Data Silos Lakes and Streams E-Learning Kurs





Data Silos Lakes and Streams E-Learning Kurs
Data Silos Lakes und Streams E-Learning ✓ Preisgekrönter E-Learning-Kurs ✓ Umfangreiche interaktive Videos mit Kommentaren ✓ Zertifizierte Lehrer ✓ Praktische Übungen ✓ Zertifikat
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Data Silos Lakes and Streams E-Learning Ausbildung
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Kursinhalt
Data Silos, Lakes, & Streams: Introduction
Course: 1 Hour, 20 Minutes
- Course Overview
- Data Silos
- Data Lakes
- Characteristics of Data Lakes
- Data Lake Architecture, Features, and Challenges
- Data Warehouses
- Data Warehouses vs. Data Lakes
- Data Streams
- Migrating Data to AWS
- Data Lakes on AWS
- Working with Data Lakes on AWS
- Exercise: Data Silos, Lakes, and Streams
Data Silos, Lakes, and Streams: Data Lakes on AWS
Course: 1 Hour, 10 Minutes
- Course Overview
- Create a Role for the AWS Glue Service
- Upload Data to S
- Explore the Glue Web Console
- Manually Create Glue Tables
- Query the Data Lake Using Amazon Athena
- Configure and Run Glue Crawlers
- Access Data in Crawled Tables
- Crawl Multiple CSV Files in the Same Folder Path
- Merge Data in Multiple Files in the Same Folder Path
- Work with Files Having the Exact Same Schema
- Exercise: Data Lakes on AWS with S3 and Glue
Data Silos, Lakes, & Streams: Sources, Visualizations, & ETL Operations
Course: 1 Hour, 29 Minutes
- Course Overview
- Set Up a Redshift Cluster
- Create Tables and Load Data From S
- Establish a JDBC Connection to Redshift
- Crawl Redshift Using a JDBC Connection
- Crawl DynamoDB
- Configure QuickSight to Visualize Data
- Visualize Data in QuickSight
- Configure a Job to Perform Extract, Transform, Load
- Execute an ETL Operation in Glue
- Perform ETL to Back Up Redshift Data in S3 Buckets
- Perform ETL to Back Up DynamoDB Data in S3 Buckets
- Exercise: Multiple Sources, Visualizations, and ETL
Unterrichtsdauer | 3:59 Stunde |
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Sprache | Englisch |
Online-Zugang | 365 Tage |
Teilnahmeurkunde | Ja |
Preisgekröntes Online-Training | Ja |
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