Aprenderás a utilizar AWS para manejar proyectos de Big Data, desde la extracción de datos hasta su análisis y visualización. Trabajarás con herramientas como EMR, Glue, Kinesis y Redshift para transformar datos en información relevante.
Realiza la arquitectura para procesar la información generada por todos los usuarios de una aplicación móvil, para que pueda ser consultada por las áreas de Marketing, Compliance y Finanzas de una empresa. 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, este contendrá: Extracción de datos todos los días a media noche, transformación de datos y visualización de los datos en un dashboard interactivo.
No se profundiza mucho en cada tema, y sería genial que se desarrollara un proyecto desde cero que permita replicar los conocimientos adquiridos, y está un poco desactualizado, sin embargo, es bastante claro y fácil de seguir.
Por favor, actualizar el contenido.
Excelente curso y muy didactico para aprender.
Muy buen curso de introducción a AWS, da un panorama completo de casos reales, se nota la experiencia del Profesor. Creo que este es el tipo de profesores que requiere Platzi. POR FAVOR ACTUALIZAR EL CURSO DE AWS Y SUBIR EL VOLUMEN A LOS VIDEOS.
Curso bastante completo y detallado sobre todos los servicios AWS orientados a Big Data!!! Felicitaciones Platzi
excelente curso, pero falta actualizarse.
Excelente!
Se debería actualizar el curso de AWS, ya que en las lambdas por defecto la concurrencia vienen programada. Athena también se usa para consultas complejas, al igual que redshift, la pregunta puede confundir.
bueno
Más cursos de cloud y AWS
Como analista de datos / cientifico de datos que tiene conexiones a BD con AWS es interesante conocer todo lo que hay detrás de las personas que ayudan a tener todo esto de forma regulada y estructurada
E sun curso interesante y se aprende bastante, lo reco,iemdo :)
La actitud y energía del profesor
Un curso muy interesante sobre este tipo de servicios y todo lo referente al tratamiento de la data.
La forma de enseñar del profesor Carlos Zambrano es demasiado buena.
Me encanto todo lo que entendi sobre AWS
Buen curso, me lo disfrute
es Muy Bueno, sin embargo me gustaria capacitarme mas para profundizar por cuanto tome un curso con unops standares m,uy altos y No poseo los conocimientos suficientes
fue un curso algo complicado, pero a la larga es útil en la administración de aws
Excelente curso muy practico, lo único es que se bebe tener cuidado con los laboratorios ya que en este punto la mayoría de funciones de AWS son de costo.
Se aprende a manejar la data generada para darle más valor Se aprende a manejar la data generada para darle más valor
Un curso bastante denso, con mucha terminología muy técnica en entorno nube.
Se explica de forma rapida las diferentes aplicaciones que se le pude dar a AWS
Muy claro y conciso el material, muy bien explicado y con ganas de seguir aumentando el conocimiento.
Lo mejor fue, todo el contexto que se tiene de los servicios de AWS para proyectos big data y como cada servicio nos dacilita la vida !!
excelente curso para dar cierre a la escuela de AWS. los ejemplos y casos de uso para explicar los conceptos relevantes de cada servicio facilitan el aprendizaje
La pedagogía del profesor es excelente. Aunado a lo anterior constantemente brinda ejemplos de problemas que nos podríamos encontrar en el campo laboral
Carlos explica muy bien los temas y da ejemplos practicos, pero seria bueno hacer un proyecto de curso que trate de implementar un poco de cada tema, muy buen curso!
me gusto mucho el curso, me gusto los laboratorios del profe, muchas gracias! tambien al teamPlatzi que crea estos contenidos
Conceptos e ideas claras por parte del profesor, laboratorio interesantes,
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender
