Big Data on AWS
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.
Objetivos do curso
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
Público-alvo
Este curso é destinado a:
- Arquitetos de soluções
- Administradores de SysOps
- Cientistas de dados
- Analistas de dados
Visão geral do curso
Modalidade do curso
Presencial + laboratórios práticos
Nível do curso
Intermediário
Duração do curso
3 dias
Idioma do curso
Disponível em diversos idiomas