Cursos de Computación en la Nube en Pierre

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Pierre (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de datos de nivel principiante que deseen usar Azure Data Factory para implementar soluciones de integración de datos escalables y eficientes en la nube.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los conceptos y la arquitectura principales de Azure Data Factory (ADF).
• Aprender a crear, programar y supervisar pipelines de datos.
• Integrarse con diversas fuentes de datos, realizar transformaciones de datos y gestionar flujos de datos.
• Implementar mejores prácticas para el manejo de errores y la optimización del rendimiento.
• Seguridad y monitoreo de pipelines de datos en entornos de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Pierre (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de TI de nivel intermedio que deseen adquirir experiencia en la gestión de infraestructuras y servicios en la nube en Google Cloud.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar entornos en la nube utilizando los servicios de Google Cloud.
• Administrar y configurar máquinas virtuales, almacenamiento y redes.
• Desplegar y monitorizar aplicaciones en entornos de GCP.
• Implementar mejores prácticas de seguridad y gestión de identidades.
• Utilizar las herramientas de Google Cloud para automatización y resolución de problemas.

Google Colab Pro es un entorno basado en la nube para el desarrollo escalable de Python, ofreciendo unidades de alto rendimiento GPU, tiempos de ejecución más largos y más memoria para cargas de trabajo exigentes de IA y ciencia de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a usuarios intermedios de Python que desean utilizar Google Colab Pro para el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y la investigación colaborativa en una interfaz poderosa de cuadernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar cuadernos basados en la nube utilizando Colab Pro.
• Utilizar GPUs y TPUs para cálculos acelerados.
• Simplificar flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrar con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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 hacer los arreglos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos y ingenieros de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de gran volumen de datos utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes de manera eficiente con Apache Spark.
• Visualizar grandes volúmenes de datos en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales y habilidades prácticas necesarias para la gestión y optimización efectivas de los entornos de Nutanix.

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

• Comprenda Nutanix Enterprise Cloud Platform y sus componentes.
• Instale, configure y administre clústeres de Nutanix.
• Adquiera competencia en la administración del Hipervisor de Acrópolis (AHV).
• Realizar tareas de gestión avanzadas y resolución de problemas.
• Implemente las mejores prácticas para la alta disponibilidad, la recuperación ante desastres y la seguridad.

Este curso dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos intermedios que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real usando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
• Visualizar datos y resultados de pronóstico de series temporales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante que deseen administrar y operar la plataforma en la nube Google.

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

• Comprende los servicios principales y la infraestructura de GCP.
• Aprenda a administrar redes y máquinas virtuales.
• Comprende y aplica las prácticas recomendadas de seguridad generales en GCP.
• Explora Kubernetes y la administración de contenedores en GCP.
• Obtén información sobre las opciones de almacenamiento y cómo configurarlas.
• Implementa y configura bases de datos en GCP.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de IA utilizando Google Colab.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos principales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
• Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento de los agentes usando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas (DQN).
• Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
• Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Pierre, está diseñada para profesionales avanzados que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos visuales sofisticados usando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Utilizar Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje transferido para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean mejorar sus conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en el ajuste de hiperparámetros y aprender a implementar modelos de manera efectiva utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
• Optimizar el rendimiento del modelo mediante ajuste de hiperparámetros.
• Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real utilizando Google Colab.
• Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores intermedios que desean aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural utilizando Python en Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
• Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
• Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
• Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.

Este curso en vivo y guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean entender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
• Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
• Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
• Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio, arquitectos de nube y profesionales de inteligencia empresarial que deseen dominar la gestión de datos en entornos de nube específicos de la industria.

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

• Comprender los principios y componentes de los tejidos de datos.
• Diseñe e implemente soluciones de integración y orquestación de datos.
• Garantice la calidad y la gobernanza de los datos dentro de las plataformas en la nube de la industria.
• Utilice estructuras de datos para respaldar el análisis de datos y la toma de decisiones específicos de la industria.
• Manténgase al día con las tendencias y tecnologías emergentes en la gestión de datos en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante, analistas de negocios y gerentes de proyectos que deseen comprender los fundamentos de la computación en la nube y sus aplicaciones en diversas industrias.

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

• Identificar las características clave y los beneficios de la computación en la nube.
• Comprenda las diferencias entre los distintos modelos de implementación y servicios en la nube.
• Reconozca la importancia de las soluciones en la nube específicas de la industria.
• Evalúe los aspectos de seguridad y cumplimiento de las plataformas en la nube.
• Explore las tendencias emergentes y las direcciones futuras en la tecnología en la nube.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial), está destinado a ingenieros de nube y gerentes de operaciones de nivel intermedio que desean mejorar la gestión de su infraestructura de nube utilizando Kubiya AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Integrar Kubiya AI en la infraestructura de nube.
• Automatizar la provisión y gestión de recursos en la nube.
• Optimizar los costos de la nube usando análisis impulsados por IA.
• Mejorar la seguridad de la nube con monitoreo impulsado por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está diseñado para científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Entender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI que desean aprender los fundamentos de Alibaba Cloud y cómo usar sus servicios de computación en la nube.

