In diesem AWS Training erhalten Sie eine umfassende Einführung in AWS-Produkte, -Services und gängige Lösungen. Damit verfügen Sie über die Grundlage für alle weiteren rollenbasierten Weiterbildungen. Sie sind außerdem in der Lage, die richtige Auswahl von AWS-Services und fundierte Entscheidungen für optimale und effektive IT-Lösungen zu treffen.

• Sie kennen die Terminologie und Konzepte im Zusammenhang mit der AWS-Plattform
• Sie erhalten fundierte Grundkenntnisse über die Sicherheitsmaßnahmen von AWS
• Sie können durch die AWS Management Console navigieren
• Sie sind in der Lage, AWS-Speicheroptionen zu unterscheiden und einen Amazon Simple Storage Service (S3)-Bucket zu erstellen
• Sie haben gute Kenntnisse über Bereitstellungs- und Verwaltungsoptionen
• Sie kennen AWS-Datenverarbeitungs- und Netzwerkoptionen und können mit Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) und Amazon Elastic Block Storage (EBS) arbeiten
• Sie wissen, wie Sie eine Amazon Relation Database Service (RDS)-Instance starten
• Sie können Managed Services- und Datenbankoptionen beschreiben

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ZIELGRUPPE

Dieses AWS Training wurde konzipiert für Geschäfts- und IT-Entscheider, die für die Klärung der technischen Vorteile von AWS-Services zuständig sind. Außerdem für SysOps-Administratoren und Entwickler, die sich für die Nutzung von AWS-Services interessieren sowie für AWS-Neukunden.

Dieses Seminar ist auch als FIRMENSCHULUNG Inhouse oder in externen Räumen buchbar. Bitte rufen Sie uns für ein Angebot an.

KURSVORAUSSETZUNGEN

KEINE

SEMINARINHALT

MODUL 1: EINFÜHRUNG IN AWS UND SEINE ENTWICKLUNG

• NAVIGIEREN DURCH DIE AWS MANAGEMENT CONSOLE
• VERSTEHEN DER WELTWEITEN INFRASTRUKTUR VON AWS
• BESCHREIBEN DER SICHERHEITSMAßNAHMEN VON AWS

MODUL 2: SPEICHERUNG UND BEREITSTELLUNG VON INHALTEN IN AWS

• BESTIMMEN DER PRIMÄREN AWS-SPEICHEROPTIONEN
• BESCHREIBEN VON AMAZON EBS
• ERSTELLEN EINES AMAZON S3-BUCKETS UND VERWALTEN DAZUGEHÖRIGER OBJEKTE

MODUL 3: DATENVERARBEITUNGSSERVICES UND NETZWERK

• BESTIMMEN DER VERSCHIEDENEN AWS-DATENVERARBEITUNGS- UND NETZWERKOPTIONEN
• BESCHREIBEN EINER AMAZON VIRTUAL PRIVATE CLOUD (VPC)
• ERSTELLEN EINER AMAZON EC2-INSTANCE
• ANGEBEN, WIE AMAZON EBS VERWENDET WERDEN SOLL

MODUL 4: MANAGED SERVICES & DATENBANK IN AWS

• BESCHREIBEN VON AMAZON DYNAMODB
• ANGEBEN DER WESENTLICHEN ASPEKTE VON AMAZON RDS
• AUSFÜHREN EINER AMAZON RDS DRIVE-ANWENDUNG

MODUL 5: BEREITSTELLUNG UND VERWALTUNG

• IDENTIFIZIEREN VON AWS CLOUD-FORMATION
• BESCHREIBEN VON AMAZON CLOUDWATCH-METRIKEN UND -ALARMEN
• BESCHREIBEN VON AMAZON IDENTITY AND ACCESS MANAGEMENT (IAM)

Lösungsarchitekten können die Nutzung der AWS-Cloud durch die im Kurs Architecting on AWS erworbenen Kenntnisse und Fertigkeiten optimieren. Sie verstehen die AWS-Services und deren Integration in eine Cloud-Lösung. Wir vermitteln Ihnen das nötige Fachwissen über bewährte Methoden, um einen Service in das Cloud Konzept zu integrieren.

