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Cisco-Ausbildung

Insoft Services ist einer der wenigen Schulungsanbieter in EMEAR, der ein umfassendes Angebot an Cisco-Zertifizierungen und spezialisierten Technologieschulungen anbietet.

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Cisco Zertifizierungen

Erleben Sie einen Blended-Learning-Ansatz, der das Beste aus von Lehrern geleiteten Schulungen und E-Learning zum Selbststudium kombiniert, um sich auf Ihre Zertifizierungsprüfung vorzubereiten.

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Cisco Learning Credits (CLCs) sind Prepaid-Schulungsgutscheine, die direkt bei Cisco eingelöst werden und die Planung für Ihren Erfolg beim Kauf von Cisco-Produkten und -Services erleichtern.

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Cisco Continuing Education

Das Cisco Continuing Education Program bietet allen aktiven Zertifizierungsinhabern flexible Optionen zur Rezertifizierung, indem sie eine Vielzahl von in Frage kommenden Schulungselementen absolvieren.

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Insoft Services bietet Microsoft-Schulungen in EMEAR an. Wir bieten technische Schulungen und Zertifizierungskurse von Microsoft an, die von erstklassigen Instruktoren geleitet werden.

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Wir bieten innovative und fortschrittliche Unterstützung bei der Konzeption, Implementierung und Optimierung von IT-Lösungen. Unsere Kundenbasis umfasst einige der größten Telcos weltweit.

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Insoft bietet autorisierte Schulungs- und Beratungsdienstleistungen für ausgewählte IP-Anbieter. Erfahren Sie, wie wir die Branche revolutionieren.

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    • Building Data Lakes on AWS

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    Duration
    1 Tag
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    Price
    Preis auf Anfrage

    In this course, you will learn how to build an operational data lake that supports analysis of both structured and unstructured data. You will learn the components and functionality of the services involved in creating a data lake. You will use AWS Lake Formation to build a data lake, AWS Glue to build a data catalog, and Amazon Athena to analyze data. The course lectures and labs further your learning with the exploration of several common data lake architectures.

     

    • Course level: Intermediate

    In this course, you will learn to:

    • Apply data lake methodologies in planning and designing a data
    • Articulate the components and services required for building an AWS data lake
    • Secure a data lake with appropriate permission
    • Ingest, store, and transform data in a data lake
    • Query, analyze, and visualize data within a data

    Module 1: Introduction to data lakes

    • Describe the value of data lakes
    • Compare data lakes and data warehouses
    • Describe the components of a data lake
    • Recognize common architectures built on data lakes

    Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation

    • Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
    • Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
    • Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
    • Lab 1: Set up a simple data lake

    Module 3: Data processing and analytics

    • Recognize how data processing applies to a data
    • Use AWS Glue to process data within a data lake
    • Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake

    Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation

    • Describe the features and benefits of AWS Lake
    • Use AWS Lake Formation to create a data lake
    • Understand the AWS Lake Formation security model
    • Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation

    Module 5: Additional Lake Formation configurations

    • Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
    • Apply security and access controls to AWS Lake Formation
    • Match records with AWS Lake Formation FindMatches
    • Visualize data with Amazon QuickSight
    • Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints
    • Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight

    Module 6: Architecture and course review

    • Post course knowledge check
    • Architecture review
    • Course review

    This course is intended for:

    • Data platform engineers
    • Solutions architects
    • IT professionals

    We recommend that attendees of this course have:

    Overview

    In this course, you will learn how to build an operational data lake that supports analysis of both structured and unstructured data. You will learn the components and functionality of the services involved in creating a data lake. You will use AWS Lake Formation to build a data lake, AWS Glue to build a data catalog, and Amazon Athena to analyze data. The course lectures and labs further your learning with the exploration of several common data lake architectures.

     

    • Course level: Intermediate

    In this course, you will learn to:

    • Apply data lake methodologies in planning and designing a data
    • Articulate the components and services required for building an AWS data lake
    • Secure a data lake with appropriate permission
    • Ingest, store, and transform data in a data lake
    • Query, analyze, and visualize data within a data

    Module 1: Introduction to data lakes

    • Describe the value of data lakes
    • Compare data lakes and data warehouses
    • Describe the components of a data lake
    • Recognize common architectures built on data lakes

    Module 2: Data ingestion, cataloging, and preparation

    • Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
    • Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
    • Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
    • Lab 1: Set up a simple data lake

    Module 3: Data processing and analytics

    • Recognize how data processing applies to a data
    • Use AWS Glue to process data within a data lake
    • Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake

    Module 4: Building a data lake with AWS Lake Formation

    • Describe the features and benefits of AWS Lake
    • Use AWS Lake Formation to create a data lake
    • Understand the AWS Lake Formation security model
    • Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation

    Module 5: Additional Lake Formation configurations

    • Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
    • Apply security and access controls to AWS Lake Formation
    • Match records with AWS Lake Formation FindMatches
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    Module 6: Architecture and course review

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