Simplifique sus análisis e inteligencia artificial con Amazon SageMaker Lakehouse

Resumen

Discover how Amazon SageMaker Lakehouse unifies data across S3 lakes and Redshift warehouses, enabling seamless querying with Apache Iceberg tools while maintaining robust security controls.

Programa

• 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

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Materias

Programming