Data Warehousing on AWS
Praxisnahes AWS-Training für skalierbare Data-Warehouse-Architekturen mit Amazon Redshift
Die wichtigsten Themen
Amazon Redshift sicher einsetzen
Data-Warehouse-Architekturen planen
Daten aus AWS-Quellen laden
SQL-Abfragen performant optimieren
Disaster-Recovery-Strategien anwenden
Überblick In dieser praxisorientierten Data Warehouse Schulung lernst du, wie skalierbare, sichere und leistungsfähige Data-Warehousing-Lösungen auf AWS mit Amazon Redshift geplant, implementiert und optimiert werden. Das...
In dieser praxisorientierten Data Warehouse Schulung lernst du, wie skalierbare, sichere und leistungsfähige Data-Warehousing-Lösungen auf AWS mit Amazon Redshift geplant, implementiert und optimiert werden. Das Training verbindet zentrale Architekturkonzepte mit konkreter Umsetzung: Datenquellen identifizieren, Daten aus Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis und weiteren AWS-Services integrieren, Ladeprozesse gestalten, SQL-Abfragen analysieren und Performance gezielt verbessern.
Der Kurs vermittelt Best Practices für moderne Data-Warehouse-Architekturen auf AWS und behandelt neben Redshift-Architektur, Cluster-Management und Zugriffskontrolle auch Themen wie Redshift Spectrum, Data Sharing, Workflow-Orchestrierung, Disaster Recovery, Redshift ML sowie Visualisierung und Analyse. Damit eignet sich die Schulung besonders für Teams, die analytische Datenplattformen produktionsnah entwerfen, betreiben oder weiterentwickeln.
Die Durchführung erfolgt mit offizieller AWS-Unterlage und AWS-Systemumgebung. Hands-on Labs sorgen dafür, dass die Inhalte nicht nur theoretisch verstanden, sondern direkt in realistischen Szenarien angewendet werden. Als Vorbereitung eignen sich AWS Technical Essentials oder AWS Cloud Practitioner Essentials. Für einen stärkeren Analytics-Einstieg kann außerdem die Schulung Building Batch Data Analytics Solutions on AWS sinnvoll sein.
Die Themen Grundlagen relationaler Datenbanken und analytischer Datenmodelle · Zentrale Data-Warehousing-Konzepte auf AWS · Abgrenzung und Zusammenspiel von Data Warehouse, Data Lake und Big Data...
Grundlagen moderner Data-Warehouse-Architekturen
- Grundlagen relationaler Datenbanken und analytischer Datenmodelle
- Zentrale Data-Warehousing-Konzepte auf AWS
- Abgrenzung und Zusammenspiel von Data Warehouse, Data Lake und Big Data
- Überblick über Datenmanagement und Analytics-Services in AWS
- Rollen von Amazon Redshift in modernen Datenarchitekturen
- Hands-on Lab: Einführung in Amazon Redshift
Amazon Redshift Architektur
- Architektur, Knoten, Cluster, Workgroups und Serverless-Ansätze
- Speicherung, Compute, Netzwerk und Skalierungsprinzipien
- Typische Anwendungsfälle aus Reporting, Analytics und Business Intelligence
- Planung einer cloudbasierten Data-Warehouse-Lösung
- Hands-on Lab: Bereitstellen und Erkunden einer Redshift-Umgebung
Bereitstellung, Verwaltung und Sicherheit
- Aufbau und Konfiguration von Amazon-Redshift-Umgebungen
- Verbindungen mit SQL-Clients und AWS-Werkzeugen
- Identitäts- und Zugriffsverwaltung mit IAM
- Netzwerkzugriff, Verschlüsselung und Sicherheitskonzepte
- Audit-Protokollierung, Benachrichtigungen und Monitoring
- Hands-on Lab: Zugriff und Sicherheit konfigurieren
Datenmodellierung und Schema-Design
- Datenbankschemata, Tabellenstrukturen und Datentypen
- Verteilungsstile und Sortierschlüssel
- Spaltenorientierte Speicherung und Komprimierung
- Optimierung von Datenmodellen für analytische Workloads
- Best Practices für Wartbarkeit und Abfrageleistung
- Hands-on Lab: Datenbankschemata optimieren
