Fundamentos de Ingeniería de Datos y Machine Learning en la Nube de AWS

Las organizaciones de hoy dependen de la nube para transformar datos brutos en insights accionables y aplicaciones inteligentes. Comprender cómo orquestar estos sistemas complejos es una habilidad vital para cualquiera que ingrese al panorama tecnológico moderno. Este curso proporciona un camino claro para que los principiantes comprendan cómo los servicios en la nube, los frameworks de big data y los modelos de machine learning funcionan juntos en un entorno profesional. Moverá desde el aprendizaje de la infraestructura básica hasta la comprensión de la arquitectura de los lagos de datos modernos y el modelado predictivo. Al final de este curso, tendrá una base conceptual sólida en ciencia de datos e ingeniería basadas en la nube. Lo que aprenderá: - Comprender la infraestructura central de la nube, incluidas las bases de cómputo, almacenamiento y seguridad. - Configurar pipelines de ingesta y procesamiento de datos utilizando Kinesis y Glue. - Aplicar principios de big data con arquitecturas de Hadoop y Spark. - Explorar el desarrollo y despliegue de modelos de machine learning a través de SageMaker. - Practicar el almacenamiento de datos y la inteligencia de negocios utilizando Redshift y Athena. - Aprender los fundamentos modernos de MLOps y los patrones de arquitectura de datos sin servidor. El currículo comienza con la terminología esencial de la nube y los conceptos básicos de arquitectura antes de pasar a los frameworks de ingeniería de datos y la implementación práctica de machine learning. Trabajará a través de explicaciones escritas y escenarios basados en código diseñados para desarrollar su confianza técnica. Este curso está diseñado para principiantes absolutos y aspirantes a profesionales de datos. No se requiere experiencia previa con plataformas en la nube o ciencia de datos. Comience hoy su camino para dominar las soluciones de datos basadas en la nube.