¿Este curso se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es totalmente bonificable a través de FUNDAE. Si gestionamos la bonificación, cobramos un 10% adicional más IVA, también bonificable, lo que permite a las empresas cubrir el coste total del curso según sus créditos disponibles.

¿Cómo se imparte el curso de Apache Kafka, NIFI y Node-Red?

El curso se ofrece en la modalidad de Aula Virtual Personalizada, mediante videoconferencias por Zoom, permitiendo a los participantes participar de manera flexible y adaptada a su horario corporativo, con acceso a grabaciones para revisitar el contenido cuando deseen.

¿Qué competencias desarrollarán los participantes en este curso?

Los participantes potenciarán sus habilidades en la creación e implementación de arquitecturas event-driven, integración de sistemas distribuidos y automatización avanzada. Además, adquirirán conocimientos en protocolos de comunicación clave para IoT y Big Data, optimizando la eficiencia de sus operaciones.

¿Cómo puedo inscribir a mi equipo en el curso?

Para inscribir a tu equipo, puedes completar los formularios de inscripción disponibles en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información requerida para activar el proceso de bonificación y acceder a las ventajas formativas del curso de manera eficiente.

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Temario 100% a medida

Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

Proyectos personalizados

Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

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Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

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Desarrolla aplicaciones de streaming avanzadas que se adaptan dinámicamente a las demandas del mercado, permitiendo a tu equipo responder con precisión y mejorar los resultados de negocio.

Implementa protocolos de comunicación IoT y Big Data que facilitan la integración de sistemas heterogéneos, promoviendo una automatización y analítica avanzada que transforman los procesos empresariales.

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Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario del curso

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Temario

¿Qué es el procesamiento de datos en tiempo real?
Principales tecnologías utilizadas en arquitecturas event-driven.
Comparación entre ETL tradicional y procesamiento de flujos.
Casos de uso de Apache Kafka, Apache NIFI y Node-Red.
Introducción a los protocolos de comunicación en IoT y Big Data.
Integración de sistemas con event sourcing.
Introducción a la escalabilidad y tolerancia a fallos.
Beneficios de utilizar pipelines de datos distribuidos.
Diferencias entre streaming y batch processing.
Práctica: Ejemplo de un flujo de datos simple con Kafka.

¿Qué es el procesamiento de datos en tiempo real?
Principales tecnologías utilizadas en arquitecturas event-driven.
Comparación entre ETL tradicional y procesamiento de flujos.
Casos de uso de Apache Kafka, Apache NIFI y Node-Red.
Introducción a los protocolos de comunicación en IoT y Big Data.
Integración de sistemas con event sourcing.
Introducción a la escalabilidad y tolerancia a fallos.
Beneficios de utilizar pipelines de datos distribuidos.
Diferencias entre streaming y batch processing.
Práctica: Ejemplo de un flujo de datos simple con Kafka.

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Tema 1: Introducción a la Procesamiento de Datos en Tiempo Real

¿Qué es el procesamiento de datos en tiempo real?
Principales tecnologías utilizadas en arquitecturas event-driven.
Comparación entre ETL tradicional y procesamiento de flujos.
Casos de uso de Apache Kafka, Apache NIFI y Node-Red.
Introducción a los protocolos de comunicación en IoT y Big Data.
Integración de sistemas con event sourcing.
Introducción a la escalabilidad y tolerancia a fallos.
Beneficios de utilizar pipelines de datos distribuidos.
Diferencias entre streaming y batch processing.
Práctica: Ejemplo de un flujo de datos simple con Kafka.

Tema 2: Fundamentos de Apache Kafka

¿Qué es Apache Kafka y cómo funciona?
Componentes clave: Brokers, Topics, Producers y Consumers.
Modelo de publicación-suscripción en Kafka.
Arquitectura distribuida y escalabilidad de Kafka.
Gestión de particiones y replicación.
Integración con bases de datos y sistemas de mensajería.
Instalación y configuración de Kafka en Linux.
Configuración de clústeres y tuning de rendimiento.
Monitorización con Kafka Manager y JMX Metrics.
Práctica: Configuración de un clúster Kafka en local.

