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Data Engineer en AWS
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Laboratorios

BOOTCAMP MESH

Tecnologías de bases de datos
Es posible resolver problemas orientados a datos con distintos paradigmas
Sistemas en tiempo real
Aprende a diseñar pipelines en tiempo real para analítica avanzada
Big Data
Construye un Data Lake seguro para soportar todo tipo de flujos de trabajo
Machine Learning
Genera predicciones utilizando modelos y algoritmos sofisticados
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Laboratorios

Perfil del egresado

Un Cloud Engineer es un profesional con competencias en 10 áreas de conocimiento que son clave para ejecutar cualquier tipo de proyecto desde su diseño, migración y despliegue a gran escala.

Este bootcamp es parte del modelo educativo MESH® que complementa diferentes dominios de conocimiento para maximizar tus resultados.

  1.  Modelado de datos
  2.  Arquitecturas Big Data
  3. Ingestión
  4. Almacenamiento
  5. Data Lakes
  6. Procesamiento
  7. Control de accesos
  8. Data Analytics
  9. Machine Learning
  10. Data Storytelling

Perfil del egresado

Un Cloud Engineer es un profesional con competencias en 10 áreas de conocimiento que son clave para ejecutar cualquier tipo de proyecto desde su diseño, migración y despliegue a gran escala.

Este bootcamp es parte del modelo educativo MESH® que complementa diferentes dominios de conocimiento para maximizar tus resultados.

Cloud Skills

Nuestros Cloud Data Engineers egresados cuentan con las habilidades necesarias para diseñar pipelines completos de análisis y procesamiento de datos a gran escala. Aprenden a crear soluciones tanto en batch como en tiempo real cubriendo las necesidades de performance y seguridad.

Un Cloud Engineer sabe implementar soluciones serverless y conoce a detalle aspectos clave como la confiabilidad y escalado automático en cualquier capa arquitectónica. Nuestros egresados logran certificarse en AWS Data Analytics Specialist con la competencia de certificación.

Cloud Skills

Nuestros Cloud Data Engineers egresados cuentan con las habilidades necesarias para diseñar pipelines completos de análisis y procesamiento de datos a gran escala. Aprenden a crear soluciones tanto en batch como en tiempo real cubriendo las necesidades de performance y seguridad.

Un Cloud Engineer sabe implementar soluciones serverless y conoce a detalle aspectos clave como la confiabilidad y escalado automático en cualquier capa arquitectónica. Nuestros egresados logran certificarse en AWS Data Analytics Specialist con la competencia de certificación.

Semana 1

Durante este módulo conocerás las diferentes opciones de bases de datos en AWS y sus principales características tanto operacionales como analíticas. Trabajarás con formatos de almacenamiento columnar y a diseñar estrategias de acceso eficiente a tus datos. Conocerás la arquitectura Lambda para big data y el “Analytics Lens” del Well Architected Framework para diseñar soluciones adecuadas a cada caso de uso. Se analizan también algunos patrones y mejores prácticas de implementaciones serverless.

Semana 1

Durante este módulo conocerás las diferentes opciones de bases de datos en AWS y sus principales características tanto operacionales como analíticas. Trabajarás con formatos de almacenamiento columnar y a diseñar estrategias de acceso eficiente a tus datos.

Conocerás la arquitectura Lambda para Big Data y el “Analytics Lens” del Well Architected Framework para diseñar soluciones adecuadas a cada caso de uso. Se analizan también algunos patrones y mejores prácticas de implementaciones serverless.

Modelado

  • 1. Bases de Datos
  • 2. Amazon RDS
  • 3. Amazon Aurora
  • 4. Migraciones

Big Data

  • 5. Big Data
  • 6. Batch y streaming
  • 7. Pipelines ETL y ELT
  • 8. Data Warehouse

Ingestión

  • 9. Amazon Kinesis
  • 10. Agentes colectores
  • 11. AWS IoT
  • 12. Hibridización


Modelado de Datos

  • 1. Bases de Datos de propósito específico en AWS
  • 2. Despliegue de modelos relacionales con Amazon RDS
  • 3. Clusters de bases de datos a escala con Amazon Aurora
  • 4. Estrategias de migración hacia AWS


