Cursos de Apache Kafka for Python Programmers

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar Spark Streaming funciones en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Spark Streaming para procesar flujos de datos en vivo para su uso en bases de datos, sistemas de archivos y paneles en vivo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean implementar Apache Kafka procesamiento de secuencias sin escribir código.

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

• Instale y configure Confluent KSQL.
• Configure una canalización de procesamiento de secuencias utilizando solo comandos SQL (sin codificación Java o Python).
• Lleve a cabo el filtrado de datos, las transformaciones, las agregaciones, las uniones, las ventanas y la sesión completamente en SQL.
• Diseñe e implemente consultas interactivas y continuas para la transmisión de ETL y análisis en tiempo real.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean aprender los principios detrás del almacenamiento en memoria persistente y puro a medida que avanzan en la creación de un proyecto de computación en memoria de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Utilice Ignite para la persistencia en memoria y en disco, así como para una base de datos en memoria puramente distribuida. Logre persistencia sin sincronizar los datos con una base de datos relacional. Utilice Ignite para llevar a cabo SQL uniones distribuidas. Mejore el rendimiento acercando los datos a la CPU, utilizando la RAM como almacenamiento. Distribuya conjuntos de datos en un clúster para lograr escalabilidad horizontal. Integre Ignite con procesadores RDBMS, NoSQL, Hadoop y aprendizaje automático.

Apache Beam es un modelo de programación unificada de fuente abierta para definir y ejecutar tuberías de procesamiento de datos en paralelo Su poder radica en su capacidad para ejecutar canalizaciones por lotes y streaming, y la ejecución se lleva a cabo por uno de los backends de procesamiento distribuido admitidos por Beam: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark y Google Cloud Dataflow Apache Beam es útil para tareas ETL (Extraer, Transformar y Cargar), como mover datos entre diferentes medios de almacenamiento y fuentes de datos, transformar datos en un formato más deseable y cargar datos en un nuevo sistema En este entrenamiento en vivo instrumentado (in situ o remoto), los participantes aprenderán a implementar los SDK de Apache Beam en una aplicación Java o Python que define un canal de procesamiento de datos para descomponer un gran conjunto de datos en trozos más pequeños para un procesamiento paralelo independiente Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Instalar y configurar Apache Beam Use un único modelo de programación para llevar a cabo el procesamiento por lotes y de flujo desde su aplicación Java o Python Ejecutar tuberías en múltiples entornos Audiencia Desarrolladores Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Este curso estará disponible Scala en el futuro Por favor contáctenos para hacer arreglos .

Apache Apex es una plataforma nativa de YARN que unifica la transmisión y el procesamiento por lotes. Procesa big data-in-motion de una manera que es escalable, de rendimiento, tolerante a fallas, con estado, seguro, distribuido y de fácil operación.

Este curso en vivo dirigido por un instructor presenta la arquitectura de procesamiento de flujo unificado de Apache Apex y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación distribuida usando Apex en Hadoop.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos de canalización de procesamiento de datos, como conectores para fuentes y sumideros, transformaciones de datos comunes, etc.
• Cree, escale y optimice una aplicación Apex
• Procesar flujos de datos en tiempo real de manera confiable y con mínima latencia
• Utilice Apex Core y la biblioteca Apex Malhar para permitir el desarrollo rápido de aplicaciones
• Use la API Apex para escribir y reutilizar el código Java existente
• Integra Apex en otras aplicaciones como un motor de procesamiento
• Sintonizar, probar y escalar aplicaciones Apex

Audiencia

• Desarrolladores
• Arquitectos empresariales

Formato del curso

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

Apache Storm es un motor de computación distribuido en tiempo real que se utiliza para habilitar la inteligencia empresarial en tiempo real. Lo hace al permitir que las aplicaciones procesen de forma confiable flujos de datos ilimitados (a.k.a. procesamiento de flujo).

"Storm es para procesar en tiempo real lo que Hadoop es para el procesamiento por lotes".

