Curso de Big Data

Curso de Big Data

Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrollado inicialmente por Google, estas soluciones han evolucionado e inspirado otros proyectos, de los cuales muchos están disponibles como código abierto. Según los informes de Gartner, Big Data es el próximo gran paso en TI justo después del Cloud Computing y será una tendencia líder en los próximos años.
Los cursos locales dirigidos por instructor en vivo de capacitación en Big Data comienzan con una introducción a conceptos elementales, luego avanzan hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el Análisis de Datos. Las herramientas y la infraestructura para habilitar el almacenamiento de Big Data, el Procesamiento Distribuido y la Escalabilidad se discuten, comparan e implementan en sesiones demostrativas de práctica. La capacitación en Big Data está disponible en dos modalidades: "presencial en vivo" y "remota en vivo"; la primera se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en México, la segunda se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo.

NobleProg -- Su Proveedor Local de Capacitación

Testimonios

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Programa del curso Big Data

CódigoNombreDuraciónInformación General
smtwebintSemantic Web Overview7 horasLa Web Semántica es un movimiento colaborativo liderado por el World Wide Web Consortium (W3C) que promueve formatos comunes para los datos en la World Wide Web. La Web semántica proporciona un marco común que permite que los datos se compartan y reutilicen a través de los límites de la aplicación, la empresa y la comunidad.
psrIntroduction to Recommendation Systems7 horasLa capacitación está dirigida a los empleados de los departamentos de marketing y los líderes del departamento de TI.
mdlmrahModel MapReduce and Apache Hadoop14 horasEl curso está dirigido a especialistas en TI que trabajan con el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters de computadoras.
sspsspasStatistics with SPSS Predictive Analytics Software14 horasGol:

Aprender a trabajar con SPSS en el nivel de independencia

Los destinatarios:

Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que desean adquirir la capacidad de usar el paquete SPSS y aprender técnicas populares de minería de datos.
iotemiIoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors21 horasLas estimaciones de Internet of Things o IoT tienen un valor masivo, ya que, por definición, IoT es una capa integrada y difusa de dispositivos, sensores y poder de cómputo que se superpone a industrias enteras de consumidores, empresas y gobierno. El IoT representará una cantidad cada vez mayor de conexiones: 1.900 millones de dispositivos en la actualidad y 9.000 millones en 2018. Ese año, será aproximadamente igual a la cantidad de teléfonos inteligentes, televisores inteligentes, tabletas, computadoras portátiles y PC combinadas. & Nbsp ; En el espacio del consumidor, muchos productos y servicios ya se han cruzado en el IoT, que incluyen electrodomésticos de cocina y electrodomésticos, estacionamiento, RFID, productos de iluminación y calefacción, y una serie de aplicaciones en Internet industrial. & nbsp; Sin embargo, las tecnologías subyacentes de IoT no son nada nuevo ya que existía la comunicación M2M desde el nacimiento de Internet. Sin embargo, lo que cambió en los últimos años es la aparición de la cantidad de tecnologías inalámbricas de bajo costo añadidas por la abrumadora adaptación de teléfonos inteligentes y tabletas en todos los hogares. El crecimiento explosivo de los dispositivos móviles condujo a la demanda actual de IoT. & Nbsp; Debido a las oportunidades sin límites en los negocios de IoT, un gran número de pequeños y medianos empresarios se subieron al carro de la fiebre del oro en IoT. Además, debido a la aparición de la plataforma de IoT y los productos electrónicos de código abierto, el costo del desarrollo del sistema IoT y una mayor gestión de su producción considerable es cada vez más asequible. Los propietarios actuales de productos electrónicos están experimentando presión para integrar sus dispositivos con Internet o aplicaciones móviles. & Nbsp; Esta capacitación está destinada a una revisión de tecnología y negocios de una industria emergente para que los entusiastas / emprendedores de IoT puedan comprender los conceptos básicos de la tecnología y los negocios de la IO. Objetivos del curso & nbsp; El objetivo principal del curso es presentar opciones tecnológicas emergentes, plataformas y estudios de casos de la implementación de la IdC en el hogar y en el hogar. automatización de ciudades (hogares y ciudades inteligentes), Internet industrial, cuidado de la salud, gobierno, celular móvil y otras áreas. & nbsp; Introducción básica de todos los elementos de la plataforma IoT-Mechanical, electrónica / sensores, protocolos inalámbricos y alámbricos, integración móvil a electrónica, integración móvil a empresa, análisis de datos y plano de control total. & nbsp; Protocolos inalámbricos M2M para IoT-WiFi, Zigbee / Zwave, Bluetooth, ANT +: ¿Cuándo y dónde usar cuál? & nbsp; Aplicación móvil / de escritorio / web: para registro, adquisición de datos y control; disponible & nbsp; Plataforma de adquisición de datos M2M para IoT- & ndash; Xively, Omega y NovoTech, etc. Problemas de seguridad y soluciones de seguridad para IoT Plataforma de código abierto / electrónica comercial para IoT-Rasberry Pi, Adruino, ArmMbedLPC, etc. & nbsp; Plataforma de nube corporativa de código abierto / comercial para IoT-Ayla, iO Bridge, Libellium, Axeda, Cisco frog cloud Estudios de negocios y tecnología de algunos de los dispositivos comunes de IoT como & nbsp; Domótica, alarma de humo, vehículos, militares, & nbsp; salud en el hogar, etc. Público objetivo & nbsp; Inversores y empresarios de IoT & nbsp; Gerentes e ingenieros cuya empresa se está aventurando en el espacio de Io & nbsp; Analistas de negocios & amp; Inversores
bdbigaBig Data Business Intelligence for Govt. Agencies35 horasLos avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno La generación de datos gubernamentales y las tasas de archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de dispositivos y aplicaciones móviles, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales para ciudadanos A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la administración de la información, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición se vuelven más complejos también Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis ayudan a las organizaciones a obtener información de sus datos no estructurados El mercado del gobierno está en un punto de inflexión, al darse cuenta de que la información es un activo estratégico, y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar la información estructurada y no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de la misión A medida que los líderes del gobierno se esfuerzan por evolucionar las organizaciones impulsadas por datos para cumplir con éxito la 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 mezcla de las tecnologías más disruptivas: Dispositivos y aplicaciones móviles Servicios en la nube Tecnologías de negocios sociales y redes Big Data y análisis IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los $ 5 billones, aproximadamente $ 17 billones más que hoy, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la Tercera Plataforma A largo plazo, estas tecnologías serán herramientas clave para lidiar con la complejidad del aumento de la información digital Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones al tomar medidas basadas en patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos "Dar sentido a estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías innovadoras que puedan analizar y extraer conocimiento útil de vastas y diversas corrientes de información", Tom Kalil y Fen Zhao del La Oficina de Políticas de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca escribió en una publicación en el blog de OSTP La Casa Blanca dio un paso para ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo Big Data en 2012 La iniciativa incluyó más de $ 200 millones para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como su promesa son alentadores Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio de almacenamiento permegabyte y mantener los datos dentro de un acceso fácil para que los usuarios puedan obtenerlo cuando lo deseen y cómo lo necesiten Respaldar cantidades masivas de datos aumenta el desafío El análisis de los datos de manera efectiva es otro desafío importante Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten examinar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarlos a operar de manera más eficiente (Un estudio reciente de MeriTalk descubrió que los ejecutivos de TI federales creen que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de $ 500 mil millones y al mismo tiempo cumplir los objetivos de la misión) Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también permiten 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 que su sistema de análisis de datos Piranha esté disponible para otras agencias El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas aórticos antes de que ataquen También se usa para tareas más mundanas, como revisar los currículos para conectar a los candidatos con los gerentes de contratación .
hadoopadmHadoop Administration21 horasEl curso está dedicado a los especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido Objetivo del curso: Obtener conocimiento sobre la administración del clúster de Hadoop .
dataminData Mining21 horasEl curso se puede proporcionar con cualquier herramienta, incluido software y aplicaciones de minería de datos de fuente abierta y gratuita
dataminrData Mining with R14 horasR es un lenguaje de programación de fuente abierta para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
apachehAdministrator Training for Apache Hadoop35 horasAudiencia: El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido Gol: Conocimiento profundo sobre la administración de clústeres de Hadoop .
bdbitcspBig Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers35 horasLos proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se enfrentan a presiones para reducir los costos y maximizar el ingreso promedio por usuario (ARPU), a la vez que garantizan una excelente experiencia del cliente, pero los volúmenes de datos siguen creciendo. El tráfico global de datos móviles crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 78 por ciento a 2016, alcanzando 10.8 exabytes al mes.

