Curso
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda
AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 2/2026AWSCloud4 h22 vídeos56 Ejercicios4,500 XP8,980Certificado de logros
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Probar DataCamp for BusinessDescripción del curso
En este curso, aprenderás a aprovechar estas potentes tecnologías ayudando a un ingeniero de datos ficticio llamado Cody. Tu objetivo es ayudarla a recopilar datos de flujo en tiempo real de los vehículos propiedad de la ciudad, analizar los datos y enviar alertas relevantes, como avisos de velocidad, a los conductores. Utilizando Amazon Kinesis y Firehose, aprenderás a ingerir datos de millones de fuentes antes de utilizar Kinesis Analytics para analizar los datos a medida que se mueven por el flujo. También crearás funciones sin servidor en AWS Lambda que desencadenarán condicionalmente acciones basadas en los datos recibidos. Al final de esta formación sabrás cómo crear cuadros de mando de ElasticSearch en directo con AWS QuickSight y CloudWatch, y con suerte habrás ayudado a Cody a completar su ambicioso proyecto.
Requisitos previos
Introduction to AWS Boto in PythonIntroduction to ShellStreaming Concepts1
Streaming in the cloud
In this first chapter, you will learn about the differences between batch and stream processing, create your first stream, manage its permissions, write to it and read from it.
2
Going serverless
The next step in your streaming data journey is learning how to use transformational lambda functions to go serverless. Through hands-on exercises, you will add lambda layers and trigger lambda functions on specific conditions.
3
Analyzing streaming data
You're now ready to encode and decode streaming data and analyze data directly in the stream. You will even use multiple streams to get daily vehicle top speeds.
4
Monitoring and visualizing streaming data
In this final chapter, you will discover how to monitor your stream's performance using logs, metrics, alarms and dashboards. You will use Elasticsearch and build your own Kibana dashboard.
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda
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