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Python, Spark, and Hadoop for Big Data

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure el entorno necesario para empezar a procesar big data con Spark, Hadoop y Python.
  • Comprenda las características, los componentes principales y la arquitectura de Spark y Hadoop.
  • Aprenda a integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de macrodatos.
  • Explore las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
  • Cree sistemas de recomendación de filtrado colaborativos similares a los de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
  • Utilice Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.
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Administration of Apache Spark

35 horas
Esta formación en directo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Apache Spark en varios entornos.
  • Administre los recursos del clúster y supervise las aplicaciones de Spark.
  • Optimice el rendimiento de los clústeres de Spark.
  • Implemente medidas de seguridad y garantice una alta disponibilidad.
  • Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.
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Python y Spark para Big Data (PySpark)

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
  • Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
  • Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.
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Big Data Analytics in Health

21 horas
El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles. La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico. En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
  • Comprender las características de los datos médicos.
  • Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
  • Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.
Nota
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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Hadoop and Spark for Administrators

35 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas que desean aprender a configurar, implementar y administrar Hadoop clústeres dentro de su organización. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Apache Hadoop.
  • Comprenda los cuatro componentes principales del ecosistema de Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common.
  • Utilice el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) para escalar un clúster a cientos o miles de nodos.  
  • Configure HDFS para que funcione como motor de almacenamiento para implementaciones de Spark locales.
  • Configure Spark para acceder a soluciones de almacenamiento alternativas como Amazon S3 y sistemas de bases de datos NoSQL como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
  • Llevar a cabo tareas administrativas como el aprovisionamiento, la gestión, la supervisión y la seguridad de un clúster de Apache Hadoop.
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Hortonworks Data Platform (HDP) para Administradores

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) presenta Hortonworks Data Platform (HDP) y guía a los participantes a través de la implementación de la solución Spark + Hadoop. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
    Utilice Hortonworks para ejecutar Hadoop de forma fiable a gran escala. Unifique las capacidades de seguridad, gobernanza y operaciones de Hadoop con los flujos de trabajo analíticos ágiles de Spark. Utilice Hortonworks para investigar, validar, certificar y dar soporte a cada uno de los componentes de un proyecto de Spark. Procese diferentes tipos de datos, incluidos los estructurados, los no estructurados, en movimiento y en reposo.
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Una introducción práctica al procesamiento de flujo

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (in situ o remota), los participantes aprenderán a configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure diferentes Stream Processing marcos, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
  • Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
  • Procesamiento de datos de forma continua, concurrente y registro por registro.
  • Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
  • Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.
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Magellan: Análisis Geoespacial con Spark

14 horas
Magellan es un motor de ejecución distribuida de código abierto para el análisis geoespacial en big data. Implementado sobre Apache Spark, amplía Spark SQL y proporciona una abstracción relacional para el análisis geoespacial. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los conceptos y enfoques para implementar el análisis geospacial y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de análisis predictivo utilizando Magellan en Spark. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Consultar, analizar y unir datos geoespaciales de manera eficiente a escala
  • Implementar datos geoespaciales en inteligencia empresarial y aplicaciones de análisis predictivo
  • Utilice el contexto espacial para ampliar las capacidades de dispositivos móviles, sensores, registros y dispositivos portátiles
Audiencia
  • Desarrolladores de aplicaciones
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Apache Spark for .NET Developers

21 horas
Esta formación en directo dirigida por un instructor en Guatemala (online o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen llevar a cabo análisis de big data utilizando Apache Spark en sus aplicaciones .NET. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Apache Spark.
  • Comprenda cómo .NET implementa las API de Spark para que se pueda acceder a ellas desde una aplicación .NET.
  • Desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos utilizando C# o F#, capaces de manejar conjuntos de datos cuyo tamaño se mide en terabytes y pedabytes.
  • Desarrolle características de aprendizaje automático para una aplicación .NET con las funcionalidades de Apache Spark.
  • Llevar a cabo análisis exploratorios utilizando SQL consultas en grandes conjuntos de datos.
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SMACK Stack for Data Science

