Arquitectura de Greenplum y Modelado de Datos

Esta formación presencial en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que deseen optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos, garantizar la integridad de los datos e implementar soluciones robustas de lakehouse que puedan manejar las complejidades de las aplicaciones modernas de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Obtener una comprensión profunda de la arquitectura de Iceberg, incluida la gestión de metadatos y la distribución de archivos.
• Configurar Iceberg para 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 grandes conjuntos de datos.
• Implementar mecanismos para garantizar la consistencia de los datos, gestionar garantías transaccionales y manejar fallos en entornos distribuidos.

Esta formación impartida en vivo por un instructor en <ubicación> (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, garantizar la integridad de los datos y optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender a fondo la arquitectura, las características y los beneficios de Apache Iceberg.
• Conocer los formatos de tablas, la partición, 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 hacia Iceberg.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (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 capacitación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analistas de datos y profesionales del sector que deseen utilizar Databricks y PySpark para construir pipelines de datos escalables y migrar flujos de trabajo existentes basados en SQL.

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 grandes conjuntos de datos 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 de cómo las decisiones de configuración a nivel de aplicación influyen en el rendimiento, la escalabilidad, el consumo de recursos y el costo. El curso cubre áreas clave de optimización, incluyendo 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 desafíos comunes al trabajar con Pandas, como las limitaciones de memoria y los fallos por falta de memoria, e introduce Polars como una alternativa de alto rendimiento para ciertas cargas de trabajo de procesamiento de datos. A través de 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 toma de decisiones práctica: 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 la infraestructura y el costo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen configurar e implementar un sistema Apache Spark para procesar cantidades muy grandes de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Apache Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos muy grandes rápidamente.
• Comprender la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce, así como cuándo utilizar cada uno.
• Integrar Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas con niveles principiante e intermedio que desean desplegar, mantener y optimizar clústeres de Spark.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Apache Spark en diversos entornos.
• Administrar recursos del clúster y monitorear 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.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia, los participantes aprenderán a utilizar Python y Spark de manera integrada para el análisis de big data, mientras realizan ejercicios prácticos.

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 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 Bolivia (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 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 datos masivos.
• 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 de Netflix, YouTube, Amazon, Spotify y Google.
• Utilizar Apache Mahout para escalar algoritmos de aprendizaje automático.