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Big Data on AWS
Mit AWS verarbeitest du riesige Datenmengen sicher, skalierbar und kosteneffizient. Cloud-native Technologien wie Kinesis, EMR und Redshift bilden die Grundlage für smarte Analysen und automatisierte Datenflüsse.
Zentrale Themen
- Aufbau effizienter Datenpipelines und Big-Data-Architekturen in AWS.
- Cloud-native Tools für schnelle und sichere Datenverarbeitung einsetzen.
- Ressourcen optimal skalieren, Sicherheitskonzepte anwenden und Kosten im Blick behalten.
- Analytics, KI und Machine Learning gezielt in bestehende Workflows integrieren.
- Daten visuell aufbereiten und als Grundlage für strategische Entscheidungen nutzen.
Voraussetzung
Wer bereits erste Erfahrungen mit IT-Systemen oder Cloud-Diensten mitbringt, steigt leichter ein – tiefes Vorwissen ist nicht erforderlich.
Zielgruppe
Für alle, die mit AWS praxisnahe Big-Data-Kompetenz aufbauen wollen: Entwicklerinnen und Entwickler, Datenanalysten sowie Architektinnen und Architekten, die Cloud-Strategien aktiv mitgestalten.
Wer AWS-Tools für Big Data beherrscht, kann Daten effizienter verarbeiten, bessere Entscheidungen treffen und im Unternehmen echten Mehrwert schaffen.
Kursinhalte
Big Data – Grundlagen und Konzepte
- Einführung in Big Data: Begriffe und Bedeutung
- Datenpipelines planen und strukturieren
- Moderne Anforderungen an Datenarchitekturen
Datenaufnahme und -übermittlung bei Big Data
- Überblick: Methoden zur Datenaufnahme
- Strategien zur Datenübermittlung
Echtzeit-Datenstreaming mit Amazon Kinesis
- Massendaten in Echtzeit mit Kinesis streamen
- Die Kinesis-Produktfamilie von Amazon
- Daten über Kinesis Firehose weiterleiten
- Videostreaming via Kinesis Video Streams
- Echtzeitanalysen mit Kinesis Data Analytics
Skaliertes Datenmanagement auf AWS
- AWS-Speichertypen und ihre Einsatzbereiche
- Grundprinzipien zeitgemäßer Speicherstrategien
- Auswahl des passenden Speichermodells
Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen
- Verarbeitungsstrategien für umfangreiche Datensätze
- Analysen mit Amazon Athena
Hadoop und Amazon EMR im Big-Data-Einsatz
- Einstieg in Amazon EMR und Hadoop-Konzepte
- Daten effizient einlesen – Best Practices
- Amazon EMR praktisch einsetzen
- Architekturprinzipien von Amazon EMR
Amazon EMR in der Praxis
- Eigene Anwendungen erstellen und ausführen
- Cluster aufsetzen und konfigurieren
- Ergebnisse abgeschlossener Jobs analysieren
Frameworks und Bibliotheken in Hadoop
- Hadoop-Ökosystem und verfügbare Bibliotheken
- Weitere Frameworks auf Amazon EMR im Überblick
Monitoring und Web-Oberflächen auf Amazon EMR
- Hue als Web-Interface in Amazon EMR
- Cluster-Performance überwachen
Spark-basierte Analysen auf Amazon EMR
- Grundkonzepte und Funktionsweise von Spark
- Spark praktisch in EMR-Umgebungen einsetzen
ETL-Automatisierung mit AWS Glue
- AWS Glue verstehen und konfigurieren
- Glue-Jobs orchestrieren und steuern
Data-Warehouse-Analysen mit Amazon Redshift
- Data Warehouses im Vergleich zu klassischen Datenbanken
- Amazon Redshift im Überblick
- Aufbau und Architektur von Amazon Redshift
Sicherheit und Datenschutz auf AWS
- Sicherheitskonzepte für Amazon-Deployments
- Amazon EMR Security im Überblick
- AWS Identity & Access Management verstehen
- Datenbestände schützen und sichern
- Amazon Kinesis Security im Überblick
- Amazon DynamoDB Security im Überblick
- Amazon Redshift Security im Überblick
AWS-Kosten bei Big Data im Griff behalten
- TCO-Analyse für Amazon-EMR-Deployments
- Preisoptionen für Amazon EC2
- Kostenmodelle bei Amazon Kinesis
- Kostenoptimierung mit Amazon DynamoDB
- Preisübersicht Amazon Redshift
- Budgetstrategien mit AWS-Kostenwerkzeugen
Datenvisualisierung und Workflow-Steuerung
- Visualisierungsstrategien im Big-Data-Kontext
- Amazon QuickSight für Datenvisualisierung nutzen
- Workflows für Big-Data-Prozesse orchestrieren
Architekturmuster für Big-Data-Systeme
- Bewährte Architekturmuster im Überblick
Abschluss und nächste Schritte
- Ausblick und weiterführende Lernpfade
Jetzt kostenlos beraten lassen
Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
Was steckt hinter dem Begriff Big Data on AWS?
- Big Data on AWS steht für den Einsatz von Amazon-Cloud-Diensten wie EMR, Redshift und Kinesis, um große Datenmengen sicher zu speichern, effizient zu verarbeiten und zielgerichtet auszuwerten.
Für wen ist eine Big-Data-Schulung auf AWS geeignet?
- Besonders relevant für Fachkräfte aus den Bereichen IT, Data Science und Business Intelligence – und für alle, die Daten professionell analysieren oder datengetriebene Entscheidungen mitverantworten.
Welche Themen stehen im Mittelpunkt?
- Im Kurs werden unter anderem Datenverarbeitung mit EMR, Visualisierung über QuickSight, Speicherung in S3, Streaming mit Kinesis sowie Sicherheits- und Kostenstrategien behandelt.
Sind Vorkenntnisse notwendig?
- Cloud-Grundwissen und ein Grundverständnis von Datenverarbeitung sind hilfreich. AWS-Erfahrung oder Programmierkenntnisse sind von Vorteil, aber keine Pflicht.
Welchen Karrierevorteil bringt das Big-Data-Training mit AWS?
- Wer AWS und Big-Data-Tools sicher beherrscht, steigert seine Chancen auf Positionen in Cloud-Architektur, Data Engineering oder Analytics – in Unternehmen unterschiedlichster Branchen und Größen.
Schließt die Schulung mit einer Zertifizierung ab?
- Ja. Die Weiterbildung endet mit einer offiziellen AWS-Zertifizierung – ein international anerkannter Nachweis für fundiertes Wissen in Big Data und Cloud-Technologie.
Was spricht für AWS im Big-Data-Bereich?
- AWS bietet skalierbare Infrastruktur, hohe Verfügbarkeit, umfangreiche Analysefunktionen und ein breites Portfolio an Services – optimal für verschiedene Datenformate, Workflows und Echtzeitanwendungen.
Dein persönlicher Weg zur passenden Weiterbildung – wir beraten Dich individuell
Unsere erfahrenen Bildungsberater:innen begleiten Dich von der ersten Frage bis zum Start Deiner Weiterbildung.
