Resumen
En este curso autodirigido, aprenderá sobre el proceso de planificación de soluciones de análisis de datos y los diversos procesos de análisis de datos involucrados. Este curso explica los cinco factores principales que indican la necesidad de servicios específicos de AWS para la recopilación, el procesamiento, el análisis y la presentación de sus datos. Esto incluye el aprendizaje de arquitecturas básicas, proposiciones de valor y posibles casos de uso. El curso presenta los servicios y las soluciones de AWS para ayudarlo a crear y mejorar soluciones de análisis de datos.
Audiencia objetivo
Este curso está dirigido a:
- Arquitectos de datos
- Científicos de datos
- Analistas de datos
Objetivos del curso
En este curso, aprenderá a:
- Identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que esta solución puede ser necesaria
- Definir tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
- Definir tipos de almacenamiento de datos, como lagos de datos, AWS Lake Formation, almacenes de datos y el Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- Analizar las características y las diferencias en el procesamiento por lotes y en tiempo real
- Definir cómo se utiliza Amazon Kinesis para procesar datos de transmisión
- Analizar las características de diferentes sistemas de almacenamiento para datos de origen
- Analizar las características de los sistemas de Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) y el Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) y su impacto en la organización de datos dentro de estos sistemas
- Analizar las diferencias de métodos de almacenamiento físico de datos columnar y basado en filas
- Definir cómo Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift funcionan por separado para procesar, limpiar y transformar datos en una solución de análisis de datos
- Analizar el concepto de conformidad con Atomicity, Consistency, Isolation and Durability (ACID) y la conformidad con Basic Availability, Soft State, Eventual Consistency (BASE) y cómo un proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) puede ayudar a garantizar la conformidad
- Explorar el concepto de esquemas de datos y entender cómo definen datos y cómo se almacenan estas informaciones en metastores
- Analizar el concepto de datos versus información
- Reconocer las formas de analizar datos para producir información para informes utilizando herramientas como Amazon QuickSight y Amazon Athena
- Definir cómo los servicios de AWS trabajan juntos para visualizar datos
Requisitos previos
Recomendamos que los participantes del curso cumplan los siguientes requisitos previos:
- Conocimiento práctico de conceptos de bases de datos
- Comprensión básica de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos
- Experiencia con sistemas de TI empresariales
Método de presentación
Este curso se impartirá con una combinación de:
- Capacitación digital
Nota: Este curso tiene transcripciones localizadas. La narración está en inglés.
Duración
3,5 horas
Descripción del curso
Este curso aborda los siguientes conceptos:
- Lección 1: Introducción a soluciones de análisis de datos
- Conceptos de análisis de datos
- Introducción a los desafíos del análisis de datos
- Lección 2: Volumen
