Capacitación en línea de Big Data en Ecuador

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de gran volumen de datos utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar grandes volúmenes de datos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Stratio es una plataforma centrada en datos que integra big data, IA y gobernanza en una sola solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, transformaciones y análisis avanzados en entornos empresariales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (online o presencial) está orientado a profesionales intermedios en datos que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio eficazmente con PySpark, enfocándose en estructuras de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta, transformación y análisis de datos.
• Usar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones reutilizables en PySpark.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Data Warehousing es la práctica de diseñar, construir y operar repositorios centralizados de datos que respaldan el análisis, informes y toma de decisiones.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a profesionales de datos intermedios que deseen modelar datos dimensionales, construir pipelines ETL robustos y optimizar cargas de trabajo analíticas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar conceptos y arquitecturas clave del Data Warehousing.
• Diseñar modelos dimensionales y elegir entre esquemas de estrella y copo de nieve.
• Construir y orquestar pipelines ETL y ELT de manera confiable.
• Diferenciar las cargas de trabajo OLTP versus OLAP y optimizar para análisis.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Los participantes que completen esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica estos conocimientos a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor constituyen un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego progresa a los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar Data Analysis. Por último, analizamos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento Big Data, el procesamiento distribuido y la Scala bilidad.

Greenplum es una plataforma de procesamiento paralelo masivo (MPP) de código abierto diseñada para análisis y entornos de datos a gran escala.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está orientada a usuarios técnicos intermedios y avanzados que desean comprender la arquitectura interna de Greenplum, construir modelos de datos optimizados y aplicar alto rendimiento SQL en entornos distribuidos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura sin compartición y el modelo de paralelismo de Greenplum.
• Diseñar estructuras de tablas distribuidas y particiones optimizadas para el rendimiento de las consultas.
• Utilizar estrategias de indexación, formatos de almacenamiento y técnicas de diseño físico.
• Interpretar planes EXPLAIN y optimizar consultas utilizando mejores prácticas.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

Greenplum es una plataforma de datos paralela masiva y de código abierto basada en PostgreSQL, diseñada para análisis avanzados y almacenes de datos a gran escala.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a administradores de nivel intermedio que desean instalar, configurar y gestionar eficazmente entornos Greenplum, incluyendo la gestión de actualizaciones del sistema y bibliotecas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar un clúster de Greenplum listo para producción.
• Gestionar actualizaciones del sistema e instalar parches de manera segura.
• Administrar las bibliotecas de Greenplum para análisis y extensiones.
• Detectar problemas y supervisar sistemas Greenplum.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de Greenplum en un entorno de laboratorio controlado.
• Ejercicios guiados enfocados en la configuración del clúster, flujos de trabajo de actualización y extensiones del sistema.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno o plataforma de datos, contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los datos e implementar soluciones sólidas de data lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configure Iceberg para obtener un rendimiento óptimo en varios entornos e intégrelo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Administre tablas Iceberg a gran escala, realice cambios de esquema complejos y controle la evolución de las particiones.
• Domine las técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del análisis de datos para grandes conjuntos de datos.
• Implemente mecanismos para garantizar la coherencia de los datos, gestionar las garantías transaccionales y gestionar los errores en entornos distribuidos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante que deseen adquirir el conocimiento y las habilidades necesarias para utilizar Apache Iceberg de manera efectiva para administrar conjuntos de datos a gran escala, garantizar la integridad de los datos y optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga una comprensión profunda de la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Obtenga información sobre los formatos de tabla, la creación de particiones, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo.
• Instala y configura Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, administrar y manipular tablas Iceberg.
• Comprender el proceso de migración de datos de otros formatos de tabla a Iceberg.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en arquitectura de datos, gobernanza, computación en la nube y tecnologías de big data para administrar y analizar de manera efectiva grandes conjuntos de datos para la migración de datos dentro de sus organizaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y componentes fundamentales de varias arquitecturas de datos.
• Obtenga una comprensión completa de los principios de gobernanza de datos y su importancia en los entornos normativos.
• Implemente y gestione marcos de gobernanza de datos como Dama y Togaf.
• Aproveche las plataformas en la nube para un almacenamiento, procesamiento y gestión de datos eficientes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen aprender a usar Azure Data Lake Storage Gen2 para soluciones efectivas de análisis de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura y las características clave de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimice el almacenamiento y el acceso a los datos en cuanto a costes y rendimiento.
• Integre Azure Data Lake Storage Gen2 con otros Azure servicios para análisis y procesamiento de datos.
• Desarrolle soluciones con la API Azure de Data Lake Storage Gen2.
• Solucione problemas comunes y optimice las estrategias de almacenamiento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno necesario para empezar a procesar macrodatos con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, los componentes principales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprenda a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explore las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Cree sistemas de recomendación de filtrado colaborativo similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilice Apache Mahout para escalar los algoritmos de aprendizaje automático.

