Kostenoptimierung einer Datenplattform für ein Frankfurter Fintech
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Analysiere AWS-Kostendaten eines Fintechs, identifiziere Sparpotenziale und erstelle einen 90-Tage-Optimierungsplan. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lassen sich die monatlichen AWS-Kosten der Datenplattform um mindestens 30 Prozent senken, ohne SLAs für die nutzenden Teams zu verletzen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- AWS-Kostenstrukturen einer Datenplattform analytisch verstehen
- Sparoptionen entlang von Lifecycle, Reservierungen, Job-Design priorisieren
- Architektur-Veränderungen mit Risiko und SLA-Impact bewerten
- Ergebnisse für eine Geschäftsführung lesbar aufbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Cloud Computing for Data and ML
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData Engineer
Cloud-Kostenanalysen sind eine wachsende Kerntätigkeit von Data Engineers, die in produktnahen Teams direkten Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen.
Dieses Projekt schärft
- cloud-cost-optimization
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- data-architecture
AI Solutions Architect
Architektur-Veränderungen mit Risiko- und SLA-Wirkung zu bewerten ist die tägliche Arbeit von AI Solutions Architects.
Dieses Projekt schärft
- aws
- data-architecture
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MLOps Engineer
Wer Cloud-Kosten einer Datenplattform versteht, beherrscht auch die Kostenseite produktiver ML-Pipelines, die MLOps-Engineers später bauen.
Dieses Projekt schärft
- aws
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- documentation
Noch eine Sache