Google Kubernetes Engine (GKE)

Esta formación presencial dirigida por un instructor en España (en línea o en sitio) está destinada a profesionales de nivel avanzado que desean ampliar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, mejorar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender cómo desplegar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo a través del ajuste de hiperparámetros.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos de IA para la salud utilizando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de salud basadas en IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que desean implementar y administrar dispositivos IoT en AWS.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán crear una plataforma de IoT que incluya la implementación y administración de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre AWS.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean instalar, configurar y administrar AWS IoT las capacidades de Greengrass para crear aplicaciones para varios dispositivos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar AWS IoT Greengrass para crear, implementar, administrar, proteger y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar AWS Lambda para crear e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin necesidad de preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construya, cargue y ejecute AWS Lambda funciones.
• Integre funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquete, implemente, supervise y solucione problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de gran volumen de datos utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar grandes volúmenes de datos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) en España está dirigido a científicos de datos principiantes y profesionales de TI que desean aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar en Google Colab.
• Escribir y ejecutar código Python básico.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

DO180 es una introducción a los contenedores, los fundamentos de Kubernetes y los conceptos de la plataforma Red Hat OpenShift, enfocada en habilidades prácticas.

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante a intermedio que desean aprender flujos de trabajo de contenedores, primitivas de Kubernetes y cómo implementar y operar aplicaciones en OpenShift.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir y administrar imágenes de contenedor y registros con mejores prácticas para la reproducibilidad y la seguridad.
• Implementar y administrar objetos de Kubernetes como pods, despliegues y servicios en OpenShift.
• Utilizar características de OpenShift, incluyendo rutas, BuildConfigs y la consola web, para agilizar la entrega de aplicaciones.
• Implementar almacenamiento persistente, gestión de configuración y manejo de secretos para cargas de trabajo estatales.
• Aplicar prácticas básicas de seguridad, RBAC y monitoreo para mantener clústeres y aplicaciones saludables.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos en un entorno de OpenShift en vivo cada día.
• Ejercicios basados en escenarios y talleres de solución de problemas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas DevOps y optimizar los procesos de desarrollo con AWS Cloud9.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
• Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
• Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
• Utilice sistemas de control de código fuente como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
• Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.

Este curso de formación dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a ingenieros que deseen utilizar Helm para agilizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones de Kubernetes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear construcciones reproducibles de aplicaciones de Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones de paquetes de Helm.

Veraniego:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Alertas y eventos
• Calibración del sensor

Resumen:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio y DevOps profesionales que deseen aprender a configurar y administrar un entorno local Kubernetes usando Minikube.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Implemente y administre contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configure soluciones de redes y almacenamiento persistente para Kubernetes.
• Utilice Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en España (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores y ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y administrar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo implementar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos.
• Optimizar su proceso de desarrollo mediante las funciones avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo local de Kubernetes.