Azure Data Lake Storage Gen2

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean construir y desplegar aplicaciones en la nube con capacidades de IA mediante Microsoft Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar aplicaciones impulsadas por eventos y serverless (sin servidor) utilizando Azure Functions.
• Gestionar soluciones de almacenamiento en Azure y máquinas virtuales.
• Desplegar y escalar aplicaciones web utilizando Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar IA, aprendizaje automático (machine learning) y procesamiento del lenguaje natural (PLN) mediante Azure AI Services.
• Aprovechar GitHub Copilot para asistir en el desarrollo de aplicaciones en la nube basadas en IA.

Esta formación en directo y con instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel principiante/intermedio/avanzado que deseen utilizar Microsoft Azure para construir, probar e implementar agentes de IA para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: comprender la arquitectura de los agentes de IA en Azure, crear y configurar un agente funcional, conectar los agentes a fuentes de conocimiento empresarial, evaluar y preparar los agentes para su despliegue.

Este entrenamiento en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de DevOps, desarrolladores y gerentes de proyectos que desean utilizar Azure DevOps para construir e implementar aplicaciones empresariales optimizadas más rápidamente que los enfoques de desarrollo tradicionales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el vocabulario fundamental y los principios de DevOps.
• Instalar y configurar las herramientas necesarias de Azure DevOps para el desarrollo de software.
• Utilizar las herramientas y servicios de Azure DevOps para adaptarse continuamente al mercado.
• Construir aplicaciones empresariales y evaluar los procesos de desarrollo actuales sobre las soluciones de Azure DevOps.
• Gestionar equipos con mayor eficiencia y acelerar el tiempo de despliegue de software.
• Adoptar prácticas de desarrollo DevOps dentro de la organización.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de Java, ingenieros de software y entusiastas de la nube con un nivel intermedio, que desean aprovechar el poder de Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones.
• Configurar y gestionar un servicio de Azure OpenAI.
• Integrar los modelos de OpenAI en aplicaciones Java.
• Implementar funciones potenciadas por inteligencia artificial dentro de aplicaciones web.

En esta formación en vivo con instructor en Panama (en línea o presencial), los participantes aprenderán cómo configurar y gestionar un entorno de contenedores a escala de producción utilizando Kubernetes en AKS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar Kubernetes en AKS.
• Desplegar, gestionar y escalar un clúster de Kubernetes.
• Desplegar aplicaciones contenerizadas (Docker) en Azure.
• Migrar un entorno de Kubernetes existente desde instalaciones locales a la nube de AKS.
• Integrar Kubernetes con software de integración continua (CI) de terceros.
• Asegurar alta disponibilidad y recuperación ante desastres en Kubernetes.

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

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

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

• Instalar, configurar y mantener clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde diversas fuentes y puntos finales.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de flujos.
• Optimizar el rendimiento, monitorear operaciones y resolver problemas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con discusión sobre arquitecturas reales.
• Prácticas de laboratorio: creación, 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.

Esta formación ofrece una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo funciona Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar conjuntos de datos grandes de manera eficiente aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen configurar e implementar un sistema Apache Spark para procesar grandes volúmenes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos muy grandes con rapidez.
• Comprender las diferencias entre Apache Spark y Hadoop MapReduce, así como saber cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante e intermedio que deseen implementar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

La curva de aprendizaje de Apache Spark es empinada al inicio, ya que se requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esta etapa inicial más difícil. Tras completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, podrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a usar las API de Python y Scala, entenderán cómo funcionan los executores y las tareas, entre otros aspectos. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se centra 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 últimos servicios de Spark ofrecidos por AWS.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En esta formación en vivo y con instructor en Panama, los participantes aprenderán cómo usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar conjuntos de datos grandes y complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 grandes datos.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka y Flume).
• Construir sistemas de recomendación mediante filtrado colaborativo similares a los de 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 la exploración rápida de datos, su transformación y el análisis avanzado en entornos empresariales.

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de los datos de nivel intermedio que deseen utilizar eficazmente los módulos Rocket e Intelligence de Stratio con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• 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

• Lección interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.