Integración de Big Data con Talend

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.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos de código abierto basada en flujos. Permite el enrutamiento, la transformación y la mediación automatizados entre sistemas dispares, con un control fino y una interfaz web.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (presencial o remota) está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen implementar, gestionar, asegurar y optimizar los flujos de datos de NiFi en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar, configurar y mantener clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde diversas fuentes y destinos.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de flujos.
• Optimizar el rendimiento, monitorear operaciones y resolver incidencias.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con discusión sobre arquitecturas del mundo real.
• Prácticas de laboratorio: construcción, implementación y gestión de flujos.
• Ejercicios basados en escenarios en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

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.

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 con instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e intermedio que deseen desplegar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

La curva de aprendizaje de Apache Spark es gradualmente ascendente al principio, y se requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esta primera etapa difícil. Tras completar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark, sabrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a utilizar las API de Python y Scala, entenderán el funcionamiento de ejecutores y tareas, entre otros aspectos. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se centra en la implementación en entornos cloud, específicamente en Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los servicios más recientes de AWS basados en Spark.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En este taller en vivo y dirigido por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark conjuntamente para analizar Big Data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a utilizar Spark con Python para analizar grandes volúmenes de datos.
• Realizar ejercicios que imitan casos reales del mundo laboral.
• Utilizar diversas 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.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial y gobernanza en una sola solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, transformación y análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio eficazmente con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta de datos, transformación y análisis.
• Utilizar 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 (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas 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 coordinar.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas de negocio que deseen configurar Talend Administration Center para implementar y gestionar los roles y tareas de la organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Talend Administration Center.
• Comprender e implementar los fundamentos de la gestión de Talend.
• Construir, desplegar y ejecutar proyectos o tareas empresariales en Talend.
• Monitorear la seguridad de los conjuntos de datos y desarrollar rutinas empresariales basadas en el marco de trabajo de TAC.
• Obtener una comprensión más amplia de las aplicaciones de big data.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Ecuador (en línea o presencial) está destinada a analistas de datos de nivel principiante e intermedio que desean profundizar su comprensión y habilidades en la gestión y mejora de la calidad de los datos mediante el uso de Talend Data Stewardship.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Obtener una comprensión integral del papel de la dirección de los datos en el mantenimiento de la calidad de los datos.
• Utilizar Talend Data Stewardship para gestionar las tareas relacionadas con la calidad de los datos.
• Crear, asignar y gestionar tareas dentro de Talend Data Stewardship, incluida la personalización del flujo de trabajo.
• Utilizar las capacidades de generación de informes y supervisión de la herramienta para seguir el progreso de las iniciativas de calidad y dirección de los datos.

En esta formación práctica dirigida por un instructor en Ecuador, los participantes aprenderán cómo utilizar Talend Open Studio para ESB con el fin de crear, conectar, mediar y gestionar servicios y sus interacciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de

• Integrar, optimizar y distribuir tecnologías ESB como paquetes únicos en diversos entornos de implementación.
• Comprender y utilizar los componentes más empleados de Talend Open Studio.
• Integrar cualquier aplicación, base de datos, API o servicio web.
• Integrar sistemas heterogéneos y aplicaciones de manera fluida.
• Incorporar bibliotecas de código Java existentes para extender proyectos.
• Aprovechar componentes y códigos de la comunidad para ampliar los proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos en un entorno Eclipse basado en arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costes de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.