AWS como infraestructura para Big Data

marzo 19, 2024 - marzo 19, 2024

Online/Presencial

20 HORAS - 4 SEMANAS

9:00 am - 2:00 pm

Contenido del curso

Dictado por el Cloud Chief Office Architect de Bancomer Andrés Villagómez Nuñez.

Mediante ejemplos aplicados a problemas prácticos de negocios, te ofreceremos una introducción a AWS y Big Data. Iremos paso a paso construyendo un marco de trabajo en el cuál aprenderás sobre AWS, Big Data y sus fundamentos. Ademas usaremos AWS para almacenar y preparar Big Data para su posterior procesamiento.

¿Qué aprenderás?

Aprederás cómo crear, configurar y poner en producción roles y grupos de usuarios en la nube, AMIs, instancias (EC2), redes virtuales (VPC), instancias (S3), “Athena”, un servicio denominado “serverless” que permite realizar consultas SQL para hacer análisis de Big Data, “Kinesis”, la plataforma de Data Streaming de Amazon y «Redshift» la herramienta de Data Warehouse de Amazon. Y así arquitecturar un ambiente productivo robusto. Concluida ésta primera parte del curso conectarás tu ambiente productivo con una de las herramientas de analítica de datos más poderosas, rápidas y especializadas del mercado (QuickSight). Al concluir el curso lograras entender cómo aplicar y utilizar todas las herramientas vistas en el curso a un nivel experto de manera que podrás aplicar tus conocimientos en la industria y dar soluciones completas enfocadas al análisis de datos.

¿A quién va dirigido el curso?

Enfocado a profesionistas, estudiantes, profesores o personas interesadas en aprender sobre Big Data e Infraestructura y en como aplicar estas tecnologías en su día a día.

Inversión

Incluye café y desayuno todos los días.

Requerimientos

  • Laptop con al menos 4GB de RAM.
  • Sistema operativo Windows, MacOS o Linux.

Acerca del autor

¿Quieres más información? Formulario 1

¿Quieres más información? Formulario 2

Indice

  • SESIÓN 1
    • Teoría sobre Cloud Computing, productos amazon y conceptos serverless, data streamming, big data, segundo factor de autenticación, data warehouse, big data y business analitics
  • SESIÓN 2
    • Teoría aplicada a Subnettig, Networking, Arquitectura
  • SESIÓN 3
    • Aprende a configurar por defecto EC2, S3, Athena, VPC, IAM, QuickSight, SPICE, Kinessis y Redshift
  • SESIÓN 4
    • Crea ambiente productivo de business analisys utilizando EC2, S3, Athena, VPC, IAM, QuickSight y SPICE

Lugar