• Sie erlernen in diesem AWS Seminar Architekturentscheidungen auf Basis von AWS empfohlenen Prinzipien zu treffen.
• Sie bekommen Grundlagen bewährter Sicherheitsmethoden bei Arbeiten mit AWS vermittelt.
• Sie sind in der Lage ein Konzept und einen Ablaufplan für die Cloud-Migration zu erstellen und Sie wissen wie Sie die AWS Services für die Skalierung ihrer Server nutzen können.
• Sie kennen Strategien zur Verbesserung der Ausfallsicherheit und Hochverfügbarkeit, außerdem wissen Sie wie Sie einen Betriebskontinuitätsplan erstellen können.

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ZIELGRUPPE

Dieser dreitägige Kurs, konzipiert für Lösungsarchitekten und Lösungskonzept-Ingenieure, trägt zum besseren Verständnis der AWS Services und deren kombinierten Einsatzmöglichkeiten bei.

Dieses Seminar ist auch als FIRMENSCHULUNG Inhouse oder in externen Räumen buchbar. Bitte rufen Sie uns für ein Angebot an.

KURSVORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Belegte Kurse: AWS Technical Essentials (Seminarnummer: 26008)
• Praktische Erfahrung mit verteilten Systemen
• Arbeitserfahrung mit allgemeinen Netzwerkkonzepten und mehrschichtigen Architekturen
• Verständnis von Cloud Computing-Konzepten

SEMINARINHALT

1. TAG

• GRUNDLAGEN ZU AWS
• ENTWURF IHRER UMGEBUNG
• HOCHVERFÜGBARKEIT IHRER UMGEBUNG
• VERSCHIEBEN EINER BESTEHENDEN ANWENDUNG IN AWS

2. TAG

• EREIGNISBASIERTE SKALIERUNG
• AUTOMATISIERUNG UND ENTKOPPLUNG IHRER INFRASTRUKTUR
• ENTWURF EINES SKALIERBAREN SPEICHERS
• HOSTING EINER NEUEN WEBANWENDUNG AUF AWS

3. TAG

• DIE VIER SÄULEN DES WELL-ARCHITECTED FRAMEWORK
• WIEDERHERSTELLUNG IM NOTFALL UND FAILOVER-STRATEGIEN
• FEHLERBEHEBUNG IN IHRER UMGEBUNG
• DESIGNMUSTER FÜR UMFANGREICHE ANWENDUNGEN UND FALLBEISPIELE

System Operations on AWS wurde konzipiert, um Systemadministratoren oder Personen mit DevOps-Rollen für das Erstellen von automatisierbaren und wiederholbaren Bereitstellungen von Netzwerken und Systemen auf der AWS-Plattform auszubilden. Der Kurs umfasst die speziellen AWS-Funktionen und -Tools in Verbindung mit Konfiguration und Bereitstellung sowie in der Branche übliche Techniken zum Konfigurieren und Bereitstellen von Systemen.

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

• AWS-Standardfunktionen für die Infrastruktur wie beispielsweise Amazon Virtual Private Cloud (VPC), Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Elastic Load Balancing und Auto Scaling von der Befehlszeile aus verwenden
• AWS CloudFormation und andere Automatisierungstechnologien zum Aufbau von Stapeln von AWS-Ressourcen verwenden, die automatisiert und wiederholbar bereitgestellt werden können
• Die AWS Management Console verwenden, um funktionsfähige Virtual Private Networks komplett mit Amazon VPC zu erstellen
• Amazon EC2-Instances mit Aufrufen der Befehlszeile bereitstellen und die häufigsten Probleme mit Instances beheben
• Den Zustand von Amazon EC2-Instances und anderen AWS-Services überwachen
• Benutzer-IDs, AWS-Berechtigungen und Sicherheit in der Cloud verwalten
• Ressourcennutzung eines AWS-Kontos mithilfe von Tools wie Amazon CloudWatch, Tagging und Trusted Advisor verwalten
• Die beste Strategie zum Erstellen wiederverwendbarer Amazon EC2-Instances auswählen und implementieren
• Ein Set von Amazon EC2-Instances konfigurieren, die hinter einem Load Balancer gestartet werden und für die das System je nach Bedarf nach oben oder unten skaliert wird
• Eine grundlegende AWS CloudFormation-Stapeldefinition bearbeiten und Probleme damit behebenitstellen von Systemen.

