데이터 데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 논의

데이터 웨어하우징과 빅 데이터 솔루션 간의 교차를 논의

Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소, 기능을 사용해 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 구현

다른 AWS 데이터 및 분석 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis, Amazon S3)를 사용하여 데이터 웨어하우징 솔루션에 기여

데이터 웨어하우스 설계의 접근 방식과 방법을 평가

데이터 원본을 식별하고 데이터 액세스를 위한 요구 사항을 확인

데이터 웨어하우스를 설계

COPY, UNLOAD, VACUUM 같은 중요한 명령을 사용해 데이터 웨어하우스의 데이터를 관리

성능 문제를 식별하고, 쿼리를 최적화하고, 성능 개선을 위해 데이터베이스를 튜닝

Amazon Redshift Spectrum 을 사용하여 Amazon S3 버킷의 데이터를 직접 분석

Amazon Redshift 데이터베이스 감사, Amazon CloudWatch, Amazon CloudTrail, Amazon Simple Notification Service (SNS) 같은 기능 및 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스를 모니터링하고 감사

Amazon QuickSight 를 사용하여 데이터 웨어하우스에 대한 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행

데이터베이스 아키텍트

데이터베이스 관리자

데이터베이스 개발자

데이터 분석가 및 과학자

AWS 기술 에센셜 과정 수강(또는 이와 동등한 AWS 경험 보유)

관계형 데이터베이스 및 데이터베이스 설계 개념에 대한 지식

강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

Wi-Fi 가능한 개인 노트북 컴퓨터 (태블릿 PC 불가)

지원 브라우저 : 크롬, 파이어폭스

개인 방화벽이 설정되어 있는 경우 비활성화시키거나 SSH(20), RDP(3389), HTTP/S(80,443) 등의 포트로 통신이 가능해야 합니다.

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