Simplifique sus análisis e inteligencia artificial con Amazon SageMaker Lakehouse

Resumen

Descubra cómo Amazon SageMaker Lakehouse unifica datos a través de lagos de S3 y almacenes de Redshift, permitiendo consultas fluidas con herramientas de Apache Iceberg mientras mantiene controles de seguridad robustos.

Programa de estudio

• Introducción a Amazon SageMaker Lakehouse
Panorama general de la unificación de datos en AWS
Características clave y beneficios
• Comprendiendo los Lagos de Datos y Almacenes de Datos
Diferencias entre lagos de datos S3 y almacenes de datos Redshift
Casos de uso para combinar lagos de datos y almacenes
• Apache Iceberg para Consultas Sin Fronteras
Introducción a Apache Iceberg
Configuración y optimización de Apache Iceberg para consultas de datos
• Integración de Amazon SageMaker Lakehouse
Pasos para unificar datos en S3 y Redshift
Mejores prácticas para la gestión de datos y arquitectura
• Seguridad de Datos y Cumplimiento
Descripción general de los controles de seguridad en Amazon SageMaker Lakehouse
Gestión de acceso y permisos
• Casos de Uso y Aplicaciones
Casos de uso reales de Amazon SageMaker Lakehouse
Integración avanzada de análisis y IA
• Taller Práctico
Ejercicios prácticos sobre unificación de datos
Implementación de un flujo de trabajo analítico de muestra
• Optimización del Rendimiento
Técnicas para optimizar el rendimiento de consultas
Solución de problemas comunes de rendimiento
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen y revisión del curso
Recursos adicionales y caminos de aprendizaje further

Asignaturas

Programación