Big Data y Advanced Analytics es la aplicación de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar conjuntos de datos grandes y complejos con el fin de obtener insights operativos y decisiones estratégicas.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en datos que desean aprovechar métodos analíticos de vanguardia y tecnologías big data para análisis predictivo, prescriptivo y en tiempo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos a gran escala para datos estructurados y no estructurados.
• Aplique técnicas avanzadas de machine learning y deep learning a conjuntos de datos masivos.
• Aproveche marcos de cómputo distribuido para análisis en tiempo real y streaming de datos.
• Integrar el análisis big data en sistemas de inteligencia empresarial y toma de decisiones.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean tener una comprensión integral de IBM DataStage desde una perspectiva administrativa y de desarrollo, lo que les permite administrar y utilizar esta herramienta de manera efectiva en sus respectivos lugares de trabajo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de DataStage.
• Aprenda a instalar, configurar y gestionar eficazmente los entornos de DataStage.
• Conéctese a varias fuentes de datos y extraiga datos de manera eficiente de bases de datos, archivos planos y fuentes externas.
• Implementar técnicas efectivas de carga de datos.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o in situ) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Spark en varios entornos.
• Administre los recursos del clúster y supervise las aplicaciones de Spark.
• Optimice el rendimiento de los clústeres de Spark.
• Implemente medidas de seguridad y garantice una alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

Los participantes que completen esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica estos conocimientos a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor constituyen un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la Scalabilidad.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
• Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.

Público objetivo:

El curso está destinado a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido.

Goal:

Conocimientos profundos sobre la administración del clúster Hadoop.

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Go Las tasas de generación de datos de verificación y archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos y aplicaciones móviles, los sensores y dispositivos inteligentes, las soluciones de computación en la nube y los portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de la información también se vuelven más complejos. Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, dándose cuenta de que la información es un activo estratégico, y que el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir y cumplir mejor con los requisitos de la misión. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por hacer evolucionar las organizaciones basadas en datos para cumplir con éxito la misión, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Redes sociales, tecnologías empresariales y redes
• Big Data y analítica

IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los 5 billones de dólares, aproximadamente 1,7 billones de dólares más que en la actualidad, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la tercera plataforma. A largo plazo, estas tecnologías serán herramientas clave para hacer frente a la complejidad del aumento de la información digital. Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones al tomar medidas basadas en patrones revelados por el análisis de grandes volúmenes de datos, relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos."Dar sentido a estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia que puedan analizar y extraer conocimientos útiles de vastos y diversos flujos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca en una publicación en el blog de la OSTP.

La Casa Blanca dio un paso para ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo en 2012. La iniciativa incluyó más de 200 millones de dólares para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como alentadora es su promesa. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte de almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlos cuando los quieran y como los necesiten. Hacer copias de seguridad de cantidades masivas de datos aumenta el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro desafío importante. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten examinar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlas a operar de manera más eficiente. (Un estudio reciente de MeriTalk encontró que los ejecutivos federales de TI piensan Big Data que podrían ayudar a las agencias a ahorrar más de $ 500 mil millones y, al mismo tiempo, cumplir con los objetivos de la misión).

Las herramientas desarrolladas a medida Big Data también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto a disposición de otras agencias su sistema de análisis de datos Piraña. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas aórticos antes de que ataquen. También se utiliza para tareas más mundanas, como revisar los currículos para conectar a los candidatos a un puesto de trabajo con los responsables de contratación.

Día 1: proporciona una descripción general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data . El módulo se divide en una serie de secciones, cada una de las cuales se acompaña de un ejercicio práctico.

Día 2: explora una variedad de temas que relacionan las prácticas y herramientas de análisis para entornos de Big Data . No entra en detalles de implementación o programación, sino que mantiene la cobertura a nivel conceptual, centrándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión integral de las funciones y características de análisis comunes que ofrecen las soluciones de Big Data .

Día 3: proporciona una descripción general de las áreas temáticas fundamentales y esenciales relacionadas con la arquitectura de la plataforma de soluciones de Big Data . Cubre los mecanismos de Big Data necesarios para el desarrollo de una plataforma de solución de Big Data y las opciones arquitectónicas para ensamblar una plataforma de procesamiento de datos. También se presentan escenarios comunes para proporcionar una comprensión básica de cómo se utiliza generalmente una plataforma de solución de Big Data .

