Certification AWS Data Analytics - eLearning
450,00 EUR
- 40 hours
La formation pour la certification en analyse de données AWS vous prépare à tous les aspects de l'hébergement de grandes données et du traitement distribué sur la plateforme AWS et est en accord avec l'examen AWS Certified Data Analytics - Specialty. Ce cours a été développé par des leaders de l'industrie et est conforme aux meilleures pratiques les plus récentes. Cette formation couvre la plateforme cloud d'Amazon AWS, Kinesis Analytics, le stockage de grandes données AWS, le traitement, l'analyse, la visualisation et les services de sécurité, les algorithmes d'apprentissage automatique, et bien plus encore.
Caractéristiques principales
Langue
Le cours et le matériel sont en anglais
Niveau
Niveau débutant - intermédiaire
Accès
Accès de 12 mois à l'e-learning (auto-formation)
14 heures de contenu vidéo au total
avec 40 heures de temps d'étude recommandé
Terminer les projets
3 projets de fin de cours pratiques
Examen officiel non inclus
Mais les cours sont alignés
Certification
Certification de spécialité en analyse de données AWS

Résultats d'apprentissage
Lorsque vous aurez terminé ce cours, vous serez capable de réaliser ce qui suit :
Utilisez Amazon EMR pour le traitement de grandes données
Exploitez Amazon EMR pour traiter de grands ensembles de données à l'aide des outils de l'écosystème Hadoop, permettant une analyse et une transformation efficaces des données.
Mettez en œuvre un traitement de données en temps réel avec Amazon Kinesis
Utilisez Amazon Kinesis pour ingérer et traiter des données en streaming en temps réel, facilitant ainsi l'obtention d'insights opportuns et la prise de décision
Analyser et visualiser des données en utilisant Amazon QuickSight
Créez des tableaux de bord interactifs et effectuez des requêtes ad hoc avec Amazon QuickSight, améliorant ainsi le storytelling basé sur les données et les capacités d'intelligence d'affaires.
Comprendre les services de stockage et de sécurité des Big Data sur AWS
Acquérez une maîtrise des solutions de stockage de grandes données AWS et mettez en œuvre les meilleures pratiques de sécurité pour garantir l'intégrité des données et la conformité.
Préparez-vous pour l'examen AWS Certified Data Analytics – Specialty
Développez les connaissances et compétences nécessaires pour réussir l'examen AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01), validant votre expertise dans les services d'analyse de données AWS
Calendrier du cours

Introduction
Leçon 01
- Configuration AWS
Collection
Leçon 02
- Amazon Kinesis
- IoT
- Service de migration de bases de données AWS
- AWS Direct Connect
- Famille AWS Snow
- Amazon MSK : Service de streaming géré pour Apache Kafka
Stockage
Leçon 03
- Service de stockage simple Amazon
- Amazon DynamoDB
- Amazon ElastiCache
Traitement
Leçon 04
- AWS Lambda
- Coller Hive et Extraire, Transformer et Charger (ETL)
- AWS Glue Studio
- AWS Glue DataBrew
- AWS Lake Formation
- Amazon Elastic MapReduce (EMR)
- Apache Spark
- Apache Pig et HBase sur Amazon Elastic MapReduce (EMR)
- AWS Data Pipeline
Analyse
Leçon 05
- Kinesis Analytics
- Amazon Elasticsearch
- Amazon Athena
- Amazon Redshift
- Service de base de données relationnelle Amazon (RDS) et Aurora
Visualisation
Leçon 06
- Amazon QuickSight
- Types de visualisation
- Autres outils de visualisation
Sécurité
Leçon 07
- Chiffrement
- Service de gestion des clés AWS
- AWS CloudHSM
- Fonctionnalités de sécurité AWS
- Fédération d'identités
- AWS CloudTrail
- Points de terminaison de Virtual Private Cloud (VPC)
Tout le Reste
Leçon 08
- Intégrations de services AWS
- Types d'instances pour les grandes données
- Amazon Elastic Compute Cloud
Préparation d'examen
Leçon 09
- Astuces pour les examens
- Guide de l'examen

Public cible
La formation à la certification AWS Data Analytics Certification Training est idéale pour un large éventail de professionnels et d'individus cherchant à construire ou à faire progresser leur carrière dans l'analyse de données et l'informatique en nuage. Voici les publics cibles :
Analystes de données
Ingénieurs de données
Scientifiques des données
Architectes et Ingénieurs Cloud
Administrateurs Système
Ingénieurs Backend
Prérequis
Bien qu'il n'y ait pas d'exigence formelle pour s'inscrire. Les prérequis pour s'inscrire au cours de certification AWS Data Analytics sont conçus pour garantir que les participants possèdent une compréhension fondamentale des concepts du cloud et de l'analyse de données. Voici les principales exigences :
Connaissances de base en informatique dématérialisée
- Familiarité avec les concepts de l'informatique en nuage, tels que la virtualisation, le stockage en nuage et le réseau.
- Une expérience préalable avec les services AWS (par exemple, EC2, S3) est recommandée mais pas obligatoire.
Compréhension des concepts d'analyse de données
- Connaissance des principes fondamentaux de l'analyse de données, y compris le stockage, la transformation et la visualisation des données.
- L'expérience de travail avec des bases de données, des entrepôts de données ou des outils de grandes données est utile.
Compétences en programmation
- Avoir une compétence de base dans un langage de programmation, tel que Python, Java ou SQL, est avantageux pour travailler avec les outils de données AWS et les tâches de script.
Expérience pratique préalable
- Une expérience pratique de l'analyse de données, de l'ingénierie des données ou de technologies connexes est bénéfique mais pas obligatoire.
- La familiarité avec des outils tels que Hadoop, Spark ou des cadres de traitement de données similaires peut être utile.
Déclarations
Licence et accréditation
La formation à la certification AWS Data Analytics est proposée par Simplilearn conformément au Contrat de Programme Partenaire et respecte les exigences du Contrat de Licence.
Politique d'équité
Simplilearn ne fournit pas de logements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale quelconque des étudiants. Il est conseillé aux candidats de contacter l'AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Questions Fréquemment Posées

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