AWS データエンジニアリング: アナリティクスパイプラインの構築

大規模なデータフローの管理には、安全でスケーラブルで効率的なインフラが必要です。このテキストベースのコースでは、AWS アナリティクス エコシステムを使用して最新のデータパイプラインを構築するプロセスを説明します。 クラウド上で複雑なデータワークフローを組織化するために必要な実践的知識を得るために，明確なアーキテクチャの説明と構造化コードの例を分析することにより，基本的なクラウドストレージの理解からデータを摂取，処理，保存，クエリするエンドツーエンドデータパイプラインの設計へと移行する。 学ぶことは また，ＡＷＳのクラウドサービスの概念，セキュリティ構成，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴，ＡＷＳのクラウドサービスの特徴， これらのパイプラインは、AWS Lambda、Kinesis、Glueを使用して構築されます。 また、AWS EMR上でPySparkを用いて大規模なデータセットを処理し、AWS Glueを用いてメタデータカタログを管理する。 また，Ａｔｈｅｎａを用いてＳ３に直接データをクエリし，Ｒｅｄｓｈｉｆｔで高性能データウェアハウジング操作を行う。 また，ＡＷＳ上のＡｐａｃｈｉ　Ｉｃｅｂｅｒｇのようなトランザクションテーブルフォーマットを含む，現代的なデータレイクハウス設計パターンを適用する。 また，データパイプラインの自動化を行うための基本的なＩＡＣＤ概念を説明した。 まず、クラウドストレージとセキュリティの定義から始め、次にデータの取り込み、Sparkによる分散処理、サーバレスクエリ、データウェアハウジングに進む。エンジニアの自信を築くために設計された、ステップバイステップの書き込みガイドとSQL/Pythonコードスニペットを学ぶ。 このコースは、AWS分析サービスに新しいデータエンジニア、データベース管理者、ソフトウェア開発者を対象に設計されています。クラウドエンジニアリングの経験は必要ありません。 クラウドデータエンジニアリングの基礎を築くために今日から読み始めましょう。