SEMINARINHALT
IN DIESEM KURS WERDEN DIE FOLGENDEN KONZEPTE BEHANDELT:
1. TAG

• ÜBERSICHT ZU SYSTEMS OPERATIONS ON AWS
• NETZWERKE IN DER CLOUD
• COMPUTING IN DER CLOUD

2. TAG

• SPEICHERUNG UND ARCHIVIERUNG IN DER CLOUD
• ÜBERWACHEN IN DER CLOUD
• VERWALTEN DER RESSOURCENNUTZUNG IN DER CLOUD

3. TAG

• KONFIGURATIONSVERWALTUNG IN DER CLOUD
• ERSTELLEN SKALIERBARER BEREITSTELLUNGEN IN DER CLOUD
• ERSTELLEN VON AUTOMATISIERTEN UND WIEDERHOLBAREN BEREITSTELLUNGEN -ON LABS

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Voraussetzungen

Praktische Erfahrung mit der Entwicklung von Software

• Verständnis von Cloud Computing-Konzepten
• Grundlegende Vertrautheit mit .NET (C#) oder Java
• Vorherige Erfahrung mit AWS nicht erforderlich

Kursziele

Nach Kursabschluss sollten Sie folgende Ziele erreicht haben:

• Installation und Konfiguration von SDKs und IDE-Toolkits
• Automatisierung einfacher Servicevorgänge mit C# oder Java
• Verwaltung des Zugriffs auf AWS mithilfe von Sicherheitsmodellen
• Verständnis von Bereitstellungsmodellen und ihrer Nutzung mit AWS

Kursmodule

1. Tag: Erste Schritte

• Arbeiten mit der AWS-Codebibliothek, SDKs und IDE-Toolkits
• Einführung in AWS-Sicherheitsfunktionen
• Serviceobjektmodelle und Grundkonzepte für das Arbeiten mit Amazon Simple Storage Service (S3) und Amazon DynamoDB

2. Tag: Arbeiten mit AWS-Services

• Serviceobjektmodelle und Grundkonzepte für das Arbeiten mit Amazon Simple Queue Service (SQS) und Amazon Simple Notification Service (SNS)
• Anwenden von AWS-Sicherheitsfunktionen

3. Tag: Anwendungsentwicklung und bewährte Methoden für die Bereitstellung

• Anwendungsbereitstellung mit AWS Elastic Beanstalk
• Bewährte Methoden für das Arbeiten mit AWS-Services

This three-day course covers advanced development topics such as architecting for a cloud-native environment and deconstructing on-premises legacy applications and repackaging them into cloud-based, cloud-native architectures. It also covers how to apply the tenets of the Twelve-Factor Application methodology.

Course Objectives

In this course, you will learn to:

• Analyze a monolithic application architecture to determine logical or programmatic break points where the application can be broken up across different AWS services
• Apply Twelve-Factor Application manifesto concepts and steps while migrating from a monolithic architecture
• Recommend the appropriate AWS services to develop a microservices based cloud-native application
• Use the AWS API, CLI, and SDKs to monitor and manage AWS services
• Migrate a monolithic application to a microservices application using the six Rs of migration
• Explain the SysOps and DevOps interdependencies necessary to deploy a microservices application in AWS

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Intended Audience

This course is intended for:

• Experienced software developers who are already familiar with AWS services

Prerequisites

We recommend that attendees of this course have:

• In-depth knowledge of at least one high-level programming language
• Working knowledge of core AWS services and public cloud implementation
• Completion of Developing on AWS in addition to a minimum of six months of applying those concepts in a real-world environment

Lösungsarchitekten können die Nutzung der AWS-Cloud durch die im Kurs Architecting on AWS erworbenen Kenntnisse und Fertigkeiten optimieren. Sie verstehen die AWS-Services und deren Integration in eine Cloud-Lösung. Wir vermitteln Ihnen das nötige Fachwissen über bewährte Methoden, um einen Service in das Cloud Konzept zu integrieren.

• Sie erlernen in diesem AWS Seminar Architekturentscheidungen auf Basis von AWS empfohlenen Prinzipien zu treffen.
• Sie bekommen Grundlagen bewährter Sicherheitsmethoden bei Arbeiten mit AWS vermittelt.
• Sie sind in der Lage ein Konzept und einen Ablaufplan für die Cloud-Migration zu erstellen und Sie wissen wie Sie die AWS Services für die Skalierung ihrer Server nutzen können.
• Sie kennen Strategien zur Verbesserung der Ausfallsicherheit und Hochverfügbarkeit, außerdem wissen Sie wie Sie einen Betriebskontinuitätsplan erstellen können.

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ZIELGRUPPE 

Dieser dreitägige Kurs, konzipiert für Lösungsarchitekten und Lösungskonzept-Ingenieure, trägt zum besseren Verständnis der AWS Services und deren kombinierten Einsatzmöglichkeiten bei.

