Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
Certificateur : AMAZON WEB SERVICES EMEA SARL
Formation créée le 21/10/2024. Dernière mise à jour le 13/02/2025.
Version du programme : 2
Programme de la formation
✅ Cette formation permet de préparer la certification : Créer et maintenir des solutions d’analyse de données efficaces et sécurisées sur le cloud AWS (RS6222) 👉 Plus d'informations : https://www.francecompetences.fr/recherche/rs/6222/ 📆 Date d'enregistrement de la certification: 25/01/2023 📆 Date d'échéance de l'enregistrement : 25/01/2026 Dans cette formation, vous construirez une solution d'analyse de données à l'aide d'Amazon Redshift, un service d'entrepôt de données cloud. Cette formation se concentre sur les composants de collecte, d'ingestion, de catalogage, de stockage et de traitement des données du pipeline analytique. Vous apprendrez à intégrer Amazon Redshift à un lac de données pour prendre en charge les charges de travail d'analyse et d'apprentissage automatique. Vous apprendrez également à appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de performance et de gestion des coûts à l'exploitation d'Amazon Redshift. Cette formation est l'une des (multiples) étapes privilégiées préparant à la Certification "AWS Certified Data Analytics - Specialty". L'intégralité des étapes visant à obtenir la Certification "AWS Certified Data Analytics - Specialty" est disponible dans ce guide : https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/ramp-up_guides/Ramp-Up_Guide_Data_Analytics.pdf
Objectifs de la formation
- Concevoir, créer, sécuriser et gérer des solutions analytiques avec les services AWS.
- Utiliser les services d’analytique des données AWS appropries pour chaque situation et orchestrer leur intégration les uns aux autres.
- Gérer les cycles de vie de la collecte, du stockage, du traitement et de la visualisation des données.
Profil des bénéficiaires
- Data Analyst
- Data Scientist
- Chief Data Officer
- Architecte Big Data
- Ingénieur Big Data
- Data Miner
- Machine Learning Engineer
- Business Intelligence Manager
- Il est recommandé au candidat cible d’avoir cinq ans d'expérience dans les technologies courantes d'analytique des données et deux ans d'expérience pratique et d'expertise dans l'utilisation des services AWS pour concevoir, créer, sécuriser et gérer des solutions analytiques
Contenu de la formation
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MODULE A : VUE D'ENSEMBLE DE L'ANALYSE DES DONNÉES ET DU PIPELINE DE DONNÉES
- Cas d'utilisation de l'analyse des données
- Utilisation du pipeline de données pour l'analyse
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MODULE 1 : UTILISATION D'AMAZON REDSHIFT DANS LE PIPELINE D'ANALYSE DE DONNÉES
- Pourquoi Amazon Redshift pour l'entreposage de données ?
- Vue d'ensemble d'Amazon Redshift
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MODULE 2 : INTRODUCTION À AMAZON REDSHIFT
- Architecture d'Amazon Redshift
- Démonstration interactive : Visite de la console Amazon Redshift
- Fonctionnalités d'Amazon Redshift
- Laboratoire pratique : Chargez et interrogez des données dans un cluster Amazon Redshift
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MODULE 3 : INGESTION ET STOCKAGE
- Ingestion
- Démonstration interactive : Connecter un cluster Amazon Redshift à l'aide d'un carnet de notes Jupyter avec l'API de données
- Distribution et stockage des données
- Démonstration interactive : Analyse de données semi structurées à l'aide du type de données SUPER
- Interroger les données dans Amazon Redshift
- Laboratoire pratique : Analyse de données avec Amazon Redshift Spectrum
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MODULE 4 : TRAITEMENT ET OPTIMISATION DES DONNÉES
- Transformation des données
- Requête avancée
- Laboratoire pratique : Transformation de données et interrogation dans Amazon Redshift
- Gestion des ressources
- Démonstration interactive : Appliquer la gestion des charges de travail mixtes sur Amazon Redshift
- Automatisation et optimisation
- Démonstration interactive : Redimensionnement du cluster Amazon Redshift du cluster dc2.large au cluster ra3.xlplus
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MODULE 5 : SÉCURITÉ ET SURVEILLANCE DES CLUSTERS AMAZON REDSHIFT
- Sécuriser le cluster Amazon Redshift
- Surveillance et dépannage des clusters Amazon Redshift
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MODULE 6 : CONCEVOIR DES SOLUTIONS ANALYTIQUES DE DATA WAREHOUSE
- Examen des cas d'utilisation des entrepôts de données
- Activité : Conception d'un flux de travail analytique d'entrepôt de données
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MODULE B : DÉVELOPPER DES ARCHITECTURES DE DONNÉES MODERNES SUR AWS
- Architectures de données modernes
Cette action de formation sera dispensée par un instructeur certifié par AWS. Nos instructeurs AWS officiels (AWS Authorized Instructor) sont hautement qualifiés et possèdent une connaissance approfondie des services AWS. Pour plus d'informations, cliquez ici : https://aws.amazon.com/fr/training/aai/
- Questionnaires à choix multiple (QCM)
- Laboratoires pratiques
- Cette formation comprend des présentations, des démonstrations interactives, des laboratoires pratiques, des discussions et des exercices en classe.
Qualité et satisfaction
Modalités de certification
- L'examen AWS Certified Data Analytics - Specialty est un examen éliminatoire. L'examen est évalué en fonction d'une norme minimale établie par les professionnels AWS. Ceux-ci observent les bonnes pratiques et directives en matière de certification. Les résultats à l'examen sont présentés sous la forme d'un score gradué de 100 à 1 000. Le score minimal pour réussir est de 750. Le score indique la performance du candidat lors de l'examen dans son ensemble. Les modèles de notation graduée permettent de mettre sur le même pied les scores de différents formulaires d'examen qui peuvent présenter des niveaux de difficulté légèrement différents.
- L'obtention de la certification se fait par passage d'un examen soit en centre certifié soit en ligne sur les plateformes Pearson VUE ou PSI. L’examen est surveillé et dure environ 3 heures. Il est composé de deux types de questions : des questions à choix multiples (une seule bonne réponse) et des questions a réponses multiples (plusieurs bonnes réponses).
- Le compte-rendu de score peut contenir un tableau des classifications des performances à chaque niveau de section. Ces informations sont destinées à fournir un feedback général sur les performances à l'examen.