Cursos de Big Data en Costa Rica

Data Warehousing es la práctica de diseñar, construir y operar repositorios centralizados de datos que apoyan el análisis, la generación de informes y la toma de decisiones.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que desean modelar datos dimensionales, construir pipelines ETL robustos y optimizar las cargas de trabajo analíticas.

Al final del entrenamiento, los participantes podrán:

• Explicar conceptos y arquitecturas fundamentales de Data Warehousing.
• Diseñar modelos dimensionales y elegir entre esquemas estrella y copo de nieve.
• Construir y orquestar pipelines ETL y ELT de manera confiable.
• Diferenciar las cargas de trabajo OLTP versus OLAP y optimizar para el análisis.

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, por favor contáctenos para coordinar.

Los participantes que completen esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica obtendrán una comprensión práctica y del mundo real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica estos conocimientos a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor constituyen un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego progresa a los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar Data Analysis. Por último, analizamos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento Big Data, el procesamiento distribuido y la Scala bilidad.

Greenplum es una plataforma de datos de código abierto diseñada para el procesamiento en paralelo a gran escala (MPP), orientada a la analítica y a entornos de datos a gran escala.

Este curso dirigido por un instructor, impartido en vivo (en línea o presencial), está destinado a usuarios técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen comprender la arquitectura interna de Greenplum, construir modelos de datos optimizados y aplicar SQL de alto rendimiento en entornos distribuidos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura sin compartir nada y el modelo de paralelismo de Greenplum.
• Diseñar estructuras de tablas distribuidas y particiones optimizadas para el rendimiento de las consultas.
• Utilizar estrategias de indexación, formatos de almacenamiento y técnicas de diseño físico.
• Interpretar los planes EXPLAIN y optimizar las consultas utilizando mejores prácticas.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un curso personalizado, contáctenos para arreglarlo.

Greenplum es una plataforma de datos masivamente paralela de código abierto basada en PostgreSQL, diseñada para análisis avanzados y almacenamiento de datos a gran escala.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a administradores de nivel intermedio que deseen instalar, configurar y gestionar entornos Greenplum de manera efectiva, incluyendo la gestión de actualizaciones del sistema y bibliotecas.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar un clúster Greenplum listo para producción.
• Gestionar las actualizaciones del sistema y aplicar parches de manera segura.
• Administrar la biblioteca Greenplum para análisis y extensiones.
• Solucionar problemas y monitorear sistemas Greenplum.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de Greenplum en un entorno de laboratorio controlado.
• Ejercicios guiados centrados en la configuración del clúster, flujos de trabajo de actualización y extensiones del sistema.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en su entorno o plataforma de datos, por favor contáctenos para organizarlo.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a profesionales de datos de nivel avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los datos y implementar soluciones robustas de data lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones de big data modernas.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluyendo el manejo de metadatos y la distribución de archivos.
• Configurar Iceberg para un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas de Iceberg a gran escala, realizar cambios de esquema complejos y manejar la evolución de particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del escaneo de datos en grandes conjuntos de datos.
• Implementar mecanismos para garantizar la consistencia de los datos, gestionar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Costa Rica (en línea o en el sitio) está destinado a profesionales de datos de nivel principiante que deseen adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar eficazmente Apache Iceberg en la gestión de conjuntos de datos de gran escala, garantizando la integridad de los datos y optimizando los flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión exhaustiva de la arquitectura, características y beneficios de Apache Iceberg.
• Aprender sobre formatos de tabla, particionamiento, evolución del esquema y 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.

Este curso de formación presencial dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está destinado a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en arquitectura de datos, gobernanza de datos, computación en la nube y tecnologías de big data para gestionar y analizar conjuntos de datos grandes durante las migraciones de datos en sus organizaciones.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y componentes fundamentales de diversas arquitecturas de datos.
• Adquirir una comprensión completa de los principios de la gobernanza de datos y su importancia en entornos regulados.
• Implementar y gestionar marcos de gobernanza de datos como Dama y Togaf.
• Aprovechar las plataformas en la nube para el almacenamiento, procesamiento y gestión eficientes de los datos.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Costa Rica (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar Azure Data Lake Storage Gen2 para soluciones efectivas de análisis de datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y las características clave de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimizar el almacenamiento y acceso a los datos para costos y rendimiento.
• Integrar Azure Data Lake Storage Gen2 con otros servicios de Azure para análisis y procesamiento de datos.
• Desarrollar soluciones utilizando la API de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Solucionar problemas comunes y optimizar estrategias de almacenamiento.

Big Data y Advanced Analytics es la aplicación de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar conjuntos de datos grandes y complejos con el fin de obtener insights operativos y decisiones estratégicas.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados en datos que desean aprovechar métodos analíticos de vanguardia y tecnologías big data para análisis predictivo, prescriptivo y en tiempo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos a gran escala para datos estructurados y no estructurados.
• Aplique técnicas avanzadas de machine learning y deep learning a conjuntos de datos masivos.
• Aproveche marcos de cómputo distribuido para análisis en tiempo real y streaming de datos.
• Integrar el análisis big data en sistemas de inteligencia empresarial y toma de decisiones.

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 acordarlo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está destinado a profesionales de TI intermedios que desean tener una comprensión completa de IBM DataStage desde las perspectivas administrativa y de desarrollo, lo que les permitirá gestionar y utilizar esta herramienta de manera efectiva en sus respectivos lugares de trabajo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender los conceptos fundamentales de DataStage.
• Aprender a instalar, configurar y gestionar entornos de DataStage de manera efectiva.
• Conectarse a diversas fuentes de datos y extraer datos de forma eficiente desde bases de datos, archivos planos y fuentes externas.
• Implementar técnicas efectivas de carga de datos.