Arquitecturas Big Data

  • 5. Arquitecturas y patrones de Big Data
  • 6. Modelos de procesamiento batch y streaming
  • 7. Pipelines ETL y ELT
  • 8. Introducción al Data Warehouse


Ingestión

  • 9. Creación de productores con Amazon Kinesis Data Streams
  • 10. Uso de agentes colectores
  • 11. Arquitecturas de referencia con AWS IoT
  • 12. Arquitecturas híbridas de conectividad

Semana 2

Durante esta semana aprenderás a diseñar Data Lakes siguiendo las mejores prácticas de la industria y automatizar cada proceso en el pipeline. Se introduce el uso de servicios de procesamiento para la capa de velocidad (speed layer) y para la capa de lotes (batch layer) utilizando múltiples enfoques y servicios en AWS.

Semana 2

Durante esta semana aprenderás a diseñar Data Lakes siguiendo las mejores prácticas de la industria y automatizar cada proceso en el pipeline.

Se introduce el uso de servicios de procesamiento para la capa de velocidad (speed layer) y para la capa de lotes (batch layer) utilizando múltiples enfoques y servicios en AWS.

Data Lakes

  • 13. Introducción
  • 14. SecOps
  • 15. AWS Glue
  • 16. Data Catalog
  •  

Procesamiento

  • 17. Consumidores con AWS Lambda
  • 18. Amazon Kinesis Data Analytics
  • 19. Amazon EMR
  • 20. Amazon Redshift
  • 21. Amazon Redshift Spectrum
  •  

Control de Acceso

  • 22. AWS Lake Formation
  • 23. Protección Multi-Capa
  • 24. Interfaces de acceso humano


Data Lakes

  • 13. Introducción a la arquitectura de Data Lake
  • 14. Data Lake SecOps
  • 15. Integración de ETL con AWS Glue
  • 16. Diseño de capa semántica con AWS Glue Data Catalog


Procesamiento

  • 17. Creación de consumidores con AWS Lambda
  • 18. Procesamiento en tiempo real con Amazon Kinesis Data Analytics 
  • 19. Procesamiento con Amazon Elastic Map Reduce (EMR)
  • 20. Creación de un Data Warehouse con Amazon Redshift
  • 21. Procesamiento in-place con Amazon Redshift Spectrum


Control de accesos

  • 22. Gobierno de datos con AWS LakeFormation
  • 23. Protección de datos Multi-Capa
  • 24. Interfaces de acceso humano

Semana 3

Durante esta semana se abordan temas asociados al análisis de los datos para convertirlos en información, se introducen técnicas da análisis de datos en continuo y el uso de diferentes “ventanas” y su interpretación con algoritmos de machine learning.

Semana 3

Durante esta semana se abordan temas asociados al análisis de los datos para convertirlos en información, se introducen técnicas da análisis de datos en continuo y el uso de diferentes “ventanas” y su interpretación con algoritmos de machine learning.

Data Analytics

  • 25. Kinesis Data Analytics
  • 26. Apache Spark con Amazon EMR
  • 27. Amazon Athena

Machine Learning

  • 28. Random Cut Forest
  • 29. Función HOSPOTS
  • 30. Amazon SageMaker


Data Analytics

  • 25. Procesamiento en tiempo real con Kinesis Data Analytics
  • 26. Apache Spark con Amazon EMR
  • 27. Amazon Athena


Machine Learning

  • 28. Detección de anomalías con Random Cut Forest
  • 29. Detección de densidad con la función HOTSPOTS
  • 30. Integración con Amazon SageMaker

Semana 4

En esta última semana aprenderás a alimentar un sistema de búsquedas con ElasticSearch + Kibana y a crear tableros de control que muestren datos con latencias menores a un segundo. Se trabajará también con Amazon QuickSight para generar estadísticas sobre el uso de la plataforma y a utilizar técnicas de story telling con los datos cada hora..

Semana 4

En esta última semana aprenderás a alimentar un sistema de búsquedas con ElasticSearch + Kibana y a crear tableros de control que muestren datos con latencias menores a un segundo.

Se trabajará también con Amazon QuickSight para generar estadísticas sobre el uso de la plataforma y a utilizar técnicas de story telling con los datos cada hora.

