Formation Building Data Lakes on AWS
Informations générales
Objectifs
Après ce cours, vous serez capable de :
- Appliquer les méthodologies de lac de données dans la planification et la conception d’un lac de données
- Articuler les composants et les services requis pour créer un lac de données AWS
- Sécuriser un lac de données avec les autorisations appropriées
- Ingérer, stocker et transformer des données dans un lac de données
- Interroger, analyser et visualiser des données dans un lac de données
Prérequis
Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes :
- Avoir suivi la formation AWS Cloud Practitioner Essentials ou AWS Technical Essentials
- Un an d’expérience dans la création de pipelines d’analyse de données ou avoir suivi le cours numérique Data Analytics Fundamentals
Public
Ce cours s'adresse avant tout aux personnes suivantes :
- Ingénieurs plateformes de données
- Architectes de solutions
- Professionnels de l’informatique
Programme de la formation
Dans ce cours, vous apprendrez à créer un lac de données opérationnel qui prend en charge l’analyse des données structurées et non structurées. Vous apprendrez les composants et les fonctionnalités des services impliqués dans la création d’un lac de données. Vous utiliserez AWS Lake Formation pour créer un lac de données, AWS Glue pour créer un catalogue de données et Amazon Athena pour analyser les données. Les cours magistraux et les laboratoires approfondissent votre apprentissage grâce à l’exploration de plusieurs architectures de lac de données courantes.
Introduction aux lacs de données
- Décrire la valeur des lacs de données
- Comparer les lacs de données et les entrepôts de données
- Décrire les composants d’un lac de données
- Reconnaître les architectures communes construites sur des lacs de données
Ingestion, catalogage et préparation des données
- Décrire la relation entre le stockage du lac de données et l’ingestion de données
- Décrire les robots AWS Glue et comment ils sont utilisés pour créer un catalogue de données
- Identifiez le formatage, le partitionnement et la compression des données pour un stockage et une requête efficaces
- Mise en pratique : Configurer un lac de données simple
Traitement et analyse des données
- Reconnaître comment le traitement des données s’applique à un lac de données
- Utiliser AWS Glue pour traiter les données dans un lac de données
- Décrire comment utiliser Amazon Athena pour analyser les données dans un lac de données
Création d’un lac de données avec AWS Lake Formation
- Décrire les fonctionnalités et les avantages d’AWS Lake Formation
- Utiliser AWS Lake Formation pour créer un lac de données
- Comprendre le modèle de sécurité AWS Lake Formation
- Mise en pratique : Créer un lac de données à l’aide d’AWS Lake Formation
Configurations supplémentaires de Lake Formation
- Automatisez AWS Lake Formation à l’aide de plans et de flux de travail
- Appliquer des contrôles de sécurité et d’accès à AWS Lake Formation
- Faites correspondre les enregistrements avec AWS Lake Formation FindMatches
- Visualisez les données avec Amazon QuickSight
- Mise en pratique : Automatiser la création d’un lac de données à l’aide des plans AWS Lake Formation
- Mise en pratique : Visualisation des données à l’aide d’Amazon QuickSight
Architecture et révision des cours
- Vérification des connaissances après le cours
- Revue d’architecture
Méthode pédagogique
Chaque participant travaille sur un poste informatique qui lui est dédié. Un support de cours lui est remis soit en début soit en fin de cours. La théorie est complétée par des cas pratiques ou exercices corrigés et discutés avec le formateur. Le formateur projette une présentation pour animer la formation et reste disponible pour répondre à toutes les questions.
Méthode d'évaluation
Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.
Mis à jour le 24/01/2024