如何准备新的AWS大数据认证
您如何为新的Amazon Web服务（AWS）大数据认证考试做准备？有效利用和管理大数据已成为公司的竞争优势，以及组织数字转型的关键组成部分。然而，随着公司收集各种数据，IT团队往往留下来解开这些数据对IT基础架构的影响。涉及缩放现有数据库和应用程序时，IT团队目前正在摔跤，许多大数据挑战。认识到这一挑战新的AWS大数据认证涵盖创新技术，消除大数据的困扰，并允许组织快速收集、处理、分析和处理数据，同时降低成本和提高效率。为了成功实现组织的数字化转型，您和您的IT团队将需要提高AWS大数据关键技术的技能。
什么是大数据?
首先，什么样的数据是“大数据”?大数据通常被称为“三v”:
体积:大数据涉及以tb或pb为单位衡量的大量数据。
速度：大数据的创建速度通常很快(比如社交媒体信息流)，需要快速处理。
品种:大数据由文本，图像，视频，音频，电子邮件，数据库，电子表格和演示文稿等各种不同来源组成。
当现有数据库无法支持数据量、速度和多样性的突然增加时，您的IT基础设施可能需要升级到AWS大数据技术。
大数据的例子有哪些?
组织如何利用大数据获得竞争优势的用例是什么?当我(Frank)在亚马逊工作多年时，我使用大数据、算法和机器学习来构建他们强大的推荐引擎。其他行业的其他用例包括构建捕获客户360度视图的仪表板，以便客户服务、销售和营销可以更智能、更有针对性地与客户交互。防止欺诈是另一个很好的例子。信用卡公司利用大数据分析和机器学习，基于历史模式和预测分析来检测犯罪活动。例如，欺诈经常发生在特定的邮政编码或单独购买(例如，去加勒比海的机票)而没有相关购买(例如，泳衣，防晒霜)可能看起来可疑。
如何准备AWS大数据认证考试
在我们的AWS认证的大数据专业课程上Udemy，我们帮助IT专业人士为这个新的和艰难的考试做好准备。没有那么多种课程或材料，因为这是一个新的考试，我们的课程是第一个全面的预备课程之一。了解Udemy for Business订阅如何为您的IT团队准备AWS大数据认证考试。
首先，您应该了解AWS大数据技术的菜单，以及它们如何在更大的IT生态系统中结合在一起。特别是，IT专业人员需要掌握从数据收集和处理到分析和可视化的整个数据生命周期的大数据技术。这些很酷的新工具使收集和存储大型数据集成为可能，同时使您能够实时分析数据，并为您的业务发现可操作的见解。
AWS需要掌握的四大大数据工具
以下是IT专业人士在参加认证考试时需要熟练掌握的四大热门大数据技术:
- 运动:数据实时采集
- 发电机DB:在半结构化云和托管NoSQL数据库中存储大量数据。
- EMR：云中的Hadoop集群，使用Spark进行大数据处理任务。
- 红移:一个数据仓库，允许您以一种可伸缩的方式快速处理大量数据。
这四种大数据技术是我们课程所涵盖的25种工具之一。理解这些技术如何作为更大的系统体系结构和数据生命周期的一部分一起工作也很重要。
掌握数据生命周期中的6个域
在AWS大数据认证考试中，IT专业人员需要根据数据生命周期的6个领域掌握各种AWS大数据工具。
收藏：这是关于建立一个正确的平台来收集你的原始数据，无论是交易、日志、移动设备，还是结构化数据(电子表格)或非结构化数据(图像、视频)。你需要掌握AWS工具，如Amazon Kinesis和Snowmobile。Amazon Kinesis可以让你吸收视频、音频和网站点击等实时数据，然后在数据到达时分析这些数据，获得可操作的见解，并当场做出反应。你不必等到所有的数据都被处理之后再进行分析。AWS Snowmobile可以将大量数据移动到AWS服务器上，比如视频库、图像库，甚至是完整的数据中心。
储存:数据湖是存储和分析结构化(数据电子表格)和非结构化数据(视频、图像)的流行方式。Dynamo DB允许在半结构化云和托管NoSQL数据库中存储大量数据。
AWS Glue是一种提取、转换和加载(ETL)服务，它可以让你的所有数据立即用于分析，而无需移动数据。此外，AWS Glue是无服务器的，因此不需要提供或管理基础设施。您只为正在运行的应用程序付费。
加工：在数据生命周期的这一部分中，您的原始数据被转换为更具可用格式。这通常涉及将非结构化数据转换为结构化数据或以有趣的方式聚合数据，使您能够提取它。AWS EMR提供了一个Hadoop框架，以快速和成本有效地处理大量数据。您可以在EMR中运行其他框架，例如Apache Spark，用于高速和实时处理。对于认证考试，您需要了解如何设置这些工具，如何使用它们，如何配置它们，如何适应更大的生态系统，以及它们的局限性。考试很困难，它需要掌握这些信息深入。
分析:Redshift是Amazon的大规模数据仓库，你可以在那里运行SQL查询。AWS还提供名为Athena的无服务器数据仓库。您只需要在运行查询时为数据使用付费。
消费和可视化:说到底，大数据的意义在于为业务获得可操作的见解。Amazon Quicksight服务提供自助业务智能工具和数据可视化工具，允许利益相关者创建酷炫的图形和可视化，可以与更广泛的受众共享。亚马逊Quicksight采用的是现收现付模式。AWS Quicksight可以与Excel等其他工具一起工作。涉众可能还希望使用预测分析来使用数据洞察，例如，预测欺诈、安全漏洞或购买的可能性，并建议具体的行动。
另外，这些技术中数据的安全性也是认证考试的重要主题。IT专业人员需要知道如何保护数据并保护它免受黑客保护，同时确保数据科学家在需要时获得数据。在我们的课程中，我们通过模拟的动手练习准备队伍。我们构建一个警报系统，模拟通过电子商务进入的订单，通过Kinesis汇集数据，然后分析数据。如果您在数据中看到流量的浪涌，那么这将触发警报或击落您的手机警报，以便您了解。
AWS大数据空间的新趋势
最后，新的大数据技术如Tensorflow、Hadoop、Spark和AWS Snowmobile允许您处理和移动大量数据——释放您的数据科学团队的力量。例如，您基本上可以将数据复制到“雪地摩托卡车”中，并移动它们。在最近的AWS展会上，他们甚至推出了半挂车来证明这一点。作为亚马逊之前的雇主，我(弗兰克)参与了亚马逊在机器学习方面的早期投资，以推动推荐引擎、提高运营效率和缩短零售配送时间。亚马逊一直着迷于机器学习、深度学习和数据之间的交集。事实上，他们发布的下一个认证考试将关注AWS和机器学习。
谁应该选修这门课?
最后，谁应该选修这门课?考试真的很难(正如我们之前提到的)，所以你需要花时间准备考试和我们的AWS大数据认证专业课程在Udemy上是一个很好的起点。监督工程师的部门经理应该参加这个认证考试，但副总裁不需要。如果您是一名实际操作的技术IT经理、开发经理、大数据或解决方案架构师，本课程将为您提供betwayapp下载安装最新的工具来管理和利用大数据洞察力，以推动您的业务向前发展。
