Nginx

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web utilizando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar los servidores web Nginx, Apache y JBoss en Linux.
• Comparar y contrastar las características y el rendimiento de diferentes servidores web.
• Utilizar módulos y complementos del servidor web para extender la funcionalidad y seguridad de los servidores web.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas del mismo.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

El objetivo de esta formación es explicar qué es la red 5G y cuál es su impacto sobre las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarles tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G/IoT) y presentarles las direcciones de desarrollo de una red que, desde sus inicios, estuvo dedicada al mundo inteligente.

6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas de IoT mediante conectividad ultrarrápida, sensores avanzados y capacidades de IA integrada.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías 6G y las aplicaciones de IoT.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales detrás de 6G.
• Evaluar cómo el 6G remodelará la comunicación y arquitectura de los dispositivos IoT.
• Analizar casos de uso de IoT habilitados por 6G en diversos sectores industriales.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades de 6G en soluciones IoT existentes.

Formato del Curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con debates con expertos.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios clave de ingeniería.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para versiones personalizadas de esta formación alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para coordinar los detalles.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la forma en que se realiza el negocio en muchas industrias, incluido el sector gubernamental. Las tasas de generación de datos y archivo digital por parte del gobierno están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos y aplicaciones móviles, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales dirigidos a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, también lo hacen su gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y disposición final. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información valiosa a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, tomando conciencia de que la información es un activo estratégico y que el gobierno debe proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de sus misiones. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones basadas en datos para cumplir exitosamente sus misiones, están sentando las bases para correlacionar dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán mediante la combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías de negocios sociales y redes
• Big Data y analítica

El Big Data es una de las soluciones inteligentes para la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre los patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estos hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Entender sentido de estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia capaces de analizar y extraer conocimiento útil de flujos vastos y diversos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Políticas de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en una publicación en el blog de OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. Esta iniciativa incluyó más de 200 millones de dólares para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea el Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar datos eficientemente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte de almacenamiento y mantener los datos fácilmente accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando quieran y cómo los necesiten. Copias de seguridad de cantidades masivas de datos intensifica este desafío.

Analizar los datos efectivamente es otro desafío importante. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten navegar por las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlas a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente de MeriTalk reveló que los ejecutivos de TI federales creen que el Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500 mil millones de dólares, mientras también cumplen con sus objetivos misionales).).

Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Analítica Computacional de Datos del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto su sistema de analítica de datos Piranha a disposición de otras agencias. Este sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más comunes, como revisar currículos para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio y gerentes de negocios que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas y escenarios de implementación de la computación en el borde y en la nube.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento de datos y análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones IoT.
• Implementar el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real en sistemas IoT.
• Integrar Edge AI con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar las consideraciones éticas y las mejores prácticas en Edge AI para IoT.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más amplios. La IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados que incorporan sensores y software, los cuales se comunican e intercambian datos a través de Internet.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que deseen comprender y aplicar los conceptos de sistemas embebidos e IoT utilizando C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas embebidos.
• Escribir y compilar código C para la interacción con hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y convertidores analógico-digitales (ADC).
• Entender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas de IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de redes y profesionales de DevOps de nivel intermedio que desean gestionar eficientemente el equilibrio de carga, la función proxy y la optimización del tráfico utilizando HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrio de carga y de los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como ACLs (Listas de Control de Acceso), manipulación de encabezados HTTP y registro de eventos (logging) para obtener un control mayor.
• Supervisar y solucionar problemas en HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar n8n para la automatización de flujos de trabajo IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos IoT.
• Utilizar protocolos IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorizar, diagnosticar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización IoT.

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.