Azure Data Lake Storage Gen2

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen construir y desplegar aplicaciones en la nube potenciadas por IA utilizando Microsoft Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar aplicaciones basadas en eventos y sin servidor utilizando Azure Functions.
• Gestionar soluciones de almacenamiento de Azure y máquinas virtuales.
• Desplegar y escalar aplicaciones web utilizando Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural mediante Azure AI Services.
• Aprovechar GitHub Copilot para asistir en el desarrollo de aplicaciones en la nube impulsadas por IA.

Este curso enseña a los profesionales de TI cómo gestionar sus suscripciones de Azure, asegurar identidades, administrar la infraestructura, configurar redes virtuales, conectar sitios de Azure con entornos locales, gestionar el tráfico de red, implementar soluciones de almacenamiento, crear y escalar máquinas virtuales, implementar aplicaciones web y contenedores, realizar copias de seguridad y compartir datos, además de supervisar su solución.

Este curso está dirigido a Administradores de Azure. El Administrador de Azure implementa, gestiona y supervisa la identidad, gobernanza, almacenamiento, cómputo y redes virtuales en un entorno de nube. El Administrador de Azure aprovisionará, dimensionará, supervisará y ajustará los recursos según corresponda.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel básico, intermedio y avanzado que deseen utilizar Microsoft Azure para construir, probar e implementar agentes de IA para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán comprender la arquitectura de agentes de IA en Azure, crear y configurar un agente funcional, conectar agentes a fuentes de conocimiento empresarial, evaluar y preparar agentes para su implementación.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de DevOps, desarrolladores y gerentes de proyectos que deseen utilizar Azure DevOps para construir e implementar aplicaciones empresariales optimizadas más rápidamente que con los enfoques de desarrollo tradicionales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el vocabulario fundamental y los principios de DevOps.
• Instalar y configurar las herramientas necesarias de Azure DevOps para el desarrollo de software.
• Utilizar las herramientas y servicios de Azure DevOps para adaptarse continuamente al mercado.
• Construir aplicaciones empresariales y evaluar los procesos de desarrollo actuales sobre soluciones de Azure DevOps.
• Gestionar equipos de manera más eficiente y acelerar el tiempo de implementación del software.
• Adoptar prácticas de desarrollo DevOps dentro de la organización.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Peru (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio 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 de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar big data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Este entrenamiento en vivo impartido por instructores en <ubic> (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de Java de nivel intermedio, ingenieros de software y entusiastas de las nubes que desean aprovechar el poder de Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA generativa y sus aplicaciones.
• Configurar y gestionar un servicio de Azure OpenAI.
• Integrar los modelos de OpenAI en aplicaciones Java.
• Desplegar funciones impulsadas por IA dentro de aplicaciones web.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos basada en flujos, de código abierto. Permite el enrutamiento automatizado y en tiempo real de datos, su transformación y la mediación entre sistemas diversos, con una interfaz web (UI) y control granular.

Esta capacitación 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 flujos de datos de NiFi en entornos de producción.

Al finalizar esta capacitación, 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 las operaciones y solucionar problemas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con discusión de arquitecturas del mundo real.
• Prácticas manuales: 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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y Aprendizaje Automático utilizando PySpark. Los participantes aprenden cómo funciona Apache Spark dentro de ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación impartida por un instructor, Peru (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar un sistema 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 cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a administradores de sistemas de nivel básico e intermedio que desean implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Gestionar los recursos del clúster y supervisar 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 lenta al principio; se necesita mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera fase difícil. Tras completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, sabrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a utilizar las API de Python y Scala, entenderán el funcionamiento de los ejecutores y tareas, entre otros conceptos. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se centra especialmente en el despliegue en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios basados en Spark ofrecidos por AWS.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de datos, profesionales de DevOps, científicos de datos

En esta formación en vivo con instructor en Peru, los participantes aprenderán cómo usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a utilizar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabajar en ejercicios que imitan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data mediante PySpark.

Esta formación en vivo con instructores en Peru (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 capacitación, 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 big data.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
• Construir 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 única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten una exploración rápida de datos, transformación y análisis avanzado en entornos empresariales.

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

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, transformación y análisis de datos.
• 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.
• 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, póngase en contacto con nosotros para organizarla.