Almacenes de datos: Conceptos, diseño e implementación

Esta formación en vivo con instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos de nivel avanzado que deseen optimizar sus flujos de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los mismos e implementar soluciones robustas de lakehouse capaces de manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de big data.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender en profundidad la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y la distribución de archivos.
• Configurar Iceberg para lograr un rendimiento óptimo en diversos 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 grandes.
• Implementar mecanismos que garanticen la consistencia de los datos, administrar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta capacitación en vivo con instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos de nivel principiante que desean adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar eficazmente Apache Iceberg en la gestión de conjuntos de datos a gran escala, garantizando la integridad de los datos y optimizando los flujos de procesamiento.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender en profundidad la arquitectura, características y beneficios de Apache Iceberg.
• Aprender sobre formatos de tablas, particionamiento, evolución del esquema y la capacidad de viaje en el tiempo (time travel).
• Instalar y configurar Apache Iceberg en diferentes entornos.
• Crear, gestionar y manipular tablas de Iceberg.
• Comprender el proceso de migración de datos desde otros formatos de tabla hacia Iceberg.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (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 serán capaces de:

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

Este curso práctico dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales que desean utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo SQL existentes.

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

Este curso práctico de tres días se centra en la construcción y optimización de cargas de trabajo de procesamiento de datos eficientes utilizando PySpark, Pandas y Polars en entornos basados en Kubernetes.

Los participantes desarrollarán una comprensión práctica de cómo se ejecutan las aplicaciones de Spark en Kubernetes y cómo las decisiones de configuración a nivel de aplicación influyen en el rendimiento, la escalabilidad, el consumo de recursos y los costos. El curso abarca áreas clave de optimización, que incluyen el dimensionamiento de ejecutores, la asignación de memoria, la asignación dinámica, las estrategias de particionamiento, el comportamiento del shuffle, los problemas de archivos pequeños y el procesamiento eficiente de Parquet.

El curso también aborda los desafíos comunes al trabajar con Pandas, como las limitaciones de memoria y los fallos por falta de memoria (out-of-memory), e introduce Polars como una alternativa de alto rendimiento para cargas de trabajo de procesamiento de datos seleccionadas. Mediante ejercicios prácticos, los participantes diagnosticarán problemas de rendimiento y memoria, compararán diferentes estrategias de configuración y aplicarán técnicas de optimización a escenarios realistas de ETL y aprendizaje automático.

El énfasis durante todo el curso es la adopción de decisiones prácticas: comprender cómo identificar cuellos de botella, seleccionar la herramienta adecuada, configurar Spark de manera eficiente y equilibrar el rendimiento con el consumo de recursos de infraestructura y los costos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor Argentina (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 rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprender las diferencias entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y saber cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

En esta capacitación en vivo con instructor en Argentina, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera conjunta para analizar big data, realizando ejercicios prácticos de forma guiada.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprender a utilizar Spark junto con Python para analizar big data.
• Realizar ejercicios que simulan casos de uso del mundo real.
• Utilizar diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data mediante PySpark.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen 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 basados en filtrado colaborativo similares a los utilizados por Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.