AWS-তে ডেটা লেক আর্কিটেকচার .NET এবং S3 সহ

বৃহৎ ডেটাসেট পরিচালনা করার জন্য একটি স্ট্যান্ডার্ড ডেটাবেসের চেয়ে বেশি কিছু প্রয়োজন; এর জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা লেক আর্কিটেকচার প্রয়োজন। এই কোর্সটি বিভিন্ন ক্লাউড পরিষেবাগুলি কীভাবে ডেটা দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ, রূপান্তর এবং বিশ্লেষণ করার জন্য একসাথে কাজ করে তা বোঝার একটি স্পষ্ট পথ সরবরাহ করে। You will transition from understanding basic storage to implementing a complete data pipeline that moves information from local sources into a structured, searchable cloud environment. By focusing on serverless components, you will learn to build systems that scale automatically while keeping costs low. What you'll learn: - ডেটা লেক আর্কিটেকচার এবং ক্লাউড স্টোরেজ ফান্ডামেন্টালের মূল নীতিগুলি বুঝুন। - নির্ভরযোগ্য, রিয়েল-টাইম ডেটা ইনজেশনের জন্য S3 bucket এবং Kinesis Data Firehose কনফিগার করুন। - স্বয়ংক্রিয় ডেটা ক্যাটালগিং এবং স্কিমা আবিষ্কারের জন্য AWS Glue আয়ত্ত করুন। - কোনো সার্ভার পরিচালনা না করেই স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে Athena দিয়ে বৃহৎ ডেটাসেট কোয়েরি করুন। - আধুনিক C# প্যাটার্ন ব্যবহার করে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য .NET-এর জন্য AWS SDK প্রয়োগ করুন। - স্টোরেজ খরচ অপ্টিমাইজ করতে এবং কোয়েরি পারফরম্যান্স উন্নত করতে Parquet ফাইল ফরম্যাটিং প্রয়োগ করুন। - স্থানীয় SQL ডেটাবেস থেকে ক্লাউড-ভিত্তিক RDS পরিবেশে ডেটা সরানো অনুশীলন করুন। The course begins with foundational terminology and service definitions before moving into the logic of data movement and transformation. You will read through practical implementation scenarios and code-based examples to bridge the gap between local databases and cloud-native analytics. This course is designed for beginner developers and data enthusiasts with a basic understanding of C# who want to explore cloud data engineering. No prior cloud experience is required to start. Start building your foundational knowledge of cloud-based data engineering today.