Dieses Seminar ist auch als FIRMENSCHULUNG Inhouse oder in externen Räumen buchbar. Bitte rufen Sie uns für ein Angebot an.

KURSVORAUSSETZUNGEN 

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Belegte Kurse: AWS Technical Essentials
• Praktische Erfahrung mit verteilten Systemen
• Arbeitserfahrung mit allgemeinen Netzwerkkonzepten und mehrschichtigen Architekturen
• Verständnis von Cloud Computing-Konzepten

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SEMINARINHALT 

1. TAG

• GRUNDLAGEN ZU AWS
• ENTWURF IHRER UMGEBUNG
• HOCHVERFÜGBARKEIT IHRER UMGEBUNG
• VERSCHIEBEN EINER BESTEHENDEN ANWENDUNG IN AWS

2. TAG

• EREIGNISBASIERTE SKALIERUNG
• AUTOMATISIERUNG UND ENTKOPPLUNG IHRER INFRASTRUKTUR
• ENTWURF EINES SKALIERBAREN SPEICHERS
• HOSTING EINER NEUEN WEBANWENDUNG AUF AWS

3. TAG

• DIE VIER SÄULEN DES WELL-ARCHITECTED FRAMEWORK
• WIEDERHERSTELLUNG IM NOTFALL UND FAILOVER-STRATEGIEN
• FEHLERBEHEBUNG IN IHRER UMGEBUNG
• DESIGNMUSTER FÜR UMFANGREICHE ANWENDUNGEN UND FALLBEISPIELE

„DevOps Engineering on AWS“ demonstriert die Verwendung der gängigsten DevOps-Muster zur Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Anwendungen in AWS. Der Kurs behandelt die zentralen Prinzipien der DevOps-Methode und untersucht eine Reihe von Anwendungsfällen für Szenarien bei Startups, kleinen/mittelständischen Unternehmen und zur Unternehmensentwicklung.

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Zielgruppe

Dieser Kurs ist konzipiert für:

• Systemadministratoren
• Softwareentwickler

KURSVORAUSSETZUNGEN

Wir empfehlen, dass die Teilnehmer an diesem Kurs die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

• Absolvieren des Kurses System Operations on AWS
• Absolvieren des Kurses Developing on AWS
• Praktische Kenntnisse in zumindest einer höheren Programmiersprache (C#, Java, PHP, Ruby, Python usw.)
• Fortgeschrittene Anfängerkenntnisse beim Verwalten von Linux- oder Windows-Systemen auf Befehlszeilenebene
• Praktische AWS-Erfahrung, sowohl mit der AWS Management Console als auch mit der AWS-Befehlszeilenschnittstelle.

Kursmodule

1. Tag

• Was ist DevOps?
• Infrastruktur in Form von Code, Teil 1: Design und Sicherheit
• Infrastruktur in Form von Code, Teil 2: CloudFormation und Konfigurationsmanagement

2. Tag

• Continuous Integration in der in der Cloud
• Continuous Delivery auf AWS
• Bereitstellen von Anwendungen auf AWS, Teil 1

3. Tag

• Bereitstellen von Anwendungen auf AWS, Teil
• Zusammenführung
• Leistungsoptimierung von Bereitstellungen
• Verwalten Und Automatisieren von Infrastrukturen

This immersive, advanced-level, five-day course covers all aspects of how to architect for the AWS Cloud. Covering topics from Architecting on AWS and Advanced Architecting on AWS, this course is intended to teach you how to design cloud architectures, from small-scale designs to large-scale, enterprise-level designs. Starting with the Well-Architected Framework, you will also learn important architecting information for AWS services. These include: compute, storage, database, networking, security, monitoring, automation, optimization, benefits of decoupling applications and serverless, building for resilience, and understanding costs. It’s also recommended for learners who are preparing for the AWS Certified Solutions Architect – Associate exam.

