Les données sont partout. Si vous ou votre entreprise ne savez pas de quelles données vous disposez et quelles informations vous pouvez en tirer, vous êtes désavantagés par rapport à la concurrence. Dans ce cours, vous serez initié à l'analyse des données et aux avantages des décisions fondées sur les données. Vous découvrirez l'omniprésence des données dans le monde d'aujourd'hui et ce qu'il faut pour commencer à penser et à agir comme un analyste de données. La semaine 1 se termine par une comparaison et un contraste entre ETL (Extract, Transform, Load) et ELT (Extract, Load, Transform), ainsi que sur la transformation des données et la manière dont les entrepôts de données conservent les données. La semaine 2 débute par une vue d'ensemble du flux de données et des fondations des bases de données. Les quatre aspects (volume, vélocité, variété et véracité) des données sont expliqués, de même que la collecte, le traitement et le stockage des données. Au cours de la dernière semaine du cours, vous serez informé sur certains des services AWS qui peuvent être exploités pour l'ETL. Vous extrairez des données avec Amazon API Gateway, les traiterez avec AWS Lambda, les chargerez avec Amazon RDS et les visualiserez avec Amazon QuickSight. Il existe un outil adapté à chaque tâche unique d'analyse de données.
Analyse de données et bases de données sur AWS
Ce cours fait partie de Consultant en technologie cloud AWS Certificat Professionnel
Instructeurs : Oksana Hoeckele
Enseignant de premier plan
3 971 déjà inscrits
Inclus avec
(42 avis)
Ce que vous apprendrez
Types et structures de données clés
Services AWS pour le processus ETL
Compétences pratiques pour Amazon API Gateway et Amazon QuickSight
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Extraction, transformation et chargement (ETL)
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Base de données (SGBD)
- Catégorie : Architecture des données
- Catégorie : Entrepôt de données
Détails à connaître
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7 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans le premier module du cours. Ce module présente les concepts fondamentaux de l'analyse de données. Vous commencez le module par la façon d'évaluer les cas d'utilisation pour l'analyse de données dans le cloud. Ensuite, vous explorerez certains des principaux types et structures de données et apprendrez comment les métadonnées peuvent vous aider à gérer les ensembles de données. Enfin, vous terminez le module en comparant deux approches de traitement des données pour l'analyse : extraction, transformation et chargement (ETL) et extraction, chargement et transformation (ELT).
Inclus
8 vidéos7 lectures2 devoirs2 plugins
Dans ce module, vous commencez à vous familiariser avec le pipeline ETL, en mettant l'accent sur le scénario réel. À chaque étape, vous apprenez à collecter des données, à garantir leur qualité, à localiser le stockage ou la base de données appropriés et à évaluer les résultats. Après avoir examiné le processus ETL, vous évaluez les bases de données SQL et NoSQL, et vous interagissez avec une activité pratique pour mettre en pratique vos compétences.
Inclus
7 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous passez en revue les services AWS pour l'analyse des données et renforcez votre apprentissage par des travaux pratiques. Ces services comprennent Amazon API Gateway, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon DynamoDB et Amazon QuickSight. Vous examinez ces services dans la console de gestion AWS et évaluez comment vous pouvez utiliser chaque service dans le processus ETL. Ensuite, vous acquérez une expérience pratique en travaillant avec certains de ces services dans un environnement préconfiguré.
Inclus
9 vidéos2 lectures4 devoirs3 éléments d'application1 plugin
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University of California, Irvine
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Avis des étudiants
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Révisé le 9 janv. 2024
The instructors Rafael and Oksana made complex concepts like ETLv and data analytics easier to understand. I loved this course!
Révisé le 18 sept. 2024
Data Analytics and Databases on AWS was an excellent course! I highly recommend this course to anyone looking to build their skills in data analytics
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