Arquitectura y Modelado de Datos en Greenplum

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (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 obtener un rendimiento óptimo en diversos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios complejos de esquema y manejar la evolución de particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del escaneo de datos para conjuntos de datos grandes.
• Implementar mecanismos para garantizar la consistencia de los datos, gestionar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (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.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Aprender sobre formatos de tablas, particionamiento, evolución de esquemas y capacidades de viaje en el tiempo.
• 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 a Iceberg.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de nivel intermedio que deseen utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar big data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales del sector que desean utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo SQL existentes.

Este curso 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 funciona dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente mediante principios de computación distribuida.

Este curso práctico de tres días se centra en la construcción y optimización de cargas de trabajo de procesamiento de datos eficientes utilizando PySpark, Pandas y Polars en entornos basados en Kubernetes.

Los participantes desarrollarán una comprensión práctica de cómo se ejecutan las aplicaciones Spark en Kubernetes y cómo las decisiones de configuración a nivel de aplicación influyen en el rendimiento, la escalabilidad, el consumo de recursos y el costo. El curso cubre áreas clave de optimización, incluyendo el dimensionamiento de ejecutores, la asignación de memoria, la asignación dinámica, las estrategias de particionamiento, el comportamiento del shuffle, el problema de los archivos pequeños y el procesamiento eficiente de Parquet.

El curso también aborda desafíos comunes al trabajar con Pandas, incluyendo limitaciones de memoria y fallas por agotamiento de memoria (out-of-memory), e introduce Polars como una alternativa de alto rendimiento para cargas de trabajo de procesamiento de datos seleccionadas. A través de ejercicios prácticos, los participantes diagnosticarán problemas de rendimiento y memoria, compararán diferentes estrategias de configuración y aplicarán técnicas de optimización a escenarios realistas de ETL y aprendizaje automático.

El énfasis a lo largo del curso está en la toma de decisiones práctica: entender cómo identificar cuellos de botella, seleccionar la herramienta adecuada, configurar Spark de manera eficiente y equilibrar el rendimiento con el consumo de recursos de infraestructura y el costo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprender la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático (machine learning).

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante a intermedio que desean desplegar, mantener y optimizar clusters de Spark.

Al finalizar esta capacitación, 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 clusters de Spark.
• Implementar medidas de seguridad y garantizar la alta disponibilidad.
• Depurar y resolver problemas comunes de Spark.

En esta capacitación en vivo, guiada por un instructor y impartida en Guatemala, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera conjunta para analizar Big Data, a través de ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de datos masivos usando PySpark.

Esta formación impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen 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 big data con Spark, Hadoop y Python.
• Comprender las características, componentes principales y arquitectura de Spark y Hadoop.
• Aprender cómo integrar Spark, Hadoop y Python para el procesamiento de big data.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, 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.