Transmisión de datos y procesamiento en tiempo real

Esta formación presencial o online dirigida por un instructor está orientada a profesionales del sector con conocimientos avanzados que deseen optimizar sus flujos de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los mismos y desarrollar soluciones sólidas para el almacenamiento de big data capaces de afrontar las complejidades propias de aplicaciones modernas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender a fondo la arquitectura de Apache Iceberg, incluyendo la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configurar Apache Iceberg para obtener un rendimiento óptimo en distintos entornos e integrarlo con diversos motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas a gran escala en Apache Iceberg, realizar cambios complejos en los esquemas y manejar la evolución de las particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de consultas y la eficiencia en el escaneo de grandes volúmenes de datos.
• Implementar mecanismos que garanticen la coherencia de los datos, gestionen las transacciones e hagan frente a posibles fallos en entornos distribuidos.

Esta formación presencial o online, impartida por un instructor en España, está pensada para profesionales del sector del data con conocimientos básicos que deseen adquirir las competencias necesarias para utilizar Apache Iceberg en la gestión de grandes conjuntos de datos, garantizando así su integridad y optimizando los flujos de procesamiento.

Al término del curso, los asistentes serán capaces de:

• Comprender en profundidad la arquitectura, las características y las ventajas de Apache Iceberg.
• Conocer los distintos formatos de tabla, el particionado, la evolución de esquemas y la funcionalidad de retroceso temporal.
• Instalar y configurar Apache Iceberg en diversos entornos.
• Crear, gestionar y manipular tablas Iceberg.
• Entender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla a Apache Iceberg.

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en España, está dirigido a científicos e ingenieros de datos con nivel intermedio que desean emplear Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de Big Data.

Al concluir esta formación, los asistentes podrán:

• Configurar un entorno de Big Data haciendo uso de Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar grandes conjuntos de datos con eficacia a través de Apache Spark.
• Visualizar volúmenes masivos de información en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas disponibles en la nube.

Los avances tecnológicos y el aumento constante de la cantidad de información están transformando la forma en que se realizan las actividades empresariales en diversos sectores, incluido el gobierno. Gracias al crecimiento acelerado de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados a los ciudadanos, se ha incrementado significativamente la generación y el archivo digital de datos gubernamentales. Conforme la información digital se vuelve más extensa y compleja, también aumentan las dificultades relacionadas con su gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y eliminación adecuada. Sin embargo, han surgido nuevas herramientas de captura, búsqueda, detección y análisis que permiten a las organizaciones obtener valiosos insights a partir de datos no estructurados. Actualmente, el sector gubernamental se encuentra en un punto de inflexión: reconoce que la información es un activo estratégico y entiende la necesidad imperativa de protegerla, aprovecharla e interpretarla tanto en formatos estructurados como no estructurados para prestar mejores servicios públicos y cumplir con sus objetivos institucionales. En este contexto, los líderes gubernamentales trabajan incansablemente por convertir a sus organizaciones en entidades orientadas a los datos, creando así un marco sólido para establecer correlaciones entre eventos, personas, procesos e información.

Se desarrollarán soluciones gubernamentales de gran valor mediante la integración sinérgica de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Tecnologías empresariales sociales y redes interactivas
• Big data y análisis de datos

El big data representa una solución inteligente que facilita a los gobiernos la toma de decisiones más acertadas, basándose en patrones identificados al analizar enormes volúmenes de información —estructurada o no— relacionada con sus operaciones.

No obstante, lograr estos objetivos requiere mucho más que simplemente acumular grandes cantidades de datos. Como bien lo indicaron Tom Kalil y Fen Zhao, del Buró de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, en una publicación del Blog OSTP: "Para dar sentido a tales volúmenes masivos de big data se requieren herramientas tecnológicas punteras que permitan analizar y extraer conocimientos útiles procedentes de flujos diversos e ingentes de información".

