Nginx

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 utilizando Nginx, Apache y JBoss.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 seguridad de los servidores web.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y resolver problemas del servidor web.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

El objetivo de esta formación es explicar qué es la red 5G y cuál es el impacto que tiene sobre las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarte tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, la cual - desde su inicio - estaba dedicada al mundo inteligente.

6G es el estándar de comunicación inalámbrica de nueva generación que está posicionado para transformar los ecosistemas de IoT mediante conectividad ultrarrápida, sensores avanzados y capacidades de IA integradas.

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

Al completar este curso, los participantes adquirirán la capacidad de:

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

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos, combinadas con discusiones expertas.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios clave de la ingeniería.
• 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 su organización, contáctenos para coordinar.

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

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

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

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 estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. "Dar sentido a estos grandes volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia capaces de analizar y extraer conocimientos útiles de vastas y diversas corrientes 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 OSTP.

La Casa Blanca dio un paso para ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. La iniciativa incluyó más de $200 millones para sacar el máximo provecho de la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea el Big Data son casi tan abrumadores 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 costo por megabyte del almacenamiento y mantener los datos fácilmente accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando quieran y cómo los necesiten. Respaldo grandes cantidades de datos intensifica el desafío.

Analizar los datos eficazmente es otro gran desafío. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten filtrar a través de las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un estudio reciente 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 la misión.).

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 las 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Venezuela (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 capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados 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 de nivel principiante que desean comprender y aplicar 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 en 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 de IoT.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (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 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 restricciones de red en sistemas IoT.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas, ingenieros de redes y profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen gestionar eficientemente el equilibrado de cargas, las funciones proxy y la optimización del tráfico utilizando HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del equilibrado de cargas y los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar características avanzadas como las ACL (Listas de Control de Acceso), la manipulación de cabeceras HTTP y el registro de eventos (logging) para obtener un control mejorado.
• Supervisar y diagnosticar problemas en HAProxy para garantizar el máximo rendimiento y fiabilidad.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y establecer n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas de IoT mediante nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos de 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 capacitación en vivo con instrucción en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de 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 capacitación, 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 usando TinyML.
• Optimizar modelos de TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.