Mientras tanto, los CSP están generando grandes volúmenes de datos, incluyendo registros de detalle de llamadas (CDR), datos de red y datos de clientes. Las empresas que explotan plenamente estos datos ganan una ventaja competitiva. Según una encuesta reciente de The Economist Intelligence Unit, las empresas que utilizan la toma de decisiones orientada a datos disfrutan de un aumento de 5-6% en la productividad. Sin embargo, el 53% de las empresas aprovechan sólo la mitad de sus datos valiosos, y una cuarta parte de los encuestados señaló que gran cantidad de datos útiles no se explotan. Los volúmenes de datos son tan altos que el análisis manual es imposible, y la mayoría de los sistemas de software heredados no pueden mantenerse al día, lo que resulta en que los datos valiosos sean descartados o ignorados.

Con el software de datos grande y escalable de Big Data & Analytics, los CSP pueden extraer todos sus datos para una mejor toma de decisiones en menos tiempo. Diferentes productos y técnicas de Big Data proporcionan una plataforma de software de extremo a extremo para recopilar, preparar, analizar y presentar información sobre grandes datos. Las áreas de aplicación incluyen monitoreo del rendimiento de la red, detección de fraude, detección de churn del cliente y análisis de riesgo de crédito. Big Data & Analytics escala de productos para manejar terabytes de datos, pero la implementación de tales herramientas necesitan un nuevo tipo de sistema de base de datos basado en nube como Hadoop o procesador de cálculo paralelo a gran escala (KPU, etc.)

Este curso de trabajo sobre Big Data BI para Telco cubre todas las nuevas áreas emergentes en las que los CSP están invirtiendo para obtener ganancias de productividad y abrir nuevos flujos de ingresos empresariales. El curso proporcionará una visión completa de 360 ​​grados de Big Data BI en Telco para que los tomadores de decisiones y los gerentes puedan tener una visión muy amplia y completa de las posibilidades de Big Data BI en Telco para la productividad y la ganancia de ingresos.

Objetivos del Curso

El objetivo principal del curso es introducir nuevas técnicas de Business Intelligence de Big Data en 4 sectores de Telecom Business (Marketing / Ventas, Operación de Red, Operación Financiera y Gestión de Relaciones con Clientes). Los estudiantes serán presentados a:

- Introducción a Big Data-lo que es 4Vs (volumen, velocidad, variedad y veracidad) en Big Data-Generation, extracción y gestión desde la perspectiva de Telco
- Cómo el analista de Big Data difiere de los analistas de datos heredados
- Justificación interna de Big Data - perspectiva de Tcco
- Introducción al ecosistema de Hadoop - familiaridad con todas las herramientas de Hadoop como colmena, cerdo, SPARC - cuándo y cómo se utilizan para resolver el problema de Big Data
- Cómo se extraen los datos grandes para analizar para la herramienta de análisis-cómo Business Analysis puede reducir sus puntos de dolor de la recopilación y el análisis de datos a través del enfoque de panel integrado de Hadoop
- Introducción básica de análisis de Insight, análisis de visualización y análisis predictivo para Telco
- Analítica de Churn de clientes y datos grandes: cómo Big Data analítico puede reducir el abandono de clientes y la insatisfacción de los clientes en los estudios de casos de Telco
- Análisis de fracaso de la red y fallos de servicio de Metadatos de red e IPDR
- Análisis financiero-fraude, desperdicio y estimación de ROI de ventas y datos operativos
- Problema de adquisición de clientes: marketing objetivo, segmentación de clientes y ventas cruzadas a partir de datos de ventas
- Introducción y resumen de todos los productos analíticos de Big Data y donde encajan en el espacio analítico de Telco
- Conclusión: cómo tomar un enfoque paso a paso para introducir Big Data Business Intelligence en su organización

Público objetivo

- Operaciones de red, Gerentes Financieros, Gerentes de CRM y altos gerentes de TI en la oficina de Telco CIO.
- Analistas de Negocios en Telco
- Gerentes / analistas de oficina de CFO
- Gerentes operacionales
- Gerentes de control de calidad
d2dbdpaFrom Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics21 horasAudiencia

Si intentas darle sentido a los datos a los que tienes acceso o quieres analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...), este curso es para ti.

