| 开始时间 | 持续 | 培训类型 | 课题 |
|---|---|---|---|
| 09:30am | 25 mins | Presentation | 介绍数据分析动手训练营 |
| 09:55am | 45 mins | Presentation | 模块1：什么是数据分析&客户的数据分析现状和趋势 |
| 10:40am | 15 mins | Demo/Q&A | 演示：AWS上无服务器数据分析场景演示、讨论和问答 |
| 10:55am | 15 mins | N/A | 休息 |
| 11:10am | 45 mins | Presentation | 模块2: 数据的摄取和存储 |
| 11:55am | 35 mins | Lab | 实验1：DMS 将数据从 S3 加载到 DyanamoDB |
| 12:30pm | 1 hour | N/A | 午餐 |
| 01:30pm | 30 mins | Lab | 实验2：Kinesis 接入实时数据流 |
| 02:00pm | 45 mins | Presentation | 模块3: 数据的ETL处理过程 |
| 02:45pm | 45 mins | Lab | 实验3: Glue catalog & Glue ETL |
| 03:30pm | 20 mins | Presentation | 模块4: 数据分析和可视化 |
| 03:50pm | 15 mins | N/A | 休息 |
| 04:05pm | 35 mins | Lab | 实验4: Athena+superset数据可视化 |
| 04:40pm | 40 mins | Lab | 实验5: sagemaker进行数据湖上的机器学习 |
| 05:20pm | 20 mins | Presentation | 培训总结 |
| 05:40pm | 10 mins | N/A | 清理环境及检查 |
| 05:50pm | 10 mins | N/A | 反馈收集 |
| 预计完成用时 | 课题 | 实验组件 |
|---|---|---|
| 120 mins | 模块6: 合作伙伴产品及流行的开源组合 | 实验6: Airflow & Amazon EMR spot |
| 160 mins | 模块7: 使用EMR上的近实时增量数据 | 实验7: EMR Spark Streaming & Apach Hudi & AWS MSK |
| 160 mins | 模块8: EMR上的hive和spark作业调优实践 | 实验8: TPC-DS Hive & spark 调参与最佳实践 |
| 120 mins | 模块9: 自动化弹性的数据分析平台 | 实验9: EMR auto scaling |
| 120 mins | 模块10: 无服务器查询引擎 | 实验10: Athena联邦查询和用户自定义函数 |
| 160 mins | 模块11: 数据湖安全与权限管理 | 实验11: EMR multi-tenant & Ranger |