Big Data in Amazon Web Services (AWS)

• Einführung in AWS Big Data Services: Machen Sie sich mit dem Zweck, den Funktionen und Möglichkeiten von AWS Big Data Services wie Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift und Amazon Kinesis vertraut.
• Überprüfung der Systemanforderungen: Vergewissern Sie sich, dass Ihr System die notwendigen Voraussetzungen für die Nutzung der AWS Big Data-Services erfüllt, z. B. Netzwerkkonnektivität, Einrichtung des AWS-Kontos und Berechtigungen.
• AWS-Konto einrichten: Richten Sie ein AWS-Konto ein und konfigurieren Sie IAM (Identity and Access Management), um den Zugriff und die Sicherheit für Ihre Big Data-Services zu verwalten.
• Einrichtung der Datenspeicherung: Konfigurieren Sie AWS-Speicherlösungen wie Amazon S3, Glacier und EFS für die Speicherung und Verwaltung großer Datensätze in der Cloud.
• Einrichtung der Datenverarbeitung: Richten Sie Amazon EMR für die Verarbeitung von Big Data-Arbeitslasten mit Hadoop und Spark ein. Konfigurieren Sie AWS Glue für ETL-Workflows und verwalten Sie Datenumwandlungen.
• Datenverarbeitung in Echtzeit: Konfigurieren Sie Amazon Kinesis zum Streamen und Verarbeiten von Echtzeitdaten, einschließlich der Einrichtung von Kinesis Data Streams, Data Firehose und Analytics.
• Data Warehouse-Einrichtung: Richten Sie Amazon Redshift für das Data Warehousing ein, einschließlich Datenladen, Schemadesign und Abfrageoptimierung für Analysen.
• Konfiguration der Datensicherheit: Implementieren Sie bewährte AWS-Sicherheitspraktiken, einschließlich der Einrichtung von Verschlüsselung, IAM-Rollen und Zugriffskontrollrichtlinien, um Ihre Big Data zu schützen.
• Datenanalyse-Konfiguration: Konfigurieren Sie Amazon QuickSight für die Visualisierung von Daten und die Durchführung von Analysen mit Ihren Big Data. Richten Sie benutzerdefinierte Berichte und Dashboards für Einblicke ein.
• Integration von maschinellem Lernen: Integrieren Sie Modelle für maschinelles Lernen mit Big Data mithilfe von Amazon SageMaker und anderen AWS-KI-Services, wie Amazon Rekognition und Amazon Comprehend.
• Überwachung und Protokollierung: Richten Sie AWS CloudWatch und CloudTrail ein, um Big Data-Ressourcen zu überwachen, Protokolle zu verfolgen und den ordnungsgemäßen Betrieb und die Leistung sicherzustellen.
• Automatisierung und Planung: Richten Sie geplante Aufträge mit AWS Lambda oder Amazon Data Pipeline ein, um die Datenverarbeitung, Analyse und Berichterstellung zu automatisieren.
• Optimierung der Leistung: Optimieren Sie die Leistung Ihrer Big Data-Lösungen, indem Sie die Ressourcennutzung optimieren, Konfigurationen anpassen und die Verarbeitungsfunktionen verbessern.
• Upgrades und Aktualisierungen: Bleiben Sie mit den neuesten AWS Big Data-Service-Updates, neuen Funktionen und Best Practices auf dem Laufenden. Prüfen Sie regelmäßig auf Service-Upgrades, um Ihr System effizient und sicher zu halten.

Diese Liste ist nicht vollständig und es gibt noch viele weitere Themen, die in einem Seminar für Big Data in Amazon Web Services (AWS) behandelt werden können, abhängig von den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen der Teilnehmer.

