Cursos AWS

01. Educator Getting Started

Módulo 1: Introducción

AWS Academy ofrece a las instituciones de educación superior un plan de estudios de computación en la nube gratuito, a continuación, se muestra un listado de enlaces destacados:

Guía del docente en español: AWS Academy Learner Lab - Educator Guide - Spanish (Spain)
Forums en español para compartir recursos: Enseñando Cloud con AWS Academy (España) en este podemos encontrar una serie de documentos con videotutoriales y repositorios con ejercicios.
Un repositorio con los roadmap de las diferentes prácticas para los ciclos superiores y divididos por módulos

AWS Academy ofrece laboratorios para el alumnado para ayudar a reforzar el aprendizaje de tus estudiantes. Estos laboratorios ofrecen un acceso práctico a más de 100 servicios de AWS para que los estudiantes trabajen en asignaciones más complejas, sin que se requiera ninguna información de tarjetas de crédito del alumnado. Para obtener acceso a los laboratorios para el alumnado, debes completar el curso de Introducción a AWS Academy para el educador.

Módulo 2: Introducción al plan de estudios de AWS Academy

Cada uno de los cursos de AWS Academy consta de una combinación de modalidades de aprendizaje. En primer lugar, los estudiantes aprenden cuestiones básicas sobre la nube, y luego pasan a un aprendizaje práctico. Componentes del plan de estudios de AWS:

Módulo de clases: se trata de clases en directo o grabadas para presentar conceptos técnicos a los estudiantes.
Laboratorios prácticos: se trata de ejercicios guiados de la consola de administración de AWS que ofrecen la oportunidad a los estudiantes de practicar sus habilidades en un entorno de pruebas.
Pruebas de conocimientos: son cuestionarios de opciones múltiples y respuestas múltiples para cada módulo con el fin de evaluar la comprensión lectora de los estudiantes.
Ejercicios del proyecto: incluyen proyectos basados en supuestos para desarrollar e implementar una solución utilizando servicios de AWS.

AWS Academy Learner Lab

AWS Academy ofrece laboratorios gratuitos para el alumnado proporciona un presupuesto de 100 USD para utilizar los servicios de AWS durante el tiempo que dure tu laboratorio. Dentro del laboratorio, los estudiantes disponen de acceso a un conjunto restringido de servicios de AWS para trabajar en sus proyectos, realizar los ejercicios de laboratorio designados por el educador o practicar.

AWS Certification

Las AWS Certifications tienen una validez de 3 años, así que asegúrate de renovar tus certificaciones antes de que expiren.
Los educadores y estudiantes de AWS Academy pueden acceder a conjuntos de preguntas de práctica oficiales y gratuitos para los exámenes de AWS Certification directamente en el sitio web
También puedes encontrar materiales de preparación para el examen gratuitos aquí

Módulo 3: Introducción a las plataformas de AWS Academy

Crear un entorno de clase

Añadir estudiantes a una clase

El estudiante recibe una invitación por correo desde notifications@instructure.com para que se una a la clase. Para completar la creación de la cuenta, el estudiante debe seleccionar Get Started (Comenzar) en el correo. Proporciona una lista separada por comas de las direcciones de correo de los estudiantes.

Administración de una clase

Cambiar la fecha de inicio o finalización de una clase o eliminarla se tiene que hacer mediante solicitud al servicio de atención al cliente
Curso para el educador: Los educadores se matriculan automáticamente como alumnos en una versión para el educador de cada uno de los cursos de AWS Academy. Puedes identificar estos cursos porque contienen la palabra «Educator» en el nombre del curso. Por ejemplo, AWS Academy Cloud Foundations - Educator.
Guía del instructor y archivos de presentación: El LMS de AWS Academy también es donde puedes descargar las presentaciones de PowerPoint y otros archivos asociados para el curso que estés impartiendo. Para localizar estos archivos, ve a la sección Files (Archivos) de un curso. Por motivos de propiedad intelectual, AWS Academy NO permite que se descarguen las guías para el alumno.
Administración de estudiantes jóvenes: Habría que buscar y mirar términos, esto para alumnado menor de edad por tema de la protección de datos.

Foros de AWS Academy

Espacio para la comunidad y un centro de conocimiento para los educadores. En los foros, puedes buscar respuestas, plantear nuevas preguntas y responder a las de otros educadores. También encontrarás la programación de eventos organizada por los gerentes de programas técnicos de AWS Academy y de los eventos de incorporación organizados por los gerentes de programas de AWS Academy.

