Cursos de Almacén de datos en Guatemala

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) 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 sólidas de data lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configure Iceberg para obtener un rendimiento óptimo en varios entornos e intégrelo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Administre tablas Iceberg a gran escala, realice cambios de esquema complejos y controle la evolución de las particiones.
• Domine las técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del análisis de datos para grandes conjuntos de datos.
• Implemente mecanismos para garantizar la coherencia de los datos, gestionar las garantías transaccionales y gestionar los errores en entornos distribuidos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel principiante que deseen adquirir el conocimiento y las habilidades necesarias para utilizar Apache Iceberg de manera efectiva para administrar conjuntos de datos a gran escala, garantizar la integridad de los datos y optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga una comprensión profunda de la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Obtenga información sobre los formatos de tabla, la creación de particiones, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo.
• Instala y configura Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, administrar y manipular tablas Iceberg.
• Comprender el proceso de migración de datos de otros formatos de tabla a Iceberg.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en arquitectura de datos, gobernanza, computación en la nube y tecnologías de big data para administrar y analizar de manera efectiva grandes conjuntos de datos para la migración de datos dentro de sus organizaciones.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y componentes fundamentales de varias arquitecturas de datos.
• Obtenga una comprensión completa de los principios de gobernanza de datos y su importancia en los entornos normativos.
• Implemente y gestione marcos de gobernanza de datos como Dama y Togaf.
• Aproveche las plataformas en la nube para un almacenamiento, procesamiento y gestión de datos eficientes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen aprender a usar Azure Data Lake Storage Gen2 para soluciones efectivas de análisis de datos.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura y las características clave de Azure Data Lake Storage Gen2.
• Optimice el almacenamiento y el acceso a los datos en cuanto a costes y rendimiento.
• Integre Azure Data Lake Storage Gen2 con otros Azure servicios para análisis y procesamiento de datos.
• Desarrolle soluciones con la API Azure de Data Lake Storage Gen2.
• Solucione problemas comunes y optimice las estrategias de almacenamiento.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que desean tener una comprensión integral de IBM DataStage desde una perspectiva administrativa y de desarrollo, lo que les permite administrar y utilizar esta herramienta de manera efectiva en sus respectivos lugares de trabajo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de DataStage.
• Aprenda a instalar, configurar y gestionar eficazmente los entornos de DataStage.
• Conéctese a varias fuentes de datos y extraiga datos de manera eficiente de bases de datos, archivos planos y fuentes externas.
• Implemente técnicas efectivas de carga de datos.

Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para big data En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un almacén de datos en tiempo real Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano Nota Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v20) Audiencia Grandes ingenieros de datos Analistas de Big Data Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

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

Apache Druid es un almacén de datos distribuidos, de código abierto, orientado a columnas, escrito en Java . Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar paneles de control rápidos, interactivos y analíticos para usuarios finales. Druid es utilizado por empresas como Alibaba, Airbnb, Cisco , eBay, Netflix, Paypal y Yahoo. En este curso en vivo dirigido por un instructor, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en druidas en un entorno de laboratorio.

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para evaluar la comprensión

Mem SQL es un sistema de administración de bases de datos SQL distribuido en memoria para la nube y local. Es un almacén de datos en tiempo real que ofrece información inmediata de datos en vivo e históricos. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán lo esencial de Mem SQL para el desarrollo y la administración. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos y características clave de Mem SQL
• Instalar, diseñar, mantener y operar Mem SQL
• Optimizar esquemas en Mem SQL
• Mejora las consultas en Mem SQL
• Rendimiento de referencia en Mem SQL
• Cree aplicaciones de datos en tiempo real utilizando Mem SQL

Audiencia

• Desarrolladores
• Administradores
• Ingenieros de operaciones

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Amazon Redshift es un servicio de almacén de datos basado en la nube petabytescale en AWS En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán los fundamentos de Amazon Redshift Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar el Redshift de Amazon Cargar, configurar, implementar, consultar y visualizar datos con Amazon Redshift Audiencia Desarrolladores Profesionales de TI Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean configurar una base de datos Greenplum de varios nodos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Pivotal Greenplum.
• Modele los datos de acuerdo con las necesidades actuales y los planes de expansión futuros.
• Llevar a cabo diferentes técnicas para distribuir datos en varios nodos.
• Mejore el rendimiento de la base de datos a través del ajuste.
• Supervise y solucione problemas de una base de datos Greenplum.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores que desean configurar Greenplum Database soluciones de inteligencia empresarial y almacenamiento de datos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aborde las necesidades de procesamiento con Greenplum.
• Realizar operaciones ETL para el procesamiento de datos.
• Aproveche las infraestructuras de procesamiento de consultas existentes.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán a construir un Data Vault. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda la arquitectura y los conceptos de diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL e IA.
• Utilice técnicas de almacenamiento de datos para permitir la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos.
• Desarrolle un proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) coherente y repetible.
• Construya e implemente almacenes altamente escalables y repetibles.