Nginx

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante e intermedio que desean 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 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 buenas prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

El objetivo de esta capacitación es explicar qué es la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes (smart). Queremos mostrarles tanto las ventajas como las desventajas de esta relación tecnológica (5G / IoT) y presentarles las direcciones de desarrollo de una red que, desde su concepción, estuvo dedicada al mundo inteligente.

6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas de IoT mediante conectividad ultrarrápida, capacidades avanzadas de sensado e inteligencia artificial integrada.

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 IoT.

Al completar este curso, los estudiantes serán capaces de:

• Explicar los conceptos técnicos centrales detrás de 6G.
• Evaluar cómo 6G transformará la comunicación y arquitectura de dispositivos IoT.
• Analizar casos de uso IoT habilitados por 6G en diversos sectores industriales.
• Preparar estrategias para integrar capacidades 6G en soluciones IoT existentes.

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con discusiones expertas.
• Ejercicios aplicados 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 a medida de esta capacitación alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para coordinar.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la forma en que se realizan las operaciones comerciales en muchas industrias, incluido el gobierno. Las tasas de generación de datos y el archivo 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 dirigidos 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 de dicha información también se vuelven más complejos. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información valiosa de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, al darse cuenta de que la información es un activo estratégico, y los gobiernos deben proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de sus misiones. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones basadas en datos para cumplir exitosamente con sus misiones, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones de alto valor para el gobierno se crearán mediante una combinación de las tecnologías más disruptivas:

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

El Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria que permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando en función de los patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, ya sean relacionados o no, estructurados o no estructurados.

Sin embargo, lograr estos hazaños requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Dar sentido a estos 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 una publicación en el blog de 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 presenta el Big Data son casi tan abrumadores como alentadora es su promesa. 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 forma en que lo necesiten. La copia de seguridad de cantidades masivas 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, identificando tendencias que pueden ayudarlas a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente de MeriTalk descubrió 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 con los objetivos de sus misiones).

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 de Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de 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 se manifiesten. También se utiliza para tareas más cotidianas, como cribar currículos para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio y gerentes de negocios 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 finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y de edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso del IoT y la computación en el borde en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre las arquitecturas de edge computing y cloud computing, así como los 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 Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que desean aprovechar la IA en el borde para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento analítico inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde para dispositivos 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 IoT.
• Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en IA para aplicaciones de IoT.

Los sistemas embebidos son computadoras diseñadas específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más amplios. La 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 principiantes que desean comprender y aplicar conceptos de sistemas embebidos 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 embebidos.
• Escribir y compilar código C para interactuar con el hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y ADCs (Convertidores Analógico-Digitales).
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• 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 computación en el borde.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas de nivel intermedio, ingenieros de red y profesionales de DevOps que deseen gestionar eficientemente el equilibrio de carga, el servicio proxy y la optimización del tráfico utilizando HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del equilibrio de carga y de los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como ACLs, manipulación de cabeceras HTTP y registro de logs para un mayor control.
• Supervisar y solucionar problemas en HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas de 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 API 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 Argentina (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 final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 energía y memoria.