Tema 3: Apache NIFI: Automatización y Gestión de Datos

Introducción a Apache NIFI como herramienta de integración de datos.
Diferencias entre NIFI, Kafka y Flink.
Conceptos clave: Processors, FlowFiles, Controller Services.
Creación de pipelines de datos visuales con NIFI.
Configuración de procesadores de transformación de datos.
Seguridad en NIFI: autenticación y cifrado.
Escalabilidad con Clustered NIFI.
Integración con Kafka, bases de datos y APIs.
Optimización de flujos de datos en NIFI.
Práctica: Configuración de un pipeline con NIFI y Kafka.

Tema 4: Node-Red: Procesamiento de Datos para IoT y Automatización

¿Qué es Node-Red y para qué se utiliza?
Instalación y configuración en entornos empresariales.
Uso de nodos básicos y avanzados en flujos de trabajo.
Integración con sensores IoT y bases de datos.
Creación de dashboards en tiempo real.
Automatización de flujos con MQTT y WebSockets.
Seguridad en Node-Red: Autenticación y acceso a APIs.
Implementación de webhooks y notificaciones.
Integración con Kafka y procesamiento en la nube.
Práctica: Creación de un flujo con Node-Red y MQTT.

Tema 5: Protocolos de Comunicación en Integración de Datos

Introducción a protocolos de mensajería en arquitecturas distribuidas.
HTTP vs WebSockets vs MQTT vs AMQP.
Comparación de latencia y fiabilidad en cada protocolo.
Implementación de WebSockets para eventos en tiempo real.
Uso de MQTT para IoT y Kafka Streams.
Integración de Kafka con RabbitMQ y ActiveMQ.
Casos de uso de AMQP en mensajería empresarial.
Configuración de APIs RESTful y WebSockets en Node-Red.
Monitorización del tráfico de datos y rendimiento de protocolos.
Práctica: Simulación de mensajes con diferentes protocolos.

Tema 6: Implementación de Kafka Streams para Procesamiento de Datos

¿Qué es Kafka Streams y cómo se diferencia de Flink y Spark?
Creación de aplicaciones de stream processing en Kafka.
Integración con bases de datos SQL y NoSQL.
Uso de KTable y KStream para almacenamiento de estado.
Conceptos de Stateful Processing y Event Time Processing.
Optimización de flujos con Windows y Aggregates.
Monitoreo y debugging de aplicaciones Kafka Streams.
Escalabilidad y balanceo de carga en aplicaciones de streaming.
Seguridad en Kafka Streams: ACLs y autenticación TLS.
Práctica: Implementación de una aplicación Kafka Streams en Java.

Tema 7: Seguridad y Gestión de Identidad en Sistemas de Integración

Introducción a seguridad en integración de datos.
Configuración de SSL/TLS en Kafka y NIFI.
Implementación de OAuth 2.0 y OpenID Connect.
Gestión de accesos con Kerberos en Kafka.
Seguridad en APIs y mensajería en Node-Red.
Uso de NGINX como proxy inverso en pipelines de datos.
Auditoría y monitoreo de accesos en flujos de datos.
Políticas de data governance y compliance.
Protección contra ataques en flujos de streaming.
Práctica: Configuración de autenticación en Kafka con TLS.

Tema 8: Integración de Apache Kafka con Microservicios

Introducción a event-driven architecture (EDA) en microservicios.
Uso de Kafka como message broker en microservicios.
Integración con Spring Boot y Node.js.
Diseño de event sourcing con Kafka.
Implementación de event-driven APIs con GraphQL y REST.
Consumo de eventos con Kafka Connect.
Optimización de pipelines con kafka-rest-proxy.
Gestión de errores y retry policies en microservicios.
Seguridad y control de acceso en Kafka y APIs.
Práctica: Integración de Kafka con una aplicación microservicios.

Tema 9: Optimización de Flujos de Datos y Performance Tuning

Identificación de cuellos de botella en flujos de datos.
Configuración de replicación y segmentación en Kafka.
Ajuste de buffering y batch processing.
Monitoreo con Prometheus y Grafana.
Configuración avanzada de NIFI y Node-Red.
Implementación de estrategias de compresión de datos.
Escalabilidad con Docker y Kubernetes.
Optimización de latencia en arquitecturas event-driven.
Seguridad en tráfico de datos y almacenamiento.
Práctica: Optimización de un flujo en Kafka y NIFI.