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

• Comprender la arquitectura de la solución Alibaba Cloud.
• Obtenga más información sobre los productos y servicios principales de Alibaba Cloud.
• Comprenda las capacidades de Alibaba Cloud en el manejo de big data y bases de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas de visualización avanzadas.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos eficazmente utilizando herramientas visuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas DevOps y optimizar los procesos de desarrollo con AWS Cloud9.

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

• Instale y configure AWS Cloud9 para DevOps flujos de trabajo.
• Implemente canalizaciones de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatice los procesos de prueba, monitoreo e implementación con AWS Cloud9.
• Integre servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en DevOps flujos de trabajo.
• Utilice sistemas de control de código fuente como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender el lenguaje de programación Python desde cero utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las bases del lenguaje de programación Python.
• Implementar código de Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa de Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar eficazmente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Pierre, está orientado a científicos de datos y profesionales de TI principiantes que desean aprender los fundamentos del análisis de datos utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico de Python.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a crear, implementar y mantener aplicaciones sin servidor de manera efectiva en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

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

• Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
• Integre AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimice las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, administradores de sistemas y arquitectos de la nube que deseen utilizar NoCloud para sus soluciones en la nube.

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

• Configure un entorno de desarrollo que incluya NoCloud, Docker, Kubernetes y Helm.
• Cree y administre servicios en la nube con NoCloud.
• Comprenda el ciclo de vida de un servicio en la nube en NoCloud.
• Integre NoCloud con la infraestructura existente o los recursos virtuales.
• Solucionar problemas comunes en un entorno NoCloud.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Pierre (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores, administradores de sistemas y entusiastas de la nube que deseen adquirir conocimientos prácticos sobre OpenNebula y utilizarlo para sus soluciones en la nube.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya OpenNebula.
• Crear y administrar máquinas virtuales en OpenNebula.
• Comprender el ciclo de vida de una máquina virtual.
• Integrar OpenNebula con la infraestructura existente.
• Solucionar problemas comunes en un entorno de OpenNebula.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre, los participantes aprenderán a configurar y administrar un entorno de contenedores a escala de producción con Kubernetes en Google Cloud. 

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

• Configura y administra Kubernetes en Google Cloud.
• Implemente, administre y escale un clúster Kubernetes.
• Implementa aplicaciones en contenedores (Docker) en Google Cloud.
• Migra un entorno existente Kubernetes de las instalaciones a Google Cloud.
• Integre Kubernetes con software de integración continua (CI) de terceros.
• Garantice la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo y presencial (en línea o en el lugar), está destinado a personas técnicas que deseen obtener una comprensión práctica de las soluciones en la nube disponibles, los procesos de análisis de datos necesarios para trabajar con datos en la nube y la práctica hands-on para aplicar herramientas como Power BI para analizar datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Power BI.
• Evaluar las diversas soluciones de datos ofrecidas por proveedores en la nube, como Azure.
• Adquirir una comprensión de las diferentes estructuras, enfoques de modelado y diseños de data warehouse utilizados para almacenar, gestionar y acceder a Big Data.
• Aplicar herramientas y técnicas para limpiar datos preparándolos para el análisis.
• Construir soluciones de informes y análisis basadas en datos tanto locales como en la nube.
• Integrar soluciones de análisis de datos con un data warehouse.
• Mitigar riesgos de seguridad de los datos y garantizar la privacidad de los mismos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps que deseen utilizar un enfoque sin servidor para crear aplicaciones empresariales en Kubernetes.

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

• Instale y configure el sistema Kubernetes para comenzar a desarrollar con una arquitectura sin servidor.
• Comprender los conceptos y principios fundamentales de los entornos sin servidor.
• Opere las cadenas de herramientas necesarias para el desarrollo sin servidor e intégrelas con los componentes de Kubernetes.
• Practique su habilidad en el lenguaje de programación Python y aplíquelo para implementar  sistemas sin servidor.
• Proteja las aplicaciones empresariales que se implementan a través de un marco sin servidor en Kubernetes.
• Utilice métodos modernos de computación en la nube para optimizar los flujos de trabajo de procesamiento de tareas de DevOps.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y desarrolladores de la nube que desean utilizar CloudFormation para administrar recursos de infraestructura dentro del ecosistema de AWS.

