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Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift (E)

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Agenda

  • Overview of Data Analytics and the Data Pipeline
    • Data analytics use cases
    • Using the data pipeline for analytics
  • Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline
    • Why Amazon Redshift for data warehousing?
    • Overview of Amazon Redshift
  • Introduction to Amazon Redshift
    • Amazon Redshift architecture
    • Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
    • Amazon Redshift features
    • Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster
  • Ingestion and Storage
    • Ingestion
    • Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
    • Data distribution and storage
    • Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
    • Querying data in Amazon Redshift
    • Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum
  • Processing and Optimizing Data
    • Data transformation
    • Advanced querying
    • Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
    • Resource management
    • Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift
    • Automation and optimization
    • Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster
  • Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters
    • Securing the Amazon Redshift cluster
    • Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters
    • Activity: Designing a data warehouse analytics workflow
  • Designing Data Warehouse Analytics Solutions
    • Modern data architecture
    • Activity: Designing a data warehouse analytics workflow
  • Developing Modern Data Architectures on AWS
    • Modern data architectures
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