Cursos de Data Virtualization with Denodo Platform

Para cumplir con el cumplimiento de los reguladores, los CSP (proveedores de servicios de comunicación) pueden acceder a Big
Análisis de datos que no solo los ayuda a cumplir con el cumplimiento, sino que están dentro del alcance de los mismos
proyecto pueden aumentar la satisfacción del cliente y así reducir el abandono. De hecho desde
el cumplimiento está relacionado con la calidad del servicio vinculada a un contrato, cualquier iniciativa para cumplir
cumplimiento, mejorará la "ventaja competitiva" de los CSP. Por lo tanto, es importante que
Los reguladores deberían ser capaces de asesorar / orientar un conjunto de prácticas analíticas de Big Data para los CSP que
ser de beneficio mutuo entre los reguladores y los CSP.

2 días de curso: 8 módulos, 2 horas cada uno = 16 horas

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Go Las tasas de generación de datos de verificación y 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 orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de la información también se vuelven más complejos. Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, dándose cuenta de que la información es un activo estratégico, y que el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir y cumplir mejor con los requisitos de la misión. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por hacer evolucionar las organizaciones basadas en datos para cumplir con éxito la misión, 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 móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Redes sociales, tecnologías empresariales y redes
• Big Data y analítica

IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los 5 billones de dólares, aproximadamente 1,7 billones de dólares más que en la actualidad, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la tercera 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 al tomar medidas basadas en patrones revelados por 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 que puedan analizar y extraer conocimientos útiles de vastos y diversos flujos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca en una publicación en el blog de la OSTP.

La Casa Blanca dio un paso para ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo 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 analizarla.

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como alentadora es su promesa. Almacenar datos de manera eficiente 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 obtenerlos cuando los quieran y como los necesiten. Hacer copias de seguridad de cantidades masivas de datos aumenta el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro desafío importante. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten examinar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlas a operar de manera más eficiente. (Un estudio reciente de MeriTalk encontró que los ejecutivos federales de TI piensan Big Data que podrían ayudar a las agencias a ahorrar más de $ 500 mil millones y, al mismo tiempo, cumplir con los objetivos de la misión).

Las herramientas desarrolladas a medida Big Data 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 Piraña. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas aórticos antes de que ataquen. También se utiliza para tareas más mundanas, como revisar los currículos para conectar a los candidatos a un puesto de trabajo con los responsables de contratación.

Día 1: proporciona una descripción general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data . El módulo se divide en una serie de secciones, cada una de las cuales se acompaña de un ejercicio práctico.

Día 2: explora una variedad de temas que relacionan las prácticas y herramientas de análisis para entornos de Big Data . No entra en detalles de implementación o programación, sino que mantiene la cobertura a nivel conceptual, centrándose en temas que permiten a los participantes desarrollar una comprensión integral de las funciones y características de análisis comunes que ofrecen las soluciones de Big Data .

Día 3: proporciona una descripción general de las áreas temáticas fundamentales y esenciales relacionadas con la arquitectura de la plataforma de soluciones de Big Data . Cubre los mecanismos de Big Data necesarios para el desarrollo de una plataforma de solución de Big Data y las opciones arquitectónicas para ensamblar una plataforma de procesamiento de datos. También se presentan escenarios comunes para proporcionar una comprensión básica de cómo se utiliza generalmente una plataforma de solución de Big Data .

Día 4: se basa en el Día 3 explorando temas avanzados relacionados con la arquitectura de la plataforma de soluciones de Big Data . En particular, se presentan y discuten diferentes capas arquitectónicas que conforman la plataforma de solución Big Data , incluidas las fuentes de datos, el ingreso de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento de datos y la seguridad.

Día 5: cubre una serie de ejercicios y problemas diseñados para evaluar la capacidad de los delegados para aplicar el conocimiento de los temas cubiertos en los días 3 y 4.

Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data 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

Audiencia

• Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Big Data es un término que se refiere a las soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas por Go ogle inicialmente, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado a 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 cientos de alternativas Este curso intenta guiar a los participantes sobre las alternativas para almacenar y analizar Big Data y cuáles son sus ventajas y desventajas Este curso se enfoca principalmente en la discusión y presentación de soluciones, aunque hay disponibles ejercicios manuales a pedido .

Los participantes que completen esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala 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 avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la Scalabilidad.

El curso forma parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología).

This classroom based training session will explore Big Data. Delegates will have computer based examples and case study exercises to undertake with relevant big data tools

Audiencia

Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.

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

No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.

Modo de entrega

Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes

Contenido y software utilizados

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.

Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) 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:

• Comprender 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de software que desean usar Sqoop y Flume para big data.

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

• Ingiera big data con Sqoop y Flume.
Ingesta de datos de
• varios orígenes de datos.
• Mueva datos de bases de datos relacionales a HDFS y Hive.
• Exporte datos de HDFS a una base de datos relacional.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a personas técnicas que deseen implementar Talend Open Studio for Big Data para simplificar el proceso de lectura y procesamiento de Big Data.

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

• Instale y configure Talend Open Studio for Big Data.
• Conéctese con sistemas de Big Data como Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR y Apache.
• Comprenda y configure los componentes y conectores de big data de Open Studio.
• Configure los parámetros para generar automáticamente el código de MapReduce.
• Utilice la interfaz de arrastrar y soltar de Open Studio para ejecutar trabajos de Hadoop.
• Prototipar canalizaciones de big data.
• Automatice los proyectos de integración de big data.

Audiencia:

El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido

Gol:

Conocimiento profundo sobre administración de clúster de Hadoop.