Analyse de données avec AWS : Utiliser AWS Redshift, Kinesis, et autres services d'analyse
Durée: 0 h 40 min
Nombre de leçons: 26
Rubrique: Préparez vos certifications Amazon Cloud
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur l'analyse de données avec AWS explore les services et outils disponibles pour traiter, analyser et visualiser les données sur la plateforme AWS. Voici une synthèse des points abordés :
Le programme commence par une introduction aux concepts clés de l'analyse de données et une vue d'ensemble des services AWS dédiés à cette discipline. Les participants découvrent ensuite AWS Redshift, son architecture, et les concepts de modélisation des données, de sécurité et de cryptage.
AWS Kinesis est présenté pour le streaming de données, avec un accent sur l'ingestion et le traitement en temps réel, ainsi que l'analyse des flux de données. Le programme explore également d'autres services d'analyse de données sur AWS, tels qu'Amazon EMR pour le Big Data, Amazon Athena pour les requêtes SQL ad hoc, et AWS Glue pour l'ETL.
La sécurité et la conformité des données sont abordées, avec des stratégies pour sécuriser les données et gérer les accès. Le programme inclut des cas pratiques et des démonstrations, notamment la mise en place d'un entrepôt de données avec Redshift et l'analyse en temps réel avec Kinesis.
Enfin, le programme conclut avec un résumé des concepts appris et une revue des évolutions et innovations dans l'analyse de données sur AWS.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre les concepts clés de l'analyse de données et les services AWS associés.
- Utiliser AWS Redshift pour la modélisation, la sécurité et le chargement des données.
- Mettre en œuvre des solutions de streaming de données avec AWS Kinesis.
- Exploiter d'autres services d'analyse de données sur AWS comme EMR, Athena et Glue.
- Assurer la sécurité et la conformité des données sur AWS.
- Appliquer les connaissances acquises à travers des cas pratiques et des démonstrations.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
- Aucun entretien de sélection n'est requis.
Modalités de Formation
Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.
1. Introduction à l'analyse de données avec AWS
1.1. Concepts clés de l'analyse de données
1.2. Vue d'ensemble des services AWS pour l'analyse
2. AWS Redshift : Architecture et Concepts
2.1. Présentation de Redshift
2.2. Modélisation des données avec Redshift
2.3. Sécurité et cryptage dans Redshift
2.4. Chargement et transformation des données
3. AWS Kinesis : Streaming de données
3.1. Principes de Kinesis Data Streams
3.2. Ingestion et traitement de données en temps réel
3.3. Analyse des flux avec Kinesis Analytics
3.4. Intégration de Kinesis avec d'autres services AWS
4. Autres services d'analyse de données sur AWS
4.1. Amazon EMR pour le Big Data
4.2. Amazon Athena pour les requêtes SQL ad hoc
4.3. AWS Glue pour l'ETL
5. Sécurité et conformité des données
5.1. Stratégies de sécurité des données
5.2. Conformité et gestion des accès
6. Cas pratiques et démonstrations
6.1. Mise en place d'un entrepôt de données avec Redshift
6.2. Analyse en temps réel avec Kinesis
7. Résumé et perspectives
7.1. Revue des concepts appris
7.2. Évolutions et innovations dans l'analyse de données sur AWS