Grundlagen der AWS Analytics
- Überblick über AWS Analytics Services
- Analytics-Referenzarchitekturen
- Kostenoptimierung und Pricing-Modelle
- Security Best Practices
- Performance-Optimierung
- Compliance und Governance
- Amazon S3 als Data Lake Foundation
- AWS Lake Formation Grundlagen
- Datenorganisation und Partitionierung
- Metadaten-Management
- Zugriffskontrollen und Berechtigungen
- Data Lake Best Practices
- AWS Glue Crawler und Katalog
- ETL-Jobs mit AWS Glue
- Python und Spark in AWS Glue
- Fehlerbehandlung und Monitoring
- Scheduling und Automatisierung
- Integration mit anderen AWS-Services
- Amazon Kinesis Data Streams
- Kinesis Data Firehose
- Kinesis Data Analytics
- Stream Processing Patterns
- Real-time Dashboards
- Fehlertoleranz und Skalierung
- Amazon Athena Grundlagen
- SQL-Optimierung für Athena
- Partitionierung und Komprimierung
- Integration mit AWS Lambda
- Kostenoptimierung
- Performance-Tuning
- Amazon Redshift Architektur
- Datenmodellierung für Redshift
- Lade- und Query-Optimierung
- Wartung und Monitoring
- Sicherheit und Verschlüsselung
- Integration mit BI-Tools
- Amazon QuickSight Grundlagen
- Datenaufbereitung in QuickSight
- Interaktive Dashboards
- ML Insights
- Embedded Analytics
- Sharing und Collaboration