Integración de Big Data con Talend

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los datos e implementar soluciones robustas de lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y la disposición de archivos.
• Configurar Iceberg para un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Administrar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios complejos de 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 grandes.
• Implementar mecanismos para garantizar la consistencia de los datos, gestionar las garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (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 trabajo de procesamiento de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender en profundidad la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tabla, la partición, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo (time travel).
• Instalar y configurar Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, gestionar y manipular tablas Iceberg.
• Comprender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla hacia Iceberg.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (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 capacitación, 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 y de código abierto. Permite el enrutamiento automático en tiempo real, la transformación y la mediación de sistemas entre sistemas dispares, con una interfaz de usuario basada en la web y un control fino.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en sitio 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 final de esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva con discusión sobre arquitecturas del mundo real.
• Laboratorios 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, contáctenos para coordinar los detalles.

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

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos muy grandes de manera rápida.
• Comprender las diferencias entre Apache Spark y Hadoop MapReduce, y saber cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a 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 monitorear las aplicaciones de Spark.
• Optimizar el rendimiento de los clústeres de Spark.
• Implementar medidas de seguridad y garantizar alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio, y se requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa difícil. Tras completar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark, sabrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a usar las API de Python y Scala, entenderán el funcionamiento de los executores y las tareas, entre otros aspectos. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se centra intensamente en la implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios de Spark disponibles en AWS.

DIRIGIDO A:

Ingenieros de Datos, Profesionales de DevOps, Científicos de Datos

En esta formación en vivo con instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán cómo usar Python y Spark juntos para analizar grandes datos, mientras realizan ejercicios prácticos.

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

• Aprender a utilizar Spark con Python para analizar grandes datos.
• Trabajar en ejercicios que imitan casos del mundo real.
• Utilizar distintas herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos usando PySpark.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a procesar grandes volúmenes de datos con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, los componentes principales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprender a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de grandes datos.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop y 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, IA y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, transformación y análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio de manera efectiva con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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 organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas de negocios que deseen configurar el Centro de Administración de Talend para implementar y gestionar los roles y tareas de la organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante a intermedio que desean profundizar en su comprensión y habilidades para gestionar y mejorar la calidad de los datos mediante Talend Data Stewardship.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender de manera integral el papel de la dirección de datos en el mantenimiento de la calidad de los datos.
• Utilizar Talend Data Stewardship para gestionar tareas relacionadas con la calidad de los datos.
• Crear, asignar y gestionar tareas dentro de Talend Data Stewardship, incluida la personalización de flujos de trabajo.
• Utilizar las capacidades de informes y supervisión de la herramienta para rastrear los esfuerzos de calidad de datos y dirección de datos.

En esta formación en vivo con instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán a utilizar Talend Open Studio para ESB con el fin de crear, conectar, mediar y gestionar servicios y sus interacciones.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de

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