Redshift
średnio zaawansowany Inżynierowie danych

Tworzenie hurtowni danych w Amazon Redshift

Amazon Q Claude Code Paczka AI
4 dni online z trenerem, na sali RSDWH_PL
Zapytaj o termin Drukuj / Generuj PDF Wszystkie szkolenia
Wykorzystywane narzędzia
Amazon Q Claude Code Paczka AI
Cel szkolenia
Biorąc udział w tym szkoleniu nauczysz się projektować i tworzyć hurtownię danych w Amazon Redshift w modelu provisioned i serverless. Zbudujesz rozwijany przez całe szkolenie model sprzedaży, załadujesz i przekształcisz dane, przygotujesz przetwarzanie przyrostowe oraz zoptymalizujesz strukturę i zapytania. W pracy wykorzystasz asystenta i agenta kodującego, zachowując zasady samodzielnej walidacji wyników AI.
Korzyści
Po szkoleniu będziesz potrafić dobrać model i konfigurację Redshift, zaprojektować model wymiarowy sprzedaży, utworzyć jego strukturę fizyczną, ładować dane z Amazon S3 i strumieni, przetwarzać zmiany przyrostowo, diagnozować wydajność oraz stosować WLM, VACUUM i ANALYZE. Poznasz także Spectrum, data sharing, dane półstrukturalne, notebooki i podstawy Redshift ML.
Wymagania wstępne
Wymagana jest praktyczna znajomość języka SQL oraz podstaw relacyjnych baz danych i modelowania danych. Podstawowa znajomość usług AWS będzie pomocna, ale nie jest konieczna.
Program szkolenia
  1. Architektura i środowisko Amazon Redshift
    • rola Redshift w architekturze hurtowni danych
    • modele provisioned i serverless
    • separacja warstwy obliczeniowej i składowania
    • klastry, węzły, namespaces i workgroups
    • podstawy integracji z IAM, Amazon S3 i AWS Glue
  2. Środowisko pracy i wykorzystanie AI
    • Query Editor v2 i notebooki
    • krótkie wprowadzenie do Amazon Q
    • agent kodujący i skille Redshift
    • Claude Code i Paczka AI
    • zasady walidacji wyników AI
  3. Projekt hurtowni danych sprzedażowych
    • wymagania analityczne i proces sprzedaży
    • ziarno tabeli faktów
    • miary, wymiary i hierarchie
    • schemat gwiazdy
    • obsługa zmian wymiarów
  4. Fizyczny model danych w Redshift
    • schematy, tabele i typy danych
    • ograniczenia informacyjne
    • kodowanie kolumn
    • style dystrybucji i klucze dystrybucji
    • klucze sortowania i automatyczna optymalizacja tabel
  5. Ładowanie, eksport i dane zewnętrzne
    • staging i ładowanie danych z Amazon S3
    • COPY, manifesty i diagnostyka błędów
    • UNLOAD i eksport wyników
    • Redshift Spectrum i AWS Glue Data Catalog
    • dane półstrukturalne, SUPER i PartiQL
  6. Optymalizacja podstawy i zapytań
    • plan wykonania i EXPLAIN
    • widoki systemowe i identyfikowanie wąskich gardeł
    • dystrybucja danych, sortowanie i ograniczanie transferu
    • podstawy Workload Management
    • VACUUM i ANALYZE
    • statystyki, rekomendacje i automatyczna optymalizacja
  7. Transformacje, procedury składowane i przetwarzanie przyrostowe
    • staging i transformacje zbiorowe
    • deduplikacja oraz MERGE
    • obsługa zmian wymiarów
    • CREATE PROCEDURE, parametry i CALL
    • warunki, wyjątki i komunikaty diagnostyczne
    • transakcje i bezpieczne wycofywanie zmian
    • procedura przyrostowego ładowania sprzedaży
    • granica między procedurą a zewnętrzną orkiestracją
    • generowanie, testowanie i przegląd procedury przez agenta oraz skille Redshift
  8. Udostępnianie i bieżące zasilanie danych
    • data sharing, producenci i konsumenci danych
    • uprawnienia do współdzielonych danych
    • podstawy streaming ingestion
    • materialized views dla danych strumieniowych
    • monitorowanie opóźnień i poprawności zasilania
  9. Redshift ML
    • miejsce uczenia maszynowego w hurtowni danych
    • przygotowanie danych uczących
    • CREATE MODEL i Amazon SageMaker Autopilot
    • predykcje z poziomu SQL
    • ocena jakości i ograniczenia modeli
  10. Bezpieczeństwo i utrzymanie rozwiązania
    • role, użytkownicy i uprawnienia bazodanowe
    • separacja schematów i dostęp do danych
    • monitorowanie ładowań, transformacji i zapytań
    • diagnostyka typowych problemów
    • rozwój hurtowni sprzedaży jako ciągły przypadek warsztatowy

Najbliższe terminy

Najbliższe terminy online

Ładowanie terminów…

Najbliższe terminy stacjonarne

Ładowanie terminów…

Wszystkie ceny są cenami netto — do podanych kwot należy doliczyć podatek VAT wg obowiązującej stawki.

Formularz zapisu

Dane podane w formularzu posłużą do wystawienia faktury proforma. Po otrzymaniu zgłoszenia skontaktujemy się w ciągu 1 dnia roboczego.

Wybrany termin jest gwarantowany — szkolenie odbędzie się niezależnie od ilości zgłoszeń

Klauzula informacyjna RODO

Administratorem moich danych osobowych jest Dataconsulting Services sp. z o.o. z siedzibą w Warszawie (00-843), Rondo Daszyńskiego 2B, wpisaną do rejestru przedsiębiorców Krajowego Rejestru Sądowego prowadzonego przez Sąd Rejonowy dla m.st. Warszawy w Warszawie, XIII Wydział Gospodarczy Krajowego Rejestru Sądowego, pod numerem KRS: 0001017491, NIP: 5273040797, REGON: 524385129, z kapitałem zakładowym w wysokości 5.000,00 zł (dalej: „Spółka").

Ze Spółką kontaktować się można listownie (na adres podany wyżej), mailowo: biuro@dataconsulting.pl, lub telefonicznie: +48 (22) 398 47 81.

  • moje dane osobowe przetwarzane będą w celu nawiązania kontaktu ze mną przez Spółkę, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. a Rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE („RODO"),
  • moje dane osobowe nie będą przekazywane podmiotom zewnętrznym, państwom trzecim spoza Europejskiego Obszaru Gospodarczego ani organizacjom międzynarodowym,
  • moje dane osobowe będą przechowywane przez okres niezbędny do nawiązania ze mną kontaktu przez Spółkę jednak nie dłużej niż do momentu cofnięcia zgody na ich przetwarzanie,
  • posiadam prawo dostępu do treści moich danych oraz prawo ich sprostowania, usunięcia, ograniczenia przetwarzania oraz prawo do przeniesienia moich danych,
  • mam możliwość wycofania zgody na przetwarzanie moich danych osobowych, a wycofanie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania danych osobowych, którego dokonano na podstawie zgody przed jej wycofaniem,
  • przysługuje mi uprawnienie wniesienia skargi do Prezesa Urzędu Ochrony Danych Osobowych.

Podanie danych osobowych jest dobrowolne, jednak jest niezbędne do nawiązania ze mną kontaktu przez Spółkę.

Pola oznaczone * są wymagane.