Curso de Big Data con AWS

Estudia los servicios específicos que AWS ofrece para solucionar problemas habituales a los que debemos hacer frente en el ecosistema Big Data. 
El objetivo de este curso es que te sientas en casa, enciendas tu ordenador, y descubras todo el potencial de Amazon Web Services esperando para revolucionar tu mente. El presente curso ha sido editado a finales del año 2018 y está completamente enfocado a la práctica.
No se trata de un curso destinado a obtener la Certificación Oficial de AWS, no obstante sí que ofrece muchas de las herramientas y funcionalidades relativas al mismo, por lo que en este sentido, va a facilitarnos una base práctica útil para la obtención de dicha titulación.

Tema 1º  Big Data y Cloud Computing

• ¿Por qué Big Data?
• ¿Por qué Cloud Computing?
• Big Data y Cloud Computing

Tema 2º  Primeros pasos con Amazon Web Services

• Introducción a AWS
• Servicios esenciales de AWS
• Computación, Almacenamiento y Redes
• Consola, CLI, SDK
• La capa gratuita
• AWS y Big Data

Tema 3º  Ingesta de datos

• Migraciones de datos al Cloud
• Primeros pasos con Kinesis
• CloudWatch
• SQS
• IoT
• DataPipeline

Tema 4º Almacenamiento

• S3 & Glacier
• RDS
• DynamoDB
• Elasticsearch
• Redshift

Tema 5º  Procesamiento y análisis

• EMR & Hadoop
• EMR & Spark
• Lambda
• Amazon Glue
• Athena
• Redshift
• Amazon Machine Learning
• Elasticsearch
• Kinesis Analytics

Tema 6º  Visualización de los datos

• Alternativas de visualización
• Athena
• Quicksight

Tema 7º  Conclusiones 

• Conclusiones
• Buenas prácticas
• Aquitectura de referencias

El curso está dirigido a todo tipo de perfiles que puedan verse involucrados en el diseño/mantenimiento de sistemas Big Data en la nube de Amazon. Aunque tiene un carácter técnico predominante, orientado a perfiles como desarrolladores, DBA, administradores de sistemas,  personal científico de datos, etc. el curso puede ser de interés para consultores y analistas de negocio.

• No es  necesario (aunque si recomendable) tener conocimientos previos o experiencia profesional con Big Data ni Amazon Web Services. El curso se inicia con varias lecciones dedicadas a realizar una introducción elemental en ambos campos.
• Para poder seguir los ejercicios y demostraciones de este curso bastará con un equipo (Linux, Mac o Windows) con conexión a internet. Las demostraciones se realizarán directamente sobre AWS mediante la consola gráfica a través del navegador o mediante conexión SSH por lo que tan solo PuTT y será necesario para el caso de alumnos con que empleen Windows.
• Realizaremos varias demostraciones con Eclipse y la herramienta / plugin AWS Toolkit por lo que su descarga e instalación serán necesarias para aquellos alumnos que deseen ejecutar los ejemplos por su cuenta.
• Igualmente, aunque no es imprescindible, es recomendable conocer alguno de los lenguajes más empleados en ecosistemas Big Data: Java, Scala, Python al igual que tener nociones básicas de SQL. Veremos ejemplos en Java (mayormente), Scala, Python y SQL. Igualmente, se realizarán demostraciones empleando la línea de comandos (siempre sobre Linux) por lo que sería recomendable tener conocimientos previos básicos de shell script.

• Aunque es preferible tener algo de experiencia en el ecosistema AWS, se dedicarán algunas lecciones iniciales para realizar una introducción práctica a la consola de AWS y a los servicios esenciales para comenzar el curso con una base sólida.
• Ilustrar las bondades de trabajar con servicios gestionados bajo demanda que permiten la puesta en marcha de sistemas Big Data adaptados a nuestras necesidades en cuestión de minutos.
• Ofrecer al alumno los conocimientos necesarios para comenzar a trabajar con grande cantidades de datos en el ecosistema AWS: analítica en tiempo real, Map&Reduce, almacenamiento, etc.
• Adquirir los conocimientos necesarios para comenzar a trabajar en sistemas Big Data en el cloud de Amazon tanto con sus servicios propietarios (Kinesis, Lambda, DynamoDB, RDS, EMR, Quicksight, etc.) como con otras herramientas open source como Hadoop, Spark, Sqook, Hive, MySQL, entre otras.
• Enseñar a los alumnos una visión de alto nivel dentro de AWS focalizado en Big Data con el fin de que adquiera los conocimientos necesarios para por decidir con criterio qué herramienta / solución es la más adecuada ante un problema dado en función de las exigencias de nuestro problema: tamaño de los datos, velocidad de procesado necesaria, volúmenes estimados, etc.
• Ilustrar mediante casos de uso reales el funcionamiento de los servicios mencionados así como las integraciones más interesantes entre ellos.