Integración de Big Data con Talend

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.

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.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas de negocio que deseen configurar Talend Administration Center para desplegar y gestionar los roles y tareas de su organización.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Talend Administration Center.
• Comprender e implementar los fundamentos de la gestión con Talend.
• Crear, desplegar y ejecutar proyectos empresariales o tareas 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 capacitación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante a intermedio que desean profundizar su comprensión y habilidades en la gestión y mejora de la calidad de los datos utilizando Talend Data Stewardship.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender integralmente el papel de la gobernanza de datos para mantener la calidad de los datos.
• Utilizar Talend Data Stewardship para gestionar tareas de calidad de datos.
• Crear, asignar y gestionar tareas dentro de Talend Data Stewardship, incluida la personalización del flujo de trabajo.
• Usar las capacidades de informes y monitoreo de la herramienta para realizar un seguimiento de los esfuerzos de gobernanza y calidad de datos.

Durante esta formación práctica impartida por un instructor en Peru, los participantes aprenderán a utilizar Talend Open Studio para ESB con el fin de crear, conectar, mediar y gestionar servicios, así como sus interacciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar, mejorar y entregar tecnologías de 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 sin problemas sistemas y aplicaciones heterogéneas.
• Incorporar bibliotecas de código Java existentes para extender los proyectos.
• Aprovechar los componentes y el código de la comunidad para ampliar los proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos dentro del entorno Eclipse con funcionalidad de arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costes de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.