequadas de armazenamento de dados da AWS
  • Identificar os benefícios de usar o Amazon Kinesis para processamento praticamente em tempo real de big data
  • Utilizar o Amazon Redshift para armazenar e analisar dados com eficiência
  • Compreender e gerenciar os custos e a segurança de uma solução de big data
  • Identificar opções de ingestão, transferência e compactação de dados
  • Utilizar o Amazon Athena para análise de consulta ad-hoc
  • Usar o AWS Glue para automatizar cargas de trabalho de extração, transformação e carga (ETL)
  • Usar software de visualização para descrever dados e consultas usando o Amazon QuickSight
Recomendamos que os participantes do curso tenham os seguintes pré-requisitos:
 

Esse curso é realizado pela combinação dos seguintes itens:

  • Treinamento presencial
  • Laboratórios práticos

Este curso permite que você teste novas habilidades e aplique o seu conhecimento ao ambiente de trabalho por meio de uma série de exercícios práticos.

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