Nginx

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante e intermedio que desean utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web utilizando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar los servidores web Nginx, Apache y JBoss en Linux.
• Comparar y contrastar las características y el rendimiento de diferentes servidores web.
• Utilizar módulos y complementos del servidor web para ampliar la funcionalidad y seguridad de los servidores web.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas del servidor web.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar el rendimiento y la seguridad.

El objetivo de la capacitación es explicar qué es la red 5G y qué impacto tiene en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarle tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y mostrarle las direcciones de desarrollo de la red, que desde el principio estaba dedicada al mundo inteligente.

El estándar 6G, la siguiente generación de comunicación inalámbrica, está posicionado para transformar los ecosistemas del IoT a través de una conectividad ultrarrápida, capacidades avanzadas de sensores e inteligencia artificial integrada.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los estudiantes adquirirá la capacidad de:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales detrás del 6G.
• Evaluar cómo el 6G remodelará la comunicación y la arquitectura de los dispositivos IoT.
• Evaluar los casos de uso de IoT habilitados por 6G en diversas industrias.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades del 6G en soluciones IoT existentes.

Formato del Curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con discusiones de expertos.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar principios clave de ingeniería.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para versiones personalizadas de esta formación alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para coordinar.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la forma en que se realizan los negocios en muchas industrias, incluido el sector gubernamental. Las tasas de generación de datos y archivo digital por parte del gobierno están en aumento debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados al ciudadano. 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 esta también se complican. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información valiosa a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, tomando conciencia de que la información es un activo estratégico; por lo tanto, el gobierno debe proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor al público y cumplir con los requisitos de la misión. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para lograr exitosamente sus objetivos misionales, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán mediante una mezcla de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías de negocios sociales y redes sociales
• Big Data y analítica avanzada (analytics)

El Big Data es una de las soluciones inteligentes para la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre los patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, tanto relacionados como no relacionados, y estructurados como no estructurados.

Sin embargo, lograr estos logros requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Hacer sentido de estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia capaces de analizar y extraer conocimiento útil de flujos vastos y diversos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en una publicación en el blog OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia la ayuda a las agencias para encontrar estas tecnologías al establecer la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. Esta iniciativa incluyó más de $200 millones para aprovechar al máximo la explosión del Big Data y las herramientas necesarias para analizarlo.

Los desafíos que plantea el Big Data son casi tan abrumadores como su promesa es alentadora. Almacenar datos eficientemente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte del almacenamiento y mantener los datos fácilmente accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando quieran y cómo lo necesiten. Realizar copias de seguridad de cantidades masivas de datos intensifica este desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro gran desafío. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten filtrar a través de montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente de MeriTalk reveló que los directivos de TI federales creen que el Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de $500 mil millones mientras también cumplen con los objetivos de la misión).

Las herramientas personalizadas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Analítica Computacional de Datos del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto su sistema de analítica de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que pueda alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que se manifiesten. También se utiliza para tareas más rutinarias, como filtrar currículos para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas de computación en el borde y en la nube, así como los escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo con instrucción en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento de datos y análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
• Configurar y ajustar entornos de IA en el borde para dispositivos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de IoT.
• Implementar procesamiento de datos y toma de decisiones en tiempo real en sistemas de IoT.
• Integrar IA en el borde con diversos protocolos y plataformas de IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en IA para IoT.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. El IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados equipados con sensores y software, que se comunican e intercambian datos a través de Internet.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que desean comprender y aplicar conceptos de sistemas embebidos y IoT utilizando C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas embebidos.
• Escribir y compilar código C para interactuar con el hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y convertidores analógico-digitales (ADC).
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar las soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de inteligencia artificial.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Afrontar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo con instrucción en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de red y profesionales de DevOps de nivel intermedio que desean administrar de manera eficiente el equilibrio de carga, el funcionamiento como proxy y la optimización del tráfico mediante HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrio de carga y de los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como listas de control de acceso (ACL), manipulación de encabezados HTTP y registro de eventos para mejorar el control.
• Monitorear y solucionar problemas de HAProxy para lograr un rendimiento y una confiabilidad máximos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores avanzados de IoT y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar n8n para la automatización de flujos de trabajo con IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos de IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de la IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones con sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.