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AWS: Data Science, gestión de seguridad y costos

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Discusiones sobre este curso

AWS: Data Science, gestión de seguridad y costos

Resumen del curso

  • Comprenda la gestión de identidades y accesos en AWS.
  • Establezca prácticas de control y optimización de costos con presupuestos y alertas de facturación.
  • Analice y prepare datos para modelos de aprendizaje automático con SageMaker y bibliotecas de Python.
  • Cree canalizaciones ETL con AWS Glue y organice los datos para análisis avanzados.
  • Ejecute consultas sin servidor con AWS Athena para obtener información valiosa.
  • Integre y automatice los servicios de AWS de forma segura y eficiente.

Público Objetivo

Al finalizar el curso, los estudiantes y profesionales de la tecnología que deseen profundizar sus habilidades en el uso de los servicios de AWS podrán hacerlo, abarcando seguridad, control de costes, aprendizaje automático y análisis de datos, con especial atención a la integración y automatización de procesos.

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Última actualización

6/2/2026

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46

Actividades

167

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5

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. IAM, costos y buenas prácticas

    • Presentación
    • Preparando el ambiente
    • Introducción a IAM
    • Creando una cuenta y usuario Admin
    • Gestión de costos y buenas prácticas
    • Haga lo que hicimos: configurar AWS IAM
    • Para saber más: configuración de acceso a la facturación
    • Acceso denegado al panel de facturación
    • Lo que aprendimos

  2. 2. Almacenamiento en AWS

    • Escenario del proyecto
    • Introducción a S3
    • Error de acceso a S3 en SageMaker Notebook
    • Creando el Bucket y añadiendo objetos
    • Configuración de permisos de acceso al bucket
    • Para saber más: la formulación de la pregunta en proyectos de datos
    • Para saber más: Configuración de permisos de acceso a S3
    • Haga lo que hicimos: S3 y IAM
    • Lo que aprendimos

  3. 3. Análisis de datos con Sagemaker

    • Amazon SageMaker
    • Instanciando un Notebook en SageMaker
    • Análisis exploratorio de los datos
    • Para saber más: identificación de outliers en los datos
    • Haga lo que hicimos: SageMaker
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Creación de modelos en instancias de notebook de SageMaker

    • Preprocesamiento de datos
    • Para saber más: filtro de datos con máscara booleana
    • Creando modelos
    • Para saber más: get dummies vs one hot encoder
    • Almacenando los datos en S3
    • Inconsistencia de columnas entre entrenamiento y producción
    • Haga lo que hicimos: preprocesar y modelar
    • Lo que aprendimos

  5. 5. ETL con AWS Glue

    • ¿Qué es AWS Glue?
    • Catalogación de datos en Glue
    • Para saber más: comparación entre camino manual y catálogo de datos
    • Transformando los datos con Visual ETL
    • Error en Glue después de cambiar la ruta en S3
    • Haga lo que hicimos: ETL con AWS Glue
    • Lo que aprendimos

  6. 6. Consultando datos con Athena

    • Amazon Athena
    • Costo por query
    • Consultando los datos
    • Para saber más: almacenamiento columnar y parquet en Athena
    • Haga lo que hicimos: analizar datos con Athena
    • Conclusión
    • Lo que aprendimos

  • Acceso a todos los cursos

  • Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras

  • Nuevos cursos cada semana

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