Nginx

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 la seguridad de los servidores web.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas del servidor web.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

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

El 6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas del IoT a través de conectividad ultrarrápida, sensores avanzados e integración de capacidades de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías del 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los participantes adquirirá la capacidad de:

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

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con discusión experta.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar 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 aumento exponencial de la información están transformando la forma en que se realizan los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Las tasas de generación de datos gubernamentales y de archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos y aplicaciones móviles, los sensores y dispositivos inteligentes, las soluciones de computación en la nube y los portales dirigidos a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y eliminación de la información también se vuelven más complejos. 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, dando cuenta de que la información es un activo estratégico, y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de la misión. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para lograr exitosamente sus misiones, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

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

Big Data es una de las soluciones industriales inteligentes que permite al gobierno tomar mejores decisiones al actuar basándose en patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. «Dar sentido a estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia capaces de analizar y extraer conocimiento útil de corrientes vastas y diversas de información», escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en una publicación en el Blog de OSTP.

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

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar los datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el costo por megabyte del almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y cómo los necesiten. La copia de seguridad de cantidades masivas de datos intensifica el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro desafío importante. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten tamizar las montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un reciente estudio de MeriTalk encontró que los ejecutivos de TI federales creen que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500 mil millones de dólares mientras también cumplen con los objetivos de la misión).

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 Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como tamizar currículums para conectar a los candidatos con los gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de empresas de nivel intermedio 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 final de esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar sus aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento inteligente de datos y analítica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados a medida para realizar funciones específicas dentro de sistemas más grandes. IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados equipados con sensores y software que se comunican e intercambian datos a través de internet.

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

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

• 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 conversores analógico-digital (ADC).
• Entender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas 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, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen 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.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a administradores de sistemas de nivel intermedio, ingenieros de red y profesionales de DevOps que deseen gestionar eficientemente el equilibrio de carga, la función de proxy y la optimización del tráfico mediante HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrio de carga y los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas, como listas de control de acceso (ACL), manipulación de cabeceras HTTP y registro de eventos, para obtener un mayor control.
• Supervisar y resolver incidencias en HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que deseen automatizar procesos de IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.