Almacenamiento de datos: Conceptos, diseño e implementación

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 creciente volumen de información están transformando la forma en que se llevan a cabo las actividades empresariales en numerosos sectores, entre ellos el gobierno. La generación de datos gubernamentales y su archivo digital han aumentado considerablemente gracias al rápido desarrollo de dispositivos móviles, aplicaciones, sensores inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados a los ciudadanos. Conforme la información digital se vuelve más extensa y compleja, también lo es su gestión: el procesamiento, almacenamiento, seguridad y eliminación de datos presentan mayores desafíos. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, detección y análisis permiten a las organizaciones obtener conocimientos valiosos a partir de sus datos no estructurados. El sector gubernamental se encuentra en un punto clave: reconoce ahora que la información es un activo estratégico y debe protegerla, aprovecharla y analizar tanto los datos estructurados como los no estructurados para cumplir mejor sus funciones institucionales. Mientras los líderes gubernamentales procuran crear organizaciones impulsadas por los datos para alcanzar sus objetivos, trabajan también en vincular las interdependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Se desarrollarán soluciones gubernamentales de alto valor mediante la combinación de las tecnologías más disruptivas:

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

El Big Data constituye una solución estratégica que ayuda al gobierno a tomar decisiones más acertadas, basándose en patrones identificados mediante el análisis de grandes volúmenes de información, ya sea estructurada o no.

No obstante, alcanzar tales logros requiere mucho más que simplemente acumular enormes cantidades de datos. "Para dar sentido a este volumen ingente de Big Data se necesitan herramientas y tecnologías avanzadas capaces de extraer conocimientos útiles de flujos de información diversos y extensos", afirmaron Tom Kalil y Fen Zhao, del Gabinete de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, en una entrada para el blog de dicho gabinete.

La Casa Blanca dio un paso al frente al crear en 2012 la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo sobre Big Data, destinando más de 200 millones de dólares para aprovechar este fenómeno tecnológico y las herramientas necesarias para su análisis.

Los desafíos asociados al Big Data son tan imponentes como prometedores sus beneficios. Uno de ellos es el almacenamiento eficiente: dados los limitados presupuestos gubernamentales, las agencias deben reducir al mínimo el coste por megabyte y mantener la información fácilmente accesible para que los usuarios puedan consultarla según sus necesidades. La creación de copias de seguridad de volúmenes masivos añade más complejidad todavía.

Otro reto fundamental es el análisis efectivo de datos: muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten procesar vastos conjuntos de información y detectar tendencias para operar con mayor eficiencia. Un estudio reciente realizado por MeriTalk reveló que los ejecutivos de tecnología gubernamentales consideran que el Big Data podría ayudar a ahorrar más de 500 mil millones de dólares, además de facilitar la consecución de sus objetivos misionales.

Asimismo, las agencias utilizan herramientas propias basadas en Big Data para abordar el análisis de información. Por ejemplo, el Grupo de Análisis Computacional de Datos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge puso a disposición de otras agencias su sistema Piranha. Este ha ayudado a investigadores médicos a identificar señales tempranas que alertan sobre la presencia de aneurismas aorta, además de desempeñarse en tareas rutinarias como seleccionar candidatos idóneos para puestos laborales entre un sinfín de currículos.

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.

Este curso práctico en vivo (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales que deseen utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo SQL existentes.

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.