AWS DATA ENGINEER ASSOCIATE : CHOOSING DATA STORES & DATA CATALOGING EĞİTİMİ

Laboratuvarlar için IAM kullanıcısı veya rolü olan bir AWS hesabı (eğitim hesabı sağlanır) ve temel Console kullanımı gerekir.

IAM, S3, EC2 ve VPC gibi temel AWS servislerine ve paylaşılan sorumluluk modeline aşinalık faydalıdır.

Bash veya PowerShell ile temel komut kullanımı ve JSON/YAML okuma becerisi laboratuvar hızını artırır.

Güncel tarayıcı, AWS CLI v2 ve kod düzenleyici kurulu bir bilgisayar; Glue Data Catalog laboratuvarları için hazırlanan senaryo dosyaları paylaşılır.

Seçim Kriterleri başlığında OLTP ve OLAP ayrımı ve Okuma yazma oranı ve gecikme hedefi gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

S3 ve Veri Gölü Depolama başlığında Depolama sınıfları ve geçiş kuralları ve Parquet ve ORC ile sütunlu depolama gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

İlişkisel ve NoSQL Depolar başlığında RDS ve Aurora: replika, Multi-AZ ve Aurora Serverless v2 ve global veritabanı gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

Analitik ve Özel Depolar başlığında Redshift RA3 ve Serverless ve OpenSearch tam metin ve günlük analitiği gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

Glue Data Catalog başlığında Veritabanı, tablo ve partition kavramları ve Hive uyumlu metastore olarak kullanım gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

Crawler ve Şema Keşfi başlığında Crawler hedefleri ve sınıflandırıcılar ve Zamanlama ve artımlı tarama gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

Metadata Yönetimi ve Keşif başlığında DataZone proje, domain ve veri ürünü ve Business glossary ve iş terimleri gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.

Şema Evrimi ve Kalite başlığında Avro ve Parquet şema evrimi ve Iceberg ile şema ve partition evrimi gibi konuları AWS hesabında uygulamalı olarak yönetebilir hâle gelirsiniz.