{"id":4053,"date":"2021-12-01T10:20:00","date_gmt":"2021-12-01T09:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/grupoloyal.net\/curso-big-data-on-aws\/"},"modified":"2021-12-01T10:20:00","modified_gmt":"2021-12-01T09:20:00","slug":"curso-big-data-on-aws","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/grupoloyal.net\/curso-big-data-on-aws\/","title":{"rendered":"Big Data on AWS"},"content":{"rendered":"

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Big Data on AWS<\/h1>\n

Big data en AWS le presenta las soluciones de big data basadas en la nube, como Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis y el resto de la plataforma de big data de AWS. En este curso le mostramos c\u00f3mo utilizar Amazon EMR para procesar datos con el amplio ecosistema de herramientas de Hadoop como Hive y Hue. Tambi\u00e9n le ense\u00f1amos a crear entornos de big data, a trabajar con Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Quicksight, Amazon Athena y Amazon Kinesis, as\u00ed como a utilizar las pr\u00e1cticas recomendadas para dise\u00f1ar entornos de big data con fines de seguridad y rentabilidad.
\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00bb1″ _builder_version=\u00bb4.4.0″ custom_padding=\u00bb52px|||||\u00bb][et_pb_row column_structure=\u00bb3_5,2_5″ _builder_version=\u00bb4.4.0″ hover_enabled=\u00bb0″][et_pb_column type=\u00bb3_5″ _builder_version=\u00bb4.4.0″ hover_enabled=\u00bb0″][et_pb_blurb title=\u00bbObjetivos\u00bb image=\u00bbhttp:\/\/itformacion.ivanosuna.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/curso-objetivos.png\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb _builder_version=\u00bb4.4.0″ hover_enabled=\u00bb0″ header_font_size=\u00bb19px\u00bb]
\nEste curso le ense\u00f1ar\u00e1 a:<\/p>\n

Implementar soluciones de AWS en un ecosistema de big data.
\nUtilizar Apache Hadoop en el contexto de Amazon EMR.
\nIdentificar los componentes de un cl\u00faster de Amazon EMR.
\nLanzar y configurar un cl\u00faster de Amazon EMR.
\nAprovechar marcos de programaci\u00f3n habituales disponibles para Amazon EMR, entre otros, Hive, Pig y Streaming.
\nAprovechar Hue para facilitar m\u00e1s el uso de Amazon EMR.
\nUtilizar an\u00e1lisis integrados en memoria con Spark en Amazon EMR.
\nElegir opciones apropiadas de almacenamiento de datos para AWS.
\nIdentificar los beneficios de utilizar Amazon Kinesis para un procesamiento de big data casi en tiempo real.
\nAprovechar Amazon Redshift para almacenar y analizar datos de forma eficaz.
\nEntender y administrar aspectos relacionados con costos y seguridad para una soluci\u00f3n de big data.
\nIdentificar opciones para administrar, transferir y comprimir datos.
\nAprovechar Amazon Athena para an\u00e1lisis de consultas ad hoc.
\nUtilizar AWS Glue para automatizar cargas de trabajo de ETL.
\nUtilizar software de visualizaci\u00f3n para describir datos y consultas con Amazon QuickSight.
\nOrganizar flujos de trabajo de big data mediante AWS Data Pipeline.
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Cloud computing<\/strong><\/p>\n

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Disponible en formato e-learning<\/strong><\/p>\n

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Disponible en formato presencial<\/strong><\/p>\n

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Disponible en formato a distancia<\/strong><\/p>\n

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Acceso al campus<\/strong><\/a><\/p>\n

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Subvenci\u00f3n disponible<\/strong>
\nA trav\u00e9s de Fundae, cumpliendo requisitos.<\/p>\n

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Duraci\u00f3n<\/strong>
\n15 horas<\/p>\n

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Este curso est\u00e1 dirigido a:<\/p>\n

Individuos responsables del dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de soluciones para big data, es decir, arquitectos de soluciones
\nCient\u00edficos y analistas de datos interesados en aprender sobre los servicios y patrones de arquitectura tras las soluciones de big data en AWS<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.4.0″][et_pb_blurb title=\u00bbConocimientos requeridos\u00bb image=\u00bbhttp:\/\/itformacion.ivanosuna.com\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/curso-skils.png\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb _builder_version=\u00bb4.4.0″ custom_margin=\u00bb||-120px|||\u00bb child_filter_saturate=\u00bb0%\u00bb child_filter_brightness=\u00bb200%\u00bb]<\/p>\n

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Aconsejamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos previos:<\/p>\n

Conocimientos b\u00e1sicos de tecnolog\u00edas de big data, incluidos Apache Hadoop, HDFS y consultas SQL\/NoSQL
\nLos alumnos deben completar la formaci\u00f3n t\u00e9cnica digital gratuita Big Data Technology Fundamentals o bien disponer de una experiencia equivalente
\nConocimiento pr\u00e1ctico sobre los principales servicios de AWS y la implementaci\u00f3n de la nube p\u00fablica
\nLos estudiantes deben completar el curso Fundamentos t\u00e9cnicos de AWS o disponer de experiencia equivalente
\nConocimientos b\u00e1sicos sobre el almacenamiento de datos, los sistemas de bases de datos relacionales y el dise\u00f1o de base de datos\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

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[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00bb1″ _builder_version=\u00bb4.4.0″ custom_margin=\u00bb1px|||||\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.4.0″][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.4.0″]
\n[et_pb_text content_tablet=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Temario<\/h2>\n

D\u00eda 1
\nInformaci\u00f3n general sobre big data
\nIncorporaci\u00f3n de datos
\nStreaming de big data y Amazon Kinesis
\nUso de Amazon Kinesis para distribuir por streaming y analizar logs del servidor Apache
\nSoluciones de almacenamiento
\nUso de Amazon Athena para analizar datos de logs
\nIntroducci\u00f3n a Apache Hadoop y Amazon EMR
\nD\u00eda 2<\/p>\n

Uso de Amazon Elastic MapReduce
\nAlmacenamiento y consultas de datos en DynamoDB
\nMarcos de programaci\u00f3n Hadoop
\nProcesamiento de logs de servidor con Hive en Amazon EMR
\nMejora de la experiencia de Amazon EMR con Hue
\nEjecuci\u00f3n de scripts de Pig con Hue en Amazon EMR
\nSpark en Amazon EMR
\nProcesamiento de conjuntos de datos de New York Taxi con Spark en Amazon EMR
\nD\u00eda 3<\/p>\n

Uso de AWS Glue para automatizar cargas de trabajo de ETL
\nAmazon Redshift y big data
\nVisualizaci\u00f3n y orquestaci\u00f3n de big data
\nAdministraci\u00f3n de costos de Amazon EMR
\nProtecci\u00f3n de soluciones de big data
\nPatrones de dise\u00f1o de big data<\/p>\n

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