CURSO AWS PARA DATOS
Domina servicios de datos de AWS para arquitecturas escalables. Aprende S3, Glue, Athena, Redshift y diseño end-to-end de data lakes con casos reales de producción.
Curso completo del ecosistema de datos en AWS desde cero. Crearás cuenta AWS con seguridad IAM. Dominarás S3 como data lake: buckets, prefijos, clases de almacenamiento y ciclo de vida. Gestionarás permisos con IAM, bucket policies y ACLs. Organizarás data lake con arquitectura medallion bronze/silver/gold.
Especialízate en AWS Glue para catalogación y transformación ETL. Usarás crawlers para descubrir esquemas automáticamente. Crearás Glue ETL Jobs en PySpark. Consultarás datos con Amazon Athena usando SQL sin infraestructura. Cargarás datos masivos en Redshift. Disenarás arquitectura completa end-to-end.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para data engineers, arquitectos cloud y especialistas que construyen data lakes y data warehouses en AWS.
- Data engineers que diseñan data lakes en S3
- Arquitectos que implementan soluciones AWS
- Especialistas que migran datos a AWS
- Equipos que usan Glue, Athena y Redshift
- Consultores que optimizan costes en AWS
- Profesionales en data warehouse distribuido
- Especialistas en gobernanza y catálogo de datos
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
AWS: Entorno y Servicios de Almacenamiento
Crearás cuenta AWS y configurarás seguridad IAM. Usarás S3 como data lake central: buckets, prefijos, clases de almacenamiento. Gestionarás permisos granulares con IAM y bucket policies. Organizarás data lake con arquitectura medallion.
- 02
AWS Glue, Athena y Procesamiento de Datos
Crearás crawlers para descubrir esquemas en S3 automáticamente. Usarás Glue Data Catalog como repositorio central de metadatos. Implementarás Glue ETL Jobs en PySpark. Consultarás datos directamente en S3 con Amazon Athena.
- 03
Amazon Redshift y Arquitectura de Produccin
Crearás cluster de Redshift y configurarás seguridad. Cargarás datos masivos desde S3 con comando COPY. Usarás Redshift Spectrum para consultar S3 directamente. Disenarás pipeline end-to-end: ingestión, transformación y servicio.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Configurar AWS con seguridad IAM correcta
- Usar S3 como data lake con arquitectura medallion
- Gestionar permisos granulares en AWS
- Crear crawlers de Glue para metadatos automáticos
- Transformar datos con Glue ETL en PySpark
- Consultar S3 con Athena sin infraestructura
- Cargar datos masivos en Redshift
- Usar Redshift Spectrum para queries federadas
- Disenar arquitectura end-to-end con Step Functions
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Cursos básicos que no cubren integración de servicios
- Formaciones que no incluyen Glue, Athena ni Redshift
- Plataformas que no enseñan data lake profesional
- Cursos sin enfoque en optimización de costes AWS
En WAT
- WAT enseña servicios AWS completos e integrados
- Incluye optimización de costes y mejores prácticas
- Aprenderás arquitectura end-to-end productiva
- Acceso a casos reales de data lakes en AWS
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Por qué S3 y no EBS o EFS?
S3 es escalable, económico y estándar para data lakes. EBS para discos EC2, EFS para NFS. Cada uno tiene casos de uso.
¿Cuándo usar Athena vs Redshift?
Athena: queries ad-hoc en S3. Redshift: data warehouse con queries frecuentes. Se complementan.
¿Cómo optimizo costes de S3?
Intelligent-Tiering, ciclo de vida, compresión, particionamiento. Aprenderás todas las técnicas.
¿Qué es Redshift Spectrum?
Permite consultar S3 directamente desde Redshift como tabla externa. Útil para datos no estructurados.
¿Puedo automatizar pipelines en AWS?
Sí, con Step Functions y Lambda. Aprenderás orquestación completa.
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