Nginx

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante e intermedio que desean utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web utilizando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar los servidores web Nginx, Apache y JBoss en Linux.
• Comparar y contrastar las características y el rendimiento de diferentes servidores web.
• Utilizar módulos y complementos del servidor web para extender la funcionalidad y seguridad de estos.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

El objetivo de la capacitación es explicar qué es la red 5G y qué impacto tiene en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarte tanto las ventajas como las desventajas de esta relación tecnológica (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, que desde el principio estuvo dedicada al mundo inteligente.

6G es la norma de comunicaciones inalámbricas de nueva generación que tiene como objetivo transformar los ecosistemas del IoT mediante conectividad ultrarrápida, detección avanzada y capacidades de IA integrada.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los estudiantes adquirirán la capacidad de:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales detrás de 6G.
• Evaluar cómo el 6G remodelará la comunicación y la arquitectura de los dispositivos del IoT.
• Analizar casos de uso del IoT habilitados por 6G en diversos sectores industriales.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades de 6G en las soluciones existentes de IoT.

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con debates expertos.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios de ingeniería clave.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener versiones adaptadas de esta formación que se alineen con la hoja de ruta tecnológica de su organización, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está orientada a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas y escenarios de implementación de edge computing y cloud computing.
• Implementar soluciones de computación en el borde para mantenimiento predictivo y toma de decisiones en tiempo real.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y ajustar entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones IoT.
• Implementar procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integrar Edge AI con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en Edge AI para IoT.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. La IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados, equipados con sensores y software, que se comunican e intercambian datos a través de internet.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que desean comprender y aplicar los conceptos de sistemas embebidos e IoT utilizando C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas embebidos.
• Escribir y compilar código C para interactuar con hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y conversores analógico-digitales (ADC).
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del curso

• Lección 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, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y edge computing.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y edge computing.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento de IA descentralizado.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de edge computing.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de redes y profesionales de DevOps de nivel intermedio que desean gestionar de manera eficiente el equilibrado de carga, el proxy y la optimización del tráfico utilizando HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrado de carga y los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como ACLs, manipulación de encabezados HTTP y registro de logs para mejorar el control.
• Monitorizar y solucionar problemas en HAProxy para garantizar un máximo rendimiento y fiabilidad.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos de IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas de IoT utilizando nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos de IoT como MQTT y API REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.