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: Desarrollo de un flujo de datos en real time)
  • DMS (Lab: Migración de base de datos a AWS)
  • Test Módulo II

        Módulo III: Almacenamiento y gestión de datos

  • RDS Aurora Serverless
  • DynamoDB (Lab: Creación de tabla, inserción y consulta de datos)
  • Neptune
  • S3 (Lab: Creación de bucket, versionado y reglas de ciclo de vida de objetos)
  • Redshift (Lab: Creación de tablas en RedShift, ingesta de datos desde S3, exportación de datos de tablas a S3)
  • AWS IoT (Lab: Obtención de datos desde 4 Raspberry Pi 4B y un microcontrolador ESP32)
  • 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: Creación de crawler y job)
  • EMR (Lab: Creación de clúster EMR, iniciando con Hue, uso de comandos básicos HDFS, ingesta de datos a Hive y procesamiento con Spark)
  • 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
  • ElasticSearch
  • QuickSight (Lab: Creación de Dashboard a partir de datos en Athena, S3, csv)

        Módulo VI: Seguridad

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

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

Resumen de los servicios que se verán en la Especialización (6 módulos):

          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.
  • En el día a día trabaja con los servicios de 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: Martes 01 de septiembre del 2020
Fin de clases: Sábado 26 de septiembre del 2020
Los martes y jueves las clases serán de 8pm a 11pm (Hora de Lima)
Los sábados serán de 9am a 12pm (Hora de Lima)
Las clases serán los días: 1, 3, 5, 8, 10, 12, 15, 17, 19 y 26 de septiembre

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