Course Objectives

In this course, you will learn to:

• Make architectural decisions based on AWS architectural principles and best practices
• Use AWS services to make your infrastructure scalable, reliable, and highly available
• Use AWS Managed Services to enable greater flexibility and resiliency in an infrastructure
• Make an AWS-based infrastructure more efficient to increase performance and reduce costs
• Use the Well Architected Framework to improve architectures with AWS solutions

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Intended Audience

This course is intended for:

• Solutions Architects who are new to designing and building cloud architectures
• Data Center Architects who are migrating from on-premises environment to cloud architectures
• Other IT/cloud roles who want to understand how to design and build cloud architectures

In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Amazon EMR zum Verarbeiten von Daten mithilfe des umfassenden Angebots an Hadoop-Tools wie beispielsweise Pig und Hive einsetzen. Sie erfahren außerdem, wie Sie Big Data-Umgebungen erstellen, mit Amazon DynamoDB, Amazon Redshift und Amazon Kinesis arbeiten, und wie Sie durch Befolgen bewährter Methoden sichere und wirtschaftliche Big Data-Umgebungen einrichten.In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

Verstehen von Apache Hadoop im Kontext von Amazon EMR Verstehen der Architektur eines Amazon EMR-Clusters Starten eines Amazon EMR-Clusters mithilfe eines geeigneten Amazon-Computerabbilds (AMI) und Amazon EC2-Instance-Typs Auswählen passender AWS-Datenspeicheroptionen für Amazon EMR Verstehen der Optionen für die Eingabe, Übertragung und Komprimierung von Daten zur Nutzung mit Amazon EMR Einsetzen gängiger Programmierungs-Frameworks, die für Amazon EMR zur Verfügung stehen, wie z. B. Hive, Pig und Streaming Implementieren einer Big Data-Lösung mithilfe von Amazon Redshift Nutzen von Software zur Visualisierung von Big Data Auswählen geeigneter Sicherheitsoptionen für Amazon EMR und Ihre Daten Ausführen von In-Memory-Datenanalysen mithilfe von Spark und Shark in Amazon EMR Auswählen passender Optionen zur wirtschaftlichen Verwaltung Ihrer Amazon EMR-Umgebung Verstehen der Vorteile der Nutzung von Amazon Kinesis für Big Data.

• Sie kennen die Terminologie und Konzepte im Zusammenhang mit der AWS-Plattform
• Sie erhalten fundierte Grundkenntnisse über die Sicherheitsmaßnahmen von AWS
• Sie können durch die AWS Management Console navigieren
• Sie sind in der Lage, AWS-Speicheroptionen zu unterscheiden und einen Amazon Simple Storage Service (S3)-Bucket zu erstellen
• Sie haben gute Kenntnisse über Bereitstellungs- und Verwaltungsoptionen
• Sie kennen AWS-Datenverarbeitungs- und Netzwerkoptionen und können mit Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) und Amazon Elastic Block Storage (EBS) arbeiten
• Sie wissen, wie Sie eine Amazon Relation Database Service (RDS)-Instance starten
• Sie können Managed Services- und Datenbankoptionen beschreiben

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ZIELGRUPPE

• Zuständige für die Konzeption und Umsetzung von Big Data-Lösungen, d. h. Solutions Architects und SysOps-Administratoren
• Big Data-Manager und Big Data-Analysten, die sich für Big Data-Lösungen in AWS interessieren

Dieses Seminar ist auch als FIRMENSCHULUNG Inhouse oder in externen Räumen buchbar. Bitte rufen Sie uns für ein Angebot an.

KURSVORAUSSETZUNGEN

• GRUNDKENNTNISSE IN BIG DATA-TECHNOLOGIEN EINSCHLIEßLICH APACHE HADOOP UND HDFS
• KENNTNISSE IN BIG DATA-TECHNOLOGIEN WIE PIG, HIVE UND MAPREDUCE SIND HILFREICH, ABER NICHT ERFORDERLICH
• ARBEITSKENNTNISSE DER WICHTIGEN AWS-SERVICES UND IMPLEMENTIERUNG ÖFFENTLICHER CLOUDS
• TEILNEHMER MÜSSEN DEN KURS AWS TECHNICAL ESSENTIALS (AWSE) ABSOLVIERT HABEN ODER EINE ÄHNLICHE ERFAHRUNG AUFWEISEN
• GRUNDLEGENDES VERSTÄNDNIS VON DATA WAREHOUSES, RELATIONALEN DATENBANKSYSTEMEN UND DATENBANK-DESIGN

SEMINARINHALT

IN DIESEM KURS WERDEN DIE FOLGENDEN KONZEPTE BEHANDELT:

