Curso AWS Data Engineer + Solutions Architect Associate (Doble Certificación)

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.

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.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de gestión de contenedores.

• Laboratorio práctico para crear un cluster de servidores con una aplicación web de ejemplo desplegada mediante contenedores.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de servicios ¨serverless¨ para ejecutar codigo sin necesidad de configurar servidores virtuales.

• Laboratorio práctico para crear una tabla en una base de datos no relacional usando DynamoDB.
• Laboratorio práctico para crear un proxy de API de tipo HTTP usando API Gateway.
• Laboratorio práctico para crear una función Lambda que procese los datos de la API y almacene la información en la tabla de DynamoDB.
• Laboratorio práctico para monitoreo de las transacciones HTTP de la API y la ejecución de las funciones Lambda usando CloudWatch y X-Ray.

Aprenderás los servicios complementarios mas importantes de desarrollo e integración de aplicaciones.

• Laboratorio práctico para configurar una cola de mensajes usando SQS.
• Laboratorio práctico para configurar un tópico de SNS para publicar y notificar mensajes a subscriptores.
• Laboratorio práctico para configurar una maquina de estados para orquestar funciones Lambda y eventos de servicios ¨serverless¨.

Aprenderás las características más importantes y el funcionamiento de los servicios de integración y despliegue continuo (DevOps)

• Laboratorio práctico para crear un proyecto de DevOps usando CodeStar.
• Laboratorio práctico para configurar un repositorio de GitHub usando CodeCommit.
• Laboratorio práctico para configurar la construcción de artefactos usando CodeBuild.
• Laboratorio práctico para configurar el despliegue automático de artefactos usando CodeDeploy.
• Laboratorio práctico para configurar un pipelines de integración y despliegue continuo usando CodePipeline.

Aprenderás como diseñar arquitecturas costo eficientes, con excelencia operativa y eficiencia en la performance.

• Laboratorio práctico para desplegar una arquitectura con servicios de redes, almacenamiento, cómputo y base de datos usando CloudFormation.
• Laboratorio práctico para estimar costos de servicios de cómputo, almacenamiento, base de datos y redes usando la calculadora de AWS.
• Laboratorio práctico para identificar configuración de servicios que permitan reducir la latencia de las aplicaciones desplegadas en AWS.

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 crear una imagen de servidor virtual con Linux y Apache.
• 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 crear una base de datos MySQL en alta disponibilidad dentro de una subred privada con RDS.

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.

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.

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.

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.

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.

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 en español del examen de certificación AWS Data Engineer así 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.