Corso Building Data Lakes on AWS

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Il Corso Building Data Lakes on AWS (ANBDLK) è progettato per i partecipanti che desiderano imparare a progettare, costruire e gestire un data lake su AWS. I partecipanti impareranno come costruire un data lake operativo che supporti l’analisi di dati sia strutturati che non strutturati. Si acquisiranno le componenti e le funzionalità dei servizi coinvolti nella creazione di un data lake. Si utilizzerà AWS Lake Formation per creare un data lake, AWS Glue per creare un catalogo di dati e Amazon Athena per analizzare i dati. Il corso contribuisce alla preparazione per la Certificazione AWS Certified Data Engineer – Associate.

Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del corso Corso Building Data Lakes on AWS (ANBDLK):

• Imparare a progettare, costruire e gestire un data lake operativo su AWS che supporti l’analisi di dati sia strutturati che non strutturati.
• Acquisire conoscenza delle componenti e delle funzionalità dei servizi AWS coinvolti nella creazione di un data lake.
• Utilizzare AWS Lake Formation per creare un data lake, facilitando la configurazione, la sicurezza e la gestione del data lake.
• Impiegare AWS Glue per creare un catalogo di dati, facilitando la scoperta e la preparazione dei dati per l’analisi.
• Utilizzare Amazon Athena per analizzare i dati, permettendo di eseguire query SQL direttamente sui dati memorizzati nel data lake.

Certificazione del corso

Esame AWS Certified Data Engineer – Associate;
L’esame AWS Certified Data Engineer – Associate DEA-C01 valuta la capacità di un candidato di implementare pipeline di dati, monitorare, risolvere problemi e ottimizzare costi e prestazioni in conformità con le best practice. Gli esaminati devono dimostrare competenze nell’ingestione e trasformazione dei dati, orchestrazione delle pipeline di dati e applicazione di concetti di programmazione. Inoltre, devono essere in grado di scegliere il data store ottimale, progettare modelli di dati, catalogare schemi di dati e gestire i cicli di vita dei dati. Altre competenze richieste includono l’operazionalizzazione, manutenzione e monitoraggio delle pipeline di dati, analisi dei dati e garanzia della qualità dei dati. Gli esaminati devono anche implementare meccanismi appropriati di autenticazione, autorizzazione, crittografia dei dati, privacy e governance, oltre ad abilitare il logging. Le conoscenze richieste includono le caratteristiche di throughput e latenza per i servizi AWS che ingeriscono dati, schemi di ingestione dei dati, elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark, e architetture event-driven. Gli esaminati devono saper integrare vari servizi AWS per creare pipeline ETL, configurare servizi AWS per pipeline di dati basate su schedulazioni o dipendenze, e ottimizzare i costi durante l’elaborazione dei dati. Inoltre, è necessaria la conoscenza dei concetti di programmazione quali CI/CD, query SQL e infrastruttura come codice (IaC). L’esame richiede anche competenze nell’automazione dell’elaborazione dei dati utilizzando i servizi AWS, visualizzazione dei dati, verifica e pulizia dei dati, e monitoraggio delle pipeline di dati. Infine, gli esaminati devono dimostrare la capacità di applicare meccanismi di autenticazione e autorizzazione, garantire la crittografia e mascheramento dei dati, preparare i log per audit, e implementare strategie di privacy e governance dei dati.

Contenuti del corso

Module 1: Introduction to data lakes

• Describe the value of data lakes
• Compare data lakes and data warehouses
• Describe the components of a data lake
• Recognize common architectures built on data lakes

Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation

• Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
• Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
• Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
• Lab 1: Set up a simple data lake

Module 3: Data processing and analytics

• Recognize how data processing applies to a data lake
• Use AWS Glue to process data within a data lake
• Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake

Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation

• Describe the features and benefits of AWS Lake Formation
• Use AWS Lake Formation to create a data lake
• Understand the AWS Lake Formation security model
• Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation

Module 5: Additional Lake Formation configurations

• Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
• Apply security and access controls to AWS Lake Formation
• Match records with AWS Lake Formation FindMatches
• Visualize data with Amazon QuickSight
• Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints
• Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight

Module 6: Architecture and course review

• Post course knowledge check
• Architecture review

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso AWS Technical Essentials e al Corso Data Analytics Fundamentals.

Durata del corso

Durata Intensiva 1gg.

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

• Building Data Lakes on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente. L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].