Bienvenida e introducción al curso

1

Iniciando con Big Data

2

Cloud Computing en proyectos de BigData

3

Introducción al manejo de datos en Cloud

4

Datos en Cloud

5

¿Qué nube debería utilizar en mi proyecto de Big Data?

Arquitecturas

6

Arquitecturas Lambda

7

Arquitectura Kappa

8

Arquitectura Batch

Extracción de información

9

Llevar tu información al cloud

10

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

11

¿Cómo usar Boto3?

12

API Gateway

13

Storage Gateway

14

Kinesis Data Streams

15

Configuración de Kinesis Data Streams

16

Demo - Despegando Kinesis con Cloudformation

17

Kinesis Firehose

18

Demo - Configuración de Kinesis Firehose

19

Reto - Configurando Kinesis Firehose

20

AWS - MSK

21

Demo - Despliegue de un clúster con MSK

Transformación de Información

22

AWS - Glue

23

Demo - Instalando Apache Zeppelin

24

Creación 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 - Ejecución

28

Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

29

AWS - EMR

30

Demo - Desplegando nuestro primer clúster con EMR

31

Demo - Conectándonos a Apache Zeppelin en EMR

32

Demo- Despliegue automático de EMR con cloudformation

33

AWS - Lambda

34

Ejemplos AWS- Lambda

35

Demo - Creando una lambda para BigData

Carga de Información

36

AWS - Athena

37

Demo - Consultando data con Athena

38

AWS - RedShift

39

Demo - Creando nuestro primer clúster de RedShift

40

AWS - Lake Formation

Consumo de información

41

AWS - ElasticSearch

42

Demo - Creando nuestro primer clúster de ElasticSearch

43

AWS - Kibana

44

AWS - QuickSight

45

Demo - Visualizando nuestra data con QuickSight

Seguridad, Orquestación y Automatización

46

Seguridad en los Datos

47

AWS Macie

48

Demo - Configurando AWS Macie

49

Apache Airflow

50

Demo - Creando nuestro primer clúster en Cloud Composer

51

Arquitectura de referencia

Clase pública

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¿Qué es Big Data?

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Curso de Big Data en AWS

Curso de Big Data en AWS

Carlos Andrés Zambrano Barrera

Carlos Andrés Zambrano Barrera

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 articulación entre varias de las secciones del mismo, solo se trató de hacer algunos ejercicios que no tenían ningún tipo de relación entre sí a lo largo de los videos. Hubiese sido más 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 más 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 dueño Jeff Bezon como el hombre mas rico del mundo. en los ultimos años. 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.

Hubiera sido bueno aunque sea una clase con un ejemplo completo de como se integran todos los servicios, ya que como comentan varios compañeros, 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 tocaría actualización a 2 años de que salió este curso.

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

tenía muchas expectativas con el curso, con el proceso de ETL y visualización, pero mucha información y poca practica,

Como comentan un curso muy teórico que aborda la mayoría de servicios sobre big data sin embargo, no proveen de un proyecto completo del curso, incluso cuando la caratula del curso menciona “Implementarás una prueba de concepto de cómo funcionaría la arquitectura con una porción de los datos. Para esto construirás un Pipeline completo desde que llega la data hasta que se pueda visualizar en un dashboard” lo cual es mentira, una pena de verdad, mucha info y poca aplicación.

Solo es un curso que aporta información muy básica de cada servicio de AWS relacionado a Big Data. No se implementó ningún proyecto para concretar la teoría (Mucha) y así afirmar los conocimientos. La metodología usada por el instructor, fue de lo más paupérrima. No solo en este, sino en muchos otros cursos, se siente que la visión de Platzi es transmitir solo lo básico. Se paga una suscripción para obtener mejor formación.