New York (NYC) - Midtown Manhattan - Park Ave.

E48-49th (Grand Central), 299 Park Avenue, New York City, united states, 10171

The venue is located in between the Waldorf Astoria and J.P. Morgan and Chase.

New York (NYC) - Midtown Manhattan - Madison Ave.

E38-39th, 260 Madison Ave., New York, united states, 10016
The venue is located just opposite of Madison Av & E 38 St bus stop and Zuma NYC, in the same building as Chase Bank.

Subcategorías (8)

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Descubra nuestros cursos

Building Kafka Solutions with Confluent

14 horas
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a ingenieros que deseen utilizar Confluent (una distribución de Kafka) para construir y administrar una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real para sus aplicaciones. al final de esta formación, los participantes podrán:
  • instalar y configurar la plataforma Confluent.
  • use herramientas y servicios de administración de Confluent & #39; s para ejecutar Kafka más fácilmente.
  • Store y procese los datos de la secuencia entrante.
  • optimice y administre clústeres de Kafka.
    • flujos de datos
  • Secure.
Format del curso
    Conferencia y discusión
  • Interactive.
  • muchos ejercicios y prácticas.
    • implementación práctica de
  • en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de Course
  • este curso se basa en la versión de código abierto de Confluent: fuente abierta Confluent.
  • para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
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Una introducción práctica al procesamiento de flujo

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (in situ o remota), los participantes aprenderán a 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 capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure diferentes Stream Processing marcos, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
  • Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
  • Procesamiento de datos de forma continua, concurrente 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.
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Apache Kafka for Python Programmers

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar las funciones de Apache Kafka en la transmisión de datos con Python. Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Apache Kafka para monitorear y administrar condiciones en flujos de datos continuos utilizando Python programación.
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Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams

7 horas
Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para la creación de aplicaciones y microservicios cuyos datos se transmiten desde y hacia un sistema de mensajería Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores de mensajes y consumidores. Al llamar a Kafka Streams API desde dentro de una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, pasando por alto la necesidad de enviar los datos a un clúster separado para su procesamiento. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones Java de muestra que pasan datos desde y hacia Apache Kafka para el procesamiento de flujo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprenda las características y ventajas de Kafka Streams frente a otros marcos de procesamiento de flujos
  • Procesar datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
  • Escriba una aplicación Java o Scala o microservicio que se integre con Kafka y Kafka Streams
  • Escribe un código conciso que transforme los temas de entrada de Kafka en temas de salida de Kafka
  • Construye, empaqueta y despliega la aplicación
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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Samza para el Procesamiento de la Secuencia

14 horas
Apache Samza es un marco computacional asíncrono de código abierto casi en tiempo real para el procesamiento de flujos. Utiliza Apache Kafka para mensajería y Apache Hadoop YARN para tolerancia a fallas, aislamiento de procesador, seguridad y administración de recursos. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los principios detrás de los sistemas de mensajería y el procesamiento distribuido de flujo, mientras acompaña a los participantes a través de la creación de un proyecto basado en Samza y la ejecución de trabajos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Usa Samza para simplificar el código necesario para producir y consumir mensajes
Desacoplar el manejo de los mensajes de una aplicación
Utilice Samza para implementar cálculos asincrónicos casi en tiempo real
Utilice el procesamiento de flujo para proporcionar un mayor nivel de abstracción en los sistemas de mensajería
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Flink para Flujo Escalable y Procesamiento de Datos por Lotes

28 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (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.
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Apache NiFi para administradores

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (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.
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Apache NiFi para desarrolladores

7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York, 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.
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Curso de Apache Storm

28 horas
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
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Apache Apex: Procesamiento de Big Data-in-Motion

21 horas
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
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Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

14 horas
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 .
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Apache Ignite: Mejora la Velocidad, la Escala y la Disponibilidad con la Informática en la Memoria

14 horas
Apache Ignite es una plataforma informática en memoria que se encuentra entre la aplicación y la capacidad de datos para mejorar la velocidad, la escala y la disponibilidad. En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprendieron los principios detrás del almacenamiento persistente y puro en la memoria a medida que avanzan en la creación de un proyecto de ejemplo de computación en memoria. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Utilice Ignite para la memoria en la memoria, la persistencia en disco y una base de datos en memoria puramente distribuida
  • Logre la persistencia sin sincronizar los datos a una base de datos relacionales
  • Use Ignite para llevar a cabo SQL y Uniones Distribuidas
  • Mejore el rendimiento moviendo los datos más cerca de la CPU, usando la RAM como almacenamiento
  • Extienda conjuntos de datos en un clúster para lograr la escalabilidad horizontal
  • Integre Ignite con RDBMS, NoSQL, Hadoop y procesadores de aprendizaje automático
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Confluent KSQL

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (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.
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Spark Streaming with Python and Kafka

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ciudad de Nueva York (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.
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Testimonios (13)

Sufficient hands on, trainer is knowledgable

Chris Tan
Curso - A Practical Introduction to Stream Processing

Las explicaciones eran muy buenas, si bien algunas preguntas pudieron ahorrarse si se hubieran tocado esos puntos al inicio de los temas se notó un buen dominio y experiencia en el tema.

Alan Jaime Rodríguez García - BANCO DE MEXICO
Curso - Stream Processing with Kafka Streams

Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.

Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso - Building Stream Processing Applications with Kafka Streams

Muy poco, se me dificulto mucho y mas por que entre desfasado, no tome los primeras sesiones.

Rolando García - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

El conocer que hay un programa que tiene muchas aplicaciones potenciales para el trabajo que desarrollo

Jorge Alberto Martinez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

La interación del profesor con el alumno, que esperaba a cada alumno jy explicaba si era necesario repetidas veces.

Daniela Guadalupe Tenorio Rodríguez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

En realidad todo estuvo interesante

Alvaro Lopez Zenteno Cato - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

Los temas los maneja muy bien y resuelve las dudas, además nos llevaba paso a paso en las prácticas.

Francisco Javier Hernández Sánchez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

La exposicion del maestro

SANDRA RAMIREZ - Organización Internacional del Trabajo
Curso - Apache NiFi for Developers

La exposición Excelente

SANDRA RAMIREZ - Organización Internacional del Trabajo
Curso - Apache NiFi for Developers

Virtual environment working well and trainer positive attitude

Wojciech Lukawski - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

I liked trainer's attitude and choice of examples. Trainer was very willing to help and answer questions. Trainer tried to go with as many examples as possible, even though we were short on time.

Waldemar Sobiecki - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

The trainer is very polite, tolerant, helpful. I was not afraid to ask for help when I couldn't handle something myself. I like that most of the exercises we did together without splitting into separate groups or by ourselves. That way we could ask questions on regular basis.

Elżbieta Doniek - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

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