Détails
- 3 Sections
- 9 Lessons
- 3 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Dag 1: Introductie tot Cloud Data-analyse en Opslag (7 uur)3
- 1.1Wat is Cloud-gebaseerde Data-analyse? (2 uur) Verschillen tussen on-premise en cloud data-oplossingen. Overzicht van cloudplatformen: AWS, Azure, Google Cloud. Praktijk: Vergelijking van cloud-oplossingen voor verschillende business cases.
- 1.2Cloud Data Warehousing: Snowflake, BigQuery en Azure Synapse (3 uur) Data warehouse architectuur en opslagformaten. Schaalbaarheid, prestaties en kostenbeheer in de cloud. Praktijk: Een dataset laden en analyseren in Google BigQuery of Snowflake.
- 1.3ETL en Data Pipelines in de Cloud (2 uur) Gegevens verwerken met AWS Glue, Azure Data Factory en Google Dataflow. Streaming vs. batchverwerking in cloudomgevingen. Praktijk: Een data-pipeline opzetten om gestructureerde en ongestructureerde data te verwerken.
- Dag 2: Cloud-native Data-analyse en Machine Learning (7 uur)3
- 2.1Serverless Analytics en Data Processing (3 uur) Werken met AWS Lambda, Google Cloud Functions en Azure Functions. Automatiseren van data-verwerking en event-driven workflows. Praktijk: Een serverless workflow bouwen voor geautomatiseerde data-analyse.
- 2.2Geavanceerde Data-analyse met AI en Machine Learning (2 uur) Machine learning-modellen trainen in AWS SageMaker, Google Vertex AI en Azure ML Studio. Voorspellende analyses en anomaliedetectie. Praktijk: Een machine learning-model trainen op een cloud-dataset.
- 2.3BI en Dashboarding in de Cloud (2 uur) Werken met Google Looker, AWS QuickSight en Power BI in de cloud. Data-exploratie en interactieve visualisaties bouwen. Praktijk: Een cloud-gebaseerd dashboard ontwikkelen en delen met stakeholders.
- Dag 3: Integratie, Beveiliging en Best Practices (7 uur)3
- 3.1Cloud Data-integratie en API-koppelingen (3 uur) Koppelingen maken tussen ERP, CRM en cloud databases. Werken met REST API’s en webhooks voor data-uitwisseling. Praktijk: Een API-koppeling opzetten tussen een cloud data-oplossing en een externe applicatie.
- 3.2Beveiliging en Governance in Cloud Data-oplossingen (2 uur) Implementeren van Role-Based Access Control (RBAC) en encryptie. Data compliance en privacy in GDPR en ISO 27001 context. Praktijk: Opzetten van toegangscontrole en logging voor een cloud data-platform.
- 3.3Case Study en Afsluiting (2 uur) Werken met real-world datasets in een cloudomgeving. Praktijk: Deelnemers presenteren een cloud-gebaseerde data-analyseoplossing voor een businesscase.
Cloud Data Warehousing: Snowflake, BigQuery en Azure Synapse (3 uur) Data warehouse architectuur en opslagformaten. Schaalbaarheid, prestaties en kostenbeheer in de cloud. Praktijk: Een dataset laden en analyseren in Google BigQuery of Snowflake.
Préc.
Serverless Analytics en Data Processing (3 uur) Werken met AWS Lambda, Google Cloud Functions en Azure Functions. Automatiseren van data-verwerking en event-driven workflows. Praktijk: Een serverless workflow bouwen voor geautomatiseerde data-analyse.
Suivant
