Big Data on AWS

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3 Tage

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englisch

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Datenmengen wachsen rasant und verlangen nach skalierbaren, sicheren und intelligenten Cloud-Lösungen. Moderne Datenverarbeitung auf AWS verbindet Big Data, Analytics und KI zu einer leistungsfähigen Basis für fundierte Entscheidungen und automatisierte Prozesse.

Zentrale Themen

Big-Data-Architekturen und Datenpipelines auf AWS.
Verarbeitung großer Datenmengen mit Cloud-nativen Services.
Skalierbarkeit, Sicherheit und Kostenoptimierung.
Integration von Analytics, Machine Learning und KI.
Datenvisualisierung und datenbasierte Entscheidungsmodelle.

Voraussetzung
Grundkenntnisse in IT, Datenverarbeitung oder Cloud-Umgebungen sind hilfreich.

Zielgruppe
Geeignet für Fach- und Führungskräfte aus IT, Data, Analytics und Architektur sowie für alle, die datengetriebene Lösungen in der Cloud einordnen und bewerten möchten.

Die vermittelten Inhalte stärken das Verständnis für moderne Big-Data-Strategien auf AWS und unterstützen dabei, Daten als strategischen Erfolgsfaktor sicher, effizient und KI-orientiert zu nutzen.

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Kursinhalte

Grundlagen von Big Data

Definition und Bedeutung von Big Data
Aufbau einer Datenpipeline
Prinzipien moderner Datenarchitektur

Sammlung und Weitergabe von Big Data

Überblick: Datenaufnahme
Datenübermittlung

Amazon Kinesis für Big Data

Echtzeit-Streams mit Massendaten
Kinesis Plattform von Amazon
Datenfluss über Kinesis Firehose
Videoübertragung via Kinesis Streams
Analysen mit Kinesis Data Analytics

Datenmanagement in großem Umfang

AWS Speicherarten im Überblick
Grundlagen moderner Speicherstrategien
Kriterien für die richtige Speicherwahl

Big Data Verarbeitung & Analyse

Analyse großer Datenmengen
Amazon Athena

Big Data mit Hadoop & EMR

Basics zu Amazon EMR & Hadoop
Best Practices für Dateneinzug
Nutzung von Amazon EMR
Architektur von Amazon EMR

Einsatz von Amazon EMR

Programm erstellen und betreiben
Cluster starten und einrichten
Ergebnisse fertiger Jobs auswerten

Hadoop-Entwicklungsrahmen

Hadoop-Bibliotheken
Alternative Frameworks auf Amazon EMR

Web-Interfaces auf Amazon EMR

Hue in Amazon EMR
Cluster Monitoring

Apache Spark auf Amazon EMR

Spark Grundlagen
Einsatz von Spark

AWS Glue für automatisierte ETL-Prozesse

Grundlagen zu AWS Glue
Orchestrierung von Glue-Jobs

Big Data Analytics mit Redshift

Data Warehouses vs. klassische Datenbanken
Amazon Redshift Plattform
Architektur von Amazon Redshift

Sicherheitsstrategien in AWS

Sicherheit für Amazon-Deployments
Überblick Amazon EMR Security
Überblick AWS Identity & Access Management
Schutz von Datenbeständen
Überblick Amazon Kinesis Security
Überblick Amazon DynamoDB Security
Überblick Amazon Redshift Security

Kostenmanagement für Big Data

Gesamtaufwand mit Amazon EMR
Amazon EC2 Preisoptionen
Amazon Kinesis Kostenmodelle
Budgetfokus bei Amazon DynamoDB
Preisübersicht für Amazon Redshift
AWS Kostenoptimierung

Visualisierung & Steuerung von Big Data

Datenvisualisierung im Big Data Umfeld
Amazon QuickSight im Einsatz
Workflow-Orchestrierung für Big Data

Design Patterns für Big Data

Zentrale Strukturen

Kursabschluss

Wie geht es weiter?

Häufig gestellte Fragen

Was versteht man unter „Big Data on AWS“?

Big Data on AWS bedeutet, große Datenmengen mithilfe von Amazon Web Services zu speichern, zu verarbeiten und auszuwerten. Dabei kommen skalierbare Tools wie Amazon EMR, Redshift oder Kinesis zum Einsatz.

Für wen eignet sich eine Weiterbildung in Big Data on AWS?

Besonders relevant für Fachkräfte aus IT, Data Science oder Business Intelligence. Ideal für alle, die Daten professionell analysieren oder datenbasierte Entscheidungen treffen möchten.

Welche Inhalte werden typischerweise vermittelt?

Behandelt werden unter anderem Datenverarbeitung mit Amazon EMR, Datenvisualisierung mit QuickSight, Datenspeicherung in S3, Streaming mit Kinesis sowie Sicherheit und Kostenkontrolle.

Welche Vorkenntnisse sind erforderlich?

Grundkenntnisse in Cloud Computing und grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitung sind hilfreich. Erfahrung mit AWS oder Programmierung ist von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig.

Was bringt eine Big-Data-Schulung mit AWS für die Karriere?

Gefragte Kenntnisse im Umgang mit AWS und Big-Data-Tools erhöhen die Chancen auf Jobs in Bereichen wie Cloud-Architektur, Data Engineering oder Analytics – in Unternehmen jeder Größe.

Gibt es eine anerkannte Zertifizierung?

Ja, die Weiterbildung schließt mit einer offiziellen AWS-Zertifizierung ab. Diese gilt international als Nachweis für praxisnahes Wissen im Bereich Big Data und Cloud-Technologie.

Welche Vorteile bietet AWS im Bereich Big Data?

AWS ermöglicht flexible Skalierung, hohe Ausfallsicherheit, zahlreiche Analysefunktionen und eine breite Auswahl an Services für unterschiedliche Datenformate, Workflows und Echtzeit-Anwendungen.