Préparation à l'examen AWS Certified Big Data Specialty
Durée: 1 h 1 min
Nombre de leçons: 40
Rubrique: Préparez vos certifications Amazon Cloud
Contenu de la Formation
Le programme de formation pour la préparation à l'examen AWS Certified Big Data Specialty offre une vue d'ensemble complète des compétences nécessaires pour réussir la certification. Il commence par une introduction aux objectifs du programme et à l'importance de la certification dans le domaine professionnel. Les participants découvrent les concepts fondamentaux du Big Data sur AWS, ainsi que les services clés et leurs applications courantes. Le programme aborde également la collecte, l'ingestion et le traitement des données à l'aide d'AWS Kinesis, tout en mettant en avant les meilleures pratiques pour ces processus. Le stockage de données est exploré à travers Amazon S3 et AWS Glue, avec un accent sur la création d'une architecture de stockage évolutive. Les techniques d'analyse de données et de visualisation sont enseignées via Amazon Redshift, Amazon QuickSight et AWS EMR. Le Machine Learning est introduit avec Amazon SageMaker, couvrant la préparation des données et le déploiement des modèles. La sécurité et la conformité des données sont également abordées, avec des stratégies pour la protection et le cryptage des données, ainsi que la gestion des accès. L'optimisation des coûts sur AWS est un autre aspect crucial, avec des stratégies spécifiques pour Amazon S3 et des conseils pour le suivi des coûts. Enfin, le programme inclut des pratiques intensives, des simulations d'examen et des études de cas réels pour renforcer les compétences acquises, et propose des ressources supplémentaires pour approfondir les connaissances.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre les concepts de base du Big Data sur AWS et les services associés.
- Collecter, ingérer et stocker des données de manière efficace sur AWS.
- Analyser et visualiser des données à l'aide des outils AWS.
- Utiliser Amazon SageMaker pour le Machine Learning et déployer des modèles.
- Assurer la sécurité et la conformité des données sur AWS.
- Optimiser les coûts liés à l'utilisation des services AWS pour le Big Data.
- Se préparer efficacement à l'examen AWS Certified Big Data Specialty grâce à des exercices pratiques et des simulations.
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
1.1. Objectifs du programme
1.2. Présentation de l'examen AWS Certified Big Data
1.3. Importance de la certification dans le métier
2. Concepts de base du Big Data sur AWS
2.1. Introduction au Big Data et à AWS
2.2. Services AWS pour le Big Data
2.3. Cas d'utilisation courants
3. Collecte et ingestion de données
3.1. Collecte de données avec AWS Kinesis
3.2. Traitement des flux de données
3.3. Meilleures pratiques pour l'ingestion de données
4. Stockage de données sur AWS
4.1. Amazon S3 pour le stockage de données massives
4.2. AWS Glue pour la préparation de données
4.3. Architecture de stockage évolutif
5. Analyse de données et visualisation
5.1. Amazon Redshift pour l'analyse de données
5.2. Visualisation des données avec Amazon QuickSight
5.3. AWS EMR pour le traitement de Big Data
6. Machine Learning avec AWS
6.1. Introduction à Amazon SageMaker
6.2. Préparation des données pour le Machine Learning
6.3. Déploiement et évaluation des modèles
7. Sécurité et compliance des données
7.1. Concepts de sécurité des données sur AWS
7.2. Protection et cryptage des données
7.3. Gestion des accès et des identités
8. Optimisation des coûts
8.1. Stratégies d'optimisation sur Amazon S3
8.2. Suivi des coûts et des économies sur AWS
8.3. Modèles de facturation d'AWS pour le Big Data
9. Pratiques et exercices de préparation
9.1. Simulations d'examen
9.2. Exercices pratiques intensifs
9.3. Études de cas réels
10. Conclusion et ressources supplémentaires
10.1. Résumé du programme et des compétences acquises
10.2. Conseils pour le jour de l'examen
10.3. Ressources et liens utiles pour approfondir