Formation officielle
Format : Stage pratique
Niveau Avancé
 
 
 
 
Répartition du temps : 70% exposés
20% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Conçu par Amazon, AWS data Lake se présente comme un service destiné à faciliter la création et la configuration de lacs de données en quelques jours au lieu de plusieurs mois. Le lac de données se définit comme un référentiel centralisé, organisé et sécurisé permettant de stocker les data sources d'une entreprise afin de les préparer à l'analyse.

Durant ce cours officiel AWS, vous serez en mesure de créer un data lake opérationnel prenant en charge l'analyse des données structurées et non structurées. Vous découvrirez les composants et les fonctionnalités des services impliqués dans la création d'un lac de données. Vous utiliserez AWS Lake Formation pour créer un lac de données, AWS Glue pour créer un catalogue de données et Amazon Athena pour analyser les données.

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Objectifs

  • Appliquer les méthodologies de lac de données dans la planification et la conception d'un lac de données
  • Articuler les composants et les services requis pour créer un lac de données AWS
  • Sécuriser un lac de données avec les autorisations appropriées
  • Ingérer, stocker et transformer des données dans un lac de données
  • Interroger, analyser et visualiser des données dans un lac de données

Public cible

  • Ingénieur de plateforme de données
  • Architecte de solutions
  • Professionnel de l'informatique

Prérequis

Il est préférable de disposer d'une expérience d'un an dans la création de pipelines d'analyse de données ou d'avoir suivi le cours en ligne Data Analytics Fundamentals.
Avoir suivi la formation “AWS : Notions techniques Amazon Web Services de base” (AWS00) ou disposer de connaissances équivalentes.

Modalités pédagogiques

Ce cours combine des méthodes d'apprentissage comprenant présentation de notions et ateliers pratiques.
Échanges / Retour d'expérience du formateur.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.

Programme détaillé

Module 1 : Introduction aux data lakes
  • Décrire la valeur des data lakes
  • Comparer les lacs de données et les entrepôts de données
  • Décrire les composants d'un lac de données
  • Reconnaître les architectures courantes construites sur des lacs de données

Module 2 : Ingestion, catalogage et préparation des données
  • Décrire la relation entre le stockage du lac de données et l'ingestion de données
  • Décrire les robots d'exploration AWS Glue et la manière dont ils sont utilisés pour créer un catalogue de données
  • Identifier le formatage, le partitionnement et la compression des données pour un stockage et une requête efficaces
  • Atelier 1 : “Configurer un lac de données simple”

Module 3 : Traitement et analyse des données
  • Reconnaître comment le traitement des données s'applique à un lac de données
  • Utiliser AWS Glue pour traiter les données dans un lac de données
  • Décrire comment utiliser Amazon Athena pour analyser les données dans un lac de données

Module 4 : Construire un lac de données avec AWS Lake Formation
  • Décrire les fonctionnalités et les avantages d’AWS Lake Formation
  • Utiliser AWS Lake Formation pour créer un lac de données
  • Découvrir le modèle de sécurité AWS Lake Formation
  • Atelier 2 :” Créer un lac de données à l'aide d'AWS Lake Formation”

Module 5 : Configurations supplémentaires de Lake Formation
  • Automatiser AWS Lake Formation à l'aide de plans et de workflows
  • Appliquer des contrôles de sécurité et d'accès à AWS Lake Formation
  • Faire correspondre les enregistrements avec AWS Lake Formation FindMatches
  • Visualiser les données avec Amazon QuickSight
  • Atelier 3 : “Automatiser la création d'un lac de données à l'aide des plans AWS Lake Formation”
  • Atelier 4 : “Visualisation des données à l'aide d'Amazon QuickSight”

Module 6 : Architecture et synthèse
  • Revue de l'architecture
  • Bilan de la formation et évaluation des participants

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