Data Analytics Fundamentals (Spanish from Latin America)

En este curso autoguiado, aprenderá sobre el proceso de planificación de soluciones de análisis de datos y los diversos procesos de análisis de datos involucrados. Durante el curso, se considerarán cinco factores clave que indican la necesidad de servicios de AWS específicos para recopilar, procesar, analizar y presentar datos. Esto incluye el aprendizaje de arquitecturas básicas, propuestas de valor y posibles casos de uso. En el curso, se presentan las soluciones y los servicios de AWS que pueden ayudarlo a crear y mejorar las soluciones de análisis de datos.Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.Destinatarios previstosEste curso está dirigido a:Arquitectos de datosCientíficos de datosAnalistas de datosObjetivos del cursoEn este curso, aprenderá a realizar lo siguiente:identificar las características de las soluciones de análisis de datos y las características que indican que tal solución puede ser necesariadefinir los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, semiestructurados y no estructuradosdefinir los tipos de almacenamiento de datos, como lagos de datos, AWS Lake Formation, almacenes de datos y Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)analizar las características del procesamiento por lotes y de transmisiones, y las diferencias entre ellosdefinir cómo se utiliza Amazon Kinesis para procesar los datos de transmisiónanalizar las características de los diferentes sistemas de almacenamiento para datos de origenanalizar las características de los sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y de procesamiento analítico en línea (OLAP), con su efecto en la organización de los datos dentro de dichos sistemasanalizar las diferencias entre los métodos de almacenamiento de datos basados en filas y en columnasdefinir cómo Amazon EMR, AWS Glue y Amazon Redshift trabajan para procesar, limpiar y transformar los datos dentro de una solución de análisis de datosanalizar el concepto de conformidad con la atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la durabilidad (ACID), así como la conformidad con la disponibilidad básica, el estado flexible y la consistencia final (BASE), y el modo en que los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) pueden ayudar a garantizar la conformidadexplorar el concepto de los esquemas de datos y comprender cómo definen los datos y la manera en que se almacena esta información en almacenes de metadatosanalizar el concepto de datos en contraste con el de informaciónreconocer las formas de analizar los datos a fin de generar información para los informes mediante el uso de herramientas, como Amazon QuickSight y Amazon Athenadefinir cómo cooperan los servicios de AWS para la visualización de los datosRequisitos previosRecomendamos que quienes asistan a este curso cumplan los siguientes requisitos previos:conocimientos prácticos sobre los conceptos de bases de datosconocimientos básicos sobre el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datosexperiencia en sistemas de TI empresarialesModalidad del cursoEste curso se imparte mediante una combinación de los siguientes métodos:Capacitación digitalDuración3,5 horasEsquema del cursoEn este curso, se analizarán los siguientes conceptos:Lección 1: Introducción a las soluciones de análisis de datosConceptos de análisis de datos y analíticaIntroducción a los desafíos del análisis de datosLección 2: Volumen (almacenamiento de datos)Introducción a Amazon S3Introducción a los lagos de datosIntroducción a los métodos de almacenamiento de datosLección 3: Velocidad (procesamiento de datos)Introducción a los métodos de procesamiento de datosIntroducción al procesamiento de datos por lotesIntroducción al procesamiento de datos de transmisionesLección 4: Variedad (estructura y tipos de datos)Introducción al almacenamiento de datos de origenIntroducción a los almacenes de datos estructuradosIntroducción a los almacenes de datos semiestructurados y no estructuradosLección 5: Veracidad (limpieza y transformación)Conocimiento de la integridad de los datosConocimiento de la consistencia de las bases de datosIntroducción al proceso de ETLLección 6: Valor (elaboración de informes e inteligencia empresarial)Introducción al análisis de datosIntroducción a la visualización de datosLección 7: Aprendizajes claveJuntar las piezasPasos siguientes