Programación con Big Data en R

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a usuarios avanzados de nivel intermedio de R que desean utilizar R para construir flujos de trabajo más rápidos, mejorar la calidad del código y gestionar tareas de análisis más complejas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: crear funciones reutilizables, mejorar los flujos de trabajo de datos, depurar y optimizar el código, y producir informes reproducibles.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Venezuela (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 grandes volúmenes de información.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de Big Data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar grandes conjuntos de datos de forma 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 Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a analistas de datos principiantes que desean utilizar la programación en R para manipular datos, realizar análisis básicos de datos y crear visualizaciones impactantes para obtener información valiosa.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la programación en R.
• Aplicar procesos fundamentales de ciencia de datos.
• Crear representaciones visuales de los datos.

El análisis de datos es una herramienta fundamental para los negocios en la actualidad. Nos centraremos durante todo el curso en desarrollar habilidades prácticas para el análisis de datos. El objetivo es ayudar a los participantes a responder preguntas con base en evidencia:

¿Qué ha ocurrido?

• procesamiento y análisis de datos
• generación de visualizaciones de datos informativas

¿Qué ocurrirá?

• pronóstico del rendimiento futuro
• evaluación de los pronósticos

¿Qué debería ocurrir?

• transformar datos en decisiones empresariales fundamentadas en evidencia
• optimización de procesos

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que deseen limpiar y analizar datos, realizar proyecciones estadísticas y crear visualizaciones útiles utilizando estas herramientas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de Python, R, Power Query y Power BI para el análisis de datos.
• Limpiar y organizar conjuntos de datos mediante Python y Power Query.
• Realizar análisis estadístico y proyecciones con R.
• Crear tableros de control e informes profesionales con Power BI.
• Integrar y analizar datos provenientes de múltiples fuentes de manera eficaz.

R es un entorno de código abierto muy popular para cómputo estadístico, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación a los estudiantes. Cubre fundamentos del lenguaje, bibliotecas y conceptos avanzados. Análisis de datos y graficación avanzada con datos del mundo real.

Público objetivo

Desarrolladores / Analistas de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y talleres prácticos

Apache NiFi es una plataforma de integración de datos y procesamiento de eventos basada en flujos, de código abierto. Permite el enrutamiento automatizado en tiempo real, la transformación y la mediación del sistema entre diversos entornos, cuenta con una interfaz gráfica web y ofrece un control detallado.

Esta formación práctica impartida por un instructor (presencial o remota) está dirigida a administradores e ingenieros de nivel intermedio que deseen implementar, gestionar, 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 clústeres de Apache NiFi.
• Diseñar y gestionar flujos de datos desde diversas fuentes y destinos.
• Implementar lógica de automatización, enrutamiento y transformación de los flujos.
• Optimizar el rendimiento, supervisar las operaciones y solucionar problemas.

Formato del curso

• Conferencias interactivas con discusión sobre arquitectura en el mundo real.
• Prácticas manuales: construcción, implementación 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, póngase en contacto con nosotros para organizarla.

Esta formación ofrece una introducción práctica a la construcción de flujos de trabajo escalables para el procesamiento de datos y el Aprendizaje Automático utilizando PySpark. Los participantes aprenderán cómo opera Apache Spark dentro de los ecosistemas modernos de Big Data y cómo procesar eficientemente grandes conjuntos de datos aplicando principios de computación distribuida.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 conjuntos de datos muy grandes con rapidez.
• 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 formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 serán capaces de:

• 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, y se requiere un gran esfuerzo para obtener los primeros resultados. Este curso tiene como objetivo superar esa primera etapa difícil. Después de completar este curso, los participantes comprenderán los fundamentos de Apache Spark, diferenciarán claramente entre RDD y DataFrame, aprenderán las API de Python y Scala, entenderán los conceptos de ejecutores y tareas, entre otros. Además, siguiendo las mejores prácticas, este 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 Spark más recientes de AWS.

PÚBLICO OBJETIVO:

Ingenieros de Datos, especialistas en DevOps, Científicos de Datos

En este taller en vivo con instrucción directa en Venezuela, los participantes aprenderán cómo utilizar Python y Spark juntos para analizar grandes datos mientras realizan ejercicios prácticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Realizar ejercicios que simulan casos del mundo real.
• Utilizar diversas herramientas y técnicas para el análisis de grandes datos mediante PySpark.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar e integrar Spark, Hadoop y Python para procesar, analizar y transformar grandes conjuntos de datos 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 big data.
• Explorar las herramientas del ecosistema de Spark (Spark MLlib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop 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.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial y gobernanza en una única solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten explorar, transformar y analizar datos de manera avanzada en entornos empresariales.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio de forma efectiva con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 de datos 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.
• Bastantes 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 coordinarla.