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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
Fundamentos de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor
Clase 52 de 52 • Curso de Big Data en AWS
Contenido del curso
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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
¿Qué es Big Data?
La revolución de Big Data ha transformado cómo las organizaciones analizan, procesan y almacenan enormes volúmenes de información procedente de diversas fuentes. Este fenómeno se centra en extraer conocimiento valioso de los datos, a pesar de las posibles incompatibilidades que pueden existir entre ellos. Si alguna vez te has preguntado sobre la magnitud y el potencial de Big Data, este artículo te proporcionará los elementos esenciales para comprenderlo.
¿Cuáles son las cinco Bs de Big Data?
El concepto de Big Data se descompone en cinco componentes claves que forman su esencia: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.
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Volumen: Esta es quizás la característica más evidente. La inmensa cantidad de datos que se generan cada día requiere tecnologías avanzadas para su almacenamiento y procesamiento. Estamos hablando de petabytes e incluso exabytes de datos que deben ser manejados eficientemente.
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Velocidad: Aquí la pregunta principal es, ¿a qué velocidad se necesita procesar la información para obtener el máximo valor? La rapidez con la que se procesan y analizan los datos puede marcar una diferencia crucial en la toma de decisiones.
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Variedad: La diversidad de fuentes y tipos de datos es una característica intrínseca de Big Data. Desde datos estructurados como bases de datos hasta contenido no estructurado como videos y textos, la habilidad para integrar estos formatos distintos es esencial para obtener insights significativos.
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Veracidad: La precisión y consistencia de los datos son vitales. Asegurar que la información a ser procesada sea confiable es imprescindible para cualquier análisis posterior. Los datos erróneos pueden llevar a conclusiones equivocadas.
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Valor: Finalmente, ¿cómo generamos valor real a partir de los datos? Esto se logra al transformar la información en conocimiento accionable que contribuya de manera tangible al crecimiento y la eficiencia de una organización.
¿Cómo sacar el mayor valor a la información en Big Data?
El curso ofrecido se centra en aprovechar al máximo las capacidades de Big Data, guiando a los estudiantes en la generación, transformación y visualización de datos. Se hace especial hincapié en servicios en la nube proporcionados por gigantes tecnológicos como Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform (GCP), que ofrecen herramientas robustas para manejar la complejidad de los datos a gran escala.
- Generación: Comienza desde las fuentes originales de datos, recolectando información de manera sistemática y organizada.
- Transformación: Los datos recopilados deben estar preparados adecuadamente. Esto implica limpiar, estructurar y transformar la información para adecuarla a las necesidades analíticas específicas.
- Visualización: La representación gráfica de datos permite identificar patrones y tendencias que podrían no ser evidentes mediante análisis numéricos o textuales simples.
- Valoración: Mediante el uso adecuado de las plataformas de nube, se maximizan los insights obtenidos para tomar decisiones más informadas y estratégicas.
El curso cubre cada uno de estos aspectos, dotando a los participantes de las habilidades necesarias para manejar datos de manera eficaz y eficiente.
Este es solo el comienzo de un viaje fascinante en el mundo de Big Data. Siguiendo estos conceptos básicos, estarás preparado para explorar más a fondo cómo las organizaciones están utilizando esta información para innovar y diferenciarse. ¡Nunca subestimes el poder del conocimiento que puedes obtener de los datos!