Building an Analytics Pipeline for Games (German)

Dieser Kurs befasst sich mit der Erstellung einer Analyse-Pipeline für Anwendungsfälle in der Spieleentwicklung. Die Teilnehmer untersuchen gemeinsame Ansätze für die Implementierung von Batch- und Fast-Echtzeit-Analyse und sehen, wie sie mit einer umfassenden Analyselösung unterschiedliche Erkenntnisgeschwindigkeiten erreichen können. Die Teilnehmer erfahren auch, wie eine Pipeline erweitert werden kann, wenn sich ihre Bedürfnisse ändern oder weiterentwickeln.

Hinweis: Dieser Kurs umfasst eine oder mehrere optionale Übungen zum Selbststudium, die bei amazon.qwiklabs.com gehostet werden. Die Übungen müssen mit Credits bezahlt werden, die 1 USD pro Credit kosten. Übungen kosten in der Regel bis zu 15 Credits. Diese Kosten sind nicht Teil des kostenlosen digitalen Trainings auf aws.training. Sie müssen ein Qwiklabs-Konto erstellen, um Credits zu erwerben und eine Übung zu starten.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist für folgende Zielgruppen konzipiert:

• Führungskräfte
• Spieleentwickler
• Andere Experten der Spielebranche

Kursziele

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

• Beschreiben der wichtigsten Phasen einer Analyse-Pipeline und deren Rolle.
• Beschreiben, wie eine Stapelverarbeitungs- und Analyse-Pipeline für Spiele erstellt wird.
• Beschreiben, wie eine Fast-Echtzeit-Analyse-Pipeline für Spiele erstellt wird.
• Beschreiben von Optionen zur Integration von Batch- und Echtzeit-Pipelines in eine einheitliche Lösung.
• Identifizieren von Möglichkeiten, wie eine Analyse-Pipeline erweitert oder erweitert werden kann, um zusätzliche Erkenntnisse abzuleiten.
• Identifizieren der verfügbaren Ressourcen, um sich mit den Voraussetzungen für die Erstellung einer eigenen Analyse-Pipeline vertraut zu machen.

Voraussetzungen

Kursteilnehmer sollten folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Grundlegendes Verständnis von Cloud Computing und Amazon Web Services (AWS), entsprechend der Cloud Practitioner Essentials-Zertifizierung
• Grundkenntnisse von Datenanalyse- und AWS-Analyseservices, entsprechend den Data Analytics Fundamentals
• Grundlegendes Verständnis des Business Case für Analyse in Spielen, entsprechend Why Analytics for Games

Lehrmethode

• Dieser Kurs wird über ein digitales Training durchgeführt.

Dauer

• 90 Minuten

Kursinhalt

• Modul 1: Einführung
  • Kursübersicht
  • Vortest
  • Zusammenfassung
• Modul 2: Phasen einer Analyse-Pipeline
  • Übersicht der Analyse-Pipeline
  • Aufnahme von Spieldaten
  • Speichern von Spieldaten
  • Verarbeiten und Analysieren von Spieldaten
  • Nutzen von Spieldaten
  • AWS-Services zugeordnet zu den Pipeline-Phasen
• Modul 3: Stapelverarbeitung und Analyse
  • Batch-Analysen und Anwendungsfälle
  • Architekturmuster für Batch-Analysen
  • Aufnahme von Batch-Spieldaten
  • Speichern von Batch-Spieldaten
  • Verarbeiten von Batch-Spieldaten
  • Analysieren von Batch-Spieldaten
  • Nutzen von Batch-Spieldaten
  • Demo: Aufbau einer Batch-Analyse-Pipeline
• Modul 4: Verarbeitung und Analyse fast in Echtzeit
  • Echtzeitanalysen und Anwendungsfälle
  • Architekturmuster für Streaming-Analysen
  • Aufnahme von Spieldaten fast in Echtzeit
  • Speichern von Fast-Echtzeit-Spieldaten
  • Verarbeiten und Analysieren von Fast-Echtzeit-Spieldaten
  • Nutzen von Fast-Echtzeit-Daten
• Modul 5: Zusammenführen der Einzelteile
  • Gründe für die Integration von Pipelines
  • So konfigurieren Sie Datenquellen
  • Beispiele für Pipelines mit Batch- und Geschwindigkeitsschichten
• Modul 6: Erweiterung der Pipeline
  • Einbinden zusätzlicher Datenquellen
  • Aktivieren der LiveOps-Überwachung
  • Erstellen ereignisgesteuerter Architekturen
  • Automatisieren von Workflows oder Ableiten prädiktiver Erkenntnisse mit Machine Learning
• Modul 7: Zusammenfassung und nächste Schritte
  • Zusammenfassung
  • Wissensprüfung
  • Ressourcen für zusätzliche Informationen und Untersuchungen