Einführung

• Apache Hadoop und Big Data
• Die Nützlichkeit von Amazon EMR
• Die Architektur und Anwendung von Amazon EMR
• Starten und Verwenden eines Amazon EMR-Clusters
• Die Verwendung des Hadoop-Programmier

Datenmanipulation: Dateneingabe, -übertragung und -komprimierung Amazon Kinesis, Amazon Redshift und Datenvisualisierung

• Arbeiten mit Amazon Kinesis zur Verarbeitung von Big Data in Echtzeit
• Big Data-Verarbeitung und -Streaming mit Amazon EMR und Amazon Kinesis
• Auswahl von AWS-Datenspeicheroptionen
• Verwendung von DynamoDB mit Amazon EMR
• Arbeiten mit Amazon Redshift für Big Data
• Big-Data-Visualisierung und -Orchestrierung
• Big-Data-Visualisierung mit Jaspersoft BI oder Tableau Desktop

Frameworks Analysen

• Die Verwendung von Hive für Werbeanalysen
• Die Bedeutung von Spark und Shark und Anwendung für In-Memory-Analysen
• Verwendung von Streaming für Life-Science-Analysen
• Kostenmanagement für Amazon EMR
• EMR-Sicherheit

Grundsätzlich wird immer die letzte vom Hersteller freigegebene Version geschult.

Die folgenden Personen können von der Teilnahme an dieser Schulung profitieren:

Dateningenieure: Fachleute, die für den Aufbau, die Verwaltung und die Optimierung von Datenpipelines und Arbeitsabläufen sowie für die reibungslose Datenaufnahme, -verarbeitung und -speicherung in AWS verantwortlich sind.

Datenwissenschaftler: Personen, die an der Datenanalyse, der prädiktiven Modellierung und der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens auf große Datensätze arbeiten und dabei AWS-Services wie Amazon SageMaker und Redshift nutzen.

Cloud-Architekten: Fachleute, die skalierbare, effiziente und sichere Architekturen für Big Data-Lösungen auf AWS entwerfen.

Business Intelligence-Analysten: Personen, die sich auf die Datenanalyse und -visualisierung konzentrieren und AWS-Services wie Amazon QuickSight und Redshift für die Berichterstellung und die Ableitung von Geschäftseinblicken aus Big Data nutzen.

DevOps-Ingenieure: Fachleute, die sich mit der Automatisierung, Überwachung und Verwaltung von Big Data-Arbeitslasten und -Infrastrukturen in AWS-Umgebungen befassen.

Systemadministratoren: Diejenigen, die für die Konfiguration und Wartung der AWS-Infrastruktur für Big Data-Anwendungen verantwortlich sind und die Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit sicherstellen.

IT-Manager und Lösungsarchitekten: Fachleute, die die Best Practices für die Implementierung von Big Data-Lösungen auf AWS und die Verwaltung von Ressourcen für eine optimale Leistung verstehen müssen.

Ingenieure für maschinelles Lernen: Diejenigen, die daran interessiert sind, Modelle für maschinelles Lernen in die Big Data-Verarbeitung auf AWS zu integrieren, indem sie Services wie Amazon SageMaker nutzen.

Sicherheitsexperten: Personen, die sich auf die Gewährleistung der Sicherheit und Compliance von Big Data-Umgebungen in AWS konzentrieren, einschließlich Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Überwachung.

Datenbank-Administratoren: Fachleute, die Datenspeicherlösungen wie Amazon S3 verwalten, Redshift und Glacier verwalten und sich auf Datenmanagement, Sicherungs- und Abrufstrategien konzentrieren.

Allgemeine Voraussetzungen, die Teilnehmer erfüllen sollten, um von einem solchen Seminar optimal zu profitieren:

Grundlegende Kenntnisse in Cloud Computing: Ein grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien und -Modellen ist hilfreich, insbesondere die Begriffe "IaaS" (Infrastructure as a Service), "PaaS" (Platform as a Service) und "SaaS" (Software as a Service).

Kenntnisse in AWS: Grundlegende Erfahrung mit Amazon Web Services (AWS) ist erforderlich, insbesondere mit der AWS-Managementkonsole und den grundlegenden AWS-Diensten wie EC2, S3 und IAM (Identity and Access Management).

Verständnis von Big Data-Konzepten: Ein grundlegendes Verständnis von Big Data und der Notwendigkeit, große Datensätze zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Kenntnisse über Datenbanken, Datenspeicherung und -abfrage sowie Datenpipelines sind von Vorteil.