En 2012, la Casa Blanca dio un paso fundamental al lanzar la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo en Big Data, destinando más de 200 millones de dólares precisamente para impulsar el aprovechamiento óptimo de este fenómeno tecnológico.

Los desafíos derivados del big data son tan grandes como alentadoras sus posibilidades. Uno de los principales consiste en garantizar un almacenamiento eficiente: pese a las limitaciones presupuestarias típicas, cada agencia debe reducir al mínimo el costo por megabyte y mantener rápidamente accesibles los datos según demanda del usuario. Añádase a esto la complejidad que conlleva realizar copias de respaldo masivas.

Otro reto fundamental radica en analizar estos datos de manera eficaz. Numerosas agencias gubernamentales utilizan herramientas comerciales para clasificar y extraer tendencias informativas que faciliten una gestión más eficiente; un reciente estudio realizado por MeriTalk reveló que los directivos de TI federales estiman que el big data podría permitirles ahorrar más de 500 mil millones de dólares además de cumplir mejor sus misiones institucionales.

Igualmente, las herramientas desarrolladas internamente para big data contribuyen significativamente al análisis operativo. Por ejemplo, el Grupo de Análisis Computacional de Datos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto a disposición de otras entidades gubernamentales su sistema analítico denominado Piranha. Gracias a él, investigadores médicos lograron identificar un indicador que advierte oportunamente sobre la posibilidad de aparición de aneurismas aórticos; además se usa en tareas rutinarias como la revisión masiva de currículos para asignar candidatos adecuados a vacantes específicas.

Los participantes que finalicen esta capacitación presencial dirigida por un instructor en España adquirirán una comprensión práctica y real del Big Data, así como de las tecnologías, metodologías y herramientas vinculadas a él.

Tendrán la oportunidad de aplicar estos conocimientos mediante ejercicios prácticos. La interacción grupal y la guía del instructor forman parte fundamental de este aprendizaje.

El curso comienza con una introducción a los fundamentos del Big Data, luego aborda los lenguajes de programación utilizados para el análisis de datos. Asimismo, se examinan las herramientas e infraestructura imprescindibles para el almacenamiento masivo de información, el procesamiento distribuido y la escalabilidad.

El curso de Big Data y Analítica Avanzada aborda la aplicación de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar conjuntos de datos grandes y complejos, con el fin de obtener insights prácticos y apoyar la toma de decisiones estratégicas.

Se trata de una formación presencial o en línea impartida por instructores, dirigida a profesionales del sector que cuenten con conocimientos avanzados en el área y deseen utilizar métodos analíticos innovadores junto con tecnologías de big data para realizar análisis predictivos, prescriptivos e incluso en tiempo real.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos a gran escala para datos estructurados y no estructurados.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático y deep learning sobre conjuntos de datos masivos.
• Emplear marcos de computación distribuida para el análisis en tiempo real y la transmisión continua de datos.
• Integrar la analítica de big data en sistemas de inteligencia empresarial y toma de decisiones.

Formato del curso

• Clases interactivas con debate y discusión.
• Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conceptos aprendidos.
• Aplicación práctica en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una adaptación específica de este programa formativo, no dude en contactarnos para coordinarla.

Apache NiFi es una plataforma de código abierto orientada a la integración de datos y el procesamiento de eventos basada en flujos. Permite la ruteación automática y en tiempo real de datos, así como su transformación y mediación entre sistemas diversos, todo con una interfaz web intuitiva que brinda un control detallado.

Esta formación presencial o remota, impartida por instructores expertos, está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen implementar, gestionar, proteger y optimizar flujos de datos en entornos de producción con NiFi.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Instalar, configurar y mantener clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos provenientes de distintas fuentes y destinos.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de flujos.
• Optimizar el rendimiento, supervisar el funcionamiento del sistema y solucionar incidencias.

Formato del curso

• Clases interactivas con análisis de arquitecturas reales.
• Laboratorios prácticos: creación, despliegue y gestión de flujos.
• Ejercicios basados en escenarios concretos dentro de un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.

