Building an Analytics Pipeline for Games (Traditional Chinese)

此課程介紹如何針對遊戲開發使用案例建立分析管道。學習者將探索實作批次處理和近乎即時分析的通用方法，以及了解他們如何透過全面的分析解決方案獲得不同的洞察速度。學習者還將了解如何隨著需求的變化或發展而擴展管道。

注意：本課程包含在 amazon.qwiklabs.com 上託管的一個或多個可選的自主進度實驗室。自主進度實驗室必須使用積分支付，每個積分為 1 USD。實驗室通常需要最多 15 個積分。aws.training 的免費數位培訓不含此費用。您將需要建立 Qwiklabs 帳戶來購買積分並參加實驗。

目標對象

本課程適用於：

• 企業領導者
• 遊戲開發人員
• 其他遊戲產業專家

課程目標

在本課程中，您將了解以下內容：

• 描述分析管道的關鍵階段及其作用。
• 描述為遊戲建置批次處理和分析管道的方式。
• 描述為遊戲建置近乎即時分析管道的方式。
• 描述將批次管道和即時管道整合至統一解決方案的選項。
• 識別可增強或擴展分析管道以衍生額外洞察的方式。
• 識別可用於探索自行建置分析管道的資源。

先決條件

我們建議參加本課程的人員需具備下列先決條件：

• 對雲端運算和 Amazon Web Services (AWS) 的基本了解，相當於 Cloud Practitioner Essentials 認證
• 資料分析和 AWS 分析服務的基本知識，相當於 Data Analytics Fundamentals
• 對遊戲分析的商業案例有基本了解，相當於 Why Analytics for Games

授課方式

• 本課程透過數位培訓授課。

授課時長

• 90 分鐘

課程大綱

• 單元 1：簡介
  • 課程概觀
  • 預先測試
  • 回顧
• 單元 2︰分析管道的階段
  • 分析管道概觀
  • 擷取遊戲資料
  • 存放遊戲資料
  • 處理與分析遊戲資料
  • 取用遊戲資料
  • 對應至管道階段的 AWS 服務
• 單元 3：批次處理和分析
  • 批次分析和使用案例
  • 批次分析的架構模式
  • 擷取批次遊戲資料
  • 存放批次遊戲資料
  • 處理批次遊戲資料
  • 分析批次遊戲資料
  • 取用批次遊戲資料
  • 示範：建置批次分析管道
• 單元 4：近乎即時處理和分析
  • 即時分析和使用案例
  • 串流分析的架構模式
  • 擷取近乎即時遊戲資料
  • 存放近乎即時遊戲資料
  • 處理和分析近乎即時遊戲資料
  • 取用近乎即時資料
• 單元 5︰整合練習
  • 整合管道的原因
  • 如何設定資料來源
  • 使用批次層和速度層的管道範例
• 單元 6：擴展管道
  • 包含其他資料來源
  • 啟用 Live Ops監控
  • 建立事件驅動型架構
  • 使用機器學習將工作流程自動化或衍生預測性洞察
• 單元 7︰結論和後續步驟
  • 總結
  • 知識評估
  • 其他資訊和探索的資源