Visão Geral

Este Curso Amazon Redshift oferece uma compreensão completa do Amazon Redshift, o serviço de data warehouse totalmente gerenciado da AWS, projetado para análise de grandes volumes de dados. Os participantes aprenderão a configurar, administrar e consultar bancos de dados no Redshift, bem como integrar com outras ferramentas da AWS e otimizar o desempenho para cargas analíticas. O curso combina teoria, prática guiada e laboratórios individuais, garantindo aprendizado sólido e aplicável em projetos reais de análise e engenharia de dados.

Objetivo

Após realizar este curso Amazon Redshift, você será capaz de:

• Entender os conceitos fundamentais do Amazon Redshift e seu papel na arquitetura de dados da AWS.
• Criar e configurar clusters Redshift.
• Carregar dados utilizando diferentes métodos (COPY, S3, AWS Glue).
• Executar consultas SQL otimizadas.
• Aplicar práticas recomendadas de modelagem de dados e performance tuning.
• Integrar Redshift com serviços como S3, Athena, QuickSight, e outros.
• Monitorar e manter um ambiente Redshift eficiente e seguro.

Publico Alvo

• Engenheiros de dados
• Analistas de dados e BI
• Administradores de banco de dados
• Arquitetos de soluções
• Profissionais que atuam com AWS e desejam aprofundar-se em armazenamento e análise de dados

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de banco de dados relacional (SQL)
• Noções introdutórias de computação em nuvem
• Desejável: conhecimento básico em AWS (EC2, S3)

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução ao Amazon Redshift

1. O que é o Amazon Redshift
2. Conceitos de Data Warehouse e OLAP
3. Casos de uso comuns
4. Arquitetura do Redshift

Módulo 2: Criação e Configuração de Cluster

1. Criando um cluster Redshift
2. Tipos de nós (RA3, DC2)
3. Tamanhos e escalabilidade
4. Configurações de segurança e redes (VPC, IAM, roles)

Módulo 3: Carregando Dados

1. Conectando ao Redshift via ferramentas SQL
2. Carregando dados via COPY
3. Integração com Amazon S3, AWS Glue, e Data Pipeline
4. Validação e monitoramento de carga

Módulo 4: Consultas e SQL no Redshift

1. Tabelas distribuídas e colunas de sorteio
2. Consultas analíticas com Redshift SQL
3. Views, funções agregadas e janelas
4. Otimização de consultas

Módulo 5: Modelagem de Dados e Performance

1. Design de esquemas (star, snowflake)
2. Particionamento e compressão
3. Workload Management (WLM)
4. Monitoramento de queries e tuning

Módulo 6: Backup, Segurança e Manutenção

1. Backups automáticos e snapshots manuais
2. Recuperação de dados
3. Monitoramento e métricas via CloudWatch
4. Gerenciamento de acesso e políticas IAM

Módulo 7: Integrações e Ferramentas Complementares

1. Amazon QuickSight para visualização de dados
2. Integração com AWS Glue e Athena
3. Conectores de BI (Tableau, Power BI)
4. Exportação de dados

Módulo 8: Projeto Final

1. Criação de um mini data warehouse
2. Carga de dados reais
3. Consultas analíticas e dashboards
4. Apresentação dos resultados