In today’s digital economy, data shouldn’t stand still — neither should you. This course, Real-Time Data Pipelines & Analytics on AWS, provides you with the necessary skills to process streaming data and make it business-ready. Taught with a focus on actual use cases, you get hands-on practice with AWS’s most popular tools, including Amazon Redshift, Kinesis, Glue, Athena, EMR, QuickSight, OpenSearch, and more.

Real-Time Data Pipelines & Analytics on AWS

Real-Time Data Pipelines & Analytics on AWS
Ce cours fait partie de Spécialisation "AWS Certified Data Engineer Associate Exam Prep"

Instructeur : LearnKartS
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Build real-time data pipelines with AWS tools like Kinesis, Glue, and Redshift.
Analyze and visualize streaming data using Athena, QuickSight, and OpenSearch.
Secure streams, scale clusters, and integrate Spark with AWS services.
Design production-ready pipelines for real-time business insights.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Serverless Computing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Interactive Data Visualization
- Catégorie : Real Time Data
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Analytics
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Apache Spark
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : AWS Kinesis
- Catégorie : Amazon Redshift
- Catégorie : Apache Airflow
Détails à connaître

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Évaluations
10 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "AWS Certified Data Engineer Associate Exam Prep"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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