Visão Geral

Este Curso Amazon Redshift Cloud Data Storage and Analysis, fornece uma introdução completa ao Amazon Redshift, o serviço de data warehouse totalmente gerenciado da AWS projetado para análise de grandes volumes de dados. Com foco em entender os recursos e funcionalidades que tornam o Redshift uma solução eficiente para processamento de dados analíticos, o Curso Amazon Redshift Cloud Data Storage and Analysis, explora desde a criação e configuração de clusters até a otimização de consultas e o gerenciamento de segurança. Os participantes aprenderão a trabalhar com grandes conjuntos de dados, implementar estratégias de particionamento e otimizar o desempenho para obter insights rápidos e precisos em um ambiente de nuvem escalável.

Objetivo

Após realizar este Curso Amazon Redshift Cloud Data Storage and Analysis, você será capaz de:

• Configurar e gerenciar clusters do Amazon Redshift para armazenar e processar grandes volumes de dados.
• Otimizar consultas e gerenciar o desempenho do Redshift em ambientes de alta demanda.
• Implementar estratégias de segurança e controle de acesso para proteger dados sensíveis.
• Integrar o Redshift com outros serviços da AWS e ferramentas de BI para análise de dados.
• Monitorar, manter e escalar o Redshift para atender a demandas variáveis de carga de trabalho.

Publico Alvo

• Engenheiros de Dados e Analistas de Dados
• Arquitetos de Soluções e Administradores de Banco de Dados
• Cientistas de Dados e Desenvolvedores de BI
• Profissionais de TI interessados em processamento e análise de grandes volumes de dados na nuvem

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico em bancos de dados relacionais e SQL
• Experiência com AWS e noções de arquitetura de nuvem
• Familiaridade com conceitos de data warehousing é recomendável

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Amazon Redshift

1. Overview of Data Warehousing and Amazon Redshift
2. Key Features and Architecture of Amazon Redshift
3. Understanding Clusters, Nodes, and Slices
4. Setting Up an AWS Environment for Redshift

Module 2: Creating and Configuring Redshift Clusters

1. Launching and Configuring a Redshift Cluster
2. Managing Nodes, Clusters, and Data Distribution
3. Understanding Redshift Database Components
4. Using the Redshift Console and CLI for Configuration

Module 3: Loading Data into Amazon Redshift

1. Importing Data from Amazon S3 with COPY Command
2. Working with Data Sources: RDS, DynamoDB, and External Databases
3. Bulk Data Loading and ETL Best Practices
4. Automating Data Loading and Scheduling Jobs

Module 4: Working with Redshift Tables and Queries

1. Creating and Managing Tables in Redshift
2. Partitioning and Sorting Data for Query Optimization
3. Understanding Distribution Styles and Keys
4. Advanced SQL for Data Analysis in Redshift

Module 5: Performance Optimization Techniques

1. Query Tuning and Analyzing Query Plans
2. Using Sort Keys and Distribution Keys Effectively
3. Implementing Compression (Encoding) for Storage Optimization
4. Monitoring Workloads with Redshift Console and Insights

Module 6: Security and Data Protection

1. Setting Up IAM Roles and Policies for Redshift
2. Implementing Encryption: SSL, KMS, and HSM
3. Managing Access Control and User Permissions
4. Auditing and Monitoring Security in Redshift

Module 7: Backup, Restore, and Snapshot Management

1. Understanding Snapshots and Automated Backups
2. Manual vs. Automated Snapshot Configuration
3. Restoring Data from Snapshots and Disaster Recovery
4. Configuring Retention Policies for Backups

Module 8: Integrating Redshift with AWS Ecosystem

1. Connecting Redshift with Amazon S3, RDS, and DynamoDB
2. Integrating with AWS Glue for ETL Processes
3. Using AWS Lambda and Step Functions with Redshift
4. Redshift Spectrum for Data Lakes and External Tables

Module 9: Data Visualization and BI Integration

1. Integrating Redshift with Business Intelligence Tools (e.g., Tableau, QuickSight)
2. Building Dashboards and Reports from Redshift Data
3. Implementing Real-Time Data Analysis with BI Tools
4. Use Cases: Analyzing Sales, Marketing, and Operational Data

Module 10: Monitoring and Managing Redshift Clusters

1. Monitoring Cluster Health and Performance Metrics
2. Scaling Redshift Clusters Up and Down
3. Setting Up Alerts and Notifications for Cluster Health
4. Best Practices for Maintenance and Upgrades

Module 11: Advanced Redshift Features and Use Cases

1. Implementing Redshift Spectrum for External Data Analysis
2. Redshift Materialized Views for Query Optimization
3. Real-Time Analytics and Data Lakes in Redshift
4. Case Studies: Industry Applications of Amazon Redshift