Mejores Prácticas para Analítica y Generación de IA en AWS

Resumen

Discover best practices for optimizing data pipelines, analytics, and generative AI applications on AWS while maximizing performance and cost efficiency in cloud-based data architectures.

Programa

• Introducción a AWS para Analítica de Datos e IA
Descripción general de los servicios de AWS para analítica e IA
Comprensión de arquitecturas de datos basadas en la nube
• Tuberías de Datos en AWS
Diseño de tuberías de datos escalables y eficientes
Servicios clave de AWS: AWS Glue, Amazon Kinesis y Amazon Redshift
Mejores prácticas para procesos ETL y lagos de datos
• Optimización de Analítica en AWS
Optimización de rendimiento para Amazon Redshift y otras bases de datos
Estrategias de gestión y optimización de costos
Aprovechamiento de Amazon Athena para consultas interactivas
• IA Generativa en AWS
Introducción a IA generativa y sus aplicaciones
Utilización de Amazon SageMaker para entrenamiento y despliegue de modelos
Integración de servicios de IA de AWS: AWS DeepComposer, AWS DeepRacer
• Seguridad y Cumplimiento
Implementación de mejores prácticas de seguridad en entornos de analítica e IA de AWS
Marcos de cumplimiento y herramientas de AWS para protección de datos
• Eficiencia de Rendimiento y Costos
Monitoreo y optimización del rendimiento con AWS CloudWatch
Estrategias para la reducción de costos en cargas de trabajo de analítica e IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones Reales
Implementaciones exitosas de analítica y IA generativa en AWS
Lecciones aprendidas e ideas de expertos de la industria
• Conclusión del Curso y Tendencias Futuras
Tendencias emergentes en IA y analítica en la nube
Oportunidades futuras con mejoras de AWS en IA y analítica

---

Materias

Data Science