Bienvenida e introducci贸n al curso

1

Iniciando con Big Data

2

Cloud Computing en proyectos de BigData

3

Introducci贸n al manejo de datos en Cloud

4

Datos en Cloud

5

驴Qu茅 nube deber铆a utilizar en mi proyecto de Big Data?

Arquitecturas

6

Arquitecturas Lambda

7

Arquitectura Kappa

8

Arquitectura Batch

Extracci贸n de informaci贸n

9

Llevar tu informaci贸n al cloud

10

Demo - Creando nuestro IDE en la nube con Python - Boto3

11

驴C贸mo usar Boto3?

12

API Gateway

13

Storage Gateway

14

Kinesis Data Streams

15

Configuraci贸n de Kinesis Data Streams

16

Demo - Despegando Kinesis con Cloudformation

17

Kinesis Firehose

18

Demo - Configuraci贸n de Kinesis Firehose

19

Reto - Configurando Kinesis Firehose

20

AWS - MSK

21

Demo - Despliegue de un cl煤ster con MSK

Transformaci贸n de Informaci贸n

22

AWS - Glue

23

Demo - Instalando Apache Zeppelin

24

Creaci贸n del Developer Endpoint

25

Demo - Conectando nuestro developer Endpoint a nuestro Zeppelin Edpoint

26

Demo - Creando nuestro primer ETL - Crawling

27

Demo - Creando nuestro primer ETL - Ejecuci贸n

28

Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

29

AWS - EMR

30

Demo - Desplegando nuestro primer cl煤ster con EMR

31

Demo - Conect谩ndonos a Apache Zeppelin en EMR

32

Demo- Despliegue autom谩tico de EMR con cloudformation

33

AWS - Lambda

34

Ejemplos AWS- Lambda

35

Demo - Creando una lambda para BigData

Carga de Informaci贸n

36

AWS - Athena

37

Demo - Consultando data con Athena

38

AWS - RedShift

39

Demo - Creando nuestro primer cl煤ster de RedShift

40

AWS - Lake Formation

Consumo de informaci贸n

41

AWS - ElasticSearch

42

Demo - Creando nuestro primer cl煤ster de ElasticSearch

43

AWS - Kibana

44

AWS - QuickSight

45

Demo - Visualizando nuestra data con QuickSight

Seguridad, Orquestaci贸n y Automatizaci贸n

46

Seguridad en los Datos

47

AWS Macie

48

Demo - Configurando AWS Macie

49

Apache Airflow

50

Demo - Creando nuestro primer cl煤ster en Cloud Composer

51

Arquitectura de referencia

Clase p煤blica

52

驴Qu茅 es Big Data?

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Curso de Big Data en AWS

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Carlos Andr茅s Zambrano Barrera

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Arquitectura de referencia

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Este curso fue enfocado como de conocimiento general sobre los servicios disponibles para trabajar con big Data en AWS, pero siento que no hubo articulaci贸n entre varias de las secciones del mismo, solo se trat贸 de hacer algunos ejercicios que no ten铆an ning煤n tipo de relaci贸n entre s铆 a lo largo de los videos. Hubiese sido m谩s valioso haber hecho un proyecto completo que integrase todas las fases del proceso ETL discutidas en las diferentes clases.

Aparte de lo costoso que es ejecutar estos servicios, se pudieron anticipar a notificar sobre ello a los estudiantes, para que se borraran las instancias y elementos creados al final de cada ejercicio si no iban a ser utilizados m谩s adelante.

se podria organizar en sub cursos para que no quede tan largo y con temas tan grandes sino en varios no como este.
Todos los temas son fascinantes y cada video y AWS servicio es potente y util de acuerdo a la necesidad.
Dividirlo todos estos temas tan grandes en otros cursos. y realizar mas ejercicios o projecto.

auqnue la dinamica de AWS es que cobra por todo lo que se usa hace dificil que se mantengan isntalados e integrados toodos los servicios como kinesis, emr, glue, s3, msk, redshift, kibana, quicksight etc. igual Amazon cobra siendo asi el lider con la de mayor porcentaje del mercado de cloud computing y que rankea al due帽o Jeff Bezon como el hombre mas rico del mundo. en los ultimos a帽os. junto con su amazon ecommerce

El contenido al igual toca que cada uno lea y profundicemos en la amplia documentacion qie toeme Amazon aws.

excelente contenido Porfe Carlos, aunque se puede mejorar en la metodologia de aprender temas tan grandes y utiles.

Le falta agregar los costos de los sevicios o indicar que se deben ir borrando los servicios utilizados como ejemplo

Hubiera sido bueno aunque sea una clase con un ejemplo completo de como se integran todos los servicios, ya que como comentan varios compa帽eros, los costos son elevados de los servicios, incluso varios de ellos no se pueden ejecutar desde AWS Educate. En general el curso me sirve para conocer los servicios pero de igual forma ya tocar铆a actualizaci贸n a 2 a帽os de que sali贸 este curso.

ten铆a muchas expectativas con el curso, con el proceso de ETL y visualizaci贸n, pero mucha informaci贸n y poca practica,

Como comentan un curso muy te贸rico que aborda la mayor铆a de servicios sobre big data sin embargo, no proveen de un proyecto completo del curso, incluso cuando la caratula del curso menciona 鈥淚mplementar谩s una prueba de concepto de c贸mo funcionar铆a la arquitectura con una porci贸n de los datos. Para esto construir谩s un Pipeline completo desde que llega la data hasta que se pueda visualizar en un dashboard鈥 lo cual es mentira, una pena de verdad, mucha info y poca aplicaci贸n.

Solo es un curso que aporta informaci贸n muy b谩sica de cada servicio de AWS relacionado a Big Data. No se implement贸 ning煤n proyecto para concretar la teor铆a (Mucha) y as铆 afirmar los conocimientos. La metodolog铆a usada por el instructor, fue de lo m谩s paup茅rrima. No solo en este, sino en muchos otros cursos, se siente que la visi贸n de Platzi es transmitir solo lo b谩sico. Se paga una suscripci贸n para obtener mejor formaci贸n.