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

• Implemente plantillas CloudFormation para automatizar la gestión de la infraestructura.
• Integre los recursos de AWS existentes en CloudFormation.
• Use StackSets para administrar pilas en varias cuentas y regiones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean integrar una base de datos de DynamoDB NoSQL en una aplicación web alojada en AWS.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para empezar a integrar datos en DynamoDB.
• Integre DynamoDB en aplicaciones web y aplicaciones móviles.
• Transfiera datos en AWS con los servicios de AWS.
• Implemente operaciones con AWS DAX.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remota) está dirigida a ingenieros que desean implementar y administrar dispositivos IoT en AWS.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán crear una plataforma de IoT que incluya la implementación y administración de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre AWS.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean instalar, configurar y administrar AWS IoT las capacidades de Greengrass para crear aplicaciones para varios dispositivos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar AWS IoT Greengrass para crear, implementar, administrar, proteger y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar AWS Lambda para crear e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin necesidad de preocuparse por el aprovisionamiento del entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales y contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

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

• Configure AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Functions as a Service) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construya, cargue y ejecute AWS Lambda funciones.
• Integre funciones de Lambda con diferentes fuentes de eventos.
• Empaquete, implemente, supervise y solucione problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a desarrolladores que deseen aprender cómo construir microservicios en Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar ASF como una plataforma para la creación y gestión de microservicios.
• Comprender conceptos y modelos clave de programación de microservicios.
• Crear un clúster en Azure.
• Implementar microservicios en las instalaciones o en la nube.
• Depurar y solucionar problemas de una aplicación de microservicios en ejecución.

Audiencia

Ingenieros de Software/Científicos de la Computación con conceptos adecuados de algoritmos y familiaridad con al menos un lenguaje de programación/criptografía, pero sin experiencia en Computación en Nube.

Duración

3 días (7 horas/día)

Día 1: brinda cobertura de extremo a extremo de los temas fundamentales de la computación en la nube, ya que se relacionan tanto con la tecnología como con las empresas. El módulo se divide en una serie de secciones, cada una de las cuales se acompaña de un ejercicio práctico.

Día 2: explora temas relacionados con la tecnología relacionados con las plataformas de computación en la nube. No entra en detalles de implementación o programación, sino que mantiene la cobertura a nivel conceptual, centrándose en temas que abordan la arquitectura del servicio en la nube, las amenazas y tecnologías de seguridad en la nube, la virtualización y el procesamiento de datos.

Día 3: proporciona una visión técnica de las plataformas de computación en la nube fundamentales. Los entornos de infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) se exploran como patrones compuestos, formados por bloques de construcción únicos y compartidos. Este módulo está estructurado como una visita guiada a través de estas capas arquitectónicas, que describe los componentes principales, destacando los componentes compartidos y explicando cómo los bloques de construcción se pueden ensamblar e implementar a través de mecanismos y prácticas de computación en la nube

Día 4: se basa en el Día 3 para proporcionar una inmersión profunda en arquitecturas de tecnología elásticas, flexibles y multiusuario, así como arquitecturas de soluciones especializadas, tales como el estallido de nubes y el equilibrio de la nube. A través del estudio de los mecanismos arquitectónicos, las tecnologías de la industria y los patrones de diseño, se describen los componentes principales y extendidos que se combinan para lograr que la elasticidad, la flexibilidad y la multipropiedad sean las principales características de las plataformas en la nube. Aprovechando estos conjuntos de características nativas y mejoradas y failover, se describen arquitecturas de soluciones especializadas para permitir el estallido entre nubes y entornos en las instalaciones y la nube, así como el equilibrio de las cargas de tiempo de ejecución en las nubes para el rendimiento y la conmutación por error.

Día 5: presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas que están diseñados para evaluar su capacidad de aplicar su conocimiento de los temas cubiertos previamente.

Este curso ha sido creado para personas que desean comprender cómo beneficiarse de la computación en la nube. Utiliza el ejemplo de Amazon EC2, pero se puede adaptar a otros proveedores.

Audiencia

Arquitectos de TI, gerentes de TI de nivel medio, consultores de TI

Formato del curso.

Actualmente 100% conferencias.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a personas técnicas que desean obtener una comprensión práctica de las soluciones en la nube disponibles, los procesos de análisis de datos necesarios para trabajar con datos en la nube y la práctica práctica para aplicar herramientas como Power BI para analizar datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Power BI.
• Evaluar las diversas soluciones de datos ofrecidas por proveedores en la nube como Azure.
• Obtener una comprensión de las diferentes estructuras, enfoques modelizadores y diseños de almacén de datos utilizados para almacenar, gestionar y acceder a Big Data.
• Aplicar herramientas y técnicas para limpiar los datos en preparación para su análisis.
• Crear soluciones de informes y análisis basadas en datos locales y en la nube.
• Integrar soluciones de análisis de datos con un almacén de datos.
• Mitigar riesgos de seguridad de los datos y asegurar la privacidad de los mismos.

Este curso está diseñado para empoderar a profesionales no técnicos—como gerentes, analistas de negocios, testers de QA y personal de operaciones—con una comprensión fundamental de la computación en la nube. Los participantes explorarán los conceptos básicos, beneficios y aplicaciones prácticas de la nube para tomar decisiones más informadas y contribuir eficazmente a las iniciativas de migración a la nube. Se enfatizará en desentrañar el jerga de la nube, comparar infraestructuras en la nube y en premises, entender los modelos de servicio y reconocer cómo la nube impacta diversos roles dentro de una organización.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender las definiciones clave y terminología de la computación en la nube
• Identificar diferentes modelos de servicio en la nube (IaaS, PaaS, SaaS)
• Diferenciar entre modelos de implementación en la nube (Pública, Privada, Híbrida, Multi-Cloud)
• Comparar infraestructuras en premises vs. basadas en la nube
• Comprender las ventajas de la nube: escalabilidad, agilidad, disponibilidad y eficiencia costera
• Reconocer plataformas de nube comunes (AWS, Azure, GCP) y sus ofertas de servicios
• Comprender las responsabilidades en la nube: modelo de responsabilidad compartida y acceso basado en roles
• Entender el impacto de la nube en la prueba, implementación y monitoreo del software
• Participar eficazmente en proyectos de adopción y migración a la nube
• Apreciar los principios básicos de seguridad en la nube, cumplimiento normativo y gobernanza

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que deseen utilizar AWS CloudFormation para automatizar el proceso de administración de la infraestructura en la nube de AWS.

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

• Habilite los servicios de AWS para comenzar a administrar la infraestructura.
• Comprender y aplicar el principio de “infraestructura como código”.
• Mejore la calidad y reduzca los costos de implementación de la infraestructura.
• Escriba AWS CloudFormation plantillas con YAML.

Este curso está creado para las personas que se enfrentan a elegir qué solución elegir para un problema específico. Los gerentes de TI, los arquitectos de soluciones, los gerentes de pruebas, los administradores de sistemas y los desarrolladores pueden beneficiarse de este curso al comprender los beneficios y los costos de las soluciones Cloud / SaaS / Iaas disponibles.

• Obtenga conocimientos básicos de Citrix Virtual Apps and Desktops 7 
• Cómo instalar, configurar y administrar un sitio de Citrix Virtual Apps and Desktops 7 y conectores en la nube
• Identifique las consideraciones entre Citrix Virtual Apps and Desktops local y Citrix Virtual Apps and Desktops Service
• Cómo entregar recursos de aplicaciones y escritorios

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a administradores de la nube, arquitectos de la nube, jefes de tecnología y analistas financieros que deseen registrar, administrar, monitorear y procesar los activos financieros de una organización en la nube.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán utilizar FinOps prácticas en una organización para pronosticar costos, optimizar procesos y realizar operaciones de gestión financiera en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o en el sitio) está dirigida a programadores y desarrolladores que desean utilizar Fn en la creación de aplicaciones y servicios sin servidor.

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

• Configure Fn para crear directorios y funciones.
• Cree aplicaciones utilizando diferentes lenguajes de programación.
• Supervise las funciones para resolver problemas en las etapas de desarrollo e implementación.

Resumen:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de la nube que desean almacenar objetos y datos no estructurados utilizando MinIO.

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

• Proporcione una alternativa a los comandos Unix con el cliente MinIO.
• Utilice MinIO para crear infraestructuras de alto rendimiento para el aprendizaje automático, el análisis y mucho más.
• Implemente MinIO en Kubernetes para que la implementación orquestada se escale a escala.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean usar OpenFaas para crear, construir, probar, depurar e implementar funciones basadas en eventos sin necesidad de preocuparse por administrar la infraestructura de servidor subyacente.

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

• Instalar y configurar OpenFaas.
• Empaquete cualquier binario o código como una función sin servidor sin codificación repetitiva de plantillas.
• Desacople de AWS Lambda para evitar el bloqueo.
• Implemente funciones basadas en eventos en un servidor local o en la nube.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean desarrollar aplicaciones paralelas utilizando OpenMP.

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

• Comprender y utilizar la programación paralela con Fortran en OpenMP.
• Calcule fractales en paralelo para representar varios píxeles y caracteres.
• Implemente la programación vectorial con extensiones SIMD para sistemas HPC.
• Agregue bloques paralelos para especificar el paralelismo de memoria compartida.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (presencial o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar Serverless Framework AWS y otras plataformas en la nube para crear e implementar aplicaciones de microservicios.

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

• Configure Serverless Framework para que funcione con servicios informáticos como AWS Lambda.
• Reduzca la complejidad y el costo de implementar microservicios en diferentes plataformas en la nube.
• Emite y captura eventos y ejecuta funciones automáticamente.

Veraniego:

• Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
• "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
• Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
• Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
• Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
• Alertas y eventos
• Calibración del sensor