Dominio del Lago de Datos: La Clave para el Big Data y la Ingeniería de Datos

Resumen

Dominio del Data Lake con AWS: Un atajo hacia el éxito en Big Data, Ingeniería de Datos en la Nube y Arquitectura de Datos.

Programa de estudio

- Introducción a los Data Lakes -- Definición y conceptos clave -- Data Lakes vs. Almacenes de Datos -- Casos de uso y beneficios de los Data Lakes - Arquitectura de los Data Lakes -- Componentes de un Data Lake -- Ingesta y almacenamiento de datos -- Gestión de metadatos -- Procesamiento y análisis de datos -- Gobernanza y seguridad de los datos - Construcción de un Data Lake -- Planificación y diseño -- Selección de las tecnologías y herramientas adecuadas -- Implementación de una arquitectura escalable -- Mejores prácticas para la organización y partición de datos - Ingeniería de Datos en la Nube con Data Lakes -- Descripción general de proveedores de nube (AWS, Azure, Google Cloud) -- Integración de servicios en la nube con Data Lakes -- Estrategias de optimización de costos - Ingesta de Datos y Procesos ETL/ELT -- Ingesta de datos por lotes vs. en tiempo real -- Diseño de pipelines ETL/ELT eficientes -- Herramientas y plataformas para ingesta de datos (Apache Kafka, Apache Nifi, AWS Glue) - Seguridad y Cumplimiento en Data Lakes -- Asegurar la privacidad y protección de los datos -- Implementación de controles de acceso y autenticación -- Cumplimiento de normativas (GDPR, HIPAA) - Gestión y Gobernanza de Datos -- Catalogación de datos y gestión de metadatos -- Establecimiento de estándares de calidad de datos -- Construcción de un marco robusto de gobernanza de datos - Análisis y Visualización de Datos en Data Lakes -- Herramientas para análisis de datos (Apache Spark, Presto) -- Integración con herramientas de BI (Tableau, Power BI) -- Mejores prácticas para la visualización de datos - Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real -- Casos de uso específicos de la industria -- Lecciones aprendidas de implementaciones exitosas de Data Lakes - Futuro de los Data Lakes y la Ingeniería de Datos en la Nube -- Tendencias emergentes y tecnologías -- El papel de la IA y el aprendizaje automático en los Data Lakes -- Preparándose para el futuro: habilidades y herramientas a dominar - Proyectos Prácticos y Laboratorios -- Construcción de un Data Lake desde cero -- Implementación de pipelines de ingesta y procesamiento de datos -- Desarrollo de soluciones completas de análisis y visualización de datos - Conclusión y Próximos Pasos -- Resumen de conceptos clave -- Recursos recomendados para aprendizaje continuo -- Oportunidades de certificación y desarrollo profesional

Enseñado por

Nikolai Schuler

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