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Advanced Operations Using Amazon Redshift

7 ラボ · 73 クレジット · 8時 44分

Service Area Quest badge advanced redshift

The labs in this quest will provide hands-on experience with the practical aspects of loading, manipulating, querying, and connecting to Amazon Redshift to gain insight and business benefit from large data sets.

Introduction to Amazon Redshift (日本語版)

このラボでは、Amazon Redshift データウェアハウスサービスについての基本を学ぶことができます。Redshift の使用開始で必要となる、クラスターの作成、データのロード、およびデータに対するクエリ実行という基本的なステップを実施します。

Icon  intro introductory 無料 30 分

Working with Amazon Redshift(日本語版)

このラボでは、クラスターの作成、データのロード、クエリの実行、パフォーマンスのモニタリングなど、Amazon RedShift の使い方をデモンストレーションします。注: このラボの一環で、無料の SQL クライアントをダウンロードします。

Icon  advanced advanced 10クレジット 45 分

Using Tableau Desktop with Amazon Redshift (日本語版)

このハンズオンラボでは、Amazon S3 から Amazon Redshift クラスターにデータをロードする方法と、データセットを視覚化するために Tableau Desktop を使用する方法について学習いただけます。注: Tableau に登録して個人的な連絡先を指定するため、このラボではリモートデスクトップセッションで Tableau Desktop のトライアルバージョンが必要となります。このため、インストール時に同意するライセンス契約に従い Tableau から E メールが送信される場合があります。前提条件: このラボを実行するには、データウェアハウスとビジネスインテリジェンスの概念に精通し、Amazon Redshift についての基本的な知識が必要です。Amazon Redshift についてあまり詳しくない場合は、qwiklabs.com で「Introduction to Amazon Redshift (日本語版)」を受講いただけます。また、リモートデスクトップを介して Windows Server 環境を問題なく操作できる必要もあります。

Icon  fundamental fundamental 8クレジット 45 分

Advanced Amazon Redshift: Data Loading (日本語版)

このラボでは、Amazon Redshift を使用して、さまざまな方法でデータのロードを実験し、これらの方法を比較します。ここでは、テーブルの作成、S3 および Amazon Data Pipeline を使用したデータのロード、リモートホストからのロード、およびデータロードエラーのトラブルシューティングの実習を行います。ラボの最後には、クリーンアップ手順を実習します。前提条件: Redshift およびデータベースの基本的な概念を理解している必要があります。qwiklabs.com で入門ラボ、「Introduction to Amazon Redshift」を修了している必要があります。SQL 文および JSON フォーマットの知識が必要です。ただし、ソリューションコードはすべて提供されます。記載されているとおりにラボを利用するために、自動で割り当てられているリージョンを変更しないでください。

Icon  advanced advanced 10クレジット 45 分

Advanced Amazon Redshift: Table Layout and Schema Design

In this lab, you will take a close look at different types of table layout and schema design. You will create tables using various methods for data compression and distribution, and analyze which methods work best, including incorporating Amazon Redshift recommendations. You will conclude the lab by building five different versions of the same table, and analyzing how the differences impact storage requirements and query performance. Pre-requisites: To successfully complete this lab, you should be familiar with Redshift concepts by taking the "Introduction to Amazon Redshift" and "Working with Amazon Redshift" labs at qwiklabs.com. Knowledge of SQL programming is required, although full solution code is provided.

Icon  expert expert 15クレジット 1 時間 45 分

Advanced Amazon Redshift: Analytics and Amazon Machine Learning

In this lab, you will build a smart solution using Amazon Redshift and Amazon Machine Learning that predicts delays for flights originating in Chicago’s O’Hare international airport. You will learn how to analyze large amounts of data using Redshift. Then you will practice using Machine Learning to create a model that will predict flight delays. Prerequisites: To successfully complete this lab, you should be familiar with Redshift concepts by taking the introductory lab at qwiklabs.com. Some knowledge of SQL and Python programming is required, although full solution code is provided. You should be comfortable using RDP to connect to a Windows server and using SQL client software. You should have at a minimum taken the “Introduction to Amazon Redshift” and “Introduction to Machine Learning” labs at qwiklabs.com.

Icon  expert expert 15クレジット 1 時間 45 分

Advanced Amazon Redshift: Performance Tuning

In this lab, you will experiment with various methods to improve Redshift performance. You will work with tables using different data distribution parameters to compare performance. You will experiment with Redshift's columnar compression using a Python utility. Finally, you will observe the performance of long running queries in different queues, using Workload Management Parameter Groups.

Icon  expert expert 15クレジット 1 時間 55 分