Data Storytelling

  • 31. Visualización de datos con ElasticSearch + Kibana
  • 32. Inteligencia de datos con Amazon QuickSight


Data Storytelling

  • 31. Visualización de datos con ElasticSearch + Kibana
  • 32. Inteligencia de datos con Amazon QuickSight

Caso de Negocio "CloudFlix"

Crearás una aplicación inteligente de forma iterativa durante 4 Cloud Sprints

Utilizamos técnicas de gamificación para mejorar tu experiencia de aprendizaje presentando un caso de negocio que será diseñado y mejorado durante todo el Bootcamp.

Caso de Negocio "CloudFlix"

Crearás una aplicación inteligente de forma iterativa durante 4 Cloud Sprints

Utilizamos técnicas de gamificación para mejorar tu experiencia de aprendizaje presentando un caso de negocio que será diseñado y mejorado durante todo el Bootcamp.

Análisis de clickstream

En este primer proyecto utilizarás una técnica denominada “sesionización” para llevar un seguimiento de las acciones que realizan los usuarios en aplicaciones web.
Sprint #1

Construcción de un Data Warehouse

Tenemos la necesidad de agregar datos de nuestros clientes y construir vistas para elaborar un dashboard que nos permita tener inteligencia de negocio y realizaremos una carga masiva de datos desde nuestro data lake para tal finalidad.
Sprint #2

Análisis de clickstream

En este primer proyecto utilizarás una técnica denominada “sesionización” para llevar un seguimiento de las acciones que realizan los usuarios en aplicaciones web.
Sprint #1

Construcción de un Data Warehouse

Tenemos la necesidad de agregar datos de nuestros clientes y construir vistas para elaborar un dashboard que nos permita tener inteligencia de negocio y realizaremos una carga masiva de datos desde nuestro data lake para tal finalidad.
Sprint #2

Detección de anomalías

Hemos detectado algunas transacciones inusuales dentro de nuestra plataforma y para esto se nos ha pedido desplegar una aplicación que realice detección de anomalías en tiempo real.
Sprint #3

Customer Behavior

Optimizaremos una plataforma de streaming de videos analizando el comportamiento de sus usuarios y así optimizar sus esfuerzos de marketing. Un requisito indispensable es que esta solución sea eficiente en costos y altamente escaladle.
Sprint #2

Detección de anomalías

Hemos detectado algunas transacciones inusuales dentro de nuestra plataforma y para esto se nos ha pedido desplegar una aplicación que realice detección de anomalías en tiempo real.
Sprint #3

Customer Behavior

Optimizaremos una plataforma de streaming de videos analizando el comportamiento de sus usuarios y así optimizar sus esfuerzos de marketing. Un requisito indispensable es que esta solución sea eficiente en costos y altamente escaladle.
Sprint #4

Próximo Inicio

Martes 27 de julio, 05 de Octubre y 23 de noviembre de 2021

Días
Horas
Minutos
Segundos

Horarios

MÉXICO | COLOMBIA | PERÚ | PANAMÁ

  1. Julio 27 – LUN 19:00 a 22:00 hrs.

GUATEMALA | NICARAGUA | COSTA RICA

  1. Julio 27 – LUN 19:00 a 22:00 hrs.

CHILE | BOLIVIA | VENEZUELA

  1. Julio 27 – LUN 19:00 a 22:00 hrs.

ARGENTINA

  1. Julio 27 – LUN 19:00 a 22:00 hrs.

+ Competencia de certificación AWS Data Analytics Specialty

Te acompañamos hasta que te certifiques

Desarrolla las competencias específicas para lograr la certificación AWS Data Analytics Specialty. Al estudiar este bootcamp, trabajarás con más de 400 preguntas en simuladores, tips y nuestra metodología con la que logramos el 100% de certificación de todos nuestros alumnos al primer intento

*VOUCHER DEL EXAMEN INCLUÍDO

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Al estudiar este bootcamp, trabajarás con más de 400 preguntas en simuladores, tips y nuestra metodología con la que logramos el 100% de certificación de todos nuestros alumnos al primer intento

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  • Lunes a Viernes de 09:00 a 18:00 hrs. (CDT).
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© 2021 BOOTCAMP INSTITUTE SAPI DE CV todos los derechos reservados | Política de privacidad

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