AWS Certified Data Engineer - Associate
Dieser Kurs behandelt Data Engineering auf AWS, mit einem Fokus auf dem Aufbau, dem Betrieb und der Wartung von Datenpipelines mit AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon S3 und verwandten AWS-Diensten. Das Training kombiniert in der Regel Vorträge, praktische Übungen und szenariobasierte Aufgaben , um Kernkonzepte mit der praktischen Umsetzung zu verbinden.
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Beschreibung
Dieser Kurs behandelt Data Engineering auf AWS, mit einem Fokus auf dem Aufbau, dem Betrieb und der Wartung von Datenpipelines mit AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, Amazon S3 und verwandten AWS-Diensten.
Das Training kombiniert in der Regel Vorträge, praktische Übungen und szenariobasierte Aufgaben, um Kernkonzepte mit der praktischen Umsetzung zu verbinden. Du befasst dich mit Datenaufnahme, Transformation, Orchestrierung, Speicherung, Überwachung, Sicherheit und kostenbewusstem Design.
Nach dem Abschluss kannst du AWS-Daten-Workflows planen und unterstützen sowie dich auf die Zertifizierungsprüfung zum AWS Certified Data Engineer Associate vorbereiten.
Was du lernen wirst
Modul 1: Prüfungsumfang und Grundlagen des Data Engineering
Gehe die Prüfungsbereiche, das Fragenformat und die Kernaufgaben des Data Engineering für die Prüfung zum AWS Certified Data Engineer Associate (DEA-C01) durch.
Behandle ETL-Konzepte, Batch- und Streaming-Muster, Datenvolumen, -vielfalt, -geschwindigkeit, Schema-Design sowie grundlegende Programmierkonzepte, die in Pipelines verwendet werden.
Modul 2: Datenerfassung und -transformation
Erfasse Daten aus Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon MSK, AWS DMS, Amazon Redshift, AWS Glue, AWS Lambda und Amazon AppFlow.
Transformiere und verarbeite Daten mit AWS Glue, Amazon EMR, Lambda, Amazon Redshift, JDBC, ODBC, Python, SQL und Apache Parquet.
Übe die Zeitplanung und ereignisbasierte Verarbeitung mit Amazon EventBridge, AWS Step Functions, Amazon MWAA, AWS Glue-Workflows, Amazon SNS und Amazon SQS.
Modul 3: Datenspeicher, -modelle und Lifecycle-Management
Vergleiche Speicher- und Datenbankoptionen, darunter Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, AWS Lake Formation und Amazon EMR.
Erstelle Datenkataloge mit dem AWS Glue Data Catalog und AWS Glue-Crawlern, verwalte Partitionen und analysiere die Schema-Entwicklung.
Wende Lifecycle-Steuerungen wie S3-Lifecycle-Richtlinien, DynamoDB TTL, Versionierung, Lade- und Entlade-Operationen in Redshift sowie Konzepte für Apache Iceberg-Tabellen an.
Modul 4: Betrieb, Überwachung, Sicherheit und Governance
Überwache und behebe Fehler in Pipelines mit Amazon CloudWatch Logs, AWS CloudTrail, Athena, Amazon OpenSearch Service und CloudWatch Logs Insights.
Definiere Prüfungen zur Datenqualität, Stichprobenverfahren, Konsistenzprüfungen und typische Leistungsprobleme.
Konfiguriere IAM-Rollen und -Richtlinien, AWS KMS-Verschlüsselung, AWS Secrets Manager, Lake-Formation-Berechtigungen, Amazon Macie, AWS Config und die Audit-Protokollierung.
Die Schulung verbindet Vorträge, angeleitete Labore, Durchgänge durch AWS-Dienste und praxisnahe Übungsfragen. Nach dem Abschluss solltest du in der Lage sein, AWS-Datenpipelines abgestimmt auf den DEA-C01-Prüfungsumfang zu planen, zu erstellen, zu betreiben, abzusichern und Fehler darin zu beheben.
Zertifizierung & Prüfung
Nachdem du diesen Kurs abgeschlossen hast, kannst du dich auf die Prüfung zum AWS Certified Data Engineer Associate vorbereiten, Code DEA-C01. Die Prüfung ist eine AWS-Zertifizierung auf Associate-Ebene
mit 65 Multiple-Choice- oder Multiple-Response-Fragen und einem Zeitlimit von 130 Minuten. AWS bewertet die Ergebnisse auf einer Skala von 100 bis 1.000, wobei 720 die Mindestpunktzahl zum Bestehen ist. Von den 65 Fragen werden 50 gewertet und 15 nicht gewertet.
Die Prüfung kann über Pearson VUE in einem Testzentrum oder als Online-Proctored-Prüfung abgelegt werden. Nach erfolgreichem Bestehen erhältst du das Zertifikat AWS Certified Data Engineer Associate, das für drei Jahre gültig ist. Referenz: offizielle AWS-Zertifizierungsseite.
Was du erreichen wirst
Implementiere die Batch- und Streaming-Datenaufnahme aus Quellen wie Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon MSK, AWS DMS, AWS Glue, Amazon Redshift und Daten-APIs.
Transformiere und verarbeite Daten mit AWS Glue, Amazon EMR, AWS Lambda, Amazon Redshift, SQL, Python und gängigen Dateiformatänderungen wie CSV zu Apache Parquet.
Orchestriere Datenpipelines mit Amazon EventBridge, Amazon MWAA, AWS Step Functions, AWS Glue-Workflows, Amazon SNS und Amazon SQS für zeitgesteuerte, ereignisbasierte und serverlose Workflows.
Entwerfe Datenspeicher und Datenmodelle für AWS-Dienste wie Amazon Redshift, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon S3, AWS Lake Formation und AWS Glue Data Catalog, einschließlich Schemaänderungen, Partitionierung, Indexierung und Lebenszyklusregeln.
Analysiere und validiere Daten mit Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Glue DataBrew, Amazon QuickSight, Jupyter Notebooks und Datenqualitätsprüfungen auf Vollständigkeit, Konsistenz, Gruppierung, Aggregation und Stichprobenprüfung.
Überwache Datenpipelines und behebe Fehler darin mit Amazon CloudWatch Logs, AWS CloudTrail, CloudWatch Logs Insights, Amazon OpenSearch Service und AWS-Dienstprotokollen, um Audits, Rückverfolgbarkeit und Leistungsüberprüfungen zu unterstützen.
Wende Kontrollen für Datensicherheit und Governance an unter Verwendung von IAM-Rollen und -Richtlinien, AWS KMS, AWS Secrets Manager, AWS Lake Formation-Berechtigungen, Amazon Macie, AWS Config, Verschlüsselung, Maskierung und Zugriff mit minimalen Rechten.
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Häufige Fragen
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