Talend Big Data Integration

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.

Apache Hadoop es el marco de trabajo más popular para procesamiento Big Data en clusters de servidores. En este curso de tres (opcionalmente cuatro) días, los asistentes aprenderán sobre los beneficios comerciales y casos de uso para Hadoop y su ecosistema, cómo planificar la implementación y crecimiento del cluster, cómo instalar, mantener, monitorear, solucionar problemas y optimizar Hadoop. También practicarán el cargue masivo de datos en clusters, se familiarizarán con diversas distribuciones de Hadoop, y practicarán la instalación y administración de herramientas del ecosistema de Hadoop. El curso termina con una discusión sobre cómo asegurar el cluster mediante Kerberos.

“…Los materiales estaban muy bien preparados y cubrieron exhaustivamente. El Laboratorio fue muy útil y bien organizado”
— Andrew Nguyen, Ingeniero Principal de Integración DW, Microsoft Online Advertising

Audiencia

Administradores de Hadoop

Formato

Conferencias y laboratorios prácticos, aproximado equilibrio 60% conferencias, 40% laboratorio.

Apache NiFi (Hortonworks DataFlow) es una plataforma de procesamiento de eventos y logística de datos integrada en tiempo real que permite mover, rastrear y automatizar los datos entre los sistemas. Está escrito usando programación basada en flujo y proporciona una interfaz de usuario basada en web para administrar flujos de datos en tiempo real.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apachi NiFi
• Fuente, transformar y gestionar datos de fuentes de datos dispersas y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de datos grandes.
• Automatice los flujos de datos
• Habilitar análisis de transmisión
• Aplicar varios enfoques para la ingestión de datos
• Transformar Big Data y en conocimientos empresariales

Audiencia

• Administradores del sistema
• Ingenieros de datos
• Desarrolladores
• DevOps

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujo a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi.

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

• Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
• Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
• Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
• Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.

Esta formación ofrece una introducción práctica a la creación de flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo funciona Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente aplicando los principios de la computación distribuida.

Este curso de formación dirigido por un instructor en España (en línea o presencial) está destinado a ingenieros que deseen configurar e implementar el sistema Apache Spark para procesar cantidades muy grandes de datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprender la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en España (en línea o in situ) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

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

• Instale y configure Apache Spark en varios entornos.
• Administre los recursos del clúster y supervise las aplicaciones de Spark.
• Optimice el rendimiento de los clústeres de Spark.
• Implemente medidas de seguridad y garantice una alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark aumenta lentamente al principio, y requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar la primera parte difícil. Después de completar este curso, los participantes entenderán los conceptos básicos de Apache Spark, diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán las API de Python y Scala, comprenderán los ejecutores y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se centra fuertemente en la implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también entenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los servicios más recientes de Spark de AWS.

AUDIENCIA:

Data Engineer, DevOps, Data Scientist

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos.

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

• Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
• Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

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

• Configure el entorno necesario para empezar a procesar macrodatos con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, los componentes principales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprenda a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explore las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Cree sistemas de recomendación de filtrado colaborativo similares a Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilice Apache Mahout para escalar los algoritmos de aprendizaje automático.

Spark SQL es el módulo de Apache Spark para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Spark SQL proporciona información sobre la estructura de los datos, así como sobre el cálculo que se está realizando. Esta información puede utilizarse para realizar optimizaciones. Dos usos comunes de Spark SQL son:
- ejecutar consultas SQL.
- leer datos de una instalación existente de Hive.

En este entrenamiento dirigido por un instructor (presencial o remoto), los participantes aprenderán a analizar diversos conjuntos de datos utilizando Spark SQL.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Spark SQL.
• Realizar análisis de datos con Spark SQL.
• Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
• Visualizar datos y resultados de consultas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Stratio es una plataforma centrada en datos que integra big data, IA y gobernanza en una sola solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, transformaciones y análisis avanzados en entornos empresariales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (online o presencial) está orientado a profesionales intermedios en datos que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio eficazmente con PySpark, enfocándose en estructuras de bucles, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• 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.
• Usar 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 (UDFs) para operaciones reutilizables en PySpark.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas de negocios que deseen configurar Talend Administration Center para desplegar y gestionar los roles y tareas de la organización.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Talend Administration Center.
• Entender e implementar los fundamentos de la gestión de Talend.
• Construir, desplegar y ejecutar proyectos o tareas empresariales en Talend.
• Monitorear la seguridad de los conjuntos de datos y desarrollar rutinas de negocio basadas en el marco TAC.
• Obtener una comprensión más amplia de las aplicaciones de big data.

Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial) está destinada a analistas de datos principiantes e intermedios 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:

• Obtener una comprensión completa del papel de la gobernanza de los datos en el mantenimiento de 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, incluyendo la personalización de flujos de trabajo.
• Utilizar las capacidades de informes y monitoreo de la herramienta para rastrear la calidad de los datos y los esfuerzos de gobernanza de los datos.