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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les concepts fondamentaux d’Amazon Redshift

Déployer, configurer et sécuriser un cluster Redshift pour différents besoins métiers

Importer, transformer et manipuler efficacement de grandes quantités de données

Optimiser les performances et superviser l’exploitation de Redshift

Exploiter les outils analytiques avancés et intégrer Redshift à d’autres services AWS

Programme

Jour 1Introduction et prise en main de Redshift

• Présentation du Data Warehouse AWS et positionnement de Redshift
• Découverte de l’architecture Redshift : clusters, nodes, slices, stockage en colonne
• Mise en place et administration d’un cluster Redshift (console et CLI)
• Connexion à Redshift avec SQL Workbench/J, outils BI, drivers JDBC/ODBC
• Sécurité et authentification : IAM, gestion des privilèges et rôles
• Premiers chargements de données depuis S3, DynamoDB et autres sources

Jour 2Structuration, optimisation et gestion des données

• Modélisation des tables dans Redshift : distribution, tri et compression
• Bonnes pratiques pour la gestion des schémas, des vues et des permissions
• Chargement massif de données (Copy, UNLOAD, intégration avec Glue, DMS…)
• Optimisation des requêtes : plan d’exécution, partitionnement, index, jointures et vues matérialisées
• Gestion des transactions et des performances (WLM, monitoring, alerte)
• Sauvegarde, restauration et maintenance des clusters

Jour 3Analyse avancée, intégration et cas pratiques

• Utilisation de fonctions analytiques, agrégations, fenêtrage SQL avancé
• Déploiement de la scalabilité et gestion des workloads concurrentiels
• Sécurisation avancée : chiffrement des données, VPC, audit, logging CloudWatch
• Intégration de Redshift avec l’écosystème AWS : S3, Glue, QuickSight, Lambda, Data Pipeline
• Cas pratiques : migration d’un entrepôt vers Redshift, optimisation pour la BI, reporting temps réel
• Résolution de problèmes courants et best practices d’exploitation

Méthode d'évaluation

Études de cas à la fin de chaque module
QCM final sur l’administration et l’optimisation Redshift
Atelier pratique : implémenter un pipeline d’analyse complet

Méthode d'apprentissage

Présentations interactives et démonstrations live sur un environnement AWS
Travaux pratiques et scénarios réels à chaque étape
Support de cours numérique fourni (fiches mémo, guides process, exemples de scripts)

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Maîtrisez Amazon Redshift : Optimisation et Analyse de Données Massives

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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