* Este curso es parte del Data Engineering Bootcamp de Datademia. Visita nuestra web para más información.
Bienvenidos a este curso de AWS, Data Analytics Specialty. En este curso aprenderás a trabajar con los servicios de AWS necesarios para crear soluciones de análisis como son Kinesis, DynamoDB, Redshift, EMR y muchos más.
Este curso está creado para personas que quieran aprobar el examen de Data Analytics Specialty (DAS-C01) de AWS. Si no vas a hacer el examen pero quieres aprender a utilizar herramientas como Kinesis, DynamoDB, Redshift o EMR, este curso también es para ti.
El curso está dividido en 6 secciones, Recopilación, donde aprenderás servicios como Kinesis, Almacenamiento, donde aprenderás a trabajar con servicios como S3 y DynamoDB, Procesamiento, donde aprenderás a trabajar con servicios como Lambda, Glue o EMR, Análisis, donde aprenderás sobre Kinesis Data Analytics, Athena, Redshift, Visualización, donde aprenderás sobre Quicksight y finalmente habrá una sección para repasar la seguridad.
El curso tiene partes teóricas y prácticas, donde explicaremos los servicios primero y luego nos pondremos manos a la obra en las clases prácticas. Al final del curso estarás preparado para presentarte y aprobar la certificación oficial de AWS: AWS Certified Data Analytics - Specialty.
El curso requiere algo de conocimiento previo de AWS y de analítica de datos, por eso, si estás recién empezando con AWS te aconsejo que primero hagas nuestro curso anterior llamado Comienza con AWS - Certified Cloud Practitioner
Mi nombre es Sebastian, y llevo más de 10 años trabajando en el mundo de los datos.
En Datademia trabajamos para crear el mejor contenido de datos en español, incluyendo ciencia de datos, inteligencia de negocios y programación. Nuestro objetivo es transformarte en un experto en datos, aprendiendo desde cualquier parte del mundo y a tu ritmo.
Te invito a que veas la presentación del curso y algunas de las clases gratuitas. Cualquier duda que tengas nos puedes contactar a través de nuestras redes sociales o a través de la plataforma.
¡Nos vemos en el curso!
