Aspectos básicos del análisis de datos
En este curso autoguiado, aprenderás el proceso de planificar soluciones de análisis de datos y los distintos procesos de análisis de datos implicados. En este curso recorrerás los cinco factores clave que indican la necesidad que tienen algunos servicios de AWS específicos de recopilar, procesar, analizar y presentar los datos. Se incluyen arquitecturas básicas de aprendizaje, propuestas de valor y posibles casos de uso. El curso te presenta los servicios y soluciones de AWS que te ayudarán a crear y mejorar las soluciones de análisis de datos.
Destinatarios previstos: Este curso está dirigido a los siguientes destinatarios:
•Arquitectos de datos
•Científicos de datos
•Analistas de datos Objetivos del curso: En este curso, aprenderás lo siguiente:
•Identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que puede ser necesaria dicha solución
•Definir los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
•Definir los tipos de almacenamiento de datos, como data lakes, AWS Lake Formation, los almacenamientos de datos y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
•Analizar las características y las diferencias del procesamiento por lotes y de transmisiones
•Definir cómo se usa Amazon Kinesis para procesar los datos de transmisiones
•Analizar las características de 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) y su impacto en la organización de datos dentro de estos sistemas
•Analizar las diferencias de los métodos de almacenamiento de datos basados en filas y en columnas.
•Definir cómo funcionan Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift para procesar, limpiar y transformar los datos dentro de una solución de análisis de datos
•Analizar el concepto de conformidad de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad (ACID), así como la conformidad de disponibilidad básica, estado temporal y consistencia eventual (BASE) y cómo un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) puede ayudar a garantizar la conformidad
•Explorar el concepto de esquemas de datos y comprender cómo definen los datos y cómo esta información se almacena en metastores
•Analizar el concepto de datos frente a información
•Reconocer las maneras de analizar datos para producir información para informes mediante herramientas como Amazon QuickSight y Amazon Athena
•Definir cómo los servicios de AWS funcionan conjuntamente para visualizar datos Requisitos previos: Recomendamos que los asistentes a este curso cumplan con los siguientes requisitos previos:
•Conocimientos prácticos de los conceptos de bases de datos
•Comprensión básica del almacenamiento de datos, procesamiento y análisis
•Experiencia con sistemas de TI empresariales Método de entrega: Este curso se entrega mediante una combinación de:
•Formación digital Duración:
•3,5 horas Esquema del curso: En este curso se explican los siguientes conceptos: Lección 1: Introducción a las soluciones de análisis de datos
•Análisis de datos y conceptos de análisis de datos
•Introducción a los desafíos del análisis de datos Lección 2: Volumen: almacenamiento de datos
•Introducción a Amazon S3
•Introducción a los data lakes
•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
•Comprensión de la integridad de datos
•Comprensión de la consistencia de la base de datos
•Introducción al proceso de ETL Lección 6: Valor: generación de informes e inteligencia empresarial
•Introducción al análisis de datos
•Introducción a la visualización de datos Lección 7: Aprendizajes clave
•Conclusiones
•A continuación
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