Advanced Operations Using Amazon Redshift

4 Steps 時間 43クレジット

In this Quest, you will delve deeper into the uses and capabilities of Amazon Redshift. You will use a remote SQL client to create and configure tables, and gain practice loading large data sets into Redshift. You will explore the effects of schema variations and compression. You will explore visualization of Redshift data, and connect Redshift with Amazon Machine Learning to create a predictive data model.


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.

Quest Outline


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。

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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、 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。

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warning 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。 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。

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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. Knowledge of SQL programming is required, although full solution code is provided.

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