AWS
Certifications
Ruta eficiente para las primeras 3 certificaciones del path Software Development Engineer: Cloud Practitioner, AI Practitioner y Developer Associate. Empieza al terminar Backend, aprovechando ese conocimiento de infraestructura, APIs y arquitectura ya sólido.
Roadmap completo
2 certificaciones Foundational en 2 semanas + Developer Associate en 3 semanas de contenido más 1 semana de proyecto integrador y simulacros. Sin relleno: cada semana ataca directo el temario del examen correspondiente.
Distribucion semanal
20 horas semanales en 4 horas diarias, de lunes a viernes. Mismo ritmo que el resto de la ruta. Los 6 modulos se completan en 6 semanas calendario, con hands-on real en el AWS Free Tier desde la semana 3.
Contenido de la semana
- AWS Global Infrastructure: Regions, Availability Zones, Edge Locations — criterios reales para elegir región (latencia, compliance, disponibilidad de servicios)
- Modelo de responsabilidad compartida: qué asegura AWS vs qué asegura el cliente, aplicado a IaaS (EC2) vs managed services (RDS, Lambda)
- Panorama de core services sin profundidad de examen: EC2, S3, RDS, VPC, IAM — el mapa mental que se profundiza recién en el Developer Associate
- Pricing models: On-Demand, Reserved, Spot, Savings Plans — AWS Pricing Calculator, Cost Explorer, Budgets, Cost Anomaly Detection
- AWS Well-Architected Framework: los 6 pilares (Operational Excellence, Security, Reliability, Performance Efficiency, Cost Optimization, Sustainability)
- Support Plans (Basic/Developer/Business/Enterprise) y Trusted Advisor: qué cubre cada plan y cuándo se justifica el costo
Fuentes de referencia
Contenido de la semana
- Vocabulario de examen: diferencias entre AI, ML, Deep Learning y Generative AI — la taxonomía que AWS espera que manejes
- Amazon Bedrock: acceso unificado a foundation models (Claude, Titan, Llama, Mistral) vía API, prompt engineering básico, RAG a nivel conceptual
- Amazon SageMaker overview: ciclo de vida ML (build/train/deploy/monitor) — nivel conceptual, no hace falta ser data scientist para este examen
- Servicios de IA gestionados: Rekognition (visión), Comprehend (NLP), Textract (OCR), Transcribe/Polly (voz) — cuándo usar IA gestionada vs entrenar modelo propio
- Responsible AI: bias, explainability, AWS AI Service Cards, gobernanza de modelos generativos
- Seguridad de IA en AWS: encriptación de datos de entrenamiento, IAM aplicado a Bedrock, guardrails para contenido generado
Fuentes de referencia
Contenido de la semana
- Lambda a fondo: cold starts, tuning de memory/timeout, layers, versiones y alias, event source mappings (SQS, DynamoDB Streams, S3)
- EC2 para developers: instance types, user data, IAM instance roles, Auto Scaling Groups, Elastic Beanstalk como PaaS sobre EC2
- S3: storage classes y lifecycle policies, versioning, presigned URLs, event notifications hacia Lambda/SQS/SNS
- DynamoDB: partition key vs sort key, GSI/LSI, capacity modes (on-demand vs provisioned), DynamoDB Streams para reactividad
- RDS y Aurora: Multi-AZ vs read replicas, estrategias de backup/restore, cuándo RDS vs DynamoDB desde la óptica del examen
- Hands-on obligatorio: desplegar una función Lambda con trigger de S3 y persistencia en DynamoDB usando el AWS Free Tier
Fuentes de referencia
Contenido de la semana
- SQS vs SNS vs EventBridge: colas vs pub/sub vs event bus con reglas — patrones fan-out y cuándo elegir cada uno
- API Gateway: REST vs HTTP API, integraciones Lambda proxy, throttling, autorización (IAM, Cognito authorizers, Lambda authorizers)
- CI/CD nativo de AWS: CodeCommit/CodeBuild/CodeDeploy/CodePipeline, estrategias de deploy (blue/green, canary, rolling) en Lambda y Elastic Beanstalk
- Infrastructure as Code: CloudFormation (templates, stacks, change sets) vs AWS SAM vs AWS CDK — nivel de abstracción de cada uno
- Cognito: User Pools (autenticación) vs Identity Pools (autorización federada) — flujos completos para apps serverless
- Hands-on obligatorio: API REST completa (API Gateway + Lambda + DynamoDB) con deploy vía SAM o CDK
Fuentes de referencia
Contenido de la semana
- IAM a fondo (nivel examen): policies (identity-based vs resource-based), roles vs users, STS AssumeRole, permission boundaries
- KMS: encriptación en reposo, envelope encryption, CMK vs data keys — el modelo que subyace a S3/EBS/RDS encryption
- Secrets Manager vs Systems Manager Parameter Store: rotación automática de credenciales, cuándo cada uno según costo y features
- CloudWatch: Logs, Metrics, Alarms, Logs Insights — instrumentación completa de una app serverless
- X-Ray: distributed tracing, service map, instrumentación de Lambda y API Gateway — el mismo concepto de OpenTelemetry ya visto en el roadmap de Backend
- Resiliencia: DLQ en SQS/Lambda, retries con backoff exponencial — conecta directo con Resilience4j y circuit breakers ya estudiados
Fuentes de referencia
Contenido de la semana
- Proyecto integrador: API serverless completa (API Gateway + Lambda + DynamoDB + Cognito), CI/CD vía SAM o CDK, observabilidad con CloudWatch + X-Ray — todo lo de W03-W05 en un solo sistema real
- Mínimo 3 simulacros cronometrados de Tutorials Dojo por certificación, con revisión exhaustiva de cada pregunta fallada (no solo la respuesta correcta, sino por qué las otras opciones son incorrectas)
- Repaso de whitepapers clave: AWS Well-Architected Framework, Overview of Security Processes — fuente directa de varias preguntas de examen
- Estrategia de examen: gestión de tiempo por pregunta, identificar keywords que descartan distractores, cuándo marcar y seguir vs quedarse trabado
- Orden de rendición recomendado: Cloud Practitioner → AI Practitioner → Developer Associate, aprovechando el voucher de 50% de descuento que AWS otorga al aprobar cada certificación
- Plan post-examen: qué hacer si no se aprueba (cooldown de 14 días, análisis del score report por dominio) y cómo mantener las certificaciones vigentes (renovación cada 3 años)
Fuentes de referencia
Libros recomendados
La AI Practitioner es una certificación demasiado nueva para tener un libro maduro todavía — para esa apoyate en AWS Skill Builder y practice exams.
6 semanas de recorrido
Recursos complementarios
Plataformas y herramientas que se usan durante toda la ruta, no solo en una semana puntual.

