Building Data Lakes on AWS
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 apprendrez à construire un Data Lake opérationnel qui prend en charge l'analyse des données structurées et non structurées. Vous apprendrez les composants et les fonctionnalités des services impliqués dans la création d'un Data Lake. Vous utiliserez AWS Lake Formation pour construire un Data Lake, AWS Glue pour construire un catalogue de données, et Amazon Athena pour analyser les données. Les cours magistraux et les travaux pratiques approfondissent votre apprentissage en explorant plusieurs architectures communes de Data Lakes. 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 1 : INTRODUCTION AUX DATA LAKES
- Décrire la valeur des Data Lakes
- Comparer les Data Lakes et les Data Warehouses
- Décrire les composants d'un Data Lake
- Reconnaître les architectures communes basées sur les Data Lakes
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MODULE 2 : INGESTION, CATALOGAGE ET PRÉPARATION DES DONNÉES
- Décrire la relation entre le stockage dans un Data Lake et l'ingestion de données
- Décrire les crawlers AWS Glue et leur utilisation pour créer un catalogue de données
- Identifier le formatage, le partitionnement et la compression des données pour un stockage et une interrogation efficaces
- Laboratoire pratique : Mettez en place d'un lac de données simple
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MODULE 3 : TRAITEMENT DES DONNÉES ET ANALYSE
- Reconnaître comment le traitement des données s'applique à un Data Lake
- Utiliser AWS Glue pour traiter les données dans un Data Lake
- Décrire comment utiliser Amazon Athena pour analyser les données dans un Data Lake
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MODULE 4 : CONSTRUIRE UN DATA LAKE AVEC AWS LAKE FORMATION
- Décrire les caractéristiques et les avantages d'AWS Lake Formation
- Utiliser AWS Lake Formation pour créer un Data Lake
- Comprendre le modèle de sécurité d'AWS Lake Formation
- Laboratoire pratique : Construisez un Data Lake avec AWS Lake Formation
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MODULE 5 : CONFIGURATIONS SUPPLÉMENTAIRES DE LAKE FORMATION
- Automatiser AWS Lake Formation à l'aide de plans et de flux de travail
- Appliquer des contrôles de sécurité et d'accès à AWS Lake Formation
- Faire correspondre des enregistrements avec AWS Lake Formation FindMatches
- Visualiser les données avec Amazon QuickSight
- Laboratoire pratique : Automatisez la création d'un Data Lake à l'aide des blueprints d'AWS Lake Formation
- Laboratoire pratique : Visualisez des données à l'aide d'Amazon QuickSight
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MODULE 6 : ARCHITECTURE ET RÉVISION DU COURS
- Contrôle de connaissances après le cours
- Révision de l'architecture
- Révision du cours
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
- Exercices en groupe
- Cette formation comprend des présentations, des cours magistraux, des laboratoires pratiques et des exercices en groupe.
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.