Dieser Kurs bietet den Coursera Coach!
Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. Dieser Kurs führt Sie durch die wesentlichen AWS-Tools zur Verarbeitung und Analyse von Big Data. Sie lernen, wie Sie Dienste wie EMR, SageMaker, Lambda und Data Pipeline nutzen, um skalierbare Datenverarbeitungslösungen zu entwickeln. Der Kurs konzentriert sich sowohl auf die Kerntechnologien als auch auf Best Practices für die Echtzeit-Datenanalyse und das Training von Machine-Learning-Modellen in der AWS-Cloud. Im Laufe des Kurses werden Sie sich intensiv mit den einzelnen Diensten befassen. Sie richten EMR-Cluster mit Spark, Hue und Hive ein und nutzen diese, erkunden Machine-Learning-Workflows in SageMaker und lernen, wie Lambda und Glue die Verarbeitung sowie ETL-Aufgaben vereinfachen können. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie, wie Sie einen nahtlosen Datenfluss von der Erfassung bis zur Analyse schaffen. Außerdem werden Ihnen leistungsstarke Tools wie Elasticsearch, Athena und Redshift für die Datenanalyse und Berichterstellung vorgestellt. Der Kurs soll Ihnen die praktischen Fähigkeiten vermitteln, die Sie benötigen, um AWS-Datendienste in Produktionsumgebungen effektiv einzusetzen. Anhand praxisnaher Anwendungsfälle gewinnen Sie das nötige Selbstvertrauen, um jede Herausforderung im Bereich Big Data zu meistern – von der Batch-Verarbeitung bis hin zur Streaming-Analyse. Dieser Kurs ist ideal für Dateningenieure, Cloud-Entwickler und IT-Fachleute, die ihre Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -analyse ausbauen möchten. Grundkenntnisse in Cloud-Diensten und Programmierung sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Datenverarbeitungs-Workflows mit AWS-Diensten wie EMR, SageMaker, Lambda und Redshift einzurichten und beherrschen die Analyse und Visualisierung von Daten mit Elasticsearch, Athena und Kinesis Analytics.