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Implemente una arquitectura de canalización de datos para procesar big data.
  • Desarrollar una infraestructura de clúster con Apache, Mesos y Docker.
  • Analice los datos con Spark y Scala.
  • Gestione datos no estructurados con Apache Cassandra.
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Apache Spark Fundamentals

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar Apache Spark un sistema para procesar grandes cantidades de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Apache Spark.
  • Procese y analice rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
  • Comprenda la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo usar cuál.
  • Integre Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.
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Apache Spark in the Cloud

21 horas
La curva de aprendizaje de Apache Spark está aumentando lentamente al principio, necesita mucho esfuerzo para obtener el primer retorno. Este curso tiene como objetivo saltar a través de la primera parte difícil. Después de tomar este curso, los participantes comprenderán los conceptos básicos de Apache Spark , diferenciarán claramente RDD de DataFrame, aprenderán Python y Scala API, comprenderán ejecutores y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, este curso se enfoca fuertemente en implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los últimos servicios Spark de AWS. AUDIENCIA: Ingeniero de Datos, DevOps , Científico de Datos
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Spark para Desarrolladores

21 horas
OBJETIVO: Este curso presentará Apache Spark . Los estudiantes aprenderán cómo Spark encaja en el ecosistema de Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos. El curso cubre el shell de Spark para análisis de datos interactivos, componentes internos de Spark, API de Spark, Spark SQL , transmisión de Spark y aprendizaje automático y graphX. AUDIENCIA Desarrolladores / Analistas de datos
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Scaling Data Pipelines with Spark NLP

14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Spark NLP, construido sobre Apache Spark, para desarrollar, implementar y escalar modelos y canalizaciones de procesamiento de texto en lenguaje natural. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear canalizaciones de NLP con Spark NLP.
  • Comprender las características, la arquitectura y los beneficios del uso de Spark NLP.
  • Utilice los modelos previamente entrenados disponibles en Spark NLP para implementar el procesamiento de texto.
  • Aprenda a crear, entrenar y escalar modelos Spark NLP para proyectos de producción.
  • Aplique la clasificación, la inferencia y el análisis de sentimientos en casos de uso del mundo real (datos clínicos, información sobre el comportamiento de los clientes, etc.).
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Apache Spark Streaming with Scala

21 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de software que desean transmitir big data con Spark Streaming y Scala. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Cree aplicaciones Spark con el lenguaje de programación Scala.
  • Utilice Spark Streaming para procesar flujos continuos de datos.
  • Procese flujos de datos en tiempo real con Spark Streaming.
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Apache Spark SQL

7 horas
Spark SQL es Apache Spark módulo de Apache Spark para trabajar con datos estructurados y no estructurados. Spark SQL proporciona información sobre la estructura de los datos, así como el cálculo que se realiza. Esta información se puede usar para realizar optimizaciones. Dos usos comunes para Spark SQL son:
- para ejecutar consultas SQL .
- para leer datos de una instalación de Hive existente. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota), los participantes aprenderán cómo analizar varios tipos de conjuntos de datos usando Spark SQL . Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instalar y configurar Spark SQL .
  • Realizar análisis de datos usando Spark SQL .
  • Consultar conjuntos de datos en diferentes formatos.
  • Visualizar datos y resultados de consultas.
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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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Inteligencia Artificial - La Materia más Aplicada - Análisis de Datos + AI Distribuido + PNL

21 horas
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, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
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Apache Spark MLlib

35 horas
MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje práctico de la máquina sea escalable y fácil. Consiste en algoritmos comunes de aprendizaje y utilidades, incluyendo clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel más bajo y API de oleoducto de nivel superior. Se divide en dos paquetes:
  • spark.mllib contiene la API original construida sobre RDDs.
  • spark.ml proporciona una API de nivel superior construida en la parte superior de DataFrames para la construcción de tuberías de ML.
     
Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas construida para Apache Spark
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Introducción a Graph Computing

28 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como Graph Analytics). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda cómo se conservan y recorren los datos de los gráficos.
  • Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
  • Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
  • Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.
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Testimonios(19)

The VM I liked very much The Teacher was very knowledgeable regarding the topic as well as other topics, he was very nice and friendly I liked the facility in Dubai.

Safar Alqahtani - Elm Information Security
Curso - Big Data Analytics in Health

Sufficient hands on, trainer is knowledgable

Chris Tan
Curso - A Practical Introduction to Stream Processing

very interactive...

Richard Langford
Curso - SMACK Stack for Data Science

Compromiso y disposición para explicar temas secundarios.

Marek - Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Curso - Apache Spark Fundamentals

Traducción Automática

Experiencia práctica del entrenador, no coloreando la solución discutida pero tampoco introduciendo una característica negativa. Siento que el entrenador me está preparando para un uso real y práctico de la herramienta: estos valiosos detalles generalmente no se encuentran en los libros.

Krzysztof Miodek - Krajowy Rejestr Długów Biuro Informacji Gospodarczej S.A.
Curso - Apache Spark Fundamentals

Traducción Automática

Having hands on session / assignments

Poornima Chenthamarakshan - Intelligent Medical Objects
Curso - Apache Spark in the Cloud

1. Right balance between high level concepts and technical details. 2. Andras is very knowledgeable about his teaching. 3. Exercise

Steven Wu - Intelligent Medical Objects
Curso - Apache Spark in the Cloud

La combinación de teoría y práctica con herramientas como databricks

Graciela Saud - Servicio de Impuestos Internos
Curso - Spark for Developers

Doing similar exercises different ways really help understanding what each component (Hadoop/Spark, standalone/cluster) can do on its own and together. It gave me ideas on how I should test my application on my local machine when I develop vs when it is deployed on a cluster.

Thomas Carcaud - IT Frankfurt GmbH
Curso - Spark for Developers

Ajay was very friendly, helpful and also knowledgable about the topic he was discussing.

Biniam Guulay - ICE International Copyright Enterprise Germany GmbH
Curso - Spark for Developers

Ernesto did a great job explaining the high level concepts of using Spark and it's various modules.

Michael Nemerouf
Curso - Spark for Developers

Ejercicios e intercambios durante las preguntas y respuestas

Antoine - Physiobotic
Curso - Scaling Data Pipelines with Spark NLP

Traducción Automática

El buen humor, el apoyo y las habilidades del entrenador.

Oumayma - Physiobotic
Curso - Scaling Data Pipelines with Spark NLP

Traducción Automática

The fact that we were able to take with us most of the information/course/presentation/exercises done, so that we can look over them and perhaps redo what we didint understand first time or improve what we already did.

Raul Mihail Rat - Accenture Industrial SS
Curso - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

I liked that it managed to lay the foundations of the topic and go to some quite advanced exercises. Also provided easy ways to write/test the code.

Ionut Goga - Accenture Industrial SS
Curso - Python, Spark, and Hadoop for Big Data

This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.

Laura Kahn
Curso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

Un montón de ejemplos prácticos, diferentes formas de abordar un mismo problema, y a veces trucos no tan obvios de cómo mejorar la solución actual

Rafał - Nordea
Curso - Apache Spark MLlib

Traducción Automática

I liked that it was practical. Loved to apply the theoretical knowledge with practical examples.

Aurelia-Adriana - Allianz Services Romania
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)

The course was about a series of very complex related topics & Pablo has in-depth expertise of each of them. Sometimes nuances were lost in communication and/or due to time pressures and possibly expectations were not quite met due to this. Also there were some UHG/Azure Databricks setup issues however Pablo / UHG resolved these quickly once they became apparent - this to me showed a high level of understanding and professionalism between UHG & Pablo,

Michael Monks - Tech NorthWest Skillnet
Curso - Python and Spark for Big Data (PySpark)

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Apache Spark Consultoría
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