AWS Data Pipelines: Integrazione di Glue e Lambda per Principianti

Nel mondo odierno basato sul cloud, l'elaborazione manuale dei dati è un collo di bottiglia che rallenta la business intelligence e lo sviluppo di applicazioni. L'automazione delle pipeline di dati utilizzando servizi cloud serverless consente di scalare senza sforzo mantenendo bassi i costi operativi. Questo corso ti insegna come progettare, scrivere e distribuire pipeline di dati automatizzate utilizzando AWS Glue e AWS Lambda. Passerete dalla comprensione della catalogazione di base dei dati all'orchestrazione di flussi di lavoro complessi di Extract, Transform, Load (ETL) basati su eventi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'automazione dei dati nel cloud, incluse le architetture serverless e i data lake. - Configurare AWS Glue Data Catalogs e Crawlers per scoprire e mappare automaticamente lo schema dei tuoi set di dati. - Scrivere funzioni AWS Lambda per attivare automaticamente gli eventi di elaborazione dei dati all'arrivo di nuovi file. - Costruire processi ETL serverless utilizzando AWS Glue per pulire, trasformare e caricare i dati. - Applicare pratiche di packaging moderne per raggruppare in modo pulito i layer e le dipendenze di Lambda. - Implementare concetti di base di infrastructure-as-code per distribuire le tue pipeline di dati in modo coerente. Inizierai con le definizioni fondamentali di ETL e del computing serverless prima di passare a guide scritte passo-passo per la configurazione di Glue e Lambda. Attraverso chiari frammenti di codice e spiegazioni scritte strutturate, imparerai come connettere questi servizi in una pipeline di dati unificata e basata su eventi. Questo corso è progettato per ingegneri dei dati principianti, appassionati di cloud e sviluppatori che desiderano apprendere l'automazione dei dati serverless. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegneria del cloud, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare la potenza delle pipeline di dati cloud automatizzate.