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

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.

Aprenderas 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.

Aprenderas 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.

Aprenderas 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.

Aprenderas las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de balanceador de carga elástico, sistema de cache de contenido estático, sistema de nombres de dominio y certificados digitales.

• 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 bucket de S3 que almacene una página web pública configurado con una distribución de CloudFront para reducir la latencia de descarga de los archivos de la página web.
• Laboratorio práctico para crear un certificado digital gratuito.
• Laboratorio práctico para asignar un subdominio privado a una distribución de CloudFront. Laboratorio práctico para asignar un certificado digital gratuito a una distribución de CloudFront.

Aprenderas 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.

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de redes virtuales que incluyan los siguientes componentes: Subnet, Route Table, Internet Gateway, NAT Gateway, Virtual Private Gateway, Network ACL, Security Group, VPC Peering, VPC Endpoint, Direct Connect.

• Laboratorio práctico para crear una red virtual en alta disponibilidad siguiendo las recomendaciones de seguridad de AWS.
• Laboratorio práctico para crear servidores virtuales en subredes publicas y privadas.
• Laboratorio práctico para crear un servidor Bastion Host en una subred publica para acceder a un servidor virtual desplegado en una subred privada.
• Laboratorio práctico para crear una conexion de VPC Peering entre redes VPC.

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de servidores virtuales que incluyan el uso de los siguientes componentes: Amazon Machine Image, Marketplace, Snapshots, Spot instance, User Data, Elastic IP.

• Laboratorio práctico para crear un servidor virtual instalando el software de Apache y generar una AMI de EC2 que permita clonar el servidor virtual.
• Laboratorio práctico para crear un servidor virtual usando el tipo Spot de EC2.
• Laboratorio práctico para asignar una IP elastica a un servidor virtual de EC2.

Aprenderás las características avanzadas del servicio principal para creación de base de datos relacionales MySQL, Postgress, Oracle, Microsoft SQL server, MariaDB, Aurora, Db2 con configuraciones en alta disponibilidad, totalmente escalables y seguras.

• Laboratorio práctico para crear un servidor de base de datos en RDS desplegado en una subred privada.
• Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de base de datos en alta disponibilidad en RDS con recuperación automática de fallos.
• Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores de base de datos totalmente serverless con RDS Aurora.

Aprenderás como diseñar arquitecturas escalables, confiables y tolerante a fallos.

• Laboratorio práctico para crear una VPC en alta disponibilidad con subredes públicas y privadas.
• Laboratorio práctico para configurar un balanceador de carga en una VPC en alta disponibilidad conectado a servidores virtuales con Linux desplegados en subredes publicas.
• Laboratorio práctico para configurar el autoescalamiento de servidores en un cluster de instancias EC2.

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.

Aprenderás las técnicas 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.

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.

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación AWS Solutions Architect - Nivel Asociado 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.

Revisaremos a detalle la guía oficial del examen de certificación AWS Machine Learning Engineer - Associate 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.