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Alianzas que respaldan nuestro trabajo

Especialización en Ingeniería de Datos con AWS

La demanda de datos e información de calidad como soporte a la toma decisiones empresariales, exige de la tecnología que la transporta, transforma y almacena, cada vez tiempos de respuesta más cortos al menor costo posible. A este propósito, los proveedores Cloud se muestran como una gran alternativa, al ofrecer una serie servicios orientados a la ingeniería de datos, como es el caso de Amazon Web Services o simplemente AWS.

30% Dto.

El precio original era: $1,590.00.El precio actual es: $300.51.

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Pre-requisitos:

Conocimiento de arquitectura básica de computadores, procesadores y afines.

Profesor: Miguelangel Garcia

Inicio: 17/12/2024
Fin: 11/02/2025
Online, 100% en vivo
51 hrs. académicas
13 - Sesiones
Certificación
Mar, Jue
19:30 - 22:30
Mar, Jue
20:30 - 23:30
Mar, Jue
20:30 - 23:30
Mar, Jue
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo
El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.
Plataforma E-Learning
Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.
Asesoría Académica
Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.
Aprende Haciendo
Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.
Certificación
Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%
Soporte Técnico
Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

Objetivo General:Aprende a utilizar los servicios del proveedor de nube AWS para la construcción de pipelines de datos (con AWS Glue) para su captura, transformación, carga y transporte entre diferentes medios y tipos de almacenamiento, incluyendo los robustos Data-Lakes (con bucket S3), así como servicios Data Streaming (con Kinesis Data Firehose) para la recepción y tratamiento de información en tiempo real proveniente de diversos dispositivos, como por ejemplo los destinados a IoT, entre otros. Tales soluciones podrán ser los inputs para futuros proyectos de inteligencia de negocios y ciencia de datos de tu organización.

Objetivos Específicos:

  • Aprende sobre las características y ventajas de los servicios cloud en general. Así como a gestionar roles y permisos en AWS mediante el servicio Identify and Access Management (IAM).
  • Aprende a construir tu primera solución ETL con los servicios AWS Glue y Databrew.
  • Aprende a implementar un Data Lake basado en una arquitectura de tres capas: Raw, Stage y Analytics, así como los ETL para el flujo de datos entre ellas.
  • Aprende a implementar una solución para poblar un Data Lake con flujo de datos en Streaming .
  • Aprende a emplear los servicios de bases de datos relaciones RDS y DynamoDB, y el servicio de migración de datos DMS.
  • Aprende a emplear y configurar los servicios Athena y Redshift de AWS para el aprovisionamiento de datos al usuario final. También a consumir data de estos servicios mediante Quicksght (AWS) y con software de un tercero (Power BI).
Malla Curricular:
  • Introducción a Cloud Computing. Proveedores de servicios Cloud, On-Premise vs. On-Cloud, principales servicios, descripción de los modelos de costos.
  • Identify and Access Management (IAM). Overview de los roles principales, ejemplos de gestión de permisos.
  • Introducción a las soluciones ETL. Definición, descripción de sus etapas.
  • Introducción a los servicios Glue y Databrew. Características generales, casos de uso.
  • Taller: Implementación de un ETL Básico con Glue y Databrew.
  • Introducción a Data Lakes. Definición, arquitectura, capas (Raw, Stage, Analytics).
  • El servicio S3 y seguridad en Buckets.
  • Taller: Implementación de un Datalake en AWS
  • Introducción a procesamiento de datos Batch y Streaming. Diferencias Near-Real-Time y Real-Time.
  • Introducción a IoT. Definición, uso de sensores, aplicaciones.
  • Revisión de servicios: Kinesis Data Firehose, IoT Core. Características generales, ejemplos de implementación y uso.
  • Taller: Manejo de Streaming al Data.
  • Introducción a las bases de datos Relacionales y No-Relacionales. Definición, características, casos de uso.
  • Amazon RDS (Relational Database Service). Propósito del servicio, características generales.
  • Amazon DMS (Database Migration Service). Propósito del servicio, características generales.
  • DynamoDB. Propósito del servicio, características generales.
  • Taller: Diseño de una base de datos relacional y técnicas para poblarla con DMS.
  • Amazon Athena. Propósito del servicio, características generales.
  • Amazon RedShift. Propósito del servicio, características generales.
  • Amazon Quicksight. Propósito del servicio, características generales.
  • Taller: Conexión de Power BI a servicios de datos de AWS.
  • Registro, costos y metodología del Examen de Certificación.
  • Contenido del Examen.
  • Balotario de preguntas del Examen Data Engineer Associate.
  • Uso de un simulador (preguntas tipo).

Malla Curricular

Introducción a AWS Cloud.
ETL Fundamentals.
Data Lakes Implementation.
Streaming Data.
Databases.
Data Deliver & Data Visualization.
AWS Data Engineer Associate Certification (Overview

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
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No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

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