Este curso ofrece una introducción práctica a la creación de flujos de trabajo escalables para el procesamiento de datos y el Aprendizaje Automático mediante PySpark. Los participantes aprenderán cómo funciona Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data, así como a procesar eficazmente grandes volúmenes de información basándose en principios de computación distribuida.

Este entrenamiento dirigido por expertos en España (en línea o presencial) está pensado para ingenieros que necesiten implementar sistemas Apache Spark a fin de procesar volúmenes masivos de información.

Al concluirlo, los asistentes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Manipular y analizar rápidamente bases de datos de gran tamaño.
• Diferenciar correctamente las capacidades de Apache Spark frente a Hadoop MapReduce, identificando el entorno más adecuado para cada caso.
• Integrar Apache Spark con diversas herramientas de aprendizaje automático.

Este curso práctico dirigido por instructores en España (en línea o presencial) está destinado a administradores de sistemas con conocimientos básicos e intermedios que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres Spark.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Gestionar los recursos del clúster y supervisar las aplicaciones Spark.
• Optimizar el rendimiento de los clústeres Spark.
• Aplicar medidas de seguridad y garantizar la alta disponibilidad.
• Diagnosticar y resolver problemas comunes en Spark.

Aunque al principio Apache Spark presenta una curva de aprendizaje algo pronunciada y requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados, este curso tiene como objetivo ayudar a los participantes a superar esa fase inicial más difícil. Al finalizarlo, los alumnos comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark: sabrán distinguir claramente entre RDD y DataFrame, dominarán las API en Python y Scala, entenderán el funcionamiento de los ejecutores y tareas, entre otros aspectos. Además, siguiendo las mejores prácticas del sector, este curso pone especial énfasis en la implementación en entornos cloud, concretamente en Databricks y AWS. También se explicarán las diferencias clave entre AWS EMR y AWS Glue, el servicio más reciente de AWS orientado a Spark.

DESTINATARIOS:

Ingenieros de datos, profesionales DevOps y científicos de datos

En esta formación presencial dirigida por un experto en España, los participantes descubrirán cómo combinar Python y Spark para abordar análisis de Big Data, ejercitándose a través de situaciones prácticas.

Al término del entrenamiento, obtendrán capacidades como:

• Dominar el uso conjunto de Spark y Python para procesar grandes volúmenes de datos.
• Resolver casos realistas mediante ejercicios aplicados.
• Aplicar diversas herramientas especializadas con PySpark en escenarios analíticos complejos.

Este curso presencial o en línea, dirigido por instructores especializados, está destinado a desarrolladores que buscan integrar y utilizar Spark, Hadoop y Python para manejar, analizar y transformar conjuntos de datos extensos y complejos.

Al finalizar el entrenamiento, los participantes lograrán:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a trabajar con Big Data empleando Spark, Hadoop y Python.
• Aplicar sus conocimientos sobre las características, componentes esenciales y estructura de Spark y Hadoop.
• Integrar eficazmente Spark, Hadoop y Python en el procesamiento masivo de información.
• Dominar herramientas pertenecientes al ecosistema Spark, como Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop y Flume.
• Elaborar sistemas recomendadores basados en filtrado colaborativo comparables a los utilizados por Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Hacer uso de Apache Mahout para incrementar el impacto de algoritmos vinculados al 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 la exploración rápida de datos, su transformación y el análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta capacitación presencial o online, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de los datos con conocimientos intermedios que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence en Stratio mediante PySpark, enfocándose en estructuras de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica de datos avanzada.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Navegar e interactuar con la plataforma Stratio empleando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en procesos de ingestión, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para gestionar flujos de trabajo de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y administrar funciones definidas por el usuario (UDFs) para operaciones reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Clases interactivas con discusión guiada.
• Numerosos ejercicios y prácticas dirigidas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.