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Modern Data Governance and Analytics on AWS

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Modern Data Governance and Analytics on AWS

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Ce que vous apprendrez

  • Design OLTP, OLAP, and dimensional data models

  • Use Amazon S3 for distributed storage patterns

  • Design OLTP, OLAP, and dimensional data models

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : Metadata Management
  • Catégorie : Data Modeling
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Authorization (Computing)
  • Catégorie : Data Access
  • Catégorie : Data Architecture

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Apache Hive
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Amazon Redshift
  • Catégorie : AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : Data Store
  • Catégorie : Amazon S3

Détails à connaître

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octobre 2026

Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

This module covers the fundamentals of AWS Glue Data Catalog, including metadata management, data store integration, and practical implementation using hands-on examples. Learners will gain a clear understanding of how to configure and use the Glue Catalog for various data sources like Aurora, Redshift, and S3.

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This module covers essential concepts and hands-on practices for implementing data governance using AWS Lake Formation. Learners will gain practical skills in setting up access controls, applying tag-based policies, and managing data filtering and cleanup processes. The module emphasizes real-world application through guided exercises and knowledge checks.

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This module covers essential concepts and practical techniques for working with Amazon Athena in a data lakehouse environment. Learners will explore query execution, data formatting, performance tuning, and resource management strategies. The content emphasizes real-world application through hands-on exercises and theoretical insights.

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This module provides an in-depth understanding of big data warehousing with Hive, covering key topics such as Hadoop theory, data formats, Hive architecture, and hands-on practices for managing data. Learners will gain practical skills in working with Hive databases, tables, and partitioning techniques, as well as explore advanced concepts like ACID properties and materialized views.

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This module provides hands-on experience with data modeling, Redshift SQL, Python coding, and performance tuning. Learners will explore real-world datasets and apply concepts to manage and optimize large-scale data systems. The content emphasizes practical skills in moving from OLTP to OLAP environments.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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