Módulos

Este programa de certificación combina dos niveles de formación en Amazon Web Services (AWS):

• AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02): Introducción a los conceptos fundamentales de la computación en la nube, la infraestructura global de AWS y los modelos de facturación
• AWS Certified Data Engineering - Associate (DEA-C01): Diseño, implementación y optimización de canalizaciones de datos en AWS para entornos de Big Data, Machine Learning y análisis avanzado
• Bajo el enfoque Practical Learning Method, los participantes recibirán un Pack de ingreso a la nube para que apliquen los conceptos mediante talleres, laboratorios y proyectos en ambientes reales, aplicando conceptos desde la introducción a la nube hasta la gestión avanzada de datos en AWS
• Al finalizar, estarán preparados para desempeñarse como Cloud Engineer, Data Engineer o Big Data Specialist, además de aprobar ambos exámenes de certificación

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la infraestructura de AWS, sus servicios principales y su filosofía de precios
• Implementar medidas de seguridad y conformidad en AWS, incluyendo IAM y cifrado de datos
• Diseñar e implementar canalizaciones de datos escalables en AWS, optimizando la ingesta, procesamiento y almacenamiento
• Configurar y administrar bases de datos en AWS, incluyendo Amazon RDS, DynamoDB y Redshift
• Automatizar procesos ETL en AWS, utilizando AWS Glue, Step Functions y Lambda
• Optimizar arquitecturas en la nube, asegurando alta disponibilidad y eficiencia de costos
• Monitorear y analizar datos en tiempo real, utilizando Kinesis, Athena y QuickSight
• Prepararse para las certificaciones AWS Certified Cloud Practitioner y AWS Certified Data Engineering - Associate, asegurando el dominio de los temas evaluados

Para participar en esta capacitación, los asistentes deben cumplir con los siguientes requisitos:

• Conocimiento técnico básico en tecnologías de la información.
• Familiaridad con bases de datos y lenguaje SQL.
• No se requiere experiencia previa en AWS, pero se recomienda tener conocimientos en infraestructura TI.

Estos requisitos aseguran que los participantes puedan enfocarse en la aplicación práctica de los conceptos, desde los fundamentos hasta el análisis de datos en la nube.

Metodología de Aprendizaje

La metodología de aprendizaje, independientemente de la modalidad (presencial o remota), se fundamenta en el desarrollo de talleres o laboratorios que conducen a la construcción de un proyecto, emulando la actividad real en una empresa.

El instructor (en vivo), profesional con amplia experiencia en escenarios laborales relacionados con los temas a tratar, actúa como jefe de taller, orientando la práctica de sus estudiantes mediante procesos de transferencia de conocimiento, aplicando al proyecto los conceptos del temario propuesto.

La metodología persigue que el estudiante no memorice, sino que entienda los conceptos y cómo se aplican en un ambiente laboral.

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.

Condiciones para garantizar resultados exitosos:

• a. Una institución que exija la aplicación del modelo mediante un ordenamiento, una logística y un control estricto sobre las actividades a desarrollar por parte de los actores dentro de cada sesión de capacitación.
• b. Un instructor ubicado en cualquier lugar del mundo, que cuente con el conocimiento profundo exigido, con la experticia, la experiencia, y unos valores superlativos, que garanticen una transferencia de conocimiento a muy alto nivel.
• c. Un estudiante comprometido, con el espacio, el tiempo, la atención que exige el proceso formativo y con la disposición para enfocarse en entender cómo se aplican los conceptos en un ambiente laboral, y no memorizar conceptos para presentar un examen.

Preinscripción

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