Nginx

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

Al finalizar esta formación, 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 de servidor web para extender la funcionalidad y seguridad de los servidores web.
• Usar herramientas y técnicas de 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 del mismo.

El objetivo de esta capacitación es explicar qué es la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes. Queremos mostrarte tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, que desde el principio estuvo dedicada al mundo inteligente.

6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas de IoT a través de conectividad ultrarrápida, capacidades avanzadas de sensores y IA integrada.

Esta capacitación en vivo con 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 de IoT.

Al completar este curso, los aprendices desarrollarán la capacidad para:

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

Formato del Curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con debates 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 capacitación alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para coordinar los detalles.

Los avances tecnológicos y el aumento exponencial de la información están transformando la forma en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el sector gubernamental. Las tasas de generación de datos archivado digital por parte del gobierno están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos móviles y las aplicaciones, los sensores y dispositivos inteligentes, las soluciones de computación en la nube y los portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición también se vuelven más complejos. 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 está en un punto de inflexión, comprendiendo que la información es un activo estratégico y que el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para atender mejor y cumplir con los requisitos de su 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 dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones de alto valor en el sector gubernamental se crearán mediante la combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías de negocios sociales y redes
• Big Data y análisis

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

Pero lograr estos hazañas requiere mucho más que simplemente acumular enormes cantidades 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 vastas y diversas corrientes de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en una publicación del blog OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías al establecer la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. La 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 tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar 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 los necesiten y como lo requieran. Respaldo grandes cantidades de datos intensifica este desafío.

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

Las herramientas personalizadas de 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 puesto su sistema de análisis de datos Piranha disponible para 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 ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como cribar currículos para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 el edge computing 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 el edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para IoT y edge computing en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre arquitecturas de edge computing y cloud computing, así como sus escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores intermedios, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que desean aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento inteligente de datos y análisis.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y establecer entornos de Edge AI para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge 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 consideraciones éticas y buenas prácticas en Edge AI para IoT.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados, equipados con sensores y software, que 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 principiantes que desean comprender y aplicar conceptos de sistemas embebidos e 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 hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y convertidores ADC.
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 México (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 equilibrio de cargas, el proxy y la optimización del tráfico mediante HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrio de cargas y los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como las ACL (Listas de Control de Acceso), la manipulación de encabezados HTTP y el registro de eventos para un mayor control.
• Supervisar y solucionar problemas de HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

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

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas de 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 con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de 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.