AWS Большие данные и основы анализа данных

Организации сегодня генерируют огромное количество данных, и знание того, как эффективно обрабатывать и анализировать их, является высоко востребованным навыком. Это текстовое руководство поможет вам ориентироваться в экосистеме данных AWS, от основных концепций до разработки надежных архитектур больших данных. Вы пройдете путь от понимания основных принципов работы облачного хранилища до настройки сложных, безопасных и экономичных конвейеров данных. Изучая реальные архитектурные модели, вы приобретете уверенность в разработке озер данных и аналитических решений на AWS. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих принципов хранения, поглощения, обработки и визуализации больших данных на AWS. - Настройте масштабируемые конвейеры приема данных с помощью AWS Kinesis, управляемой потоковой передачи для Apache Kafka и AWS Glue. - Разработайте безопасные и экономичные озера данных с использованием Amazon S3, AWS Lake Formation и современных форматов таблиц. - Анализ крупномасштабных наборов данных с помощью бессерверных движков запросов, таких как Amazon Athena, и решений для хранения данных, таких, как Amazon Redshift. - Примените передовые методы обеспечения безопасности данных, шифрования и управления на протяжении всего жизненного цикла данных AWS. - Практика оптимизации рабочих процессов обработки данных с помощью Amazon EMR и современных бессерверных ETL-конвейеров. Курс начинается с основных терминов больших данных и основных концепций хранения AWS, прежде чем перейти к вводу, обработке, анализу и безопасности. С помощью подробных письменных объяснений и архитектурных разбивок вы узнаете, как выбрать и комбинировать правильные инструменты AWS для решения любой проблемы с данными. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, облачных архитекторов и ИТ-специалистов, которые только начинают работать с большими данными на AWS, без предварительного опыта инженерии данных. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундаментальный опыт в технологиях больших данных AWS.