Corso Build Modern Applications with AWS NoSQL Databases

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Build Modern Applications with AWS NoSQL Databases (DBNSQL):

- Comprendere i vari tipi di database NoSQL e i loro casi d’uso specifici.

- Acquisire competenze pratiche nella progettazione e modellazione dei dati con AWS NoSQL databases.

- Implementare tecniche di ottimizzazione delle prestazioni e di scalabilità per applicazioni NoSQL.

- Apprendere le migliori pratiche per la sicurezza e la conformità dei database NoSQL su AWS.

- Applicare le tecnologie AWS NoSQL in progetti reali attraverso laboratori ed esercizi pratici.

Certificazione del corso

Esame AWS Certified Data Engineer – Associate;

L’esame AWS Certified Data Engineer – Associate DEA-C01 valuta la capacità di un candidato di implementare pipeline di dati, monitorare, risolvere problemi e ottimizzare costi e prestazioni in conformità con le best practice. Gli esaminati devono dimostrare competenze nell’ingestione e trasformazione dei dati, orchestrazione delle pipeline di dati e applicazione di concetti di programmazione. Inoltre, devono essere in grado di scegliere il data store ottimale, progettare modelli di dati, catalogare schemi di dati e gestire i cicli di vita dei dati. Altre competenze richieste includono l’operazionalizzazione, manutenzione e monitoraggio delle pipeline di dati, analisi dei dati e garanzia della qualità dei dati. Gli esaminati devono anche implementare meccanismi appropriati di autenticazione, autorizzazione, crittografia dei dati, privacy e governance, oltre ad abilitare il logging. Le conoscenze richieste includono le caratteristiche di throughput e latenza per i servizi AWS che ingeriscono dati, schemi di ingestione dei dati, elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark, e architetture event-driven. Gli esaminati devono saper integrare vari servizi AWS per creare pipeline ETL, configurare servizi AWS per pipeline di dati basate su schedulazioni o dipendenze, e ottimizzare i costi durante l’elaborazione dei dati. Inoltre, è necessaria la conoscenza dei concetti di programmazione quali CI/CD, query SQL e infrastruttura come codice (IaC). L’esame richiede anche competenze nell’automazione dell’elaborazione dei dati utilizzando i servizi AWS, visualizzazione dei dati, verifica e pulizia dei dati, e monitoraggio delle pipeline di dati. Infine, gli esaminati devono dimostrare la capacità di applicare meccanismi di autenticazione e autorizzazione, garantire la crittografia e mascheramento dei dati, preparare i log per audit, e implementare strategie di privacy e governance dei dati.

Contenuti del corso

Module 1: Analyze Use Cases for NoSQL Databases

- Business overview

- Workload solution overview

- AWS NoSQL database portfolio

- Design decisions for a modern application

Module 2: Advanced Amazon DynamoDB Concepts

- Review business workloads for Amazon DynamoDB

Si consiglia la partecipazione ai seguenti corsi:

- AWS Technical Essentials

Esame AWS Certified Data Engineer – Associate;

L’esame AWS Certified Data Engineer – Associate DEA-C01 valuta la capacità di un candidato di implementare pipeline di dati, monitorare, risolvere problemi e ottimizzare costi e prestazioni in conformità con le best practice. Gli esaminati devono dimostrare competenze nell’ingestione e trasformazione dei dati, orchestrazione delle pipeline di dati e applicazione di concetti di programmazione. Inoltre, devono essere in grado di scegliere il data store ottimale, progettare modelli di dati, catalogare schemi di dati e gestire i cicli di vita dei dati. Altre competenze richieste includono l’operazionalizzazione, manutenzione e monitoraggio delle pipeline di dati, analisi dei dati e garanzia della qualità dei dati. Gli esaminati devono anche implementare meccanismi appropriati di autenticazione, autorizzazione, crittografia dei dati, privacy e governance, oltre ad abilitare il logging. Le conoscenze richieste includono le caratteristiche di throughput e latenza per i servizi AWS che ingeriscono dati, schemi di ingestione dei dati, elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark, e architetture event-driven. Gli esaminati devono saper integrare vari servizi AWS per creare pipeline ETL, configurare servizi AWS per pipeline di dati basate su schedulazioni o dipendenze, e ottimizzare i costi durante l’elaborazione dei dati. Inoltre, è necessaria la conoscenza dei concetti di programmazione quali CI/CD, query SQL e infrastruttura come codice (IaC). L’esame richiede anche competenze nell’automazione dell’elaborazione dei dati utilizzando i servizi AWS, visualizzazione dei dati, verifica e pulizia dei dati, e monitoraggio delle pipeline di dati. Infine, gli esaminati devono dimostrare la capacità di applicare meccanismi di autenticazione e autorizzazione, garantire la crittografia e mascheramento dei dati, preparare i log per audit, e implementare strategie di privacy e governance dei dati.