AWS Data Analytics
AWS ڈیٹا تجزیات پلگ اِن
- کیٹیگری / درجہ
- ڈیٹا
- ڈویلپر
- Amazon Web Services
- ویب سائٹ
- (نئی ونڈو میں کھلتا ہے)
یہ کیسے کام کرتا ہے
S3 Tables، AWS Glue اور Athena کے ذریعے ڈیٹا لیک، تجزیات اور ETL کے عملی بہاؤ. اس میں S3 Tables پر منظم Iceberg ٹیبلز، JDBC ڈیٹابیسز، Amazon Redshift، Snowflake، BigQuery اور DynamoDB سے ڈیٹا داخل کرنا، AWS Glue Data Catalog کی فہرست سازی اور اثاثوں کی دریافت، متعدد ماخذوں پر Athena استفسارات، اور Amazon S3 Vectors پر ویکٹر ذخیرہ اور معنوی تلاش شامل ہیں.
آپ اور کیا کر سکتے ہیں؟
تجزیاتی ڈیٹا تلاش کریں
AWS ڈیٹا تجزیات: Glue Data Catalog میں [region] کی وہ ٹیبلز تلاش کریں جو [business question] کا جواب دے سکیں. ان کے اسکیما اور مقامات کا خلاصہ دیں، بہترین ماخذ تجویز کریں اور گم شدہ ڈیٹا کی نشان دہی کریں.
فروخت کے رجحانات کا تجزیہ کریں
AWS ڈیٹا تجزیات: گزشتہ سہ ماہی میں [table] کی ماہانہ فروخت کا Athena سے تجزیہ کریں. خطوں کا موازنہ کریں، سب سے بڑی تبدیلیاں شناخت کریں، اور نتائج کے مختصر خلاصے کے ساتھ SQL فراہم کریں.
ڈیٹا لیک میں ڈیٹا داخل کرنے کا منصوبہ بنائیں
AWS ڈیٹا تجزیات: [region] میں [source table] کو S3 Tables میں داخل کرنے کا منصوبہ بنائیں. ماخذ کا اسکیما جانچیں، ڈیٹا داخل کرنے کا طریقہ تجویز کریں، اور منتقلی سے پہلے ضروری شرائط اور توثیقی جانچیں درج کریں.
اس میں کیا شامل ہے
ایپ
AWS Data Analytics
مہارتیں
- amazon-opensearch-service
- connecting-to-data-source
- creating-data-lake-table
- exploring-data-catalog
- finding-data-lake-assets
- ingesting-into-data-lake
- querying-data-lake
- redshift-guide
- ۱ مزید
وسائل
چند کلکس میں AWS Data Analytics پلگ اِن شامل کریں
دستیابی کا انحصار پلگ اِن، آپ کے پلان اور ورک اسپیس کی ترتیبات پر ہے. کچھ کنکشنز کے لیے ایڈمن سیٹ اَپ یا منظوری درکار ہوتی ہے. اگر رسائی مسدود ہو تو اپنے ورک اسپیس ایڈمن سے رابطہ کریں.
