Data Analytics in the AWS Cloud: Using AWS Data Lakes and Warehouses for BI Reporting and Predictive Analytics helps you learn how to store, process, and analyze data on the AWS Cloud platform. The book focuses on data analytics, from data engineering to data analysis to data science, including CI/CD, Devops/ MLOps and Business Intelligence. The scope of the book covers all the aspects of data pipelines, from data acquisition, import and storage, to visualization and reporting, with a particular emphasis on serverless data engineering, which reduces overheads and costs, and improves stability and maintainability. Chapters include: Chapter 1: AWS Data Lakes and Analytics Chapter 2: Setting up a Data Analytics Team Chapter 3: Storage Chapter 4: Managing the Lake Chapter 5: Populating the Lake Chapter 6: Processing and Preparation Chapter 7: Analyzing the Lake Chapter 8: Machine Learning at Scale Chapter 9: Visualization Chapter 10: Example Architectures The book helps you understand the integration of machine learning predictions with analytics engines and visualization tools, provides examples of architectures from real-use cases, and shows you advanced uses of * Athena, a service that is central to the modern AWS data engineering workflow.

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