Datenquellen und Datenintegration
- Einbindung von Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EMR und Amazon Kinesis
- Datenaufnahme aus Batch- und Streaming-Quellen
- Vorbereitung strukturierter und halbstrukturierter Daten
- Integration von AWS Lambda und weiteren AWS-Services
- Data-Sharing-Konzepte für organisationsübergreifende Analysen
- Hands-on Lab: Datenquellen anbinden und Daten laden
Datenladen, Transformation und Orchestrierung
- Datenvorbereitung und Laden mit dem COPY-Befehl
- Fehleranalyse und Troubleshooting bei Ladeprozessen
- Tabellenpflege, parallele Schreibzugriffe und Datenqualität
- Workflow-Orchestrierung mit AWS Step Functions
- Automatisierung wiederkehrender Lade- und Transformationsprozesse
- Hands-on Lab: Daten mit COPY laden und Ladefehler analysieren
SQL-Analyse und Performance-Optimierung
- Amazon Redshift SQL und analytische Abfragemuster
- Analyse von Abfrageplänen mit EXPLAIN
- SQL Editor V2 und Notebooks für explorative Analysen
- Workload Management und Steuerung paralleler Abfragen
- Einflussfaktoren auf Abfrageleistung, Speicher und Kosten
- Hands-on Lab: Workload Management konfigurieren und Abfragen optimieren
Amazon Redshift Spectrum und Data Lake Integration
- Grundlagen und Einsatzszenarien von Redshift Spectrum
- Abfragen externer Daten in Amazon S3
- Konfiguration externer Schemas und Metadaten
- Kombination von Data-Warehouse- und Data-Lake-Analysen
- Performance- und Kostenaspekte bei externen Abfragen
- Hands-on Lab: Daten in Amazon S3 mit Redshift Spectrum analysieren
Betrieb, Skalierung und Disaster Recovery
- Überwachung und Leistungsanalyse von Redshift-Umgebungen
- Skalierung, Größenänderung und Kapazitätsplanung
- Backup, Restore, Snapshots und Wiederherstellungsstrategien
- Disaster-Recovery-Planung für Data-Warehouse-Umgebungen
- Betriebliche Best Practices für produktive Analytics-Plattformen
- Hands-on Lab: Sichern, Wiederherstellen und Skalieren
Analyse, Visualisierung und erweiterte Funktionen
- Datenanalyse mit SQL-basierten Workflows
- Grundlagen von Redshift ML für Machine-Learning-nahe Analysen
- Visualisierung und Dashboard-Erstellung mit Amazon QuickSight
- Performance-Optimierung für analytische Visualisierungen
- Bewertung geeigneter Architekturmuster für konkrete Anwendungsfälle
Zielgruppe
- Data Engineers, Data Architects und Datenbank-Architektinnen, die Data-Warehouse-Lösungen auf AWS entwerfen
- Datenbank-Administratoren und Plattform-Teams, die Amazon Redshift betreiben, absichern und optimieren
- Datenbank-Entwicklerinnen und BI-Teams, die Ladeprozesse, SQL-Analysen und Datenmodelle umsetzen
- Datenanalysten und Data Scientists, die große Datenbestände für Reporting, Analytics und Visualisierung nutzen
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis der Amazon-Redshift-Architektur und ihrer Rolle in modernen AWS-Datenplattformen
- Eigenständige Planung einer cloudbasierten Data-Warehouse-Lösung mit geeigneten Datenquellen und Integrationsmustern
- Sicheres Laden, Transformieren und Analysieren von Daten aus Amazon S3, DynamoDB, EMR, Kinesis und weiteren AWS-Services
- Performance-Optimierung von Datenmodellen, SQL-Abfragen und Workloads mit Redshift-Werkzeugen
- Umsetzung von Sicherheits-, Monitoring-, Backup- und Disaster-Recovery-Konzepten für produktive Umgebungen
- Bewertung geeigneter Visualisierungs-, Data-Sharing- und Machine-Learning-naher Analyseoptionen rund um Amazon Redshift
So arbeiten wir
- Offizielle AWS-Unterlagen und Arbeit in einer AWS-Systemumgebung
