DATOS BÁSICOS
Virtual (horario obligatorio) de 16:00-20:30 h
REQUISITOS
Recomendamos que los asistentes a este curso tengan los siguientes requisitos previos:
- Una certificación de AWS de AWS Certified Cloud Practitioner o de nivel Associate
Experiencia práctica de trabajo con procesos de análisis de datos complejos y soluciones de análisis en AWS
FINALIDAD
·En este curso aprenderás a: <br/>· Identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que tal solución puede ser necesaria<br/>· Definir tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados<br/>· Defina tipos de almacenamiento de datos, como lagos de datos, AWS Lake Formation, almacenes de datos y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)<br/>· Analizar las características y las diferencias en el procesamiento por lotes y flujo<br/>· Defina cómo se utiliza Amazon Kinesis para procesar datos de transmisión<br/>· Analizar las características de los diferentes sistemas de almacenamiento de datos de origen.<br/>· Analizar las características de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y procesamiento analítico en línea (OLAP) y su impacto en la organización de datos dentro de estos sistemas<br/>· Analice las diferencias entre los métodos de almacenamiento de datos basados en filas y en columnas<br/>· Defina cómo funcionan Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift para procesar, limpiar y transformar datos dentro de una solución de análisis de datos.<br/>· Analice el concepto de cumplimiento de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID), así como el cumplimiento de disponibilidad básica, estado blando, consistencia eventual (BASE) y cómo un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) puede ayudar a garantizar el cumplimiento.<br/>· Explore el concepto de esquemas de datos y comprenda cómo definen los datos y cómo se almacena esta información en metaalmacenes<br/>· Analizar el concepto de datos versus información<br/>· Reconocer las formas de analizar datos para producir información para informes utilizando herramientas como Amazon QuickSight y Amazon Athena<br/>· Defina cómo los servicios de AWS funcionan juntos para visualizar datos
PROGRAMA
Módulo 1: Sistemas de recolección de datos
• Determinar las características operativas del sistema de recolección
• Seleccione un sistema de recopilación que maneje la frecuencia, el volumen y la fuente de datos
• Seleccionar un sistema de recopilación que aborde las propiedades clave de los datos, como el orden, el formato y la compresión
• Revisión de dominio interactivo de preguntas múltiples
Módulo 2: Preocupaciones sobre el almacenamiento y la gestión de datos
• Determinar las características operativas del sistema de almacenamiento para análisis
• Determinar patrones de acceso y recuperación de datos
• Seleccionar un diseño, esquema, estructura y formato de datos adecuados
• Definir un ciclo de vida de datos basado en patrones de uso y requisitos comerciales
• Determinar el sistema adecuado para la catalogación de datos y la gestión de metadatos.
• Revisión de dominio interactivo de preguntas múltiples
Módulo 3: Soluciones de Procesamiento de Datos
• Determinar los requisitos apropiados de la solución de procesamiento de datos
• Diseñar una solución para transformar y preparar datos para análisis
• Automatizar y hacer operativa una solución de procesamiento de datos
• Revisión de dominio interactivo de preguntas múltiples
Módulo 4: Análisis y Visualización de Datos Analíticos
• Determinar las características operativas de la solución de análisis y visualización
• Seleccionar la solución de análisis de datos adecuada para un escenario determinado
• Seleccionar la solución de visualización de datos adecuada para un escenario determinado
• Revisión de dominio interactivo de preguntas múltiples
Módulo 5: Seguridad del Sistema de Análisis de Datos
• Seleccionar los mecanismos de autenticación y autorización apropiados
• Aplicar técnicas de protección y encriptación de datos
• Aplicar controles de cumplimiento y gobierno de datos
• Revisión de dominio interactivo de preguntas múltiples
Módulo 6: Preparación para el examen de AWS
• 20 preguntas de examen de muestra
Módulo 7: Revisión y conclusión del curso
PROFESORES
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