- 1
Big Data en la Nube: Análisis, Transformación y Seguridad
00:40 - 2

Transformación de Datos en Cloud: Automatización y Seguridad
01:32 - 3

Big Data en la Nube: Escalabilidad, Automatización y Eficiencia
04:30 - 4

Almacenamiento y Procesamiento de Datos en la Nube
04:09 - 5
Comparativa de AWS y GCP para proyectos BigData
01:17
Arquitectura Capa: Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Clase 7 de 52 • Curso de Big Data en AWS
Contenido del curso
- 9

Extracción de Datos a la Nube: Estrategias y Herramientas
02:21 - 10

Uso de Python y AWS Cloud9 para Proyectos de Big Data
10:16 - 11

Uso de Boto3 para Servicios AWS en Python
03:56 - 12

Integración de AWS API Gateway en Proyectos de Big Data
03:40 - 13

Uso de Storage Gateway para Integración de Datos en la Nube
03:13 - 14

Procesamiento de Datos en Tiempo Real con AWS Kinesis Data Stream
05:53 - 15

Creación de Kinesis Data Streams en AWS
06:50 - 16

Despliegue de Kinesis con AWS CloudFormation
10:42 - 17

Entrega y Transformación de Datos con Kinesis Firehose en AWS
03:27 - 18

Configuración de Kinesis Firehose en AWS paso a paso
05:45 - 19
Configuración Básica de Amazon Kinesis Firehose en AWS
02:53 - 20

AWS MSK: Implementación y Gestión de Apache Kafka en la Nube
03:42 - 21

Despliegue de Clúster MSK en AWS paso a paso
07:21
- 22

Transformación de Datos con AWS Glue: ETL y Catálogo de Metadatos
06:33 - 23

Instalación y Configuración de Apache Zeppelin para AWS Glue
04:49 - 24

Configuración de Developer Endpoint en AWS Glue para Apache Zeppelin
05:38 - 25

Conexión y configuración de Apache Zeppelin para ETL en AWS
08:29 - 26

Creación de un ETL con AWS Glue: Crawlers y Catalogación de Datos
08:15 - 27

Configuración y Ejecución de ETL en AWS Glue paso a paso
08:00 - 28

Creación y Ejecución de ETL con AWS Glue y S3
10:23 - 29

Procesamiento de Datos con EMR en AWS
05:30 - 30

Creación de un clúster EMR en AWS paso a paso
09:01 - 31

Conexión y Configuración de Zeppelin en Clúster EMR
03:18 - 32

Automatización de Clústeres EMR con Plantillas de CloudFormation
06:32 - 33

AWS Lambda en Proyectos de Big Data en Tiempo Real
07:02 - 34

Uso de Lambda en Arquitecturas de Big Data Real Time y Batch
04:54 - 35

Configuración de Funciones Lambda para Big Data en AWS
07:16
- 36

Consultas SQL en Big Data con AWS Athena y S3
04:50 - 37

Consultas SQL en S3 con AWS Athena y Glue Catalog
04:05 - 38

AWS Redshift: Almacenamiento y Análisis de Datos Masivos
06:37 - 39

Configuración de Amazon Redshift en AWS paso a paso
05:05 - 40

Lake Formation: Automatización y Seguridad en Gestión de Data Lakes
06:20
- 46

Seguridad en Big Data con AWS: Cifrado, Permisos y Monitoreo
03:51 - 47

Seguridad de Datos en AWS con Amazon Macie
07:32 - 48

Habilitación y Configuración de AWS Macie para Gestión de Datos Seguros
06:16 - 49

Orquestación de ETLs con Apache Airflow y Python en Big Data
04:27 - 50

Despliegue y Orquestación de Tareas con Google Cloud Composer
10:03 - 51

Arquitecturas de Big Data en Cloud: Batch y Tiempo Real
05:53
Fue presentada por Jay Krepsen en el 2014 como una evolución de la arquitectura lambda. Elimina la capa batch haciendo que todo se procese en tiempo real.
La arquitectura Kappa sigue los siguientes pilares:
- Todo es un stream.
- Información de origen no modificada.
- Solo un flujo de procesamiento.
- Capaz de reprocesar.