[Chapter 1: AWS 클라우드에서의 DB 관리]
· 학습 목표:
Amazon RDS와 DynamoDB를 활용하여 관계형 및 NoSQL 데이터베이스를 효율적으로 배포, 관리하고 데이터베이스 설계 및 운영에 대한 실력을 강화합니다.
· 주요 내용:
1. Amazon RDS 소개 및 주요 특징
2. Amazon RDS를 사용하여 관계형 데이터베이스 배포 및 관리
3. Amazon DynamoDB 소개 및 주요 특징
4. DynamoDB를 사용하여 NoSQL 데이터베이스 설계 및 관리

[Chapter 2: AWS 클라우드에서의 데이터 스트리밍 및 분석]
· 학습 목표:
Amazon Kinesis를 활용하여 데이터 스트리밍 처리, 데이터 전송 및 로딩, 데이터 분석 및 처리 등 다양한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 능력을 향상합니다.
· 주요 내용:
1. Amazon Kinesis 서비스 소개 및 사용 사례
2. Amazon Kinesis Streams를 사용한 데이터 스트리밍 처리
3. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용한 데이터 전송 및 로딩
4. Amazon Kinesis Analytics를 사용한 데이터 분석 및 처리

[Chapter 3: AWS 데이터 파이프라인]
· 학습 목표:
데이터 엔지니어링과 데이터 파이프라인의 개념을 이해하고, AWS Glue 및 AWS Data Pipeline을 활용하여 데이터 카탈로그 구축, ETL 프로세스 자동화, 데이터 저장 및 관리, 데이터 워크플로우 자동화하는 방안을 습득합니다.
· 주요 내용:
1. 데이터 엔지니어링 및 데이터 파이프라인 개요
2. AWS Glue를 사용한 데이터 카탈로그 및 ETL 프로세스 구축
3. Amazon S3를 사용한 데이터 저장 및 관리
4. AWS Data Pipeline을 사용한 데이터 워크플로우 자동화