Kenntnisse in Datenbanken und Datenmanagement: Grundwissen in relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sowie in den Konzepten von Data Warehousing und ETL (Extract, Transform, Load) ist hilfreich.

Erfahrung in der Programmierung: Grundkenntnisse in einer oder mehreren Programmiersprachen wie Python, Java oder SQL sind von Vorteil, insbesondere für das Arbeiten mit AWS-Diensten wie Amazon EMR (Elastic MapReduce) und AWS Glue.

Kenntnisse in Datenanalyse und -visualisierung: Erfahrung in der Analyse und Visualisierung von Daten, idealerweise mit Tools wie Excel, Tableau oder ähnlichen Plattformen, ist von Vorteil, insbesondere für den Umgang mit Amazon QuickSight.

Verständnis von Sicherheitskonzepten: Grundkenntnisse in der IT-Sicherheit, insbesondere in Bezug auf Cloud-Sicherheit, Datenschutz und Berechtigungsmanagement in AWS, sind hilfreich.

Vertrautheit mit Big Data-Tools und -Frameworks: Vorkenntnisse in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder ähnliche Frameworks sind hilfreich, insbesondere für das Arbeiten mit Amazon EMR.

Es gibt verschiedene Zertifizierungen im Bereich Big Data in Amazon Web Services (AWS), die durch die Absolvierung spezieller Schulungen und das Bestehen entsprechender Prüfungen erworben werden können. Die beliebtesten Zertifizierungen sind:

AWS Certified Big Data – Specialty
AWS Certified Solutions Architect – Associate
AWS Certified Data Analytics – Specialty

Diese Zertifizierungen decken verschiedene Aspekte der Big-Data-Verwaltung auf AWS ab, einschließlich Entwurf, Implementierung und Verwaltung skalierbarer Datenlösungen, Analyse großer Datensätze und Nutzung von AWS-Diensten wie Amazon EMR, Redshift, Kinesis und Glue.

Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine oder mehrere Prüfungen ablegen, die Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in diesem Bereich bewerten. Die genauen Anforderungen und Prüfungen variieren je nach Zertifizierung. Es ist daher wichtig, sich im Vorfeld über die Anforderungen und Prüfungen zu informieren, um auf die Zertifizierung hinzuarbeiten.

Bitte beachten Sie, dass unsere Seminare Sie auf Ihre tägliche Arbeit vorbereiten. Eine Zertifizierung ist nicht unser Ziel, dazu sind die Seminare zu starr strukturiert.

Wenn Sie als Unternehmen in die Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich der Big Data in Amazon Web Services (AWS) investieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass sich diese Investition langfristig auszahlt:

Setzen Sie klare Ziele: Legen Sie gemeinsam mit Ihrem Mitarbeiter klare Ziele fest, die Sie durch die Teilnahme am Seminar erreichen möchten. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele mit den Unternehmenszielen und -bedürfnissen in Einklang stehen.

Wählen Sie das richtige Seminar: Stellen Sie sicher, dass das Seminar, das Sie für Ihren Mitarbeiter auswählen, die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, die für die Erreichung der definierten Ziele erforderlich sind.

Bieten Sie Unterstützung und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter alle Ressourcen und Unterstützung erhält, die er benötigt, um das Seminar erfolgreich abzuschließen. Dazu können beispielsweise Zeit für das Selbststudium, Schulungsmaterialien oder technische Unterstützung gehören.

Planen Sie die Umsetzung der erworbenen Kenntnisse: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mitarbeiter die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in der Praxis anwenden kann. Planen Sie beispielsweise Schulungen oder Projekte, bei denen er seine neuen Fähigkeiten einsetzen und vertiefen kann.

Verfolgen Sie den Fortschritt: Stellen Sie sicher, dass Sie den Fortschritt Ihres Mitarbeiters im Auge behalten und regelmäßig Feedback geben. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die investierte Zeit und das Geld in eine qualitativ hochwertige Schulung langfristig zurückzahlen.

Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nach dem Seminarbesuch an Ihr Unternehmen zu binden, indem wir ihnen die bestmöglichen Rahmenbedingungen bieten, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen und mit Ihrem Unternehmen verbunden zu bleiben. Bitte kontaktieren Sie uns: investitionensichern@scngmbh.de

Dieses Seminar hat den Level "Administration / Grundlagen".

