Talend Big Data Integration

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos de nivel avanzado que desean optimizar sus flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los mismos e implementar soluciones robustas de lago de datos tipo lakehouse capaces de manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender en profundidad la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y el diseño de archivos.
• Configurar Iceberg para un rendimiento óptimo en distintos entornos e integrarlo con múltiples motores de procesamiento de datos.
• Gestionar tablas Iceberg a gran escala, realizar cambios complejos en el esquema y manejar la evolución de las particiones.
• Dominar técnicas para optimizar el rendimiento de las consultas y la eficiencia del escaneo de datos en conjuntos de datos grandes.
• Implementar mecanismos que garanticen la consistencia de los datos, administrar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos principiantes 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 procesamiento de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender en profundidad la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tabla, el particionamiento, la evolución del esquema y las capacidades de viaje en el tiempo (time travel).
• 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 dirigida por instructores en <ubic> (en línea o presencial) está orientada 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.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos de código abierto basada en flujos. Permite el enrutamiento, la transformación y la mediación de sistemas entre diferentes entornos de forma automatizada y en tiempo real, cuenta con una interfaz de usuario web y ofrece un control detallado.

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

Al finalizar 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 destinos.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de flujos.
• Optimizar el rendimiento, monitorear las operaciones y solucionar problemas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva con discusión sobre arquitecturas del mundo real.
• Prácticas hands-on: construcción, implementación 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, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación proporciona una introducción práctica para construir flujos de trabajo escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo Apache Spark opera dentro de ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 podrán:

• 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 conocer cuándo usar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (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 serán capaces de:

• 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 resolver problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio y requiere gran esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo ayudarte a superar esa etapa inicial difícil. Al finalizarlo, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, sabrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán la API de Python y Scala, entenderán los conceptos de executores (ejecutores) y tareas, etc. Además, siguiendo las mejores prácticas, el curso se enfoca fuertemente en el despliegue 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 e impartida por un instructor en México, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark conjuntamente para analizar grandes cantidades de datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Aprender a 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 grandes datos usando PySpark.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para comenzar a trabajar con big data mediante 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 y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten explorar, transformar y analizar datos avanzados de manera rápida en entornos empresariales.

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

Al finalizar esta formación, 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

• Lecciones interactivas y debates.
• 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas de negocio que deseen configurar Talend Administration Center para implementar y gestionar los roles y tareas de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión integral del papel de la dirección de datos para mantener la calidad de los datos.
• 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 monitoreo de la herramienta para rastrear los esfuerzos de calidad y dirección de datos.

En este entrenamiento en vivo con instrucción directa en México, los participantes aprenderán cómo utilizar Talend Open Studio para ESB a fin de crear, conectar, mediar y gestionar servicios y sus interacciones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de

• Integrar, mejorar y entregar tecnologías ESB como paquetes únicos en diversos entornos de implementación.
• Comprender y utilizar los componentes más empleados 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 ampliar los proyectos.
• Aprovechar componentes y código comunitarios para extender los proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos dentro de un entorno Eclipse basado en arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costos de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.