Ingeniería de Datos con AWS

SKU TI-672

Sin existencias

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Este curso está diseñado para ayudar a los estudiantes a prepararse para el nivel junior en roles asociados con el análisis y visualización de datos. El curso proporciona ejercicios de laboratorio que enseñan a los estudiantes cómo analizar grandes conjuntos de datos, crear representaciones visuales de esos datos y publicar esas representaciones a los tableros.

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Descripción del curso

Este curso está diseñado para ayudar a los estudiantes a prepararse para el nivel junior en roles asociados con el análisis y visualización de datos. El curso proporciona ejercicios de laboratorio que enseñan a los estudiantes cómo analizar grandes conjuntos de datos, crear representaciones visuales de esos datos y publicar esas representaciones a los tableros.


Contenidos

Laboratorio 1 Ingesta de datos en Amazon S3
• Acceso a Amazon S3 en la consola
• Creación de un depósito de Amazon S3
• Protección de un depósito de Amazon S3
• Carga de datos en un depósito de Amazon S3

Laboratorio 2 Consulta de datos de Amazon S3 mediante Amazon Athena
• Creación de un depósito de Amazon S3
• Carga de datos en un depósito de Amazon S3
• Consulta de datos con Amazon Athena

Laboratorio 3 Transformación de datos con Amazon S3, AWS Glue y Amazon Athena
• Creación de un depósito de Amazon S3
• Carga de archivos de datos de gran tamaño
• Inferir un esquema de un conjunto de datos con AWS Glue
• Consulta de datos con Amazon Athena
• Carga de archivos de datos grandes particionados por fecha

Laboratorio 4 Carga del clúster de Amazon Redshift con datos y consultas
• Creación de un clúster de Amazon Redshift
• Carga de datos en un depósito de Amazon S3
• Creación de una tabla en Amazon Redshift
• Carga de datos en Amazon Redshift desde Amazon S3
• Consulta de datos en Amazon Redshift

Laboratorio 5 Entrega de información con Amazon QuickSight
• Desarrollo de un guión gráfico en Amazon QuickSight para respaldar una empresa
decisión

Laboratorio 6 Configuración y ejecución de un trabajo de canalización de datos para cargar datos en Amazon S3
• Creación de un clúster de Amazon Redshift
• Creación de una canalización de datos para cargar datos de Amazon S3 a Amazon
• Corrimiento al rojo usando plantillas
• Creación de visualizaciones de Amazon QuickSight

Laboratorio 7 Transmisión de datos con AWS Kinesis Firehose, Amazon Elasticsearch Service y Kibana
• Creación de un flujo de entrega de manguera de fuego de AWS Kinesis
• Configuración de un clúster de Amazon Elasticsearch Service
• Conexión de AWS Kinesis firehose para entregar registros a Amazon
• Servicio de búsqueda elástica
• Configuración de índices de Kibana
• Visualización de datos de transmisión

Laboratorio 8 Uso de AWS IoT Analytics para el análisis y la ingesta de datos
• Recolectando datos
• Procesando datos
• Almacenamiento de datos
• Analizando datos
• Visualización de datos


Metodología de Aprendizaje

La educación actual suele limitar a estudiantes, forzándoles a absorber contenidos en lugar de fomentar la solución colectiva de problemas. En CENFOTEC, buscamos modificar este enfoque mediante nuestra metodología de aprendizaje constructivista llamada 40-40-20.

La técnica 40-40-20 divide el tiempo de clase: 40% el profesor da un charla para inducir al pensamiento autónomo basado en conceptos clave; el siguiente 40% para resolver retos individuales o en grupo, que exigen exploración, donde el docente es un facilitador; y el 20% restante para una discusión guiada por el profesorado. Para mantener la atención, consideramos 1 hora lectiva como 50 minutos, especialmente en cursos de 3-4 horas.

Adicionalmente el estudiante deberá dedicar una cantidad de horas adicionales para completar retos extraclase que el profesor le asigne.

Información adicional

Fecha de inicio

Horario

Profesor

Área de formación

Tecnologías de Información

Modalidad

Virtual en Vivo

Duración

16 horas

Nivel de complejidad

Básico

Perfil de ingreso

Este curso no tiene pre requisitos