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AWS

Curso AWS Machine Learning + Data Engineer + Cloud Practitioner (Triple Certificación)

Curso AWS Machine Learning + Data Engineer + Cloud Practitioner (Triple Certificación)

Regular price $1,650.00 USD
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Clases Virtuales en Vivo

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  • 54 horas académicas
  • Tipo de Cambio S/. 3.70
  • Nivel Avanzado
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Beneficios del Curso

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Testimonios de nuestros alumnos

Nuestros alumnos certificados ahora trabajan en las compañías más exitosas

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Temario del Curso

Tema 1: Introducción a AWS y los Servicios Principales (IAM, EC2, EBS, S3, VPC)

Aprenderás los conceptos y fundamentos de Cloud Computing, así como el funcionamiento de los principales servicios de cómputo, almacenamiento en bloques, gestión de acceso e identidades y almacenamiento de objetos.

  • Laboratorio práctico para crear una cuenta con capa gratuita desde la consola de AWS.
  • Laboratorio práctico para conocer los servicios que vienen incluidos en la capa gratuita.
  • Laboratorio práctico para crear usuarios y grupos de IAM.
  • Laboratorio práctico para acceder a la consola de AWS usando un usuario de IAM.

Tema 2: Virtual Private Cloud (VPC), Elastic Compute Cloud (EC2), Elastic Block Store (EBS)

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios para creación de redes virtuales, servidores virtuales y discos de almacenamiento virtuales.

  • Laboratorio práctico para identificar y conocer los componentes más importantes de una red privada virtual.
  • Laboratorio práctico para crear un servidor virtual con sistema operativo Linux y conexion remota vía SSH.
  • Laboratorio práctico para crear discos de almacenamiento virtuales y asociarlos con un servidor virtual.
  • Laboratorio práctico para realizar un backup de un disco de almacenamiento virtual.

Tema 3: Identity Access Management (IAM), Simple Storage Service (S3)

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de gestión de acceso e identidades y el servicio de almacenamiento de objetos.

  • Laboratorio práctico para crear un bucket privado en S3, activar el versionamiento de archivos, la encriptación, la transferencia acelerada, replicación entre regiones y manejo de carga de archivos utilizando diferentes clases de almacenamiento.
  • Laboratorio práctico para crear roles que serán utilizados por servidores virtuales.
  • Laboratorio práctico para crear roles utilizados por usuarios para dar accesos temporales.

Tema 4: Elastic File System (EFS), Relational Database Service (RDS), ElastiCache

Aprenderás las características más importantes de los servicios de sistemas de archivos elásticos, base de datos relacionales y sistemas de cache elásticos.

  • Laboratorio práctico para crear un sistema de archivo elástico de tipo NFS conectado a un servidor virtual con sistema operativo Linux.
  • Laboratorio práctico para crear una base de datos de acceso público en RDS.
  • Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de cache elástico implementado con Redis.

Tema 5: Elastic Load Balancer, AutoScaling, Certificate Manager, CloudTrail, CloudWatch, Lambda, Cloud Formation

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de balanceador de carga elástico, autoescalamiento con EC2, certificados digitales, servicios de auditoria, monitoreo, funciones Lambda e infraestructura como código.

  • Laboratorio práctico para crear un balanceador de carga elástico para aplicaciones web conectado a dos servidores virtuales con sistema operativo Linux y Apache.
  • Laboratorio práctico para crear un certificado digital gratuito.
  • Laboratorio práctico para crear un evento programado en CloudWatch de inicio y terminación de servidores virtuales conectado una función Lambda.
  • Laboratorio práctico para ejecutar una plantilla de Cloud Formation que despliegue un servidor virtual.

Tema 6: Servicios de Seguridad, Conformidad y Administración de Costos

Aprenderás los servicios mas importantes de seguridad, cumplimiento y administración de costos.

  • Laboratorio práctico para configurar alarmas de consumo basado en presupuestos usando AWS Budgets.
  • Laboratorio práctico para conocer el tablero general de facturación usando AWS Billing Dashboard.
  • Laboratorio práctico para identificar y controlar los consumos diarios usando AWS Cost Explorer.

Tema 7: Servicios de Base de Datos NoSQL (DynamoDB), Buses de Eventos (Event Bridge), Notificaciones (SNS) y Eventos en S3 con Lambda

Aprenderás las caracteristicas más importantes de los servicios de base de datos NoSQL (DynamoDB), buses de eventos (Event Bridge), notificaciones (Simple Notification Service) y eventos en S3 con Lambda.

  • Laboratorio práctico para diseñar e implementar tablas en DynamoDb utilizando AWS NoSQL Workbench.
  • Laboratorio práctico para enviar notificaciones mediante SNS cuando se crea un objeto en S3 y se procesa el evento con EventBridge.

Tema 8: Servicios para construccion de ETL con PySpark usando Glue Data Catalog, Glue DataBrew, Glue Jobs y Glue Scheduler

Aprenderás los servicios para construccion de ETL con PySpark usando Glue Data Catalog, Glue DataBrew, Glue Jobs y Glue Scheduler

  • Laboratorio práctico para crear un job en Glue configurado con un motor de Spark para que que extraigan datos de archivos CSV en S3 utilizando Glue Catalog y Crawler
  • Laboratorio práctico para crear un job en Glue pata transformar datos desde S3 y almacenarlos en una tabla de DynamoDB.
  • Laboratorio práctico para explorar, transformar, enriquecer, limpiar conjunto de datos utilizando Glue DataBrew.

