Big Data Architect on AWS, Pentaho & Cía

Aprende a implementar soluciones de Cloud Big Data en la nube de AWS, desde la captura hasta su explotación y visualización en tiempo real por medio de laboratorios prácticos: Kinesis Firehose, Kinesis Data Stream, DMS, S3, DynamoDB, WCU, Redshift, Lambda, Glue, Databricks, EMR, Hadoop, HIve, Spark, VPC, AWS CLI, RDS, EC2, S3, Cloudwatch, Boto3, Athena, IAM y muchas otras herramientas. Aprenderás a usar todas estas herramientas por medio de patrones de diseño e integración con entornos de Data Lakes.

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Responsable	Carlos Fierro
Última actualización	01/08/2023
Tiempo de finalización	19 minutos
Miembros	2

Curso
Reseñas

Data Engineer BI Analytics con Pentaho Spark Big Data Pentaho Databricks AWS

MÓDULO 1: Arquitectura AWS y Preparación de Entorno
- Presentación de Conceptos Big Data, Analytics y Cloud
- Fases de una Arquitectura Big Data Cloud
- Presentación de Mix Tecnológico (almacenamiento, tratamiento, analítica, visualización, seguridad) existentes
- Tipos de Servicios: IaaP, PaaS, SaaS
- Preparación de Cuenta
- Instalación de PgAdmin
- Instalación de Termius SSH
MÓDULO 2: Despliegue de Infraestructura Básica de Procesamiento y Almacenamiento
- Amazon RDS para Creación de Gestores de Bases de Datos
- Administración Remota de RDS
- Introducción a VPC y Firewalls sobre AWS
- Amazon EC2 para despliegue de Máquinas Virtuales
- Tipos de Instancia y Recomendaciones de Elección
- Conexión Remota Segura con RSA y Pem
- Gestión de Servidores Linux
- Montado de Discos Duros sobre Máquinas Virtuales
MÓDULO 3: Integración On-Premise, Redes Virtuales y Sistemas de Archivos
- Arquitectura de Integración On-Premise / AWS Despliegue de Servidores Gateway
- Instalación de AWS CLI sobre el Gateway en Windows
- Instalación de AWS CLI sobre el Gateway en Linux
- Instalación de AWS CLI sobre el Gateway en MAC
- Inicio de Sesión de AWS CLI sobre el Gateway
- Habilitación de Cloud Shell
- Comandos de AWS CLI
- Amazon S3 para Sistemas de Archivos Distribuidos
- Amazon VPC para Implementación de Redes Virtuales
- Creación de Redes Subredes
- FQDN y Emparejamiento sobre Redes Remotas
- Habilitación y Bloqueo de IPs y Puertos
MÓDULO 4: Almacenamiento y Procesamiento Semi-Estructurado
- DynamoDB para Almacenamiento Semi-Estructurado
- Creación de Tablas sobre DynamoDB
- Inserción Batch hacia DynamoDB desde el Portal Web
- Conexión On-Premise hacia DynamoDB con Boto3
- Operaciones sobre DynamoDB
- Inserción Batchera Estructurada desde On-Premise hacia DynamoDB
- Inserción Batchera Semi-Estructurada desde On-Premise hacia DynamoDB
- Inserción Real-Time hacia DynamoDB
MÓDULO 5: Datawarehouse on AWS, Serverless, Gestión de Accesos y Logs
- Administración de Accesos con IAM
- Amazon Cloud Watch para Almacenamiento de Logs
- Preparación de AWS Lambda para Procesamiento Serverless
- Configuración de Parámetros y Log sobre AWS Lambda
- Integración de AWS Lambda con S3
- Integración de AWS Lambda con DynamoDB
- Amazon Redshift para Construcción de Data Warehouses
- Creación de Espacio de Nombres en Amazon Redshift
- Carga de Datos hacia Amazon Redshift
- Procesamiento y Construcción de Gráficos en Amazon Redshit
MÓDULO 6: Procesamiento Sobre Entornos de Big Data
- Procesamiento en Entornos de Big Data con Spark
- Lenguajes de Programación Disponibles
- Databricks con Tecnología de Despliegue de Clústers
- Montado con Storage Amazon S3 sobre Databricks
- Lectura desde Amazon S3 hacia Spark
- Procesamiento de Datos con Spark
- Almacenamiento de Resultantes sobre Spark
MÓDULO 7: Datalake on AWS
- Arquitectura Datalake sobre AWS
- Taxonomía del Datalake sobre Amazon S3
- AWS Glue para Implementación de Pasos de Procesamiento
- Implementación de la Capa Landing-Tmp
- Implementación de la Capa Universal
- Implementación de la Capa Smart
- Creación de Roles de Seguridad
- Vistas Estructuradas con Amazon Athena
- Clústers Elásticos con Amazon EMR
- Orquestación de Procesos sobre AWS Step Functions
MÓDULO 8: Procesamiento sobre Entornos de Big Data
- Arquitectura de Procesamiento Real-Time
- Procesamiento de Datos en Real-Time sobre AWS
- Creación de Streams sobre Kinesis Data Stream
- Implementación de Producer sobre Kineses Data Stream
- Visualización de Storm Data sobre Kinesis Data Stream
- Integración de Kinesis Data Stream con Lambda
- Integración de Kinesis Data Stream con Kinesis Firehose
- Integración de Kinesis Data Stream con S3