Starte in die Welt der Cloud-Technologie! Von den Grundlagen, wie AWS funktioniert, bis zum Erstellen von S3-Buckets und dem Hochladen von Dateien dorthin. Du beherrschst die Basics zur Einrichtung von AWS und zum Hochladen von Dateien in die Cloud!

Einführung in AWS und Boto3

Dein erster boto3-Client

Mehrere Clients

Wiederholte Arbeit abschaffen

Ab in die Buckets

Einen Bucket erstellen

Buckets auflisten

Einen Bucket löschen

Mehrere Buckets löschen

Dateien hochladen und abrufen

Dateien in die Cloud legen

Frühjahrsputz

Dateien in die Cloud bringen!

Setze deine AWS-Reise fort und lerne, wie du Dateien sicher hochlädst und teilst. Du lernst, wie du Dateien öffentlich oder privat setzt und krönst das Gelernte, indem du webbasierte Reports erzeugst!

Objekte sicher halten

Ein Objekt öffentlich machen

Einen öffentlichen Bericht hochladen

Mehrere Dateien öffentlich machen

Auf private Objekte in S3 zugreifen

Eine vorab signierte URL erzeugen

Eine private Datei öffnen

Dateien über eine Website teilen

HTML-Tabelle aus Pandas erzeugen

Eine HTML-Datei nach S3 hochladen

Fallstudie: Ein Report-Repository erstellen

Tägliche Anfragen für Februar kombinieren

Aggregierte Berichte für Februar hochladen

Index aktualisieren, um Februar einzuschließen

Den neuen Index hochladen

Dateien sicher teilen

Als Nächstes lernst du, wie du das Teilen deiner Ergebnisse automatisierst, indem du Benachrichtigungsauslöser für deine Analysen einrichtest! Du lernst, AWS zu nutzen, um Nutzer per SMS und E-Mail zu benachrichtigen, und schließt ab, indem du je nach Bedarf der Nutzer individuelle Benachrichtigungen erstellst.

SNS-Themen

Ein Topic erstellen

Mehrere Topics erstellen

Mehrere Topics löschen

SNS-Abonnements

Themen abonnieren

Mehrere Abonnements erstellen

Mehrere Abonnements löschen

Nachrichten senden

Eine Warnung senden

Eine einzelne SMS senden

Fallstudie: Ein Benachrichtigungssystem bauen

Mehrstufige Topics erstellen

Unterschiedliche Protokolle je Topic-Ebene

Mehrstufige Warnmeldungen versenden

Berichten und Benachrichtigen!

Zum Schluss gehst du über Hochladen, Teilen und Benachrichtigen hinaus ins Erkennen: mit AWS Rekognition und weiteren Machine-Learning-Services von AWS, um Katzen zu erkennen, Sprache zu übersetzen und Stimmungen zu erkennen. Du rundest deine Lernreise ab, indem du einen praxisnahen Use Case umsetzt, der alles kombiniert, was du gelernt hast! 

Muster erkennen

Katzen-Detektor

Mehrfach-Katzen-Detektor

Parkverbotsschild-Leser

Text verstehen

Sprache erkennen

Get It Done-Anfragen übersetzen

Stimmung von Anfragen ermitteln

Fallstudie: Mit dem Scooter unterwegs!

Stimmung in der Scooter-Community

Scooter-Dispatch

Abschluss

Pattern Rekognition

Get It Done Requests

Was wäre, wenn du nicht mehr durch die Leistung deines Laptops begrenzt wärst? Was, wenn du eine SMS bekommst, sobald die Kamera eines städtischen Müllwagens eine vermisste Katze entdeckt? All das ist mit Cloud-Technologie möglich. In diesem Kurs lernst du, wie du Amazon Web Services (AWS) in deinen Daten-Workflow integrierst. Du lernst, wie du Daten in S3, den Cloud-Speicher von AWS, hochlädst. Du nutzt Auslöser aus deiner Analyse, um mit AWS SNS Textnachrichten zu versenden. Du setzt Rekognition ein, um Objekte in einem Bild zu erkennen. Und du verwendest Comprehend, um zu entscheiden, ob ein Feedback negativ ist. Am Ende weißt du, wie du eine Pipeline aufbaust, Personen dafür anmeldest und ihnen Textnachrichten schickst, wenn ein Bild eine Katze enthält!

Python Toolbox

AWS Concepts

Integrieren Sie AWS in Ihren Datenworkflow, laden Sie Daten in S3 hoch und nutzen Sie Rekognition.

Einführung in AWS Boto mit Python

Hier lernst du die Grundlagen von AWS Boto kennen und optimierst deinen Daten-Workflow anhand von Cloud-Technologien. 

Auf private Objekte in S3 zugreifen

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