Nginx

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web usando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar los servidores web Nginx, Apache y JBoss en Linux.
• Comparar las características y el rendimiento de diferentes servidores web.
• Utilizar módulos y complementos del servidor web para extender la funcionalidad y la seguridad.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas del mismo.
• Aplicar las mejores 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. Queremos mostrar tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, que desde el principio estuvo dedicada al mundo inteligente.

El 6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, ubicado para transformar los ecosistemas del IoT a través de una conectividad ultra rápida, detección avanzada y capacidades de IA integradas.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los estudiantes adquiriran la capacidad para:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales detrás del 6G.
• Evaluar cómo el 6G remodelará la comunicación y la arquitectura de dispositivos del IoT.
• Evaluar casos de uso del IoT habilitados por 6G en diversas industrias.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades 6G en soluciones existentes de IoT.

Formato del Curso

• Conferencias enfocadas en conceptos combinadas con discusión experta.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios de ingeniería clave.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para versiones personalizadas de esta capacitación alineadas con el plan tecnológico de tu organización, contáctanos para coordinar.

Los avances tecnológicos y el creciente volumen de información están transformando la manera en que se llevan a cabo los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Las tasas de generación de datos gubernamentales y el archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados al ciudadano. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, también lo hacen la gestión, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición de esta información. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener conocimientos valiosos a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental se encuentra en un punto de inflexión, comprendiendo que la información es un activo estratégico, y que el gobierno debe proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de su misión. A medida que los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones basadas en datos para lograr exitosamente su misión, están sentando las bases para correlacionar dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Tecnologías de redes sociales empresariales y networking
• Big Data y análisis (analytics)

El Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos — relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estos hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Hacer sentido de estos volumenes 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 un artículo del blog de OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. Esta 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 el Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. 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 por megabyte del almacenamiento y mantener los datos accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y como lo necesiten. Respalda r cantidades masivas de datos aumenta este desafío.

Analizar los datos eficazmente es otro gran desafío. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten cribar montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un reciente estudio de MeriTalk encontró 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 su misión.).

Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias atender la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como cribar currículums para conectar candidatos con gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de negocios de nivel intermedio 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 formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y la computación en el borde en los sectores de manufactura, logística y energía.
• Diferenciar entre arquitecturas y escenarios de implementación de la computación en el borde y en la nube.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades avanzadas de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Configurar y preparar entornos de Edge AI para dispositivos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones de IoT.
• Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas de IoT.
• Integrar Edge AI con diversos protocolos y plataformas de IoT.
• Abordar consideraciones éticas y las mejores prácticas en Edge AI para IoT.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. La tecnología del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es una red de dispositivos físicos interconectados que incorporan sensores y software para comunicarse e intercambiar datos a través de Internet.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que desean comprender y aplicar los conceptos de sistemas embebidos e IoT utilizando el lenguaje C y arquitecturas de microcontroladores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 convertidores analógico-digitales (ADC).
• Comprender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas del IoT.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Numerosos 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, por favor contáctenos para coordinarlo.

Este entrenamiento en vivo con instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para procesamiento de IA descentralizado.
• 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 limitaciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de red y profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen gestionar eficientemente el equilibrio de carga, la funcionalidad proxy y la optimización del tráfico mediante HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 ACL (Listas de Control de Acceso), manipulación de cabeceras HTTP y registros para un mayor control.
• Monitorear y solucionar problemas en HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y confiabilidad.

Esta formación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que deseen automatizar procesos IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

Esta formación práctica, impartida por instructores en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IoT con nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo 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 la energía y la memoria.