Este año por fin tengo tiempo para concentrarme en el estudio y el trabajo, y me propuse metas claras. Una de ellas es obtener las 12 certificaciones AWS antes de finales de 2026. La semana pasada aprobé el examen AWS Certified Data Engineer – Associate y, mientras está reciente, comparto mis apuntes y recomendaciones para quien esté preparando esta certificación.
Guía de estudio simple en 4 pasos
Paso 1: Revisar la guía oficial del examen Comienza por leer la guía oficial para saber qué servicios y temas entran en el examen. Esto te ayuda a priorizar el estudio y a evitar contenidos irrelevantes.
Paso 2: Aprender con práctica y vídeos cortos Los vídeos largos suelen ser útiles pero a veces demasiado detallistas. Crea una cuenta AWS para hacer laboratorio, mira tutoriales breves para familiarizarte con las interfaces y presta atención a combinaciones comunes de servicios que suelen aparecer en preguntas.
Paso 3: Resolver preguntas prácticas Practicar preguntas es esencial. Usa bancos de preguntas de al menos dos proveedores distintos y, sobre todo, lee las explicaciones para entender el razonamiento detrás de cada respuesta en lugar de memorizar opciones.
Paso 4: Identificar y fortalecer puntos débiles A medida que practiques descubrirás rápidamente tus áreas más flojas. Dedica tiempo a dominar esos servicios hasta sentirte seguro.
Servicios analíticos clave que debes dominar
Airflow Orquesta pipelines complejos con gestión de dependencias y calendarios. Es una solución open source desplegable on-premise o en la nube. MWAA permite ejecutar Airflow gestionado en AWS manteniendo compatibilidad con DAGs locales.
Amazon Athena Con Partition Projection se evita listar millones de particiones en Glue, calculándolas dinámicamente según reglas definidas. MSCK REPAIR TABLE escanea carpetas en S3 y añade particiones nuevas automáticamente al catálogo para que Athena pueda consultarlas sin intervención manual.
Amazon EMR Para procesamiento distribuido a escala terabyte con frameworks como Spark o Hadoop. EMR es una opción madura para cargas paralelas de alto rendimiento.
AWS Glue Glue orquesta ETL y ofrece muchas funcionalidades: Workflows para encadenar crawlers, jobs y triggers; DynamicFrames para datos semiestructurados con inferencia de esquema y opciones de agrupado de archivos para mejorar rendimiento al convertir a Parquet; Glue DataBrew como herramienta visual sin código para limpiar y transformar datos; transforms integrados como FindMatches para deduplicación difusa; job bookmarking para cargas incrementales; y Glue Studio, una interfaz visual que genera código PySpark automáticamente.
AWS Lake Formation Centraliza, asegura y simplifica gobernanza y permisos en lagos de datos basados en S3, facilitando catalogado y control de acceso.
Kinesis y streaming Kinesis Data Firehose gestiona la carga de datos en streaming hacia S3, Redshift o OpenSearch y puede transformar formatos como JSON a Parquet. Kinesis Data Streams permite ingestión y procesamiento en tiempo real. Amazon Managed Service for Apache Flink ofrece Flink gestionado para procesamiento en streaming, y Amazon MSK es la solución gestionada para Kafka.
Amazon OpenSearch y QuickSight OpenSearch para búsqueda y análisis gestionado. QuickSight utiliza SPICE, un motor en memoria que acelera consultas y visualizaciones para dashboards interactivos sin esperar consultas en vivo.
Amazon Redshift Características importantes: Federated Query para consultar bases externas como Aurora o RDS directamente y combinar datos transaccionales con el almacén sin replicar todo; Redshift Spectrum para consultar datos almacenados en S3 en formatos como Parquet u ORC; COPY y UNLOAD para cargas y exportaciones eficientes; materialized views para mejorar el rendimiento de agregaciones complejas; TRUNCATE como operación DDL rápida para recuperar espacio.
Integración de datos y gobierno Glue ETL puede escribir directamente en Redshift. DMS sincroniza bases de datos transaccionales con Redshift o destinos en la nube. Amazon DataZone facilita un catálogo de datos gestionado con glosarios de negocio y metadatos personalizados para gobernanza.
Consejo final Aprobar este examen no consiste en memorizar cada detalle, sino en entender cómo los servicios de datos de AWS se combinan para resolver problemas reales. Practica, diseña soluciones y prioriza la comprensión sobre la memorización.
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Buena suerte con tu examen y recuerda que el conocimiento aplicado en proyectos reales vale más que la memorización. Para explorar nuestras capacidades en inteligencia artificial visita nuestra página de inteligencia artificial y descubre cómo podemos ayudar a tu empresa.
