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AWS Data Analytics

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Programa

Clases en vivo
Apruebe el Examen Profesional de AWS Data Analytics

Aprende a diseñar modelos de datos, construir Data Warehouses y Data Lakes, automatizar Data Pipelines y trabajar con conjuntos de datos masivos.

aws11

Inicio

Julio del 2020

Horario

Lunes, Martes y Jueves
19:00 – 22:00
30h

Modalidad

Online

Course SYLLABUS

  •  Introducción a Big Data y Cloud Computing

    ¿Qué es Big Data?
    Las V’s del Big Data
    Características de una solución Big Data
    Fases de una solución Big Data
    ¿Qué es Hadoop?
    Arquitectura Hadoop
    Datalake
    ¿Qué es Cloud Computing?
    Tipos de Cloud
    Overview de servicios Big Data en AWS
    Consola, CLI, SDK
    Test Módulo I

  • Ingesta de datos

    Kinesis Data Firehose (Laboratorio : Desarrollo de un flujo de datos en near
    real time)
    Kinesis Data Streams (Laboratorio : Desarrollo de un flujo de datos en real
    time)
    SQS (Laboratorio : Simulando el caso de Teleticket)
    DMS
    AWS IoT (Laboratorio : Capturando datos de un sensor desde una
    Rasbperry Pi con AWS IoT)

  • Almacenamiento

    S3 (Laboratorio : Creación de bucket, versionado y reglas de ciclo de vida
    de objetos)
    DynamoDB (Laboratorio : Creación de tabla, inserción y consulta de datos)
    MCS Managed Cassandra Service (Laboratorio : Creación de keyspace, tabla,
    ingesta y consultas en tabla)
    Test Módulo III

  • Procesamiento

    Lambda (Laboratorio : Integración con Kinesis Data Streams, DynamoDB y
    SNS, construyendo un flujo de datos en real time end to end)
    Glue (Laboratorio : Creación de crawler y ETL)
    Datapipeline (Laboratorio : Exportación de datos de DynamoDB a S3)
    EMR (Laboratorio : Creación de clúster EMR, iniciando con Hue, uso de
    comandos básicos HDFS, ingesta de datos a Hive y procesamiento con
    Spark)
    Test Módulo IV

  • Análisis

    Kinesis Analytics (Laboratorio : Integración con Kinesis Data Analytics,
    Kinesis Data Streams, Lambda y SNS)
    Redshift (Laboratorio : Creación de tablas en RedShift, ingesta de datos
    desde S3, exportación de datos de tablas a S3)
    Athena (Laboratorio : Creación de schema, tablas en formato textfile,
    parquet y parquet con particionamiento)
    ElasticSearch
    Test Módulo V

  • Visualización

    QuickSight (Laboratorio : Creación de Dashboard a partir de datos en
    Athena, S3, csv)

  • Seguridad

    KMS (Laboratorio : Encriptando objetos en S3 y encriptando texto con KMS)
    CloudHSM
    STS
    CloudTrail

Course Staff

  • Martin Gradon Salinas

    Martin Gradon Salinas

    Líder técnico de proyectos de Big Data y Analytics en el área de Transformación Data & Analytics en Interbank.

    Arquitecto de soluciones certificado y cloud practitioner por AWS.
    Está implementado una solución Smart City - IoT, con tecnología LoraWan para España.
    Tiene una amplia experiencia en proyectos de Big Data, ha trabajado para Everis asignado a proyectos en el BCP (todo los proyectos soluciones de Big Data), también estuvo en Belcorp para el área de Big Data y en Qualifacts como Senior Data Engineer.

Certifícate como Data Engineering

Live

Tendras acceso a clases en vivo y materiales para el desarrollo de todo el programa.

Beneficios
  • Desarrollarás Labs en cada una de las sesiones similares a la prueba de certificación.
  • Recibiras soporte después de cada clase.
  • Mentores que en todo momento te ayudarán.
  • Certificado de participación.
Inversión

Cupos limitados

Certificado de Participación

certif