Amazon Web Services (AWS) - Data Warehousing

Module 1 : Introduction au Data Warehousing et AWS

• Comprendre le Data Warehousing : Concepts fondamentaux des entrepôts de données, leur rôle dans l’analyse des données et la prise de décisions.
• Présentation des services AWS pour le Data Warehousing : Introduction à Amazon Redshift, Amazon S3, AWS Glue et autres services pertinents.
• Architecture d’un entrepôt de données sur AWS : Meilleures pratiques pour concevoir et implémenter un entrepôt de données scalable et performant sur AWS.

Module 2 : Mise en place de l’Environnement AWS pour le Data Warehousing

• Création d’un entrepôt de données avec Amazon Redshift : Mise en place d’un cluster Amazon Redshift, configuration des nœuds et des bases de données.
• Intégration avec Amazon S3 : Stockage des données brutes et structuré dans Amazon S3, gestion des données à grande échelle.
• Utilisation de AWS Glue pour l’intégration des données : Découverte des sources de données, transformation, nettoyage et chargement (ETL) dans Amazon Redshift.

Module 3 : Architecture et Modélisation des Données

• Conception d’un modèle de données pour le Data Warehousing : Choix des structures de données adaptées (tables, vues, partitions, etc.).
• Modélisation des données : Principes du modèle en étoile, en flocon et autres structures de données courantes dans les entrepôts de données.
• Optimisation de la performance : Stratégies d’indexation, de compression et de partitionnement des données.

Module 4 : Chargement et Transformation des Données

• Processus ETL avec AWS Glue : Création de jobs ETL pour charger des données depuis différentes sources (bases de données, fichiers, etc.) vers Redshift.
• Utilisation de Redshift Spectrum : Interrogation directe des données dans Amazon S3 tout en utilisant Amazon Redshift.
• Gestion des pipelines de données : Automatisation du chargement et de la transformation des données via des flux de travail ETL.

Module 5 : Analyse des Données dans Amazon Redshift

• Exécution de requêtes SQL sur Redshift : Création de requêtes complexes pour analyser les données dans l’entrepôt.
• Optimisation des requêtes Redshift : Techniques pour améliorer la vitesse des requêtes, optimisation des ressources et réduction des coûts.
• Utilisation des outils d’analyse de données : Intégration avec des outils tiers (Tableau, QuickSight, etc.) pour des analyses visuelles.

Module 6 : Sécurisation et Gouvernance des Données

• Contrôle d’accès et gestion des utilisateurs : Utilisation d’Amazon IAM et des politiques de sécurité pour gérer l’accès aux données dans Redshift.
• Chiffrement des données : Sécurisation des données au repos et en transit dans AWS.
• Audit et gouvernance des données : Suivi des activités et gestion de la conformité avec des services comme AWS CloudTrail.

Module 7 : Optimisation et Gestion des Coûts

• Optimisation des performances d’Amazon Redshift : Stratégies pour gérer la capacité, la mise à l’échelle et la répartition des ressources.
• Gestion des coûts : Outils AWS pour surveiller et contrôler les coûts liés à l’utilisation de Redshift et d’autres services de Data Warehousing.
• Répartition de la charge de travail : Mise en œuvre d’une approche multi-cluster pour gérer des charges de travail complexes.

Module 8 : Cas Pratiques et Déploiement de Solutions Data Warehousing

• Cas pratique d’implémentation d’un entrepôt de données : Mise en œuvre d’un projet complet, de la collecte des données à l’analyse.
• Optimisation de la solution de Data Warehousing : Révision et optimisation des performances du projet de data warehousing mis en place.
• Exemples d’utilisation dans des entreprises réelles : Discussion sur l’intégration des solutions AWS pour le Data Warehousing dans des environnements réels.

Module 9 : Conclusion et Certification

• Révision des concepts clés : Récapitulation des compétences acquises durant la formation.
• Préparation pour les certifications AWS : Conseils pour passer la certification AWS Certified Big Data – Specialty ou AWS Certified Data Analytics.
• Q&A et ressources supplémentaires : Réponses aux questions des participants et orientation vers des ressources supplémentaires.

Méthodes pédagogiques :

• Présentations théoriques : Concepts clés du Data Warehousing et des services AWS.
• Démonstrations en direct : Mise en place d’une architecture de Data Warehousing et exécution de requêtes en temps réel.
• Ateliers pratiques : Exécution de tâches concrètes sur AWS, création d’un entrepôt de données, chargement et transformation des données.
• Études de cas : Analyse d’implémentations réelles pour comprendre les défis et solutions pratiques.