• ÜBERSICHT ZU BIG DATA, APACHE HADOOP UND DEN VORTEILEN VON AMAZON EMR
• ARCHITEKTUR VON AMAZON EMR
• VERWENDEN VON AMAZON EMR
• STARTEN UND NUTZEN EINES AMAZON EMR-CLUSTERS
• HADOOP-PROGRAMMIERUNGS-FRAMEWORKS 2. TAG
• VERWENDEN VON HIVE FÜR DIE ANALYSE VON WERBUNG
• VERWENDEN VON STREAMING FÜR BIOWISSENSCHAFTLICHE ANALYSEN
• ÜBERSICHT: SPARK UND SHARK FÜR IN-MEMORY-ANALYSEN
• VERWENDEN VON SPARK UND SHARK FÜR IN-MEMORY-ANALYSEN
• KOSTENMANAGEMENT FÜR AMAZON EMR
• ÜBERSICHT ÜBER DIE AMAZON EMR-SICHERHEIT
• EINGABE, ÜBERTRAGUNG UND KOMPRIMIERUNG VON DATEN
• VERWENDEN VON AMAZON KINESIS FÜR DIE VERARBEITUNG VON BIG DATA IN ECHTZEIT3. TAG
• VERWENDEN VON AMAZON KINESIS UND AMAZON EMR FÜR STREAMING UND VERARBEITUNG VON BIG DATA
• OPTIONEN FÜR DIE DATENSPEICHERUNG IN AWS
• VERWENDEN VON DYNAMODB MIT AMAZON EMR
• ÜBERSICHT: AMAZON REDSHIFT UND BIG DATA
• VERWENDEN VON AMAZON REDSHIFT FÜR BIG DATA
• VISUALISIEREN UND ORCHESTRIEREN VON BIG DATA
• VISUALISIEREN VON BIG DATA MIT TABLEAU DESKTOP ODER JASPERSOFT BI

In this course, you will learn about the process of planning and designing both relational and nonrelational AWS databases. It will teach you how to use workload requirements to define database design considerations and also explore the features and capabilities of the eight AWS database services. By the end of the course, you will be able to determine which AWS database service is right for your workloads, and design the database to meet your requirements.

Course Objectives

In this course, you will learn to:

• Apply database concepts, database management, and data modeling techniques
• Evaluate hosting databases on Amazon EC2 instances
• Evaluate relational AWS database services and their features (Amazon RDS, Amazon Aurora, and Amazon Redshift)
• Evaluate nonrelational AWS database services and their features (Amazon DocumentDB, Amazon DynamoDB, Amazon ElastiCache, Amazon Neptune, and Amazon QLDB)
• Examine how the design criteria apply to each service
• Apply management principles based on the unique features of each service

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Intended Audience

This course is intended for:

• Data engineers
• Solutions architects
• Developers
• IT professionals

This course demonstrates how to efficiently use AWS security services to stay secure in the AWS Cloud. The course focuses on the security practices that AWS recommends for enhancing the security of your data and systems in the cloud. The course highlights the security features of AWS key services including compute, storage, networking, and database services. You will also learn how to leverage AWS services and tools for automation, continuous monitoring and logging, and responding to security incidents.

Course Objectives

In this course, you will learn to:

• Assimilate and leverage the AWS shared security responsibility model
• Architect and build AWS application infrastructures that are protected against the most common security threats
• Protect data at rest and in transit with encryption
• Apply security checks and analyses in an automated and reproducible manner
• Configure authentication for resources and applications in the AWS Cloud
• Gain insight into events by capturing, monitoring, processing, and analyzing logs
• Identify and mitigate incoming threats against applications and data
• Perform security assessments to ensure that common vulnerabilities are patched and security best practices are applied

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Intended Audience

This course is intended for:

• Security engineers
• Security architects
• Security operations
• Information security

This course explores how to use the machine learning (ML) pipeline to solve a real business problem in a project-based learning environment. Students will learn about each phase of the pipeline from instructor presentations and demonstrations. They will then apply that knowledge to complete a project solving one of three business problems: fraud detection, recommendation engines, or flight delays. By the end of the course, students will have successfully built, trained, evaluated, tuned, and deployed an ML model using Amazon SageMaker that solves their selected business problem.

Course Objectives

In this course, you will learn to:

• Select and justify the appropriate ML approach for a given business problem
• Use the ML pipeline to solve a specific business problem
• Train, evaluate, deploy, and tune an ML model in Amazon SageMaker
• Describe some of the best practices for designing scalable, cost-optimized, and secure ML pipelines in AWS
• Apply machine learning to a real-life business problem after the course is complete

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Intended Audience

This course is intended for:

• Developers
• Solutions architects
• Data engineers
• Anyone with little to no experience with ML and wants to learn about the ML pipeline using Amazon SageMaker