{"course":{"productid":13341,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Data Warehousing on AWS","productcode":"DWAWS","vendorcode":"AW","vendorname":"Amazon Web Services","fullproductcode":"AW-DWAWS","courseware":{"has_ekit":true,"has_printkit":false,"language":"en"},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/amazon-dwaws","objective":"<ul>\n<li>Evaluieren der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big-Data-Systemen<\/li><li>Auswerten von Fallbeispielen f&uuml;r Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandeln von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-L&ouml;sung demonstrieren<\/li><li>Ausw&auml;hlen eines geeigneten Amazon-Redshift-Knotentyps und passende Gr&ouml;sse. Verstehen welche Sicherheitsfunktionen f&uuml;r Amazon Redshift geeignet sind, wie z. B. Verschl&uuml;sselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen<\/li><li>Und vieles mehr<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erf&uuml;llen:<\/p>\n<ul>\n<li><span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/course\/amazon-awse\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>AWS Technical Essentials <span class=\"fl-prod-pcode\">(AWSE)<\/span><\/a><\/span> oder vergleichbare Kenntnisse zu AWS<\/li><li>Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns<\/li><\/ul>","audience":"<p>Dieser Kurs ist konzipiert f&uuml;r:<\/p>\n<ul>\n<li>Datenbankarchitekten<\/li><li>Datenbankadministratoren<\/li><li>Datenbankentwickler<\/li><li>Datenanalysten<\/li><li>Data Scientists<\/li><\/ul>","contents":"<ul>\n<li>Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren<\/li><li>Fallbeispiele f&uuml;r Arbeitslasten von Data Warehouses evaluieren und von Fallstudien behandeln, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-L&ouml;sung demonstrieren<\/li><li>Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der f&uuml;r Ihre Datenbed&uuml;rfnisse geeigneten Gr&ouml;sse ausw&auml;hlen<\/li><li>F&uuml;r Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschl&uuml;sselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen<\/li><li>Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen<\/li><li>Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-L&ouml;sung verwenden<\/li><li>Ans&auml;tze und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses evaluieren<\/li><li>Datenquellen bestimmen und Anforderungen evaluieren, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken<\/li><li>Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden entwerfen<\/li><li>Daten laden und entladen sowie Aufgaben der Datenwartung durchf&uuml;hren<\/li><li>Abfragen verfassen und Abfragepl&auml;ne zur Optimierung der Abfrageleistung auswerten<\/li><li>Die Datenbank zur Ressourcenzuweisung konfigurieren, etwa des Speichers f&uuml;r Abfrage-Queues, und die Kriterien definieren, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues f&uuml;r eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen<\/li><li>Ereignisbenachrichtigungen &uuml;ber Aktivit&auml;ten im Data Warehouse mithilfe von Funktionen und Services, wie Amazon Redshift Database Audit Logging, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), &uuml;berpr&uuml;fen, &uuml;berwachen und empfangen<\/li><li>Betriebsaufgaben vorbereiten, etwa Gr&ouml;ssen&auml;nderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots f&uuml;r das Backup und die Wiederherstellung von Clustern<\/li><li>Eine BI-Anwendung zur Durchf&uuml;hrung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten verwenden<\/li><\/ul>","summary":"<p>Dieser Kurs f&uuml;hrt Sie ein in die Konzepte, Strategien und bew&auml;hrten Methoden f&uuml;r die Konzeptionierung einer Cloud-basierten Data Warehousing-L&ouml;sung mit Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS in Petabyte-Gr&ouml;sse. Es wird demonstriert, wie Daten f&uuml;r das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. Wir werden ausserdem erl&auml;utern, wie Sie Business Intelligence (BI)-Tools zur Analyse Ihrer Daten einsetzen k&ouml;nnen.<\/p>","objective_plain":"- Evaluieren der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big-Data-Systemen\n- Auswerten von Fallbeispielen f\u00fcr Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandeln von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-L\u00f6sung demonstrieren\n- Ausw\u00e4hlen eines geeigneten Amazon-Redshift-Knotentyps und passende Gr\u00f6sse. Verstehen welche Sicherheitsfunktionen f\u00fcr Amazon Redshift geeignet sind, wie z. B. 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Es wird demonstriert, wie Daten f\u00fcr das Data Warehouse mithilfe anderer AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gesammelt, gespeichert und vorbereitet werden. 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