Integración de Big Data con Talend

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.

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos basada en flujos, de código abierto. Permite el enrutamiento automático en tiempo real, la transformación y la mediación entre sistemas diversos, con una interfaz web y control fino.

Esta formación presencial o remota impartida por un instructor está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen desplegar, administrar, 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 clústers de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde diversas fuentes y destinos.
• Implementar automatización del flujo, lógica de enrutamiento y transformación.
• Optimizar el rendimiento, monitorear operaciones y resolver problemas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva con discusión de arquitectura en casos reales.
• Laboratorios prácticos: construcción, despliegue 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 organizarla.

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.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 la alta disponibilidad.
• Depurar y resolver problemas comunes de Spark.

La curva de aprendizaje de Apache Spark es lenta al principio, ya que requiere mucho esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo saltarse esa primera etapa difícil. Tras completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, podrán diferenciar claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán a usar las API de Python y Scala, entenderán los conceptos de 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.

DIRIGIDO A:

Ingenieros de Datos, DevOps, Científicos de Datos

En esta capacitación en vivo e impartida por un instructor en Argentina, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark conjuntamente para analizar big data, mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabajar en ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar distintas 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.

Stratio es una plataforma centrada en datos que integra big data, IA y gobernanza en una solución única. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten una rápida exploración, transformación y análisis avanzado de datos en entornos empresariales.

Esta formación impartida por un 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 bucle, 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 ingesta, 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerous ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, científicos de datos y analistas comerciales que desean configurar Talend Administration Center para desplegar y gestionar los roles y tareas de la organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante e intermedio que desean profundizar su comprensión y habilidades en la gestión y mejora de la calidad de los datos mediante Talend Data Stewardship.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender integralmente el papel de la dirección de datos en el mantenimiento de la calidad de los datos.
• Utilizar Talend Data Stewardship para gestionar tareas relacionadas con la calidad de datos.
• Crear, asignar y administrar tareas dentro de Talend Data Stewardship, incluyendo la personalización de flujos de trabajo.
• Usar 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 un instructor en Argentina, los participantes aprenderán cómo usar Talend Open Studio para ESB para crear, conectar, mediar y gestionar servicios así como sus interacciones.

A fin de lograr al término de este entrenamiento, los participantes serán capaces de

• Integrar, mejorar y entregar tecnologías ESB como paquetes únicos en diversos entornos de despliegue.
• Comprender y utilizar los componentes más usados de Talend Open Studio.
• Integrar cualquier aplicación, base de datos, API o servicio web.
• Integrar sin problemas sistemas heterogéneos y aplicaciones.
• Incrustar bibliotecas de código Java existentes para ampliar proyectos.
• Aprovechar los componentes y el código de la comunidad para ampliar proyectos.
• Integrar rápidamente sistemas, aplicaciones y fuentes de datos dentro de un entorno Eclipse con funcionalidad arrastrar y soltar.
• Reducir el tiempo de desarrollo y los costos de mantenimiento mediante la generación de código optimizado y reutilizable.