Building an Analytics Pipeline for Games (Italian)

Questo corso illustra come creare una pipeline di analisi per i casi d'uso di sviluppo di giochi. I corsisti esploreranno gli approcci comuni all'implementazione di analisi in batch e quasi in tempo reale e capiranno come raggiungere informazioni a velocita' diverse attraverso una soluzione di analisi completa. I corsisti scopriranno inoltre come una pipeline può essere ampliata in base al cambiamento o all'evoluzione delle esigenze.

Nota: questo corso include uno o più laboratori autonomi facoltativi ospitati su amazon.qwiklabs.com. I laboratori devono essere pagati con crediti, che costano 1 USD ciascuno. I laboratori costano solitamente fino a 15 crediti. Questo costo non è incluso con la formazione digitale gratuita su aws.training. Dovrai creare un account Qwiklabs per acquistare crediti e prendere un laboratorio.

Utenti destinatari

Questo corso è destinato a:

• Leader aziendali
• Sviluppatori di giochi
• Altri professionisti del settore dei giochi

Obiettivi del corso

In questo corso, imparerai a:

• Descrivere le fasi chiave di una pipeline di analisi e il loro ruolo.
• Descrivere come progettare una pipeline di elaborazione in batch e analisi per i giochi.
• Descrivere come progettare una pipeline di analisi quasi in tempo reale per i giochi.
• Descrivere le opzioni per integrare pipeline batch e in tempo reale in una soluzione unificata.
• Identificare i modi in cui una pipeline di analisi può essere aumentata o estesa per ricavare ulteriori informazioni dettagliate.
• Identificare le risorse disponibili per esplorare la creazione di una pipeline di analisi autonomamente.

Prerequisiti

Raccomandiamo ai partecipanti a questo corso di avere:

• Conoscenza di base del cloud computing e Amazon Web Services (AWS), equivalente alla certificazione Cloud Pracitioner Essentials
• Conoscenza di base dei servizi di analisi dei dati e AWS Analytics, equivalente a Data Analytics Fundamentals
• Comprensione di base del caso aziendale per l'analisi dei giochi, equivalente a Why Analytics for Games

Tipo di corso

• Questo corso è tenuto attraverso una formazione digitale.

Durata

• 90 minuti

Riepilogo del corso

• Modulo 1: Introduzione
  • Panoramica sul corso
  • Pre-test
  • Revisione
• Modulo 2: Fasi di una pipeline di analisi
  • Pipeline di analisi in AWS
  • Acquisizione di dati di gioco
  • Archiviazione dei dati di gioco
  • Elaborazione e analisi dei dati di gioco
  • Consumo di dati di gioco
  • Servizi AWS mappati alle fasi della pipeline
• Modulo 3: Elaborazione e analisi in batch
  • Analisi in batch e casi d'uso
  • Modelli architettonici per analisi in batch
  • Acquisizione dei dati del gioco in batch
  • Archiviazione dei dati di gioco in batch
  • Elaborazione dei dati di gioco
  • Analisi dei dati dei giochi in batch
  • Consumo di dati di gioco in batch
  • Dimostrazione: Creazione di una pipeline di analisi in batch
• Modulo 4: Elaborazione e analisi quasi in tempo reale
  • Analisi in tempo reale e casi d'uso
  • Modelli architettonici per analisi in streaming
  • Acquisizione di dati di gioco quasi in tempo reale
  • Archiviazione dei dati di gioco quasi in tempo in tempo reale
  • Elaborazione e analisi dei dati di gioco quasi in tempo reale
  • Consumo di dati quasi in tempo reale
• Modulo 5: Sintesi globale
  • Motivi per l'integrazione delle pipeline
  • Come configurare le origini dati
  • Esempi di pipeline che utilizzano livelli di batch e velocità
• Modulo 6: Estensione della pipeline
  • Inclusione di origini dati aggiuntive
  • Abilitazione del monitoraggio Live Ops
  • Creazione di architetture basate su eventi
  • Automazione dei flussi di lavoro o derivazione di informazioni predittive con il machine learning
• Modulo 7: Conclusioni e fasi successive
  • Riepilogo
  • Valutazione delle conoscenze
  • Risorse per ulteriori informazioni e approfondimenti