Nginx

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está orientada a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante a intermedio que desean utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web utilizando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 extender 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 su rendimiento y seguridad.

El objetivo de este entrenamiento es explicar qué es la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarte tanto las ventajas como los inconvenientes de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, que desde el principio estaba dedicada al mundo inteligente.

La tecnología 6G es el nuevo estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas del IoT mediante una conectividad ultrarrápida, sensores avanzados y capacidades de inteligencia artificial integradas.

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

Al completar este curso, los participantes adquirirán la capacidad de:

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

Formato del curso

• Clases centradas en conceptos, combinadas con debates de expertos.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios clave de la ingeniería.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener versiones adaptadas de esta formación, alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para organizarlo.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la manera en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el sector gubernamental. La generación de datos por parte del gobierno y las tasas de archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales dirigidos a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, también lo hacen la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de la misma. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener ideas valiosas a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, comprendiendo que la información es un activo estratégico, y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos misionales. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para lograr exitosamente su misión, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías y redes de negocio social
• Big Data y analítica

El Big Data es una de las soluciones inteligentes del sector y permite al gobierno tomar mejores decisiones mediante la acción basada en patrones revelados por el análisis de grandes volúmenes de datos, relacionados o no, estructurados o no estructurados.

Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Dar sentido a estos grandes volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia que puedan 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 un artículo en el blog de OSTP.

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

Los desafíos que plantea el Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar los datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el costo por megabyte del almacenamiento y mantener los datos fácilmente accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y de la manera en que lo necesiten. Respaldo de grandes cantidades de datos aumenta este desafío.

Analizar los datos eficazmente es otro gran desafío. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten sift a través de las montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente de MeriTalk descubrió que los ejecutivos de TI federales piensan que el Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500 mil millones de dólares mientras también cumplen los objetivos misionales.).

Las herramientas personalizadas desarrolladas para Big Data también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha hecho disponible su sistema de análisis de datos Piranha a otras agencias. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se usa para tareas más rutinarias, como el cribado de currículos para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes comerciales 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 final de esta formación, los participantes podrán:

• 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 y escenarios de implementación de la computación en el borde y la nube.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Los sistemas embarcados son sistemas informáticos diseñados a medida para cumplir funciones específicas dentro de sistemas más amplios. 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 formación 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 embarcados e IoT utilizando C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Clases interactivas 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, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Panama (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y edge computing.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de red y profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen gestionar eficientemente el equilibrado 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 equilibrado de carga y los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar funciones avanzadas como ACL (Listas de Control de Acceso), manipulación de cabeceras HTTP y registro de eventos para obtener un control mejorado.
• Monitorizar y solucionar problemas de HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT utilizando 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, diagnosticar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

Esta formación en vivo con instrucción en Panama (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de la IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de 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.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.