Credly

Solución integral para emitir y administrar credenciales digitales. Credly colabora con organizaciones acreditadas que proporcionan credenciales digitales a personas de todo el mundo. Las insignias digitales de AWS Academy se proporcionan a través de la plataforma de Credly.

Módulo 4: Obtención del estado Listo para enseñar

AWS Academy ofrece dos niveles de cursos: Básico e Intermedio. Puedes comenzar a impartir en cualquiera de los niveles tras completar el curso de Introducción a AWS Academy para el educador.

Puedes encontrar un esquema del curso detallado en cada curso en la pestaña Files (Archivos) en el LMS, o en la pestaña Resources (Recursos).

Se hace un test para mostrar una guía del tipo de instructor que eres, aunque se pueden ver todas las guías. Hay una guía básica, dos avanzadas, dos expertas y otra basada en roles.

Módulo 5: Siguientes pasos

Directrices para el tema de marketing y del uso de los logos de AWS.

SOPORTE

Consulta los foros. Ponte en contacto con el servicio de atención al cliente de AWS Academy directamente en la página del servicio de atención al cliente de AWS Academy. Servicio de atención al cliente
El servicio de atención al cliente de AWS Academy ofrece asistencia 24/7 por correo.

Módulo 6: Pruebas de conocimientos

02. Learner Lab

Bienvenida e información general sobre el curso

En este apartado se encuentra un PDF no descargable con la guía para el alumnado: Guía del alumno del Laboratorio para el alumnado de AWS Academy

Descargar guía

Conformidad y seguridad del Laboratorio para el alumnado de AWS Academy

Un Laboratorio para el alumnado de AWS Academy proporciona un entorno de pruebas de larga duración para explorar los servicios de AWS. El entorno tiene las siguientes funciones:

Puedes acceder a un conjunto restringido de servicios de AWS.
Los datos y recursos que crees en la cuenta de AWS se conservarán hasta la fecha de finalización de la clase.
Cada alumno tiene un límite presupuestario de 100 USD. Si superas el presupuesto, se desactivará tu cuenta de laboratorio y se perderán todos los progresos y recursos.
Esta sesión tiene un temporizador predeterminado de 4 horas.
Cerramos automáticamente las instancias EC2. Otros recursos, como las instancias RDS, siguen funcionando.

El cliente es responsable de la seguridad en la nube. Las medidas de seguridad que debes tomar dependen de los servicios que utilices y de la complejidad de tu sistema.

Prácticas recomendadas para proteger tu red

Aplicar controles tanto para el tráfico entrante como para el saliente.
Utilizar subredes en varias zonas de disponibilidad para separar las capas de tu aplicación.
Configurar grupos de seguridad y ACL de red para permitir solo el tráfico entrante y saliente necesario.
Inspeccionar y filtrar tu tráfico a nivel de aplicación.
Automatizar la protección de las redes.
Limitar la exposición permitiendo solo el acceso mínimo necesario.

Recursos adicionales

Laboratorio para el alumnado de AWS Academy

Cuando el cronómetro alcance cero, todos los servicios que usted ha configurado serán terminados y la cuenta temporal será desactivada. Si necesita más tiempo haga clic en el botón Start Lab otra vez para resetear el cronómetro. Puede reiniciar el cronómetro tantas veces como usted quiera.

