Arquitectura de Greenplum y Modelado de Datos

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que deseen optimizar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los datos e implementar soluciones robustas de lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configurar Iceberg para un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios de esquema complejos y manejar la evolución de particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del escaneo de datos en conjuntos de datos grandes.
• Implementar mecanismos para garantizar la consistencia de los datos, gestionar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (online o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de los datos con nivel básico que desean adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar eficazmente Apache Iceberg en la gestión de conjuntos de datos a gran escala, garantizar la integridad de los datos y optimizar los flujos de procesamiento.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender a fondo la arquitectura, características y ventajas de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tabla, el particionamiento, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo.
• Instalar y configurar Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, gestionar y manipular tablas Iceberg.
• Entender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla hacia Iceberg.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio en ciencia de datos e ingeniería que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de Big Data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de Big Data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes con eficiencia mediante Apache Spark.
• Visualizar Big Data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales que desean utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo SQL existentes.

Esta formación proporciona una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenden cómo Apache Spark opera dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar conjuntos de datos grandes de manera eficiente aplicando principios de computación distribuida.

Este curso práctico de tres días se centra en la creación y optimización de cargas de trabajo de procesamiento de datos eficientes utilizando PySpark, Pandas y Polars en entornos basados en Kubernetes.

Los participantes desarrollarán una comprensión práctica de cómo se ejecutan las aplicaciones de Spark en Kubernetes y cómo las decisiones de configuración a nivel de aplicación influyen en el rendimiento, la escalabilidad, el consumo de recursos y los costos. El curso cubre áreas clave de optimización, como el dimensionamiento de ejecutores, la asignación de memoria, la asignación dinámica, las estrategias de particionamiento, el comportamiento del shuffle, los problemas de archivos pequeños y el procesamiento eficiente de Parquet.

El curso también aborda los desafíos comunes al trabajar con Pandas, incluyendo las limitaciones de memoria y los errores por falta de memoria, e introduce Polars como una alternativa de alto rendimiento para cargas de trabajo específicas de procesamiento de datos. A través de ejercicios prácticos, los participantes diagnosticarán problemas de rendimiento y memoria, compararán diferentes estrategias de configuración y aplicarán técnicas de optimización a escenarios realistas de ETL y aprendizaje automático.

El énfasis a lo largo del curso es en la toma de decisiones práctica: comprender cómo identificar cuellos de botella, seleccionar la herramienta adecuada, configurar Spark de manera eficiente y equilibrar el rendimiento con el consumo de recursos de la infraestructura y los costos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar un sistema de Apache Spark para procesar grandes volúmenes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprender las diferencias entre Apache Spark y Hadoop MapReduce, así como saber cuándo usar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel inicial a intermedio que deseen desplegar, mantener y optimizar clusters de Spark.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Gestionar los recursos del clúster y monitorear aplicaciones de Spark.
• Optimizar el rendimiento de los clusters de Spark.
• Implementar medidas de seguridad y garantizar la alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

En esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera conjunta para analizar big data, mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que simulan casos de uso reales.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data mediante PySpark.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a procesar big data con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, componentes principales y arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprender cómo integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de datos masivos.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop y Flume).
• Crear sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo similares a los utilizados por Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.