Nginx

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está orientada a administradores de sistemas y desarrolladores web de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar servidores web HTTP para alojar y servir aplicaciones web usando 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 y contrastar las características y el rendimiento de diferentes servidores web.
• Utilizar módulos y complementos del servidor web para extender la funcionalidad y la seguridad de los servidores web.
• Utilizar herramientas y técnicas del servidor web para monitorear y solucionar problemas del servidor web.
• Aplicar las mejores prácticas y recomendaciones del servidor web para optimizar su rendimiento y seguridad.

El objetivo de la formación es explicar qué es la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarte tanto las ventajas como las desventajas de esta relación tecnológica (5G / IoT) y presentarte las direcciones de desarrollo de la red, que desde sus inicios estuvo dedicada al mundo inteligente.

6G es el estándar de comunicación inalámbrica de nueva generación, posicionado para transformar los ecosistemas de IoT mediante conectividad ultrarrápida, capacidades avanzadas de sensado e inteligencia artificial integrada.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida 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 estudiantes adquirirán la capacidad de:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales del 6G.
• Evaluar cómo el 6G redefinirá la comunicación y la arquitectura de los dispositivos IoT.
• Analizar casos de uso de IoT habilitados por 6G en diversas industrias.
• Desarrollar estrategias para integrar las capacidades del 6G en soluciones IoT existentes.

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con discusión experta.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar los principios clave de ingeniería.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para versiones adaptadas de esta formación que se alineen con el roadmap tecnológico de su organización, contáctenos para coordinarlo.

Los avances tecnológicos y el aumento en la cantidad de información están transformando la forma en que se realizan los negocios en muchas industrias, incluida la gubernamental. Las tasas de generación de datos y el archivo digital por parte del gobierno están en ascenso debido al rápido crecimiento de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados al ciudadano. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y disposición de la misma también lo hacen. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener ideas a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, al comprender que la información es un activo estratégico; el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de su misión. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para lograr con éxito su 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 combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Tecnologías y redes sociales empresariales
• Big Data y análisis de datos

Big Data es una de las soluciones inteligentes para la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones actuando sobre los patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos — relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Sin embargo, lograr estos hazaños 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 que puedan analizar y extraer conocimiento útil de flujos vastos y diversos de información", escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca en un artículo del blog OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia la ayuda a las agencias para encontrar estas tecnologías al establecer la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. La iniciativa incluyó más de $200 millones para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla.

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores 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 precio por megabyte del almacenamiento y mantener los datos fácilmente accesibles para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y cómo lo necesiten. Respalda masivos cantidades de datos intensifica el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro gran desafío. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten revisar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un reciente estudio de MeriTalk encontró que los ejecutivos de TI federales creen que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de $500 mil millones mientras también cumplen con los objetivos de su 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 Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a investigadores médicos a encontrar una conexión que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más cotidianas, como revisar currículums para conectar candidatos a empleos con gerentes de contratación.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de negocio de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y el edge computing para habilitar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en diversas industrias.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios del IoT y el edge computing y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso para el IoT y el edge computing en los sectores manufacturero, logístico y energético.
• Diferenciar entre las arquitecturas de computación en el borde (edge) y en la nube, así como sus escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de edge computing para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que desean aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Los sistemas embebidos son computadoras diseñadas específicamente para realizar funciones dedicadas dentro de sistemas más grandes. La IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados equipados con sensores y software que 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 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 C para interactuar con 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.
• Numerous 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 coordinarlo.

Esta formación impartida por un instructor en Chile (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 el procesamiento descentralizado de IA.
• 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 limitaciones de red en sistemas IoT.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (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 carga, las funciones de proxy y la optimización del tráfico mediante HAProxy.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del equilibrado de carga y de los servidores proxy.
• Instalar, configurar y optimizar HAProxy para diversos casos de uso.
• Utilizar funciones avanzadas como ACLs (Listas de Control de Acceso), manipulación de cabeceras HTTP y registros para mejorar el control.
• Supervisar y solucionar problemas en HAProxy para lograr el máximo rendimiento y fiabilidad.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y preparar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT utilizando nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos 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 formación en vivo y dirigida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de la IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.