Wenn Sie sich nicht sicher sind ob dieser Kurs das richtige Niveau für Sie hat, dann können Sie dies vorab mit dem Trainer abstimmen.

• Basiskenntnisse über Apache Cassandra – Apache Cassandra Cluster Administrator
• Erweiterte Kenntnisse über  Big Data – Big Data in Amazon Web Services (AWS)
• Basiskenntnisse über Cloudera – Cloudera Search Einsteiger
• Erweiterte Kenntnisse über Datenintegration – Datenintegration für Fortgeschrittene
• Basiskenntnisse über MongoDB– MongoDB für Administratoren
• RapidMiner Server –  RapidMiner Server Einsatz und Web Apps

IBM Big Data

IBM Big SQL: IBM Big SQL Administration
IBM Open Platform: IBM Open Platform mit Apache Hadoop

IBM Cloud und Data Platform

IBM Datacap: IBM Datacap Administration
IBM InfoSphere: IBM InfoSphere DataStage engine Administration for Information Server

IBM Data: IBM Data Studio / Optim

IBM DB2

IBM DB2 Administration: IBM DB2 Administration Linux
IBM DB2 Backup: IBM DB2 Backup und Recovery

Informatica

Informatica Data: Informatica DataQuality Administration
Informatica Master: Informatica Master Data Manager Administration

Jaspersoft

JasperSoft Studio: JasperSoft Studio Reports
JasperReport: JasperReport Server komplett

KNIME

KNIME Analytics: KNIME Analytics für Data Wranglers Aufbau
KNIME Server: KNIME Server Administrator

MicroStrategy Data

MicroStrategy Visual: MicroStrategy Visual Data Discovery
MicroStrategy Data-Warehouse-Schema-Design

Pentaho

Pentaho Data: Pentaho Data Integration
Pentaho Report: Pentaho Report Data Modeling

PostgreSQL / PostGIS

PostgreSQL: PostgreSQL Administration
PostgreSQL / PostGIS: PostgreSQL - PostGIS für Entscheider

Qlik

QlikView: QlikView Server Administrator
QlikView Tuning: QlikView Tuning und Skalieren

SAS

SAS Administration: SAS Metadata Administration
SAS Daten Management: SAS Daten Integration

Microsoft SQL Server

SQL Server: SQL Server Administration
SQL Server Admin: SQL Server Admin Update

Wir bieten Ihnen Seminare mit einem hohen Praxisbezug an. Die Inhalte und Übungen sind auf Ihre täglichen Aufgaben im Unternehmen ausgerichtet und verzichten vollständig auf Werbehinweise anderer Produkte des Softwareherstellers.

Alle Trainings bei uns sind herstellerunabhängig. Dies ermöglicht es uns kritische Betrachtungen zu den Produkten selbst und Vergleiche zu Wettbewerbern des Herstellers im Seminar anzubieten. Die Kursinhalte sind eigene Inhalte und aus den praktischen Erfahrungen unserer Trainer in Projekten abgeleitet.

Selbstverständlich können die Inhalte bei Firmenseminaren individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden. Bitte sprechen Sie uns einfach an.

• Durchführungsgarantie - Durchführungsgarantie ab zwei Teilnehmern
• Mobile Klassenräume - die ideale Ergänzung bei Firmenseminaren
• Kostenfreier Support - für Fragen nach Seminarende
• Lieferung auf Rechnung - keine Vorkasse erforderlich
• Gespräch mit dem Trainer / Qualitätssicherung - lernen Sie den Trainer vorab kennen und einschätzen
• Klären der Seminarvorrausetzungen - sprechen Sie Ihre Kenntnisse mit dem Trainer durch
• Unterstützung bei den Reisekosten - bei Hotelübernachtungen übernehmen wir einen Teil der Kosten
• Verpflegung - ganztägig Kalt- / Warmgetränke und ein vollwertiges Mittagessen im Restaurant
• Lage der Schulungszentren - immer zentral gelegen und sehr gut erreichbar
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