Integración de Big Data con Talend

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.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos basada en flujos, de código abierto. Permite el enrutamiento, la transformación y la mediación automática y en tiempo real entre sistemas diversos, con una interfaz de usuario web y un control fino.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (presencial o remota) está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen desplegar, gestionar, asegurar y optimizar los flujos de datos de NiFi en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar, configurar y mantener clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde múltiples fuentes y destinos.
• Implementar la automatización del flujo, lógica de enrutamiento y transformación.
• Optimizar el rendimiento, monitorear las operaciones y solucionar problemas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con discusión sobre arquitectura en el mundo real.
• Laboratorios prácticos: construcción, despliegue y gestión de flujos.
• Ejercicios basados en escenarios en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

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.

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 formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e intermedio que desean implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Gestionar los recursos del clúster y supervisar las aplicaciones de Spark.
• Optimizar el rendimiento de los clústeres de Spark.
• Implementar medidas de seguridad y garantizar alta disponibilidad.
• Depurar y solucionar problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio, y se requiere un esfuerzo significativo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa desafiante. Al completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, podrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán las APIs de Python y Scala, entenderán ejecutores y tareas, entre otros conceptos. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se enfoca fuertemente en la implementación en la nube, Databricks y AWS. Los estudiantes también comprenderán las diferencias entre AWS EMR y AWS Glue, uno de los servicios más recientes de Spark ofrecidos por AWS.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En esta formación en vivo con instructor en Guatemala, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar Big Data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprender cómo usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que imitan casos del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de Big Data mediante 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.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial (IA) y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten explorar, transformar y analizar datos de manera avanzada en entornos empresariales.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos con nivel intermedio que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence de Stratio junto con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingestión, transformación y análisis de datos.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

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, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo con instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas comerciales que deseen configurar Talend Administration Center para implementar y gestionar los roles y tareas de la organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Talend Administration Center.
• Comprender e implementar los fundamentos de gestión de Talend.
• Crear, implementar y ejecutar proyectos comerciales o tareas en Talend.
• Vigilar la seguridad de los conjuntos de datos y desarrollar rutinas comerciales basadas en el marco de TAC.
• Obtener una comprensión más amplia de las aplicaciones de big data.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos principiantes e intermedios que desean profundizar su comprensión y habilidades en la gestión y mejora de la calidad de los datos mediante Talend Data Stewardship.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión integral del papel de la supervisión de datos para mantener la calidad de los mismos.
• Utilizar Talend Data Stewardship para gestionar tareas de calidad de datos.
• Crear, asignar y gestionar tareas dentro de Talend Data Stewardship, incluida la personalización de flujos de trabajo.
• Utilizar las capacidades de informes y monitorización de la herramienta para rastrear los esfuerzos de calidad de datos y supervisión.

En este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor en <ubicación>, los participantes aprenderán cómo utilizar Talend Open Studio para ESB para crear, conectar, mediar y gestionar servicios y sus interacciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán

• Integrar, mejorar y entregar tecnologías de ESB como paquetes únicos en diversos entornos de implementación.
• Comprender y utilizar los componentes más utilizados de Talend Open Studio.
• Integrar cualquier aplicación, base de datos, API o servicios web.
• Integrar sin problemas sistemas heterogéneos y aplicaciones.
• Incrustar bibliotecas de código Java existentes para extender proyectos.
• Aprovechar los componentes y el código de la comunidad para extender proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos dentro de un entorno Eclipse con arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costos de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.