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<!DOCTYPE FL_Course SYSTEM "https://www.flane.de/dtd/fl_course095.dtd"><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://portal.flane.ch/css/xml-course.xsl"?><course productid="13341" language="de" source="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-course/amazon-dwaws" lastchanged="2025-12-24T11:15:38+01:00" parent="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-courses"><title>Data Warehousing on AWS</title><productcode>DWAWS</productcode><vendorcode>AW</vendorcode><vendorname>Amazon Web Services</vendorname><fullproductcode>AW-DWAWS</fullproductcode><version>2.0</version><objective>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Evaluieren der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big-Data-Systemen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Auswerten von Fallbeispielen f&amp;uuml;r Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandeln von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-L&amp;ouml;sung demonstrieren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Ausw&amp;auml;hlen eines geeigneten Amazon-Redshift-Knotentyps und passende Gr&amp;ouml;sse. Verstehen welche Sicherheitsfunktionen f&amp;uuml;r Amazon Redshift geeignet sind, wie z. B. Verschl&amp;uuml;sselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Und vieles mehr&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</objective><essentials>&lt;p&gt;Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erf&amp;uuml;llen:&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;span class=&quot;cms-link-marked&quot;&gt;&lt;a class=&quot;fl-href-prod&quot; href=&quot;/swisscom/course/amazon-awse&quot;&gt;&lt;svg role=&quot;img&quot; aria-hidden=&quot;true&quot; focusable=&quot;false&quot; data-nosnippet class=&quot;cms-linkmark&quot;&gt;&lt;use xlink:href=&quot;/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark&quot;&gt;&lt;/use&gt;&lt;/svg&gt;AWS Technical Essentials &lt;span class=&quot;fl-prod-pcode&quot;&gt;(AWSE)&lt;/span&gt;&lt;/a&gt;&lt;/span&gt; oder vergleichbare Kenntnisse zu AWS&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</essentials><audience>&lt;p&gt;Dieser Kurs ist konzipiert f&amp;uuml;r:&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Datenbankarchitekten&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Datenbankadministratoren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Datenbankentwickler&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Datenanalysten&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Data Scientists&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</audience><contents>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Fallbeispiele f&amp;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&amp;ouml;sung demonstrieren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der f&amp;uuml;r Ihre Datenbed&amp;uuml;rfnisse geeigneten Gr&amp;ouml;sse ausw&amp;auml;hlen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;F&amp;uuml;r Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschl&amp;uuml;sselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-L&amp;ouml;sung verwenden&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Ans&amp;auml;tze und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses evaluieren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Datenquellen bestimmen und Anforderungen evaluieren, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden entwerfen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Daten laden und entladen sowie Aufgaben der Datenwartung durchf&amp;uuml;hren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Abfragen verfassen und Abfragepl&amp;auml;ne zur Optimierung der Abfrageleistung auswerten&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Die Datenbank zur Ressourcenzuweisung konfigurieren, etwa des Speichers f&amp;uuml;r Abfrage-Queues, und die Kriterien definieren, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues f&amp;uuml;r eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Ereignisbenachrichtigungen &amp;uuml;ber Aktivit&amp;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), &amp;uuml;berpr&amp;uuml;fen, &amp;uuml;berwachen und empfangen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Betriebsaufgaben vorbereiten, etwa Gr&amp;ouml;ssen&amp;auml;nderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots f&amp;uuml;r das Backup und die Wiederherstellung von Clustern&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Eine BI-Anwendung zur Durchf&amp;uuml;hrung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten verwenden&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</contents><objective_plain>- Evaluieren der Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big-Data-Systemen
