Programa para certificación internacional AWS Certified Cloud Practicioner + Certified Data Engineering - Associate
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Incluye |
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Incluye el valor total de los DOS exámenes para certificación AWS Academy (Cloud Practitioner y Data Engineering) |
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Incluye DOS materiales de estudio como apoyo a la certificación |
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Incluye ingreso ilimitado a prácticas con simuladores (Simulacros de examen) |
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Incluye DOS diplomas de asistencia de AWS Academy |
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Incluye practicas de laboratorio con evaluación de desempeños que permiten alcanzar el nivel de competencia, requeridos para ubicación laboral |
Incluye el valor total de los DOS exámenes para certificación AWS Academy (Cloud Practitioner y Data Engineering) |
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Incluye DOS materiales de estudio como apoyo a la certificación |
Incluye ingreso ilimitado a prácticas con simuladores (Simulacros de examen) |
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Incluye DOS diplomas de asistencia de AWS Academy |
Incluye practicas de laboratorio con evaluación de desempeños que permiten alcanzar el nivel de competencia, requeridos para ubicación laboral |
Dirigido a :
- Profesionales, egresados y estudiantes, interesados en desplegar servicios en AWS.
- Interesados en obtener la certifiación internacional AWS Certified Cloud Practitioner y AWS Certified Data Engineering - Associate
Pre-requisitos
Conocimiento técnico de tecnologías de información (nivel básico).
Descripción
AWS Academy Cloud Foundations (Conceptos Básicos de la Nube de AWS Academy) está dirigido a estudiantes
que buscan una comprensión general de los conceptos de informática en la nube, independientemente de los
roles técnicos específicos. Se proporciona información general detallada sobre los conceptos de la nube, los
servicios principales, la seguridad, la arquitectura, los precios y el soporte de AWS.
AWS Academy Data Engineering está diseñado para ayudar a los estudiantes a aprender y practicar
con las tareas, herramientas y estrategias que se utilizan para recopilar, almacenar, preparar, analizar y visualizar datos
para su uso en aplicaciones de análisis y aprendizaje automático (ML). A lo largo del curso, los estudiantes
exploran casos de uso de aplicaciones del mundo real, lo que les permitirá tomar decisiones informadas
mientras construye canales de datos para sus aplicaciones particulares.
Garantia
Si el estudiante no alcanza el nivel de competencia requerido conforme al concepto del instructor, contará con la oportunidad de reforzar en el próximo curso sin costo adicional, sujeto a condiciones establecidas dentro del reglamento interno de Aula Matriz.
Fechas de Inicio :
Dias | Horario | Modalidad | Fecha de Inicio | Cupos |
---|---|---|---|---|
Lun - Mie - Vier | 6:00 PM 9:00 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-22 | Disponibles |
Sabados | 7:30 AM 1:30 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-23 | Disponibles |
Sabados | 1:30 PM 7:30 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-23 | Disponibles |
Objetivos
Al finalizar este curso, los estudiantes podrán hacer lo siguiente:
- Definir la nube de AWS
- Explicar la filosofía de precios de AWS
- Identificar los componentes de la infraestructura global de AWS
- Describir las medidas de seguridad y conformidad de la nube de AWS, entre las que se incluye AWS Identity and Access Management (IAM)
- Crear una nube virtual privada (VPC) con Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
- Demostrar cuándo utilizar Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), AWS Lambda y AWS Elastic Beanstalk
- Diferenciar entre Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Block Store
(Amazon EBS), Amazon Elastic File System (Amazon EFS) y Amazon Simple Storage Service Glacier (Amazon S3 Glacier)
- Demostrar cuándo utilizar los servicios de base de datos de AWS, incluidos Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon DynamoDB, Amazon Redshift y Amazon Aurora
- Explicar los principios de arquitectura de la nube de AWS
- Explorar los conceptos clave relacionados con Elastic Load Balancing, Amazon CloudWatch y Amazon EC2 Auto Scaling
- Resumir el papel y el valor de la ciencia de datos en una organización basada en datos.
- Reconocer cómo los elementos de los datos influyen en las decisiones sobre la infraestructura de un dato.
- Ilustrar una canalización de datos mediante el uso de servicios de AWS para cumplir con un caso de uso generalizado.
- Identificar los riesgos y enfoques para proteger y gobernar los datos en cada paso y cada transición de el canal de datos.
- Identificar consideraciones de escala y mejores prácticas para construir conjuntos de datos a gran escala.
- Diseñar y construir un proceso de recopilación de datos teniendo en cuenta limitaciones como la escalabilidad, costo, tolerancia a fallas y latencia.
- Seleccione una opción de almacenamiento de datos que coincida con los requisitos y limitaciones de unos datos determinados.
- Implementar los pasos para procesar formatos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en un canalización de datos creada con AWS.
- Explicar el concepto de MapReduce y cómo se utiliza Amazon EMR en procesos de big data.
- Diferenciar las características de un proceso de ML y sus pasos de procesamiento específicos.
- Analizar datos mediante el uso de herramientas de AWS que sean apropiadas para un caso de uso determinado.
- Implementar una solución de visualización de datos que esté alineada con una audiencia y tipo de datos.
Metodologia
La metodología de aprendizaje en Aula Matriz, independientemente de la modalidad (presencial o remota (en vivo)), se fundamenta en: "no memorizar", sino en, "entender" los conceptos, y aplicarlos en un ambiente laboral, mediante el desarrollo de talleres o laboratorios que conduzcan a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.
Como resultado de este trabajo, al final de la capacitación, el estudiante ha adquirido una experiencia real, estará preparado para el trabajo, y para aprobar una entrevista, una prueba técnica, y/o lograr calificaciones de nivel superior en los exámenes para certificación internacional.
Dias | Horario | Modalidad | Fecha de Inicio | Cupos |
---|---|---|---|---|
Lun - Mie - Vier | 6:00 PM 9:00 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-22 | Disponibles |
Sabados | 1:30 PM 7:30 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-23 | Disponibles |
Sabados | 7:30 AM 1:30 PM | Presencial con Instructor en vivo - docenteenlinea.com y/o Presencial físico (en instalaciones) | 2024-11-23 | Disponibles |
Programa para certificación internacional AWS Certified Cloud Practicioner + Certified Data Analytics - Specialty | Aplica |
---|---|
AWS Academy Cloud Foundations | 30 Horas |
AWS Academy Data Engineering | 40 Horas |
Acceso a la plataforma de AWS para prácticas y laboratorios en ambientes reales | si |
Temas de Refuerzo E-learning ( Ingreso a docenteenlinea.com y/o sesiones grabadas) | 50% del total de la capacitacion |
Ingreso a prácticas con simuladores | Ilimitado |
Servicio de correo y almacenamiento ilimitado en G-suite para descarga y subida de materiales asociados a la capacitación | 12 Meses |
Material de estudio: AWS Academy Cloud Foundations Student Guide | Si |
Material de estudio: AWS Academy Data Engineering Student Guide | Si |
Otros materiales (agenda, esfero) | Si |
Sesiones de estudio Online (Si son requeridos, para nivelar o cubrir bajos desempeños) | Si |
Aulas tipos Laboratorio | Si |
Online en vivo(en tiempo real, a través de docenteenlinea.com) | Si |
Certificado de asistencia a las prácticas y desarrollo del proyecto | Aula Matriz |
Certificado de asistencia por curso | AWS Academy |
Certificado Internacional (Requiere aprobación de exámenes) (INCLUYE LOS VALORES DE 2 EXAMEN PARA CERTIFICACION) | Si-AWS Academy |
Total Horas | 70 |