Día 4: se basa en el Día 3 explorando temas avanzados relacionados con la arquitectura de la plataforma de soluciones de Big Data . En particular, se presentan y discuten diferentes capas arquitectónicas que conforman la plataforma de solución Big Data , incluidas las fuentes de datos, el ingreso de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento de datos y la seguridad.

Día 5: cubre una serie de ejercicios y problemas diseñados para evaluar la capacidad de los delegados para aplicar el conocimiento de los temas cubiertos en los días 3 y 4.

El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.

La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.

En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
• Comprender las características de los datos médicos.
• Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
• Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán la mentalidad con la que abordar Big Data tecnologías, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividades delictivas y prevenir el delito. Se examinarán estudios de caso de organizaciones de aplicación de la ley de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología Big Data con los procesos tradicionales de recolección de datos para armar una historia durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de grandes datos para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

Big Data es un término que se refiere a las soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas por Go ogle inicialmente, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado a otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

Cuando las tecnologías de almacenamiento tradicionales no manejan la cantidad de datos que necesita almacenar, hay una gran cantidad de alternativas. Este curso trata de orientar a los participantes cuáles son las alternativas para almacenar y analizar Big Data y cuáles son sus pros y contras.

Este curso se centra principalmente en la discusión y presentación de soluciones, aunque los ejercicios prácticos están disponibles a pedido.

El curso forma parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología).

Esta sesión de capacitación en el aula explorará Big Data. Los delegados tendrán ejemplos basados en computadoras y ejercicios de estudio de casos para llevar a cabo con herramientas relevantes de big data

Audiencia

Si intentas dar sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc...) este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y a las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y cuáles vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.

Modo de entrega

Durante el curso, se presentarán a los delegados ejemplos de trabajo de tecnologías de código abierto.

A las conferencias breves les seguirán una presentación y ejercicios sencillos por parte de los participantes

Contenido y software utilizado

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que comprobamos las versiones más recientes posibles.

Abarca el proceso desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de los datos, hasta explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con machine learning.

Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

El curso está dedicado a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistemas distribuidos

Objetivo del curso:

Adquirir conocimientos sobre la administración de clústeres Hadoop

Apache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores. En este curso de tres (opcionalmente, cuatro) días, los asistentes aprenderán sobre los beneficios empresariales y los casos de uso de Hadoop y su ecosistema, cómo planificar el despliegue y crecimiento del clúster, cómo instalar, mantener, monitorear, solucionar y optimizar Hadoop. También practicarán la carga de datos a granel del clúster, se familiarizarán con varias distribuciones de Hadoop y practicarán la instalación y administración de herramientas del ecosistema de Hadoop. El curso finaliza con la discusión sobre la seguridad del clúster con Kerberos.

"... Los materiales estaban muy bien preparados y cubiertos a fondo. El laboratorio fue muy servicial y bien organizado "
- Andrew Nguyen, Ingeniero Principal de Integración DW, Microsoft Online Advertising

Audiencia

Administradores de Hadoop

Formato

Conferencias y laboratorios prácticos, balance aproximado 60% conferencias, 40% laboratorios.

Apache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores. Este curso presentará un desarrollador a varios componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive y HBase) Hadoop ecosistema.

Apache Hadoop es uno de los frameworks más populares para procesar Big Data en clusters de servidores. Este curso profundiza en el manejo de datos en HDFS, Pig, Hive y HBase. Estas técnicas avanzadas de programación serán beneficiosas para los desarrolladores experimentados de Hadoop.

Audiencia: desarrolladores

Duración: tres días

Formato: conferencias (50%) y laboratorios prácticos (50%).

Público objetivo:

Este curso está diseñado para desentrañar la tecnología de big data/hadoop y mostrar que no es difícil de entender.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas que desean aprender a configurar, implementar y administrar Hadoop clústeres dentro de su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Hadoop.
• Comprenda los cuatro componentes principales del ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common.
• Utilice Hadoop Sistema de archivos distribuido (HDFS) para escalar un clúster a cientos o miles de nodos.  
• Configure HDFS para que funcione como motor de almacenamiento para implementaciones de Spark locales.
• Configure Spark para acceder a soluciones de almacenamiento alternativas, como Amazon S3, y NoSQL sistemas de bases de datos como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Lleve a cabo tareas administrativas como el aprovisionamiento, la gestión, la supervisión y la seguridad de un clúster Apache Hadoop.

Este curso introduce HBase - un almacén NoSQL en la parte superior de Hadoop. El curso está dirigido a desarrolladores que usarán HBase para desarrollar aplicaciones y administradores que administrarán los clústeres de HBase.

