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Big Data on AWS (TT-AWSBIGDATA)


Big Data on AWS (TT-AWSBIGDATA)

Big Data on AWS ofrece una presentación de soluciones de big data basadas en la nube y de Amazon Elastic MapReduce (EMR), la plataforma de los grandes datos de AWS. En este curso le mostramos cómo utilizar Amazon EMR para procesar datos con el amplio ecosistema de herramientas de Hadoop como Pig y Hive. También le enseñamos a crear entornos de grandes datos, a trabajar con Amazon DynamoDB, Amazon Redshift y Amazon Kinesis, así como a utilizar las prácticas recomendadas para diseñar entornos de grandes datos con fines de seguridad y rentabilidad.


Objetivos

Este curso está diseñado para enseñarle a:

  • Comprender Apache Hadoop en el contexto de Amazon EMR.
  • Comprender la arquitectura de un clúster de Amazon EMR.
  • Iniciar un clúster de Amazon EMR con una imagen de máquina de Amazon apropiada y tipos de instancias de Amazon EC2.
  • Elegir las opciones apropiadas de almacenamiento de datos de AWS para utilizarlas con Amazon EMR.
  • Conocer las opciones disponibles para procesar, transferir y comprimir datos para utilizarlos con Amazon EMR.
  • Usar marcos de programación habituales disponibles para Amazon EMR, entre otros, Hive, Pig y Streaming.
  • Trabajar con Amazon Redshift para implementar una solución de grandes datos.
  • Utilizar el software de visualización de grandes datos.
  • Elegir opciones de seguridad apropiadas para Amazon EMR y los datos.
  • Realizar análisis de datos en memoria con Spark y Shark en Amazon EMR.
  • Elegir las opciones apropiadas para gestionar con eficacia el entorno de Amazon EMR.
  • Conocer los beneficios de la utilización de Amazon Kinesis para los grandes datos.

Perfil de los alumnos

Individuos responsables del diseño e implementación de soluciones para grandes datos, es decir, arquitectos de soluciones y administradores SysOps.

Científicos de datos y analistas de datos interesados en aprender acerca de las soluciones para grandes datos de AWS.


Requisitos previos

Ordenador portátil con conexión WiFi. Recomendamos que los asistentes a este curso:

  • Conocimientos básicos de las tecnologías de grandes datos, incluidos Apache Hadoop y HDFS.
  • Los conocimientos sobre las tecnologías de grandes datos, como Pig, Hive y MapReduce resultan útiles, pero no son obligatorios.
  • Conocimientos sobre cómo trabajar con los servicios principales de AWS y la implementación de la nube pública. Los estudiantes deben completar el curso AWS Essentials o disponer de una experiencia similar.
  • Conocimientos básicos sobre el almacenamiento de datos, los sistemas de bases de datos relacionales y el diseño de base de datos.

Profesorado

Contamos con un equipo de instructores altamente cualificados que combinan la actividad formativa con el desarrollo de su actividad profesional como expertos en el campo de las TIC. Profesionales certificados por los principales fabricantes del sector capaces de transferir de forma amena y entendedora los conceptos técnicos más abstractos.


Contenidos del Big Data on AWS (TT-AWSBIGDATA)

Día 1

  • Información general acerca de grandes datos, Apache Hadoop y los beneficios de Amazon EMR.
  • Arquitectura de Amazon EMR.
  • Utilización de Amazon EMR.
  • Inicio y utilización de un clúster de Amazon EMR.
  • Marcos de programación Hadoop.

Día 2

  • Utilización de Hive para análisis promocionales.
  • Utilización de Streaming para análisis sobre las ciencias de la vida.
  • Información general sobre Spark y Shark para análisis en memoria.
  • Utilización de Spark y Shark para análisis en memoria.
  • Gestión de costes de Amazon EMR.
  • Información general acerca de la seguridad de Amazon EMR.
  • Procesamiento, transferencia y compresión de datos.
  • Utilización de Amazon Kinesis para procesamiento de grandes datos en tiempo real.

Metodología

Incluye laboratorios prácticos. Este curso le permite probar nuevas habilidades y aplicar los conocimientos en su entorno laboral a través de una amplia variedad de ejercicios prácticos.


Certificaciones

Evaluación continua en base a las actividades realizadas en grupo y/o individualmente. El formador proporcionará feedback de forma continuada/al final de las actividades/individualmente a cada participante.

Las condiciones de los servicios adicionales de Certificación están sujetos a los términos del propietario de la licencia o de la entidad certificadora autorizada.


Acreditación

Se emitirá Certificado de Asistencia sólo a los alumnos con una asistencia superior al 75% y Diploma aprovechamiento si superan también la prueba de evaluación.


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