AWSデータエンジニアリング：最新のデータパイプラインを構築し、オーケストレーションする

今日のデータ駆動型世界において、組織は生の情報を行動可能な洞察に変えるために堅牢なデータパイプラインに依存しています。これらのシステムを構築するには、クラウドインフラストラクチャ、データモデリング、ワークフロー自動化に関する確かな理解が必要です。 このコースでは、AWS上で本番環境に対応したデータプラットフォームを設計・デプロイするプロセスをガイドします。コアとなるデータベースパラダイムの理解から、最新のレイクハウスアーキテクチャの構築、ワークフローの自動化へと移行し、クラウドデータエンジニアとして働くために必要な実践的なスキルを習得できます。 学習内容： - PostgreSQL、MongoDB、Neo4jを含むリレーショナル、ドキュメント、グラフデータベース全体でデータを効果的にモデリングする - Redshiftを使用してクラウドデータウェアハウスを構築し、最適化されたディメンションスキーマと堅牢なETLパイプラインを設計する - Apache Sparkを使用してデータレイヤーを処理し、S3、Glue、Iceberg、Athenaで最新のレイクハウスアーキテクチャを実装する - Apache AirflowとMWAAを使用して複雑なデータワークフローをオーケストレーションおよびスケジュールする - 最新のデータ品質検証技術と基本的なInfrastructure as Codeの概念を適用して、パイプラインの信頼性を確保する このコースは、基礎的なデータベースの概念とデータモデリング戦略から始まり、クラウドウェアハウジング、レイクハウスアーキテクチャ、自動オーケストレーションへと進みます。明確な書面による説明、アーキテクチャの分解、構造化されたコードスニペットを通じて、エンドツーエンドのデータシステムを設計する方法を学びます。 このコースは、クラウドベースのデータエンジニアリングに移行したいと考えている意欲的なデータエンジニア、ソフトウェア開発者、データアナリスト向けに設計されています。事前のAWSまたはデータエンジニアリングの経験は必要ありませんが、SQLとPythonの基本的な理解があると役立ちます。 今日からクラウドデータエンジニアリングの基盤を構築し始めましょう。