Está dirigido principalmente a los responsables de la toma de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos valen la pena recopilar y qué vale la pena analizar.

No está dirigido a las personas que configuran la solución, sin embargo, esas personas se beneficiarán del panorama general.

Modo de entrega

Durante el curso, los delegados recibirán ejemplos prácticos de tecnologías de código abierto.

Las conferencias cortas serán seguidas por presentaciones y ejercicios simples por parte de los participantes

Contenido y software utilizado

Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, por lo que verificamos las versiones más recientes posibles.

Cubre el proceso de obtención, formateo, procesamiento y análisis de datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
pmmlPredictive Models with PMML7 horasEl curso está creado para científicos, desarrolladores, analistas u otras personas que deseen estandarizar o intercambiar sus modelos con formato de archivo de Lenguaje de marcado de modelo predictivo (PMML).
bigdatarProgramming with Big Data in R21 horasBig Data es un término que se refiere a soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas inicialmente por Google, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como de código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.
hadoopmaprHadoop Administration on MapR28 horasAudiencia:

Este curso está destinado a desmitificar la tecnología big data / hadoop y mostrar que no es difícil de entender.
datashrinkgovData Shrinkage for Government14 horasEl objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos de la reducción de datos para el gobierno.
osqlideOracle SQL Intermediate - Data Extraction14 horasEl objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de cómo trabajar con el lenguaje SQL en la base de datos Oracle para la extracción de datos en un nivel intermedio .
datamaData Mining and Analysis 28 horasObjetivo: Los delegados podrán analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que afecte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos .
dataproData Protection35 horasEste es un curso dirigido por un Instructor, y es la versión de no certificación del curso " Certificado CDP en Protección de Datos " Aquellos con experiencia en temas de protección de datos, así como aquellos que son nuevos en el tema, deben estar capacitados para que sus organizaciones confíen en que el cumplimiento legal se trata continuamente Es necesario identificar los problemas que requieren asesoramiento de protección de datos expertos a su debido tiempo para que la reputación y credibilidad de la organización se mejoren a través de políticas y procedimientos de protección de datos relevantes Objetivos: El objetivo del plan de estudios es promover una comprensión de cómo funcionan los principios de protección de datos en lugar de simplemente centrarse en la mecánica de la regulación El plan de estudios ubica la Ley en el contexto de los derechos humanos y promueve las buenas prácticas dentro de las organizaciones Al finalizar, tendrá: una apreciación del contexto más amplio de la ley una comprensión de la forma en que la Ley y el Reglamento de Privacidad y Comunicaciones Electrónicas (Directiva CE) 2003 funcionan una amplia comprensión de la forma en que la legislación asociada se relaciona con la Ley una comprensión de lo que se debe hacer para lograr el cumplimiento Sinopsis del curso: El plan de estudios consta de tres partes principales, cada subsecciones Contexto esto abordará los orígenes y las razones de la Ley junto con la consideración de la privacidad en general Ley - Ley de Protección de Datos Esto abordará los principales conceptos y elementos de la Ley y la legislación subordinada Aplicación esto considerará cómo se logra el cumplimiento y cómo funciona la Ley en la práctica .
rintrobIntroductory R for Biologists28 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R también ha encontrado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación informática que les resulta fácil de usar Su popularidad se debe al uso creciente de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
hadoopdevHadoop for Developers (4 days)28 horasApache Hadoop es el marco más popular para procesar Big Data en clústeres de servidores Este curso presentará un desarrollador de varios componentes (HDFS, MapReduce, Pig, Hive y HBase) del ecosistema de Hadoop .
bigdatastoreBig Data Storage Solution - NoSQL14 horasCuando las tecnologías de almacenamiento tradicionales no manejan la cantidad de datos que necesita almacenar, hay cientos de alternativas Este curso intenta guiar a los participantes sobre las alternativas para almacenar y analizar Big Data y cuáles son sus ventajas y desventajas Este curso se enfoca principalmente en la discusión y presentación de soluciones, aunque hay disponibles ejercicios manuales a pedido .
bigddbsysfunBig Data & Database Systems Fundamentals14 horasEl curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología) .
dmmlrData Mining & Machine Learning with R14 horasR es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
sparkdevSpark for Developers21 horasOBJETIVO: Este curso presentará Apache Spark Los estudiantes aprenderán cómo encaja Spark en el ecosistema Big Data y cómo usar Spark para el análisis de datos El curso cubre Spark shell para análisis interactivo de datos, Spark internals, Spark APIs, Spark SQL, Spark Streaming, machine learning y graphX AUDIENCIA: Desarrolladores / Analistas de datos .
altdomexpAnalytics Domain Expertise7 horasEste curso es parte del conjunto de habilidades del Científico de Datos (Dominio: Conocimiento del dominio de análisis) .
hivehiveqlData Analysis with Hive/HiveQL7 horasEste curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para las personas que extraen datos de Hive .
hadoopdevaAdvanced Hadoop for Developers21 horasApache Hadoop es uno de los frameworks más populares para procesar Big Data en clusters de servidores Este curso profundiza en la administración de datos en HDFS, Advanced Pig, Hive y HBase Estas técnicas avanzadas de programación serán beneficiosas para los desarrolladores experimentados de Hadoop Audiencia : desarrolladores Duración: tres días Formato: conferencias (50%) y laboratorios manuales (50%) .
datavis1Data Visualization28 horasEste curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aprenderá cómo crear tramas efectivas y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los que toman las decisiones y los ayude a comprender la información oculta .
hbasedevHBase for Developers21 horasThis course introduces HBase – a NoSQL store on top of Hadoop. The course is intended for developers who will be using HBase to develop applications, and administrators who will manage HBase clusters.

