This course takes you through the complete process of data handling, starting with AWS data processing services. You’ll begin with AWS Lambda, learning how to integrate serverless functions and manage scalable data pipelines. With practical exercises, you’ll explore how AWS Glue helps automate data preparation and manage complex ETL jobs, making data lake partitioning and modification of Glue Data Catalog easy to understand. Hands-on experience with Glue Studio and DataBrew will further enhance your knowledge in preparing data for analysis.
AWS Data Processing and Analysis
AWS Data Processing and Analysis
Ce cours fait partie de Spécialisation AWS Certified Data Analytics Specialty (2023) Hands-on
Instructeur : Packt - Course Instructors
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Integrate and scale data pipelines using AWS Lambda and Glue for efficient data processing
Analyze real-time data streams with Kinesis Analytics and OpenSearch to gain actionable insights
Implement security measures and manage data workflows for high-performance analysis
Analyze real-time data streams with Kinesis Analytics and OpenSearch to gain actionable insights
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : AWS Glue
- Catégorie : Amazon Redshift
- Catégorie : AWS Data Processing
- Catégorie : AWS Lambda
- Catégorie : AWS OpenSearch
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation AWS Certified Data Analytics Specialty (2023) Hands-on
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Il y a 2 modules dans ce cours
In this module, we will delve into AWS processing services, beginning with an introduction to AWS Lambda and Glue. You’ll learn how to integrate these tools for serverless and ETL workflows. We will also explore advanced topics such as Glue ETL job execution, Lambda's cost optimization strategies, and EMR’s integration with other AWS services like Apache Spark, Hive, and Hadoop. Hands-on exercises will cover using Spark with Kinesis and Redshift, and how to process data lakes with EMR.
Inclus
35 vidéos2 lectures
In this module, we will focus on analyzing and querying data using AWS’s powerful analytics services. We begin with an introduction to Kinesis Analytics, OpenSearch, and Athena, followed by performance tuning and security best practices. Through hands-on exercises, you’ll build real-world applications to monitor data streams, optimize queries using Glue and Athena, and perform data warehousing with Redshift. Additionally, we’ll explore Redshift's durability, distribution styles, and newer features like AQUA and serverless options to improve large-scale data analytics.
Inclus
32 vidéos1 lecture1 devoir
Instructeur
Offert par
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