AWS Compute und Data Transfer für Data Engineering — LearnFlat
⏱ 2 Std. 36 Min. 📚 26 Lektionen

AWS Compute und Data Transfer für Data Engineering

Erfahren Sie, wie Sie AWS-Compute-Services konfigurieren und Datenübertragungsmechanismen optimieren, um sichere, effiziente und skalierbare Cloud-Datenpipelines zu erstellen.

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Über diesen Kurs

Effiziente Datenübertragung und die Auswahl der richtigen Rechenleistung sind die Eckpfeiler eines erfolgreichen Cloud Data Engineerings. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die AWS-Rechenoptionen und Datenübertragungsdienste und hilft Ihnen, kostengünstige, sichere und leistungsstarke Datenworkflows zu entwerfen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten AWS-Compute-Services, einschließlich EC2, ECS und serverloser Lambda für Daten-Workloads. - Konfigurieren Sie sichere und effiziente Datenübertragungsmechanismen mit AWS Transfer Family, S3 und Kinesis. - Wenden Sie Best Practices für Netzwerkoptimierung und Datenaufnahmepipelines in der Cloud an. - Implementieren Sie sichere Datenübertragungsprotokolle und VPC-Endpunkte, um vertrauliche Informationen zu schützen. - Erfahren Sie, wie Sie Rechenkosten und Leistung für die umfangreiche Datenverarbeitung ausgleichen können. Sie beginnen mit grundlegenden Cloud-Definitionen und wichtigen Architekturkonzepten, bevor Sie zu praktischen Konfigurationsszenarien übergehen. Durch klare schriftliche Erklärungen und strukturierte Beispiele bauen Sie ein solides Verständnis dafür auf, wie Daten in AWS verschoben und verarbeitet werden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für Cloud-Dateninfrastruktur interessieren, ohne dass vorherige Cloud-Erfahrung erforderlich ist. Lesen Sie noch heute weiter, um die Grundlagen der AWS-Datenverarbeitung und -übertragung zu erlernen.

Was du erhältst

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Häufige Fragen

Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen? +

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Ja — volle Rückerstattung innerhalb von 14 Tagen, ohne Wenn und Aber.

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Ja. Nach Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das du in dein LinkedIn-Profil aufnehmen kannst.

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