Tema 9: Servicios para construccion de ETL con Hadoop usando Elastic Map Reduce y Managed Workflow con Apache Airflow

Aprenderas los servicios para construccion de ETL con Hadoop usando Elastic Map Reduce y Managed Workflow con Apache Airflow

  • Laboratorio práctico para crear un job con codigo en PySpark utilizando EMR Serverless y EMR Studio.
  • Laboratorio práctico para crear un pipeline de datos con invocación de multiples jobs y crawler utilizando Apache Airflow.

Tema 10: Servicios para construccion de ETL con StepFunctions, Lambda y Serverless Application Model (SAM)

Aprenderas los servicios para construccion de ETL con StepFunctions, Lambda y Serverless Application Model (SAM)

  • Laboratorio práctico para crear una maquina de estados en StepFunctions que permita orquestar un conjunto de jobs y crawlers de Glue.
  • Laboratorio práctico para crear una maquina de estados en StepFunctions que permita orquestar funciones Lambda que procesen archivos de S3 y lo envien a una cola de SQS.
  • Laboratorio práctico para crear un ambiente de Cloud9 para desplegar una arquitectura serverless utilizando SAM CLI.

Tema 11: Servicios generales de Ingesta, Procesamiento, Carga, Almacenamiento y Visualizacion de Datos en Real Time, Near Real Time y Batch.

Aprenderas los servicios generales de Ingesta, Procesamiento, Carga, Almacenamiento y Visualizacion de Datos en Real Time, Near Real Time y Batch.

  • Laboratorio práctico para procesar eventos de auditoria desde CloudTrail a traves de un bus de eventos de EventBridge que sean ingestados por un Kinesis DataStream y cargados a un bucket de S3 a traves de Kinesis Data Firehouse.
  • Laboratorio práctico para crear un datawarehouse mediante un cluster de RedShift para realizar consultas a traves del Editor de Consultas.
  • Laboratorio práctico para consultar datos de archivos en S3 usando Athena.
  • Laboratorio demostrativo para utilizar Amazon QuickSight en la construcción de tableros de Business Intelligence.

Tema 12: Servicios de Analítica de Colección y Procesamiento de Datos (Kinesis Data Stream, Kinesis Analytics, Kinesis Firehose)

Aprenderás los servicios de analítica de Big Data para las tareas Colección y Procesamiento de Datos a gran escala. Utilizaremos de manera práctica los servicios administrados de Kinesis,

Laboratorio práctico para procesar archivos de log de multiples servidores utilizando Kinesis Data Streams.
Laboratorio práctico para consumir y analizar la información de logs mediante Kinesis Data Analytics y funciones Lambda.
Laboratorio práctico para derivar el resultado obtenido hacia servicios de almacenamiento como S3 utilizando Kinesis Data Firehose.

Tema 13: Servicios para Exploración de Datos y Modelamiento de Aprendizaje Automático

Aprenderás las téncnicas recomendadas para analisis de datos exploratorios y los modelos de entrenamiento para regresiones, clasificaciones binarias y multi clase, agrupamiento, recomendación, predicciones. Asimismo revisaremos las metricas mas importantes para medir el desempeño y optimizar los algoritmos.

  • Laboratorio práctico para realizar ingenieria de parametros, etiquetado de datos, formateo y manejo de datos faltantes.
  • Laboratorio práctico para revisar los algoritmos de XGBoost, logistic regression, K-means, linear regression, decision trees, random forest, RNN, CNN, Ensemble y Transfer Learning.
  • Laboratorio práctico para visualización de datos usando librerias como Panda, Matplotlib y Seaborn.

Tema 14: Servicios para Entrenamiento, Validación, Despliegue e Invocación de Modelos de Aprendizaje Automático usando AWS Sage Maker

Aprenderás el proceso completo de entrenamiento, validación, despliegue e invocación de modelos de aprendizaje automático usando AWS SageMaker.

  • Laboratorio práctico para iniciar Jupyter Notebooks y JupyterLab en SageMaker.
  • Laboratorio práctico para entrenar, desplegar e invocar un modelo de Reconocimiento de imagenes usando Deep Learning con Pytorch, TensorFlow y SageMaker.
  • Laboratorio práctico para entregar, desplegar e invocar un modelo de Reconocimiento de imagenes usando Amazon Rekognition.

Tema 15: Simulacro del examen oficial de certificación AWS Cloud Practitioner

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Cloud Practitioner asi como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

Tema 16: Simulacro del examen oficial de certificación AWS Data Engineer

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Data Engineer asi como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

Tema 17: Simulacro del examen oficial de certificación AWS Machine Learning

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Machine Learning asi como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de AWS que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

HORARIO DE CLASES:

Inicio: Lunes 15 de julio

Frecuencia: Lunes, miércoles y viernes
(18 clases de 3 horas cada una)

  • Lun, Mie, Vie
    (6 a 9 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (7 a 10 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (8 a 11 pm)

  • Lun, Mie, Vie
    (9 a 12 pm)

Instructores certificados en AWS

Profesor de AWS

Ing. Cesar Caisan

Especialista en AWS con 21 años de experiencia profesional a nivel nacional e internacional. Actualmente se desempeña como Arquitecto de Soluciones en la empresa Random Bit con presencia en los EE.UU. Tiene certificaciones internacionales: AWS Certified Developer – Associate, AWS Certified Data Engineer – Associate, AWS Certified SysOps Administrator – Associate, AWS Certified Solutions Architect – Associate & Professional y AWS Certified Data Analytics – Specialty.

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(*) No se incluye el voucher del examen de Cloud Practitioner en promociones con descuentos especiales y/o media beca