Arquitectura y Modelado de Datos de Greenplum

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (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 capaces de abordar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y la disposición de archivos.
• Configurar Iceberg para lograr un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios complejos en el esquema y manejar la evolución de las 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 con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante 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 trabajo de procesamiento.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender en profundidad la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tabla, la partición, 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.
• Comprender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla a Iceberg.

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.

Los avances tecnológicos y el aumento constante de la información están transformando la forma en que se desarrollan los negocios en muchas industrias, incluyendo el sector gubernamental. La generación de datos y las tasas de digitalización de archivos por parte del gobierno están en ascenso debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y disposición de la información también se vuelven más complejos. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener ideas valiosas a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, dando 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 atender mejor y cumplir con los requisitos de su misión. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para completar con éxito sus misiones, están sentando las bases para correlacionar 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 y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías de negocios sociales y redes
• Big Data y análisis

Big Data es una de las soluciones inteligentes del sector industrial y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre los patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, tanto relacionados como no relacionados, estructurados y no estructurados.

Sin embargo, 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 capaces de analizar y extraer conocimiento útil de flujos vastos y diversos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en un artículo publicado en el blog OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías al establecer la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. Esta iniciativa incluyó más de 200 millones de dólares para sacar el máximo provecho de la explosión del Big Data y de las herramientas necesarias para analizarlo.

Los desafíos que presenta el Big Data son tan desalentadores como alentadora es su promesa. Almacenar los datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el costo por megabyte del almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo necesiten y cómo lo requieran. La copia de seguridad de cantidades masivas de datos intensifica este desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro gran desafío. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten filtrar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlas a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente de MeriTalk descubrió que los ejecutivos de TI federales creen que el Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500 mil millones de dólares mientras también cumplen con sus objetivos misionales).

Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias atender la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto a disposición de otras agencias su sistema de análisis de datos Piranha. Este sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas de la aorta antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como filtrar currículums para conectar candidatos con los gerentes de contratación.

Los participantes que completen esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru adquirirán una comprensión práctica y real del Big Data, así como de sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de aplicar estos conocimientos mediante ejercicios prácticos. La interacción grupal y los comentarios del instructor constituyen una parte importante del curso.

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

Big Data y Analítica Avanzada es la aplicación de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar conjuntos de datos grandes y complejos, con el fin de obtener información accionable y tomar decisiones estratégicas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que deseen aprovechar métodos analíticos de vanguardia y tecnologías big data para realizar análisis predictivos, prescriptivos y en tiempo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar tuberías de procesamiento de datos a gran escala para datos estructurados y no estructurados.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo a conjuntos masivos de datos.
• Aprovechar frameworks de computación distribuida para análisis en tiempo real y streaming de datos.
• Integrar analítica big data en sistemas de inteligencia empresarial y toma de decisiones.

Formato del Curso

• Clase interactiva y debate.
• Feraces 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, contáctenos para organizarlo.

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.