- Auswerten von Fallbeispielen für Arbeitslasten von Data Warehouses und Behandeln von Fallstudien, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
- Auswählen eines geeigneten Amazon-Redshift-Knotentyps und passende Grösse. Verstehen welche Sicherheitsfunktionen für Amazon Redshift geeignet sind, wie z. B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
- Und vieles mehr</objective_plain><essentials_plain>Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:


- AWS Technical Essentials (AWSE) oder vergleichbare Kenntnisse zu AWS
- Vertrautheit mit relationalen Datenbanken und den Konzepten des Datenbankdesigns</essentials_plain><audience_plain>Dieser Kurs ist konzipiert für:


- Datenbankarchitekten
- Datenbankadministratoren
- Datenbankentwickler
- Datenanalysten
- Data Scientists</audience_plain><contents_plain>- Die Beziehung zwischen Amazon Redshift und anderen Big Data-Systemen evaluieren
- Fallbeispiele für Arbeitslasten von Data Warehouses evaluieren und von Fallstudien behandeln, die die Implementierung der AWS Daten- und Analyseservices als Teil der Data Warehousing-Lösung demonstrieren
- Einen Amazon Redshift-Knotentyp in der für Ihre Datenbedürfnisse geeigneten Grösse auswählen
- Für Amazon Redshift geeignete Sicherheitsfunktionen verstehen, wie z.B. Verschlüsselung, IAM-Berechtigungen und Datenbankberechtigungen
- Einen Amazon Redshift-Cluster in Betrieb nehmen und Komponenten und Funktionen zur Implementierung eines Data Warehouse in der Cloud nutzen
- Weitere AWS- und Analyseservices wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 als Beitrag zur Data Warehousing-Lösung verwenden
- Ansätze und Methoden zur Konzeptionierung von Data Warehouses evaluieren
- Datenquellen bestimmen und Anforderungen evaluieren, die sich auf das Data Warehouse-Konzept auswirken
- Data Warehouse im Hinblick auf die effektive Nutzung von Komprimierung, Datenverteilung und Sortiermethoden entwerfen
- Daten laden und entladen sowie Aufgaben der Datenwartung durchführen
- Abfragen verfassen und Abfragepläne zur Optimierung der Abfrageleistung auswerten
- Die Datenbank zur Ressourcenzuweisung konfigurieren, etwa des Speichers für Abfrage-Queues, und die Kriterien definieren, um Ihren konfigurierten Abfrage-Queues für eine bessere Verarbeitung bestimmte Abfragetypen zuzuweisen
- Ereignisbenachrichtigungen über Aktivitäten 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), überprüfen, überwachen und empfangen
- Betriebsaufgaben vorbereiten, etwa Grössenänderung des Amazon Redshift-Clusters und Verwendung von Snapsots für das Backup und die Wiederherstellung von Clustern
- Eine BI-Anwendung zur Durchführung von Datenanalysen und Visualisierungsaufgaben anhand Ihrer Daten verwenden</contents_plain><duration unit="d" days="3">3 Tage</duration><pricelist><price country="DE" currency="EUR">1995.00</price><price country="AT" currency="EUR">1995.00</price><price country="OM" currency="USD">1480.00</price><price country="QA" currency="USD">1480.00</price><price country="SA" currency="USD">1480.00</price><price country="KE" currency="USD">1480.00</price><price country="ZA" currency="USD">1480.00</price><price country="KW" currency="USD">1480.00</price><price country="DZ" currency="USD">1480.00</price><price country="MA" currency="USD">1480.00</price><price country="TN" currency="USD">1480.00</price><price country="LB" currency="USD">1480.00</price><price country="JO" currency="USD">1480.00</price><price country="LR" currency="USD">1480.00</price><price country="US" currency="USD">2025.00</price><price country="IT" currency="EUR">1650.00</price><price country="SI" currency="EUR">1995.00</price><price country="SE" currency="EUR">1995.00</price><price country="AE" currency="USD">1800.00</price><price country="RU" currency="RUB">127500.00</price><price country="SG" currency="USD">1895.00</price><price country="IL" currency="ILS">6920.00</price><price country="GR" currency="EUR">1995.00</price><price country="MK" currency="EUR">1995.00</price><price country="BE" currency="EUR">2195.00</price><price country="NL" currency="EUR">2195.00</price><price country="HU" currency="EUR">1995.00</price><price country="PL" currency="PLN">5200.00</price><price country="GB" currency="GBP">2655.00</price><price country="CH" currency="CHF">2680.00</price><price country="CA" currency="CAD">2795.00</price><price country="FR" currency="EUR">2550.00</price></pricelist><miles/></course>