AWS Data Engineering

Deskripsi

AWS Data Engineering dirancang untuk membantu mahasiswa mempelajari dan mempraktikkan secara langsung tugas, alat, dan strategi yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mempersiapkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dalam aplikasi analitik dan machine learning (ML). Sepanjang kursus ini, mahasiswa akan mempelajari berbagai studi kasus dari aplikasi dunia nyata, yang akan membantu mereka membuat keputusan yang tepat saat membangun data pipeline untuk aplikasi tertentu.

Kurikulum

Setelah menyelesaikan kursus ini, mahasiswa akan mampu untuk:

• Menyimpulkan peran dan nilai ilmu data (data science) dalam organisasi yang berbasis data.

• Mengenali bagaimana elemen-elemen data memengaruhi keputusan terkait infrastruktur data pipeline.

• Mengilustrasikan data pipeline menggunakan layanan AWS untuk memenuhi kebutuhan umum sebuah use case.

• Mengidentifikasi risiko serta pendekatan untuk mengamankan dan mengelola data di setiap tahap dan transisi dalam data pipeline.

• Mengidentifikasi pertimbangan skalabilitas dan praktik terbaik dalam membangun pipeline untuk menangani dataset berskala besar.

• Merancang dan membangun proses pengumpulan data dengan mempertimbangkan batasan seperti skalabilitas, biaya, toleransi kesalahan, dan latensi.

• Memilih opsi penyimpanan data yang sesuai dengan kebutuhan dan batasan dari use case analitik data tertentu.

• Menerapkan langkah-langkah pemrosesan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dalam data pipeline berbasis AWS.

• Menjelaskan konsep MapReduce dan bagaimana Amazon EMR digunakan dalam pipeline big data.

• Membedakan karakteristik pipeline machine learning (ML) dan langkah pemrosesan khususnya.

• Menganalisis data menggunakan alat AWS yang sesuai dengan use case tertentu.

• Menerapkan solusi visualisasi data yang sesuai dengan jenis data dan audiens yang dituju.