Sección Introducción Transcripciones
Resumen del curso
Hola a todos. Me llamo Kim Schmidt, y bienvenidos a mi curso, Analítica sin Servidor en AWS. Soy socio, vendedor y consultor de AWS a través de mi empresa, DataLeader.io. DataLeader se especializa en arquitectura de grandes datos y análisis avanzados en AWS. Este curso trata sobre las mejores prácticas a la hora de realizar grandes datos en AWS, que excede con creces el aprendizaje de cómo trabajar con AWS Glue y Amazon Athena. Esas dos tecnologías han cambiado la forma en que las soluciones de grandes datos se arquitecturan en la época de la IA y la ML. Algunos de los principales temas y soluciones a los problemas empresariales que cubriremos incluyen cómo resolver el problema empresarial de la transformación de datos heterogéneos, la consulta instantánea de datos heterogéneos para obtener conocimientos accionables de inmediato sin necesidad de realizar primero el ETL, y entre otras cosas realmente, lo más interesante es tener un repositorio centralizado para todos sus datos globales, sin importar dónde se encuentre físicamente para estar en el catálogo de datos de Glue, lo que permite que varias personas realicen el procesamiento y el análisis de forma simultánea, teniendo diferentes permutaciones de los datos de origen sin afectar a los datos reales. Al final de este curso, tendrá una comprensión profunda de los modernos flujos de trabajo de análisis avanzados distribuidos que puede comenzar a aplicar inmediatamente a sus propias aplicaciones en AWS. Antes de comenzar el curso, deberá tener una cuenta de AWS, todo lo demás se enseña en el curso, y cualquier prerrequisito necesario antes de comenzar el curso se cubre primero en los módulos. Espero que me acompañen en este viaje para aprender todo sobre AWS Glue y Amazon Athena con mi curso de Análisis sin Servidores en AWS, en .