Recursos de los Laboratorios para el alumnado de AWS Academy

Demo - Cómo acceder al Laboratorio para el alumnado Hay que iniciar el laboratorio y, una vez inicializado, pulsar en AWS, lo que nos lleva a la interfaz de la consola de AWS, donde crearemos nuestras instancias de máquinas. Hay que tener en cuenta, cuando finalicemos, parar el laboratorio, ya que tiene un tiempo límite de 4 horas, y controlar el consumo de gasto.
Demo - Consejos generales para solucionar problemas Documentación: https://docs.aws.amazon.com/es_es/
Demo - Cómo lanzar servicios a través de la consola de AWS AWS (Amazon Web Services) es una plataforma de servicios en la nube que se lanzan desde la consola de AWS. Algunos de los principales servicios son:
- Cloud computing
  - Elastic Compute Cloud (Amazon EC2): proporciona capacidades de servidor virtual escalables y personalizables.
  - Elastic Container Service (Amazon ECS): permite ejecutar y administrar contenedores Docker.
- Almacenamiento y bases de datos
  - Simple Storage Service (Amazon S3): ofrece almacenamiento de objetos escalable y duradero.
  - Elastic Block Store (Amazon EBS): proporciona almacenamiento persistente de bloques para instancias de EC2.
  - Relational Database Service (Amazon RDS): permite configurar y gestionar bases de datos relacionales.
- Redes y entrega de contenido
  - Virtual Private Cloud (Amazon VPC): permite crear redes virtuales aisladas en la nube.
- Análisis y Big Data
  - Amazon Redshift: almacén de datos empresariales para análisis de big data.
  - Amazon Athena: permite consultar datos en S3 utilizando SQL estándar.
  - Elastic MapReduce (Amazon EMR): proporciona un marco para procesamiento y análisis de big data.
  - Amazon Kinesis: permite procesar y analizar datos de streaming en tiempo real.
CodeWhisperer - Actividad de laboratorio para estudiantes En esta actividad, usarás CodeWhisperer en AWS Cloud9 para crear un pequeño programa en Python. Este programa pide al usuario que indique una dirección de correo electrónico y verifica que la dirección tenga un formato válido. Al crear el programa, debes usar CodeWhisperer para generar la mayor parte del código basándote en las indicaciones que proporciones.
- AWS Cloud9 es un entorno de desarrollo integrado (IDE).
- Amazon CodeWhisperer es un generador de código de uso general basado en machine learning que ofrece recomendaciones de código en tiempo real.

03. Cloud Foundations

Introducción al curso

Objetivos e información general sobre el curso
Vales de examen de AWS Certification
Documentación de AWS

Módulo 1: Información general sobre los conceptos de la nube

Introducción a la computación en la nube
Ventajas de la nube
Introducción a AWS
Traslado a AWS Cloud
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 2: Economía y facturación de la nube

Aspectos básicos de los precios
Costo total de propiedad
Actividad: Calculadora de costo mensual de AWS
Caso práctico de Delaware North
AWS Organizations
Administración de facturación y costos de AWS
Paneles de facturación
Modelos de Technical Support
Actividad: Support Plan Scavenger Hunt
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 3: Información general sobre la infraestructura global de AWS

Infraestructura global de AWS
Demostración: Infraestructura global de AWS
Servicios y categorías de servicios de AWS
Actividad: Clickthrough de la consola de administración de AWS
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 4: Seguridad de la nube

Modelo de responsabilidad compartida de AWS
Actividad: Modelo de responsabilidad compartida de AWS
AWS IAM
Demostración: Consola AWS IAM
Protección de una nueva cuenta AWS
Laboratorio 1: Introducción a AWS IAM
Protección de cuentas
Protección de datos
Trabajar para garantía de la conformidad
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 5: Redes y entrega de contenido

Conceptos básicos de redes
Amazon VPC
VPC networking
Actividad: Etiquetar este diagrama
Demostración: Amazon VPC Console
Seguridad de VPC
Actividad: Diseñar una VPC
Laboratorio 2: Creación de una VPC y lanzamiento de un servidor web
Route 53
CloudFront
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 6: Cómputo

Información general sobre los servicios de cómputo
Amazon EC2 parte 1
Amazon EC2 parte 2
Amazon EC2 parte 3
Demostración: Amazon EC2
Laboratorio 3: Introducción a Amazon EC2
Actividad: Amazon EC2 versus servicios administrados
Demostración: Consola de partes de Amazon EC2
Optimización de costos de Amazon EC2
Servicios de contenedores
Introducción a AWS Lambda
Actividad: AWS Lambda
Introducción a AWS Elastic Beanstalk
Actividad: AWS Elastic Beanstalk
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 7: Almacenamiento

AWS / EBS
Demostración: Amazon Elastic Block Store Console
Laboratorio 4: trabajo con EBS
AWS S3
Demostración: AWS S3 Console
AWS EFS
Demostración: AWS EFS Console
AWS S3 Glacier
Demostración: AWS S3 Glacier Console
Actividad: Estora Technology Selection
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 8: Bases de datos

Amazon RDS
Demostración: Amazon RDS Console
Laboratorio 5: Crear un servidor de base de datos
Amazon DynamoDB
Demostración: Amazon DynamoDB
Amazon Redshift
Amazon Aurora
Actividad: Caso práctico de base de datos
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 9: Arquitectura en la nube