Vamos a recorrer un desarrollador a través de la arquitectura de HBase y modelado de datos y desarrollo de aplicaciones en HBase. También discutirá el uso de MapReduce con HBase y algunos temas de administración relacionados con la optimización del rendimiento. El curso es muy práctico con muchos ejercicios de laboratorio.

In this instructor-led, live training in Ecuador (onsite or remote), participants will learn how to set up and integrate different Stream Processing frameworks with existing big data storage systems and related software applications and microservices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure different Stream Processing frameworks, such as Spark Streaming and Kafka Streaming.
• Understand and select the most appropriate framework for the job.
• Process of data continuously, concurrently, and in a record-by-record fashion.
• Integrate Stream Processing solutions with existing databases, data warehouses, data lakes, etc.
• Integrate the most appropriate stream processing library with enterprise applications and microservices.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aprender a implementar una estrategia de aprendizaje automático mientras maximizan el uso de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes:

• Comprenda la evolución y las tendencias del aprendizaje automático.
• Conozca cómo se utiliza el aprendizaje automático en diferentes industrias.
• Familiarícese con las herramientas, habilidades y servicios disponibles para implementar el aprendizaje automático dentro de una organización.
• Comprenda cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para mejorar la minería y el análisis de datos.
• Aprenda qué es un backend intermedio de datos y cómo lo utilizan las empresas.
• Comprenda el papel que desempeñan el big data y las aplicaciones inteligentes en todas las industrias.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instala y configura Apachi NiFi.
• Obtenga, transforme y administre datos de fuentes de datos dispares y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de big data.
• Automatice los flujos de datos.
• Habilite el análisis de transmisión.
• Aplique varios enfoques para la ingesta de datos.
• Transforme Big Data y conviértase en información empresarial.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujo a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
• Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
• Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
• Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos que deseen utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Implementar una arquitectura de pipeline de datos para el procesamiento de big data.
• Desarrollar una infraestructura en clúster con Apache Mesos y Docker.
• Analizar datos con Spark y Scala.
• Administrar datos no estructurados con Apache Cassandra.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar Apache Spark un sistema para procesar grandes cantidades de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Spark.
• Procese y analice rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprenda la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo usar cuál.
• Integre Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

La curva de aprendizaje de Apache Spark está aumentando lentamente al principio, necesita mucho esfuerzo para obtener el primer retorno. Este curso tiene como objetivo saltar a través de la primera parte difícil. Después de tomar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark , diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán Python y Scala API, comprenderán ejecutores y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se enfoca fuertemente en implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios Spark de AWS.

AUDIENCIA:

Ingeniero de Datos, DevOps , Científico de Datos

OBJETIVO:

Este curso presentará Apache Spark . Los estudiantes aprenderán cómo Spark encaja en el ecosistema de Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos. El curso cubre el shell de Spark para análisis de datos interactivos, componentes internos de Spark, API de Spark, Spark SQL , transmisión de Spark y aprendizaje automático y graphX.

AUDIENCIA

Desarrolladores / Analistas de datos

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar Spark NLP, construido sobre Apache Spark, para desarrollar, implementar y escalar modelos y tuberías de procesamiento de texto en lenguaje natural.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear canalizaciones de NLP con Spark NLP.
• Comprender las características, la arquitectura y los beneficios del uso de Spark NLP.
• Utilice los modelos previamente entrenados disponibles en Spark NLP para implementar el procesamiento de texto.
• Aprenda a crear, entrenar y escalar modelos Spark NLP para proyectos de producción.
• Aplique la clasificación, la inferencia y el análisis de sentimientos en casos de uso del mundo real (datos clínicos, información sobre el comportamiento de los clientes, etcétera).

Spark SQL es Apache Spark módulo de Apache Spark para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Spark SQL proporciona información sobre la estructura de los datos, así como el cálculo que se realiza. Esta información se puede usar para realizar optimizaciones. Dos usos comunes para Spark SQL son:
- para ejecutar consultas SQL .
- para leer datos de una instalación de Hive existente.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo analizar varios tipos de conjuntos de datos usando Spark SQL .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Spark SQL .
• Realizar análisis de datos usando Spark SQL .
• Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
• Visualizar datos y resultados de consultas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que deseen implementar Talend Open Studio para Big Data para simplificar el proceso de lectura y procesamiento Big Data.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Talend Open Studio para Big Data.
• Conéctese con Big Data sistemas como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR y Apache.
• Comprenda y configure los componentes y conectores de big data de Open Studio.
• Configure los parámetros para generar automáticamente el código de MapReduce.
• Utilice la interfaz de arrastrar y soltar de Open Studio para ejecutar Hadoop trabajos.
• Prototipos de canalizaciones de big data.
• Automatice los proyectos de integración de big data.