Curso de Hortonworks Data Platform (HDP) para Administradores

Este curso está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que quieran comprender e implementar la IA en sus aplicaciones. Se presta especial atención al análisis de datos, la inteligencia artificial distribuida y el procesamiento del lenguaje natural.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos e ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen usar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configure un entorno de big data con Google Colab y Spark.
• Procese y analice grandes conjuntos de datos de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualice big data en un entorno colaborativo.
• Integre Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

El análisis de Big Data implica el proceso de examinar grandes cantidades de conjuntos de datos variados para descubrir correlaciones, patrones ocultos y otras ideas útiles.

La industria de la salud tiene cantidades masivas de datos clínicos y médicos heterogéneos complejos. La aplicación de análisis de big data en datos de salud presenta un enorme potencial para obtener información para mejorar la prestación de servicios de salud. Sin embargo, la magnitud de estos conjuntos de datos plantea grandes desafíos en los análisis y aplicaciones prácticas en un entorno clínico.

En esta capacitación en vivo (remota) dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo realizar análisis de big data en salud a medida que realizan una serie de ejercicios prácticos de laboratorio en vivo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Instale y configure herramientas de análisis de big data como Hadoop MapReduce y Spark
• Comprender las características de los datos médicos.
• Aplicar técnicas de big data para manejar datos médicos.
• Estudiar los sistemas y algoritmos de big data en el contexto de las aplicaciones de salud.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia en parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica.

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán sobre las ofertas tecnológicas y los enfoques de implementación para el procesamiento de datos de gráficos. El objetivo es identificar objetos del mundo real, sus características y relaciones, luego modelar estas relaciones y procesarlas como datos utilizando un enfoque Graph Computing (también conocido como análisis de grafos). Comenzamos con una visión general amplia y nos limitamos a herramientas específicas a medida que avanzamos a través de una serie de estudios de casos, ejercicios prácticos e implementaciones en vivo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda cómo se conservan y atraviesan los datos de los gráficos.
• Seleccione el mejor marco para una tarea determinada (desde bases de datos de grafos hasta marcos de procesamiento por lotes).
• Implemente Hadoop, Spark, GraphX y Pregel para llevar a cabo el cálculo de grafos en muchas máquinas en paralelo.
• Vea problemas de big data del mundo real en términos de gráficos, procesos y recorridos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas que desean aprender a configurar, implementar y administrar Hadoop clústeres dentro de su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Hadoop.
• Comprenda los cuatro componentes principales del ecosistema Hadoop: HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common.
• Utilice Hadoop Sistema de archivos distribuido (HDFS) para escalar un clúster a cientos o miles de nodos.  
• Configure HDFS para que funcione como motor de almacenamiento para implementaciones de Spark locales.
• Configure Spark para acceder a soluciones de almacenamiento alternativas, como Amazon S3, y NoSQL sistemas de bases de datos como Redis, Elasticsearch, Couchbase, Aerospike, etc.
• Lleve a cabo tareas administrativas como el aprovisionamiento, la gestión, la supervisión y la seguridad de un clúster Apache Hadoop.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure diferentes marcos Stream Processing, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
• Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
• Procesamiento de datos de forma continua, simultánea y registro por registro.
• Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
• Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar la pila SMACK para crear plataformas de procesamiento de datos para soluciones de big data.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente una arquitectura de canalización de datos para procesar big data.
• Desarrollar una infraestructura de clúster con Apache, Mesos y Docker.
• Analice los datos con Spark y Scala.
• Gestione datos no estructurados con Apache Cassandra.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean configurar e implementar Apache Spark un sistema para procesar grandes cantidades de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Apache Spark.
• Procese y analice rápidamente conjuntos de datos muy grandes.
• Comprenda la diferencia entre Apache Spark y Hadoop MapReduce y cuándo usar cuál.
• Integre Apache Spark con otras herramientas de aprendizaje automático.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala, los participantes aprenderán a usar Python y Spark juntos para analizar big data mientras trabajan en ejercicios prácticos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a usar Spark con Python para analizar Big Data.
• Trabaja en ejercicios que imiten casos del mundo real.
• Utilice diferentes herramientas y técnicas para el análisis de big data utilizando PySpark.

MLlib es la biblioteca de aprendizaje automático (ML) de Spark. Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil. Consta de algoritmos y utilidades de aprendizaje comunes, como clasificación, regresión, agrupación, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel inferior y API de canalización de nivel superior.

Se divide en dos paquetes:

• spark.mllib contiene la API original creada sobre RDD.

• spark.ml proporciona una API de nivel superior basada en DataFrames para construir canalizaciones de ML.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar una biblioteca de máquinas incorporada para Apache Spark