Nivel Intermedio
53 clases
5 horas de contenido
16 horas de práctica
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.
Clases del curso
Arquitecturas
Extracción de información
Transformación de Información
Carga de Información
Consumo de información
Seguridad, Orquestación y Automatización
Clase pública
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Proyecto del curso
Diseña un Pipeline de transformación de datos
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.
Opiniones del curso
4.5 · 242 opiniones
Lina Maria Vargas Correa
@linamavarco·
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.
Juan Herrera
@jcherrera1643·
Por favor, actualizar el contenido.
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
excelente curso, pero falta actualizarse.
@erickdelcastillope·
Excelente!
Carlos Martinez
@carlos.martinez7787·
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.
maria alejandra lozano
@ma.alejandralp·
La actitud y energía del profesor
Jesus Calderon
@j.calderon·
buen curso
Stiven Garcia
@stiven.garcia2078·
Me parece que el docente uso un buen método para obtener buenos conocimientos a través de prácticas en aws.
Miguel Sosa
@miguelsosamb·
Ayuda a tener un panorama amplio sobre los flujos de trabajo en AWS.
Christian Leonardo De La Cruz Manchego
@christian.delacruz·
todo ok
Andres Marin
@andresmarin·
Me encanto, aprendí muchas cosas nuevas
JHONNY ALEJANDRO BARRETO GRANADA
@alejandro_barreto23·
Excelente curso!!
Diego R Pacheco A
@diego.negocios·
En completo para los que apenas iniciamos en el mundo del BIG DATA. Falta que en los examenes cuando se falle en una pregunta, se muestre el video para repasar la clase.
@alexander.aislant·
Práctico
Emilio Ojeda
@SrSpock·
La forma de enseñar del profesor Carlos Zambrano es demasiado buena.
diego alvarez
@dalavrez7·
Pude entender conceptos que solo los tenia vagamente en mi mente sobre AWS
Jesus Yesid
@ycontreras5915·
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
JORGE EDGAR ROJAS MAGDALENO
@redgarm·
Excelente curso
Jairo Valle
@jairo.valle8·
Aprendí muchos conceptos básicos sobre big data en aws
Diego Villaizan Forero
@dvillaizan·
Se aprende a manejar la data generada para darle más valor Se aprende a manejar la data generada para darle más valor
Luis Felipe Gomez Botero
@luis.gomez1414·
Muy general el curso sobre los diferentes componentes, pero creo que es lo necesario para adentrarnos en el mundo del big data en nube
Daniel Moreno
@daniel.moreno8112·
Se explica de forma rapida las diferentes aplicaciones que se le pude dar a AWS
Juan Pablo Zapata
@juanpablozapata·
El examen tiene respuestas incorrectas El contenido del curso es muy bueno pero al final faltó un ejemplo que integrara todo
Francisco de Paula Ossa Pérez
@FranciscoOssa·
la forma como explica el profesor es excelente sin embargo hay aspectos a mejorar, primero indicar que los servicios se cobran, segundo por cada ejercicio al finalizar recordar eliminar los servicios para evitar el cobro, tercero hacer mas practicas en todo lo explicado
Jorge Ignacio Murillo Rojas
@jmurillo3577·
La experiencia del tutor y los laboratorios presentados son de gran ayuda y utilidad para el aprendizaje de este curso.
Jose Rigoberto Perez Vito
@pevitt·
Creo que hay un error en la prueba, una de las preguntas es cual es la arquitectura que no tiene capa batch y la respuesta es kappa y dice que incorrecta
Daniel da Silva Jarque
@ddasilvajarque·
Gracias al profesor, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones. Dedico este diploma a la memoria de mi madre, muerta por el COVID-19, el 19 de enero de 2021, a los 79 años de edad.
Cristian Dario Gomez Taboada
@cgomez4940·
Descubrir las arquitecturas para procesamiento de datos Conocer los servicios para extraer información y su aplicación en la industria Manipular datos en la nube Aplicar Seguridad, Orquestación y Automatización a nuestra data
Rodrigo Hernández
@rodcko_·
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!
Manuel Serrano
@manuelser25·
me gusto mucho el curso, me gusto los laboratorios del profe, muchas gracias! tambien al teamPlatzi que crea estos contenidos
Eleva tu aprendizaje
Complementa este curso con nuestras rutas de aprendizaje
Inteligencia Artificial y Data Science
Aprende ciencia de datos con cursos de Data Science y explora el potencial sin límites de los datos, el machine learning y la inteligencia artificial.
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Engineer
43 horas
12 Profes
Aprende a construir y gestionar pipelines de datos escalables, utilizando herramientas como Spark, Airflow, y bases de datos SQL y NoSQL en entornos cloud.
Ruta
Machine Learning y Deep Learning
63 horas
16 Profes
Profundiza en algoritmia, aprendizaje supervisado, no supervisado, redes neuronales, y el despliegue de modelos de Data Science e Inteligencia Artificial en producción.
Ruta
Fundamentos de Data Science y AI
56 horas
13 Profes
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender