AWS
Data Analytics Fundamentals
En este curso autoguiado, aprenderá sobre el proceso de planificación de soluciones de análisis de datos y los diversos procesos de análisis de datos involucrados. Durante el curso, se considerarán cinco factores clave que indican la necesidad de servicios de AWS específicos para recopilar, procesar, analizar y presentar datos. Esto incluye el aprendizaje de arquitecturas básicas, propuestas de valor y posibles casos de uso. En el curso, se presentan las soluciones y los servicios de AWS que pueden ayudarlo a crear y mejorar las soluciones de análisis de datos. Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Destinatarios previstos: Este curso está dirigido a:
•Arquitectos de datos
•Científicos de datos
•Analistas de datos Objetivos del curso: En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:
•identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que tal solución puede ser necesaria
•definir los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
•definir los tipos de almacenamiento de datos, como lagos de datos, AWS Lake Formation, almacenes de datos y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
•analizar las características del procesamiento por lotes y de transmisiones, y las diferencias entre ellos
•definir cómo se utiliza Amazon Kinesis para procesar los datos de transmisión
•analizar las características de los diferentes sistemas de almacenamiento para datos de origen
•analizar las características de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y de procesamiento analítico en línea (OLAP), con su efecto en la organización de los datos dentro de dichos sistemas
•analizar las diferencias entre los métodos de almacenamiento de datos basados en filas y en columnas
•definir cómo Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift trabajan para procesar, limpiar y transformar los datos dentro de una solución de análisis de datos
•analizar el concepto de conformidad con la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad (ACID), así como la conformidad con la disponibilidad básica, el estado flexible y la consistencia final (BASE), y el modo en que los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) pueden ayudar a garantizar la conformidad
•explorar el concepto de los esquemas de datos y comprender cómo definen los datos y la manera en que se almacena esta información en almacenes de metadatos
•analizar el concepto de datos en contraste con el de información
•reconocer las formas de analizar los datos a fin de generar información para los informes mediante el uso de herramientas, como Amazon QuickSight y Amazon Athena
•definir cómo cooperan los servicios de AWS para la visualización de los datos Requisitos previos: Recomendamos que quienes asistan a este curso cumplan los siguientes requisitos previos:
•conocimientos prácticos sobre los conceptos de bases de datos
•conocimientos básicos sobre el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos
•experiencia en sistemas de TI empresariales Modalidad del curso: Este curso se imparte mediante una combinación de los siguientes métodos:
•Capacitación digital Duración:
•3,5 horas Esquema del curso: En este curso, se analizarán los siguientes conceptos: Lección 1: Introducción a las soluciones de análisis de datos
• Conceptos de análisis de datos y analítica
• Introducción a los desafíos del análisis de datos Lección 2: Volumen (almacenamiento de datos)
• Introducción a Amazon S3
• Introducción a los lagos de datos
• Introducción a los métodos de almacenamiento de datos Lección 3: Velocidad (procesamiento de datos)
• Introducción a los métodos de procesamiento de datos
• Introducción al procesamiento de datos por lotes
• Introducción al procesamiento de datos de transmisiones Lección 4: Variedad (estructura y tipos de datos)
• Introducción al almacenamiento de datos de origen
• Introducción a los almacenes de datos estructurados
• Introducción a los almacenes de datos semiestructurados y no estructurados Lección 5: Veracidad (limpieza y transformación)
• Conocimiento de la integridad de los datos
• Conocimiento de la consistencia de las bases de datos
• Introducción al proceso de ETL Lección 6: Valor (elaboración de informes e inteligencia empresarial)
• Introducción al análisis de datos
• Introducción a la visualización de datos Lección 7: Aprendizajes clave
• Juntar las piezas
• Pasos siguientes
Destinatarios previstos: Este curso está dirigido a:
•Arquitectos de datos
•Científicos de datos
•Analistas de datos Objetivos del curso: En este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:
•identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que tal solución puede ser necesaria
•definir los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
•definir los tipos de almacenamiento de datos, como lagos de datos, AWS Lake Formation, almacenes de datos y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
•analizar las características del procesamiento por lotes y de transmisiones, y las diferencias entre ellos
•definir cómo se utiliza Amazon Kinesis para procesar los datos de transmisión
•analizar las características de los diferentes sistemas de almacenamiento para datos de origen
•analizar las características de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y de procesamiento analítico en línea (OLAP), con su efecto en la organización de los datos dentro de dichos sistemas
•analizar las diferencias entre los métodos de almacenamiento de datos basados en filas y en columnas
•definir cómo Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift trabajan para procesar, limpiar y transformar los datos dentro de una solución de análisis de datos
•analizar el concepto de conformidad con la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad (ACID), así como la conformidad con la disponibilidad básica, el estado flexible y la consistencia final (BASE), y el modo en que los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) pueden ayudar a garantizar la conformidad
•explorar el concepto de los esquemas de datos y comprender cómo definen los datos y la manera en que se almacena esta información en almacenes de metadatos
•analizar el concepto de datos en contraste con el de información
•reconocer las formas de analizar los datos a fin de generar información para los informes mediante el uso de herramientas, como Amazon QuickSight y Amazon Athena
•definir cómo cooperan los servicios de AWS para la visualización de los datos Requisitos previos: Recomendamos que quienes asistan a este curso cumplan los siguientes requisitos previos:
•conocimientos prácticos sobre los conceptos de bases de datos
•conocimientos básicos sobre el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos
•experiencia en sistemas de TI empresariales Modalidad del curso: Este curso se imparte mediante una combinación de los siguientes métodos:
•Capacitación digital Duración:
•3,5 horas Esquema del curso: En este curso, se analizarán los siguientes conceptos: Lección 1: Introducción a las soluciones de análisis de datos
• Conceptos de análisis de datos y analítica
• Introducción a los desafíos del análisis de datos Lección 2: Volumen (almacenamiento de datos)
• Introducción a Amazon S3
• Introducción a los lagos de datos
• Introducción a los métodos de almacenamiento de datos Lección 3: Velocidad (procesamiento de datos)
• Introducción a los métodos de procesamiento de datos
• Introducción al procesamiento de datos por lotes
• Introducción al procesamiento de datos de transmisiones Lección 4: Variedad (estructura y tipos de datos)
• Introducción al almacenamiento de datos de origen
• Introducción a los almacenes de datos estructurados
• Introducción a los almacenes de datos semiestructurados y no estructurados Lección 5: Veracidad (limpieza y transformación)
• Conocimiento de la integridad de los datos
• Conocimiento de la consistencia de las bases de datos
• Introducción al proceso de ETL Lección 6: Valor (elaboración de informes e inteligencia empresarial)
• Introducción al análisis de datos
• Introducción a la visualización de datos Lección 7: Aprendizajes clave
• Juntar las piezas
• Pasos siguientes
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