We will walk a developer through HBase architecture and data modelling and application development on HBase. It will also discuss using MapReduce with HBase, and some administration topics, related to performance optimization. The course is very hands-on with lots of lab exercises.

Duration : 3 days

Audience : Developers & Administrators

Próximos Cursos Big Data

CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Apache Ambari: Administre de manera eficiente los clústeres de Hadoop - Ciudad de Mexico - Colonia Del ValleLun, 2018-09-03 09:3085000MXN / 111000MXN
Minería de Procesos - Guadalajara - Country Club FinancialLun, 2018-09-03 09:3085000MXN / 108600MXN
Hadoop for Data Analysts - Monterrey - DatafluxMar, 2018-09-04 09:3057900MXN / 80300MXN
Hadoop Avanzado para Desarrolladores - Puebla - Triangulo Las AnimasLun, 2018-09-10 09:3099900MXN / 120350MXN
Tigon: Transmisión en Tiempo Real para el Mundo Real - Querétaro - Milenio IIIMar, 2018-09-18 09:3057900MXN / 80300MXN
Cursos de Fin de Semana de Big Data, Capacitación por la Tarde de Big Data, Big Data boot camp, Clases de Big Data, Capacitación de Fin de Semana de Big Data, Cursos por la Tarde de Big Data, Big Data coaching, Instructor de Big Data, Capacitador de Big Data, Big Data con instructor, Cursos de Formación de Big Data, Big Data en sitio, Cursos Privados de Big Data, Clases Particulares de Big Data, Capacitación empresarial de Big Data, Talleres para empresas de Big Data, Cursos en linea de Big Data, Programas de capacitación de Big Data, Clases de Big Data

Promociones

Curso Ubicación Fecha Precio del Curso [A distancia / Presencial]
Haskell Avanzado Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle Jue, 2018-08-23 09:30 52110MXN / 76110MXN
Haskell Avanzado Puebla - Triangulo Las Animas Mar, 2018-09-11 09:30 52110MXN / 72410MXN
Fundamentos de Haskell Monterrey - Dataflux Mié, 2018-09-19 09:30 52110MXN / 74510MXN
Gestión de Reglas de Negocios (BRMS) con Drools Puebla - Triangulo Las Animas Mié, 2018-10-31 09:30 34110MXN / 54260MXN
Introducción MoDAF/NAF Puebla - Triangulo Las Animas Jue, 2018-12-13 09:30 26550MXN / 46700MXN

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