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar y configurar Apache Storm, luego desarrollarán e implementarán una aplicación Apache Storm para procesar Big Data en tiempo real.

Algunos de los temas incluidos en esta capacitación incluyen:

• Apache Storm en el contexto de Hadoop
• Trabajando con datos ilimitados
• Cálculo continuo
• Análisis en tiempo real
• Procesamiento distribuido de RPC y ETL

¡Solicite este curso ahora!

Audiencia

• Desarrolladores de software y ETL
• Profesionales de mainframe
• Científicos de datos
• Analistas de Big Data
• Profesionales de Hadoop

Formato del curso

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

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (in situ o remota), los participantes aprenderán a implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo.

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

• Instale y configure Apachi NiFi.
• Obtenga, transforme y administre datos de fuentes de datos dispares y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de big data.
• Automatice los flujos de datos.
• Habilite el análisis de streaming.
• Aplique varios enfoques para la ingesta de datos.
• Transfórmate Big Data y conviértete en información empresarial.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujos a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi.

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

• Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
• Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
• Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
• Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) presenta los principios y enfoques detrás del procesamiento de datos de flujo distribuido y por lotes, y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de transmisión de datos en tiempo real en Apache Flink.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Configure un entorno para desarrollar aplicaciones de análisis de datos. Comprenda cómo funciona la biblioteca de procesamiento de gráficos de Apache Flink (Gelly). Empaquete, ejecute y supervise aplicaciones de transmisión de datos basadas en Flink y tolerantes a fallos. Gestione diversas cargas de trabajo. Realice análisis avanzados. Configure un clúster de Flink de varios nodos. Mida y optimice el rendimiento. Integre Flink con diferentes Big Data sistemas. Compare las capacidades de Flink con las de otros marcos de procesamiento de big data.

Pandas es un paquete Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y de series temporales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen usar Modin para construir e implementar cálculos paralelos con Pandas para un análisis de datos más rápido.

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

• Configure el entorno necesario para comenzar a desarrollar Pandas flujos de trabajo a escala con Modin.
• Comprenda las características, la arquitectura y las ventajas de Modin.
• Conoce las diferencias entre Modin, Dask y Ray.
• Realice Pandas operaciones más rápido con Modin.
• Implemente toda la API Pandas y las funciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen utilizar Pandas para realizar análisis predictivos con aprendizaje automático.

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

• Realice la manipulación de datos en Python.
• Realice operaciones ETL para el aprendizaje automático.
• Crea visualizaciones de datos con Pandas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar Dask con el ecosistema Python para crear, escalar y analizar grandes conjuntos de datos.

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

• Configure el entorno para comenzar a crear procesamiento de big data con Dask y Python.
• Explora las funciones, bibliotecas, herramientas y API disponibles en Dask.
• Comprenda cómo Dask acelera la computación paralela en Python.
• Aprenda a escalar el ecosistema de Python (Numpy, SciPy y Pandas) usando Dask.
• Optimice el entorno de Dask para mantener un alto rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar la pila FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y escalables.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Configure el entorno de desarrollo necesario que integre FastAPI, React y MongoDB. Comprenda los conceptos clave, las características y los beneficios de la pila FARM. Aprenda a crear API REST con FastAPI. Aprenda a diseñar aplicaciones interactivas con React. Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones (front-end y back-end) mediante la pila FARM.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean usar FastAPI con Python para crear, probar e implementar API RESTful de manera más fácil y rápida.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para desarrollar API con Python y FastAPI.
• Cree API de forma más rápida y sencilla con la biblioteca FastAPI.
• Aprenda a crear modelos de datos y esquemas basados en Pydantic y OpenAPI.
• Conecte las API a una base de datos mediante SQLAlchemy.
• Implemente la seguridad y la autenticación en las API mediante las herramientas de FastAPI.
• Cree imágenes de contenedor e implemente API web en un servidor en la nube.