Integración de Talend Big Data

Esta formación presencial impartida por un instructor en <ubic> (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que desean optimizar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los mismos e implementar soluciones robustas de tipo "lakehouse" capaces de afrontar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Adquirir una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configurar Iceberg para obtener un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Administrar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios complejos en el esquema y gestionar la evolución de las particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del escaneo de datos en conjuntos de datos extensos.
• Implementar mecanismos que garanticen la consistencia de los datos, administren garantías transaccionales y manejen fallos en entornos distribuidos.

Esta formación en directo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante que desean adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar eficazmente Apache Iceberg en la gestión de conjuntos de datos a gran escala, garantizar la integridad de los datos y optimizar los flujos de procesamiento.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender a fondo la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tabla, el particionamiento, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo.
• Instalar y configurar Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, gestionar y manipular tablas de Iceberg.
• Comprender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla a Iceberg.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar grandes conjuntos de datos de forma eficiente con Apache Spark.
• Visualizar big data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos basada en flujos, de código abierto. Permite el enrutamiento automático y en tiempo real de datos, su transformación y la mediación entre sistemas dispares, contando con una interfaz de usuario basada en web y un control fino sobre los procesos.

Esta formación dirigida por instructores (presencial o remota) está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen implementar, gestionar, asegurar y optimizar los flujos de datos de NiFi en entornos de producción.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar, configurar y mantener clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde diversas fuentes y destinos.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de flujos.
• Optimizar el rendimiento, monitorear las operaciones y diagnosticar problemas.

Formato del Curso

• Clase interactiva con discusión sobre arquitecturas reales.
• Talleres prácticos: construcción, implementación y gestión de flujos.
• Ejercicios basados en escenarios en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

Esta formación ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y Aprendizaje Automático utilizando PySpark. Los participantes aprenden cómo opera Apache Spark dentro de ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen configurar e implementar un sistema de Apache Spark para procesar cantidades muy grandes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio y requiere un esfuerzo considerable para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa difícil. Tras completar el curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán las API de Python y Scala, entenderán los conceptos de ejecutores y tareas, entre otros. Siguiendo las mejores prácticas, este curso se centra fuertemente en la implementación en la nube, con especial énfasis en Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios de Spark ofrecidos por AWS.

DIRIGIDO A:

Ingenieros de Datos, profesionales de DevOps, Científicos de Datos

En este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Uruguay, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar Big Data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabajar en ejercicios que simulan casos reales.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data con PySpark.

Esta formación en vivo con instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a procesar big data con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, componentes principales y arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprender a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Flume).
• Construir sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo similares a los utilizados por Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de 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 formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence de Stratio con PySpark, centrándose en estructuras iterativas, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, 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.
• Utilizar 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 (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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 coordinarla.

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

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante a intermedio que desean profundizar su comprensión y habilidades en la gestión y mejora de la calidad de los datos utilizando Talend Data Stewardship.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender de manera integral el papel del gobierno de 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.
• Usar las capacidades de informes y monitoreo de la herramienta para rastrear los esfuerzos de calidad y gobierno de datos.

En esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubicación>, los participantes aprenderán a utilizar Talend Open Studio para ESB con el fin de crear, conectar, mediar y gestionar servicios así como sus interacciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar, mejorar y ofrecer tecnologías ESB como paquetes únicos en diversos entornos de despliegue.
• Comprender y utilizar los componentes más empleados de Talend Open Studio.
• Integrar cualquier aplicación, base de datos, API o servicio web.
• Integrar sin problemas sistemas y aplicaciones heterogéneas.
• Incrustar bibliotecas de código Java existentes para ampliar los proyectos.
• Aprovechar los componentes y el código de la comunidad para extender los proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos dentro de un entorno Eclipse con funcionalidad de arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costos de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.