Dirigido a:

  • La especialización está dirigida a todo tipo de perfiles que desean aprender a desarrollar soluciones Big Data en AWS. Aunque tiene un carácter técnico, orientado a perfiles como desarrolladores, ingenieros de datos,  científico de datos, etc. el curso puede ser de interés para consultores y analistas de negocio.

Objetivos del curso:

  • Aprender a manejar los servicios de AWS para desarrollar soluciones Big Data.
  • Desarrollar talleres prácticos en conjunto con el alumno.
  • Mostrar casos de usos reales en donde puede aplicar Big Data.

        Requisitos:

  • Aunque es preferible tener algo de experiencia en el ecosistema AWS, se dedicará una lección para realizar una introducción práctica a la consola de AWS.

        Temario:

        Módulo I: 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 Cloud Computing?
  • Tipos de Cloud
  • Test Módulo I

        Módulo II: Colección de datos

  • Kinesis Data Firehose (Lab: Desarrollo de un flujo de datos en near real time)
  • Kinesis Data Streams (Lab: Obteniendo datos de vuelos aéreos en tiempo real)
  • DMS (Lab: Migración de base de datos a AWS)
  • AWS IoT Core (Lab: Obtención de datos de sensor DHT11 con una Raspberry Pi 4B), (Lab: Enviando datos desde un microcontrolador ESP32 a IoT Core)
  • Test Módulo II

        Módulo III: Almacenamiento y gestión de datos

  • DynamoDB (Lab: Creación de tabla, inserción y consulta de datos)
  • S3 (Lab: Creación de bucket, versionado y reglas de ciclo de vida de objetos)
  • Neptune
  • Test Módulo III

        Módulo IV: Procesamiento de datos

  • Lambda (Lab: Integración con Kinesis Data Streams, DynamoDB y SNS, construyendo un flujo de datos en real time end to end)
  • Glue (Lab: Arquitectectura ETL Serverless)
  • EMR (Lab: Creación de clúster EMR, uso de comandos básicos HDFS, ingesta de datos a Hive y procesamiento con Spark Streaming)
  • Test Módulo IV

        Módulo V: Análisis y visualización de datos

  • Athena (Lab: Creación de schema, tablas en formato textfile, parquet y parquet con particionamiento)
  • Kinesis Data Analytics (Lab: Integración con Kinesis Data Analytics, Kinesis Data Streams, Lambda y SNS)
  • SageMaker
  • Redshift (Lab: Creación de tablas en RedShift, ingesta de datos desde S3, exportación de datos de tablas a S3)
  • ElasticSearch (Lab: Análisis de sentimientos de tweets en tiempo real)
  • Comprehend
  • Rekognition
  • QuickSight (Lab: Creación de Dashboard a partir de datos en Athena, S3, csv)

        Módulo VI: Seguridad y otros

  • IAM (Lab: Usuarios, roles, permisos, grupos)
  • KMS (Lab: Encriptando objetos en S3 y encriptando texto con KMS)
  • Secret Manager (Lab: Creando y obteniendo secretos)
  • CloudFormation
  • SNS
  • Fargate

Test final con preguntas de certificación del Examen Data Analytics Specialty.

          Duración:

  • La duración de la especialización es de 40 horas académicas.
  • Todas las clases serán en vivo y se grabarán para su posterior revisión,
Docente : Luis Grados Salinas
  • Actualmente se desempeña como líder técnico de proyectos Big Data y Analytics en Interbank, es arquitecto de soluciones asociado por AWS.
  • Todos los días trabaja con los servicios de Big Data & Analytics en AWS.
  • Cuenta con un máster en Internet de las Cosas – IoT por la Universidad Internacional de Valencia.
  • Se encuentra desarrollando un proyecto de Smart City – IoT para España.
  • Ha desarrollado proyectos Big Data en empresas del país como BCP, Belcorp, Interbank y también en EEUU.
  • https://www.linkedin.com/in/luisgrados

Certificaciones del docente

 Inicio y horario de clases:

Inicio de clases: Viernes 02 de octubre del 2020
Fin de clases: Sábado 31 de octubre del 2020
Los viernes las clases serán de 8pm a 11pm (Hora UTC-5)
Los sábados serán de 9am a 1pm (Hora UTC-5)
Las clases serán los días: 2, 3, 9, 10, 17, 23, 24, 30 y 31 de octubre

Informes e inscripciones:

Correo: info@bigdataiot.cloud

Una vez realizado el pago, deberá enviar la siguiente información al correo info@bigdataiot.cloud
 Nombres y apellidos
 Celular
 Empresa
 Puesto actual
 Universidad
 Carrera

Especialización de Big Data Analytics en AWS
Antes $250.00


Testimonios de alumnos
Testimonios

Artículos en Medium del instructor
– Construyendo un flujo de datos en tiempo real con Kinesis Data Streams, Lambda, DynamoDB y SNS
– AWS IoT, Raspberry Pi 4 : Obteniendo datos de un sensor de ultrasonido en tiempo real
– Arquitectura Serverless : Análisis de sentimiento de tweets en tiempo real