Pilares de diseño del marco de AWS Well-Architected
Actividad: Pilares de diseño del marco de AWS Well-Architected
Excelencia operativa
Seguridad
Fiabilidad
Eficiencia del rendimiento
Optimización de costos
Fiabilidad y alta disponibilidad
AWS Trusted Advisor
Actividad: Interpretación recomendaciones de AWS Trusted Advisor
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

Módulo 10: Escalado automático y supervisión

Elastic Load Balancing
Actividad: Elastic Load Balancing
Amazon CloudWatch
Actividad: Amazon CloudWatch
Amazon EC2 Auto Scaling
Laboratorio 6: Scale and Load Balance Your Architecture
Actividad: Pregunta de examen de ejemplo
Prueba de conocimientos

04 Data Engineering

Module 1: Welcome to AWS Academy Data Engineering

Course prerequisites and objectives
Course overview

Module 2: Data-Driven Organizations

Data-driven decisions
The data pipeline – infrastructure for data-driven decisions
The role of the data engineer in data-driven organizations
Modern data strategies
Lab: Accessing and Analyzing Data by Using Amazon S3
Knowledge check

Module 3: The Elements of Data

The five Vs of data – volume, velocity, variety, veracity, and value
Volume and velocity
Variety – data types
Variety – data sources
Veracity and value
Activities to improve veracity and value
Activity: Planning Your Pipeline
Knowledge check

Module 4: Design Principles and Patterns for Data Pipelines

AWS Well-Architected Framework and Lenses
Activity: Using the Well-Architected Framework
The evolution of data architectures
Modern data architecture on AWS
Modern data architecture pipeline: Ingestion and storage
Modern data architecture pipeline: Processing and consumption
Streaming analytics pipeline
Lab: Querying Data by Using Athena
Knowledge check

Module 5: Securing and Scaling the Data Pipeline

Cloud security review
Security of analytics workloads
ML security
Scaling: An overview
Creating a scalable infrastructure
Creating scalable components
Knowledge check

Module 6: Ingesting and Preparing Data

ETL and ELT comparison
Data wrangling introduction
Data discovery
Data structuring
Data cleaning
Data enriching
Data validating
Data publishing
Knowledge check

Module 7: Ingesting by Batch or by Stream

Comparing batch and stream ingestion
Batch ingestion processing
Purpose-built ingestion tools
AWS Glue for batch ingestion processing
Scaling considerations for batch processing
Lab: Performing ETL on a Dataset by Using AWS Glue
Services for stream processing
Scaling considerations for stream processing
Ingesting IoT data by stream
Knowledge check

Module 8: Storing and Organizing Data

Storage in the modern data architecture
Data lake storage
Data warehouse storage
Purpose-built databases
Storage in support of the pipeline
Securing storage
Lab: Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift
Knowledge check

Module 9: Processing Big Data

Big data processing concepts
Apache Hadoop
Apache Spark
Amazon EMR
Managing your Amazon EMR clusters
Lab: Processing Logs by Using Amazon EMR
Apache Hudi
Lab: Updating Dynamic Data in Place
Knowledge check

Module 10: Processing Data for ML

ML concepts
The ML lifecycle
Framing the ML problem to meet the business goal
Collecting data
Applying labels to training data with known targets
Activity: Labeling with SageMaker Ground Truth
Preprocessing data
Feature engineering
Developing a model
Deploying a model
ML infrastructure on AWS
SageMaker
Demo: Preparing Data and Training a Model with SageMaker
Demo: Preparing Data and Training a Model with SageMaker Canvas
Working with generative AI
Demo: Creating a Linear Regression Model Using Amazon Q Developer
AI/ML services on AWS
Knowledge check

Module 11: Analyzing and Visualizing Data

Considering factors that influence tool selection
Comparing AWS tools and services
Selecting tools for a gaming analytics use case
Lab: Analyzing and Visualizing Streaming Data with Amazon Data Firehose, OpenSearch Service, and OpenSearch Dashboards
Knowledge check

Module 12: Automating the Pipeline

Automating infrastructure deployment
CI/CD
Automating with Step Functions
Lab: Building and Orchestrating ETL Pipelines by Using Athena and Step Functions
Knowledge check

Module 13: Bridging to Certification

AWS Certification overview

Correcto