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Analyse de données et bases de données sur AWS

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Analyse de données et bases de données sur AWS

Ce cours fait partie de Consultant en technologie cloud AWS Certificat Professionnel

Enseigné en Anglais

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Oksana Hoeckele
Rafael Lopes

Instructeurs : Oksana Hoeckele

Enseignant de premier plan

3 134 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.6

(35 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
9 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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

Certificat partageable

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Évaluations

3 quizzes, 4 devoirs

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.6

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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
9 heures (approximativement)
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Amazon Web Services
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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 lectures3 quizzes1 devoir3 éléments d'application1 plugin

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
5.0 (7 évaluations)
Rafael Lopes
Amazon Web Services
15 Cours174 901 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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35 avis

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SN
5

Révisé le 9 janv. 2024

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