- Trainergeführte Theorieeinheiten mit Architekturbeispielen und Best Practices
- Hands-on Labs zu Amazon Redshift, Datenladen, Sicherheit, Performance, Redshift Spectrum und Betrieb
- Praxisnahe Übungen mit typischen Szenarien aus Data Warehousing, Analytics und Business Intelligence
- Diskussion von Architekturentscheidungen, Betriebsfragen und Optimierungsansätzen aus dem Projektalltag
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in AWS, empfohlen durch AWS Technical Essentials oder AWS Cloud Practitioner Essentials
- Erfahrung mit relationalen Datenbanken, SQL und Datenbankdesign
- Grundverständnis von Analytics-Architekturen, Datenintegration und Cloud-basierten Workloads
- Hilfreich sind Vorkenntnisse aus Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift oder Building Batch Data Analytics Solutions on AWS
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag vermittelt die Grundlagen von Data Warehousing auf AWS und ordnet Amazon Redshift in moderne Datenarchitekturen ein. Behandelt werden relationale Datenbankkonzepte, analytische Datenmodelle, Redshift-Architektur, typische Anwendungsfälle sowie die Bereitstellung und erste Konfiguration einer Redshift-Umgebung.
- Data-Warehousing-Konzepte und AWS-Datenmanagement
- Amazon-Redshift-Architektur und zentrale Komponenten
- Bereitstellung, Zugriff und grundlegende Verwaltung
- Sicherheitsgrundlagen, IAM und Netzwerkzugriff
- Erste Hands-on Labs in der AWS-Systemumgebung
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-17:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Data Warehousing on AWS
Für wen eignet sich die Data Warehousing on AWS Schulung?
Die Schulung richtet sich an Data Engineers, Data Architects, Datenbank-Administratoren, Datenbank-Entwicklerinnen sowie BI- und Analytics-Teams. Besonders sinnvoll ist das Training, wenn du Amazon Redshift produktiv einsetzen, bestehende Data-Warehouse-Lösungen nach AWS migrieren oder analytische Plattformen auf AWS professionell planen möchtest.
Ist Data Warehousing on AWS ein offizielles AWS-Training?
Ja, die Schulung wird mit offizieller AWS-Unterlage und einer AWS-Systemumgebung durchgeführt. Dadurch arbeitest du mit den vorgesehenen Kursmaterialien, Labs und Szenarien für Data Warehousing mit Amazon Redshift.
Welche Vorkenntnisse sind für die Schulung erforderlich?
Empfohlen werden Grundlagen in AWS, relationale Datenbankkenntnisse und Erfahrung mit SQL. Wenn AWS-Wissen noch aufgebaut werden soll, ist AWS Technical Essentials oder AWS Cloud Practitioner Essentials eine passende Vorbereitung.
Welche AWS-Services werden im Training behandelt?
Im Mittelpunkt steht Amazon Redshift. Ergänzend behandelt der Kurs unter anderem Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis, AWS Lambda, AWS Step Functions, Redshift Spectrum, Redshift ML und Amazon QuickSight im Kontext einer Data-Warehouse-Architektur.
Geht es im Seminar nur um Theorie oder auch um Praxis?
Der Kurs enthält mehrere Hands-on Labs in einer AWS-Systemumgebung. Die Übungen behandeln unter anderem das Bereitstellen von Redshift-Umgebungen, das Laden von Daten, die Optimierung von Schemas und Abfragen, Workload Management, Redshift Spectrum sowie Backup- und Skalierungsszenarien.
Welche Weiterbildung passt nach Data Warehousing on AWS?
Für vertiefende Architekturthemen bietet sich Architecting on AWS oder Advanced Architecting on AWS an. Wenn der Schwerpunkt auf Entwicklung und Automatisierung liegt, ist Developing on AWS eine sinnvolle Ergänzung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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