Saiba como desenvolver uma solução de armazenamento de dados baseado na nuvem usando o Amazon RedShift. Obtenha conhecimento profundo de como coletar, armazenar e preparar dados para o armazém de dados e use as ferramentas de inteligência de negócio para executar a análise dos seus dados.

O curso Data Warehousing on AWS apresenta conceitos, estratégias e melhores práticas para a criação de uma solução de data warehousing baseada em nuvem usando o Amazon Redshift, o data warehouse na escala de petabytes da AWS. Esse curso demonstra como coletar, armazenar e preparar dados para o data warehouse usando outros serviços da AWS, como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose e Amazon S3. Além disso, esse curso mostra como usar ferramentas de inteligência de negócios para executar a análise dos seus dados.  

Nível

Intermediário

Modalidade

Presencial com instrutor, presencial ou virtual

Duração

3 dias

Esse curso ensina você a:

  • Discutir os principais conceitos de data warehousing.
  • Avaliar o relacionamento entre o Amazon Redshift e outros sistemas de big data.
  • Avaliar casos de uso de cargas de trabalho de data warehousing e revisar estudos de caso que demonstrem a implementação de serviços de dados e análise da AWS como parte de uma solução de data warehousing.
  • Escolher o tipo e o tamanho do nó do Amazon Redshift correto para suas necessidades de dados.
  • Discutir sobre os recursos de segurança relacionados ao Amazon Redshift, como criptografia e permissões do IAM e do banco de dados.
  • Executar um cluster do Amazon Redshift e usar os componentes, os recursos e as funcionalidades para implementar um data warehouse na nuvem.
  • Usar outros serviços de dados e análise da AWS, como Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose e Amazon S3, para contribuir com a solução de data warehousing.
  • Avaliar as abordagens e metodologias de criação dos data warehouses.
  • Identificar fontes de dados e avaliar requisitos que afetam a criação do data warehouse.
  • Criar o data warehouse para que use com eficiência os métodos de compactação, distribuição de dados e classificação.
  • Carregar e descarregar dados e executar tarefas de manutenção de dados.
  • Escrever consultas e avaliar planos de consulta para otimizar seu desempenho.
  • Configurar o banco de dados para alocar recursos, como memória para filas de consulta, e definir critérios para rotear determinados tipos de consulta para suas filas de consulta configuradas para obter um processamento melhor.
  • Usar recursos e serviços, como o registro em log de auditoria de banco de dados do Amazon Redshift, o Amazon CloudTrail, o Amazon CloudWatch e o Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), para auditorar, monitorar e receber notificações de eventos sobre atividades no data warehouse.
  • Preparar-se para tarefas operacionais, como o redimensionamento de clusters do Amazon Redshift e o uso de snapshots para fazer o backup e restaurar clusters.
  • Usar uma aplicação de inteligência de negócios (BI) para executar análise de dados e tarefas de visualização nos seus dados.

Este curso é destinado para:

  • Arquiteturas de banco de dados
  • Administradores de banco de dados
  • Desenvolvedores de banco de dados
  • Analistas e cientistas de dados

Recomendamos que os participantes do curso tenham os seguintes pré-requisitos:

  • Cursos realizados: AWS Technical Essentials (ou experiência equivalente com a AWS)
  • Familiaridade com bancos de dados relacionais e conceitos de criação de banco de dados

Este curso será entregue combinando:

  • Treinamento presencial com instrutor (ILT)
  • 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.

Dia 1

  • Introdução ao curso
  • Introdução ao data warehousing
  • Introdução ao Amazon Redshift
  • Noções básicas sobre os componentes e os recursos do Amazon Redshift
  • Como executar um cluster do Amazon Redshift

Dia 2

  • Revisão das abordagens do data warehousing
  • Como identificar fontes e requisitos de dados
  • Como criar o data warehouse
  • Como carregar dados no data warehouse

Dia 3

  • Como escrever consultas e ajustar o desempenho
  • Como manter o data warehouse
  • Análise e visualização de dados
  • Resumo do curso
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