Overview
Neste curso autoguiado, você aprende sobre o processo de planejamento de soluções de análise de dados e os vários processos de análise de dados envolvidos. Este curso explica os cinco fatores principais que indicam a necessidade de serviços da AWS específicos para a coleta, o processamento, a análise e a apresentação de seus dados. Isso inclui o aprendizado de arquiteturas básicas, proposições de valor e possíveis casos de uso. O curso apresenta os serviços e as soluções da AWS para ajudá-lo a criar e aprimorar soluções de análise de dados.
Público-alvo
Este curso é destinado a:
- Arquitetos de dados
- Cientistas de dados
- Analistas de dados
Objetivos do curso
Neste curso, você aprenderá a:
- Identificar as características das soluções de análise de dados e as características que indicam que essa solução pode ser necessária
- Definir tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados
- Definir tipos de armazenamento de dados, como data lakes, AWS Lake Formation, data warehouses e o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Analisar as características e as diferenças no processamento em lotes e fluxos
- Definir como o Amazon Kinesis é usado para processar dados de streaming
- Analisar as características de diferentes sistemas de armazenamento para dados de origem
- Analisar as características dos sistemas de Online Transaction Processing (OLTP – Processamento online de transações) e Online Analytical Processing (OLAP – Processamento analítico online) e o impacto delas na organização de dados dentro desses sistemas
- Analisar as diferenças de métodos de armazenamento físico de dados colunares e baseados em linha
- Definir como o Amazon EMR, o AWS Glue e o Amazon Redshift funcionam isoladamente para processar, limpar e transformar dados em uma solução de análise de dados
- Analisar o conceito de conformidade com Atomicity, Consistency, Isolation and Durability (ACID – Atomicidade, consistência, isolamento e resiliência), bem como a conformidade com Basic Availability, Soft State, Eventual Consistency (BASE – Disponibilidade básica, o estado flexível, a consistência eventual) e como um processo Extract, Transform, Load (ETL – Extração, transformação, carga) pode ajudar a garantir a conformidade
- Explorar o conceito de esquemas de dados e entender como eles definem dados e como essas informações são armazenadas em metastores
- Analisar o conceito de dados versus informações
- Reconhecer as maneiras de analisar dados para produzir informações para relatórios usando ferramentas como o Amazon QuickSight e o Amazon Athena
- Definir como os serviços da AWS trabalham juntos para visualizar dados
Pré-requisitos
Recomendamos que os participantes do curso cumpram os seguintes pré-requisitos:
- Conhecimento prático de conceitos de banco de dados
- Compreensão básica de armazenamento, processamento e Data Analytics
- Experiência com sistemas de TI empresarial
Método de apresentação
Este curso será ministrado com uma combinação de:
- Treinamento digital
Nota: Este curso tiene transcripciones localizados. La narración está en inglés.
Duração
3,5 horas
Descrição do curso
Este curso aborda os seguintes conceitos:
- Lição 1: Introdução a soluções de análise de dados
- Conceitos de Data Analytics e análise de dados
- Introdução aos desafios do Data Analytics
- Lição 2: Volume
Syllabus
Taught by
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