Los participantes que completen este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Costa Rica obtendrán una comprensión práctica y basada en el mundo real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Tendrán la oportunidad de poner en práctica este conocimiento a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y los comentarios del instructor son componentes importantes de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y metodologías utilizadas para el Análisis de Datos. Finalmente, discutimos las herramientas e infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el Procesamiento Distribuido y la Escalabilidad.

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que los negocios se llevan a cabo en muchas industrias, incluyendo el gobierno. Los índices de generación de gobierno y de archivos digitales están aumentando debido al rápido crecimiento de dispositivos y aplicaciones móviles, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de cloud computing y portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión de la información, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición también se vuelven más complejos. Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información sobre sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, al darse cuenta de que la información es un activo estratégico y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar información estructurada y no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de la misión. A medida que los líderes del gobierno se esfuerzan por evolucionar las organizaciones impulsadas por datos para cumplir con éxito la misión, están sentando las bases para correlacionar dependencias a través de eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de un mashup de las tecnologías más perjudiciales:

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

IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los $ 5 billones, aproximadamente $ 1.7 trillones más que hoy, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la 3ª Plataforma. A largo plazo, estas tecnologías serán herramientas clave para hacer frente a la complejidad del aumento de la información digital. Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones tomando medidas basadas en patrones revelados al analizar grandes volúmenes de datos relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero el logro de estas hazañas lleva mucho más que la simple acumulación de cantidades masivas de datos. "Haciendo sentido de estos volúmenes de Big Datarequires herramientas de vanguardia y" tecnologías que pueden analizar y extraer conocimiento útil de las corrientes de información vasta y diversa ", Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de la Casa Blanca de Política Científica y Tecnológica escribió en un post 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 Grandes Datos en 2012. La iniciativa incluyó más de $ 200 millones para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla .

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. El almacenamiento eficiente de los datos 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 de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlo cuando lo deseen y cómo lo necesitan. Copia de seguridad de grandes cantidades de datos aumenta el reto.

Otro gran desafío es analizar los datos de manera eficaz. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten tamizar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarles a operar de manera más eficiente. (Un estudio reciente de MeriTalk encontró que los ejecutivos federales de TI piensan que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500.000 millones de dólares mientras cumplen 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 a disposición de otras agencias su sistema de análisis de datos Piranha. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas de la aorta antes de que hagan huelga. También se utiliza para tareas más mundanas, tales como tamizar a través de currículos para conectar candidatos de trabajo con los gerentes de contratación.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán la mentalidad con la que abordar Big Data tecnologías, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividades delictivas y prevenir el delito. Se examinarán estudios de caso de organizaciones de aplicación de la ley de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología Big Data con los procesos tradicionales de recolección de datos para armar una historia durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de grandes datos para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrollado inicialmente por Google, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

Cuando las tecnologías de almacenamiento tradicionales no manejan la cantidad de datos que necesita almacenar, hay una gran cantidad de alternativas. Este curso trata de orientar a los participantes cuáles son las alternativas para almacenar y analizar Big Data y cuáles son sus pros y contras.

Este curso se centra principalmente en la discusión y presentación de soluciones, aunque los ejercicios prácticos están disponibles a pedido.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar conceptos de big data y bases de datos para comprender las plataformas de datos modernas y tomar mejores decisiones tecnológicas y empresariales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán explicar los conceptos fundamentales de bases de datos y big data, comparar las principales opciones de plataformas de datos, describir cómo se almacenan y procesan los datos, e identificar casos de uso prácticos y necesidades de gobernanza.

Esta sesión de capacitación en el aula explorará Big Data. Los asistentes tendrán ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudios de caso para realizar con las herramientas de big data relevantes.

Audiencia

Si intentas dar sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc...) este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y a las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y cuáles vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.

Modo de entrega

Durante el curso, se presentarán a los delegados ejemplos de trabajo de tecnologías de código abierto.

A las conferencias breves les seguirán una presentación y ejercicios sencillos por parte de los participantes

Contenido y software utilizado

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que comprobamos las versiones más recientes posibles.

Abarca el proceso desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de los datos, hasta explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con machine learning.

El big data es un conjunto de datos tan voluminoso y complejo que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuadas para manejarlos. Los desafíos del big data incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, las consultas, la actualización y la privacidad de la información.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aprender a implementar una estrategia de aprendizaje automático mientras maximizan el uso de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes:

• Comprenda la evolución y las tendencias del aprendizaje automático.
• Conozca cómo se utiliza el aprendizaje automático en diferentes industrias.
• Familiarícese con las herramientas, habilidades y servicios disponibles para implementar el aprendizaje automático dentro de una organización.
• Comprenda cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para mejorar la minería y el análisis de datos.
• Aprenda qué es un backend intermedio de datos y cómo lo utilizan las empresas.
• Comprenda el papel que desempeñan el big data y las aplicaciones inteligentes en todas las industrias.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está destinado a personas técnicas que deseen implementar Talend Open Studio for Big Data para simplificar el proceso de lectura y análisis de big data.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Talend Open Studio for Big Data.
• Conectarse con sistemas de big data como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR y Apache.
• Comprender y configurar los componentes y conectores de big data de Open Studio.
• Configurar parámetros para generar automáticamente código MapReduce.
• Usar la interfaz arrastrar y soltar de Open Studio para ejecutar trabajos Hadoop.
• Prototipar pipelines de big data.
• Automatizar proyectos de integración de big data.