Tema 10: Monitoreo y Debugging de Pipelines de Datos

Herramientas para monitoreo de Kafka, NIFI y Node-Red.
Uso de Kafka Manager para visualizar topics y brokers.
Configuración de Prometheus y Grafana para métricas.
Implementación de Elastic Stack (ELK) para logs.
Debugging y resolución de errores en Kafka y NIFI.
Captura y análisis de mensajes con Wireshark y Tcpdump.
Auditoría y logging de eventos en Node-Red.
Configuración de alertas en sistemas de monitoreo.
Análisis de rendimiento y detección de cuellos de botella.
Práctica: Implementación de dashboards para monitoreo en tiempo real.

Tema 11: Automatización de Workflows con Node-Red y APIs

Creación de flujos automatizados en Node-Red.
Conexión de Node-Red con APIs externas.
Implementación de webhooks para eventos en tiempo real.
Integración con plataformas como Zapier y Make.
Uso de JSON y XML en transformación de datos.
Seguridad en la exposición de APIs en Node-Red.
Implementación de OAuth 2.0 para autenticación segura.
Conexión con sistemas ERP y CRM a través de APIs REST.
Gestión de errores en flujos de trabajo automatizados.
Práctica: Creación de un workflow automatizado con APIs y Node-Red.

Tema 12: Conectores y Streams con Kafka Connect

Introducción a Kafka Connect y su arquitectura.
Instalación y configuración de Kafka Connect.
Uso de conectores de bases de datos (JDBC, MongoDB, ElasticSearch).
Implementación de conectores personalizados en Java.
Configuración de Kafka MirrorMaker para replicación entre clústeres.
Integración de Kafka con herramientas de Big Data como Spark y Flink.
Seguridad en Kafka Connect con ACLs y TLS.
Gestión de conectores en clústeres empresariales.
Optimización del rendimiento de conectores en Kafka.
Práctica: Configuración de un conector JDBC para bases de datos en Kafka.

Tema 13: Arquitecturas Escalables con Kafka y Kubernetes

Introducción a Kubernetes y Kafka en entornos escalables.
Despliegue de Apache Kafka en Kubernetes con Helm.
Gestión de pods, services y deployments en Kubernetes.
Configuración de autoscaling en clústeres Kafka.
Despliegue de Kafka Connect y NIFI en contenedores.
Uso de Istio y Service Mesh en microservicios Kafka.
Estrategias de caching y balanceo de carga.
Implementación de Kafka como servicio en la nube.
Optimización de costos en despliegues empresariales.
Práctica: Despliegue de Kafka y NIFI en Kubernetes con Helm.

Tema 14: Apache NIFI y Seguridad en Integración de Datos

Configuración de autenticación en Apache NIFI.
Uso de SSL/TLS en NIFI para comunicación segura.
Implementación de políticas de acceso y roles en NIFI.
Gestión de permisos con Apache Ranger y Kerberos.
Estrategias de encriptación y anonimización de datos.
Configuración de Data Provenance en NIFI.
Monitoreo de acceso y auditoría de datos.
Integración con Hadoop y almacenes seguros.
Protección contra ataques y vulnerabilidades en flujos de datos.
Práctica: Configuración de autenticación y acceso en NIFI.

Tema 15: Escalabilidad y Performance Optimization en Kafka

Identificación de cuellos de botella en Kafka.
Configuración de particiones y balanceo de carga.
Implementación de tunning en clústeres Kafka.
Optimización de batch processing y segmentación de datos.
Uso de Kafka Streams y KSQL para optimizar consultas.
Análisis de rendimiento con JMX y Prometheus.
Reducción de latencia en flujos de datos Kafka.
Estrategias de failover y alta disponibilidad.
Seguridad en clústeres Kafka con ACLs y autenticación.
Práctica: Optimización de una arquitectura Kafka en producción.

Tema 16: Integración con Data Lakes y Almacenes de Datos

Introducción a Data Lakes en la nube.
Conexión de Kafka con AWS S3, Google Cloud Storage y Azure Blob.
Implementación de ETL con Apache NIFI.
Uso de Kafka para ingesta de datos masiva en Hadoop.
Integración con herramientas de analítica como BigQuery y Snowflake.
Optimización de almacenamiento y particionamiento de datos.
Seguridad en transferencia de datos a Data Lakes.
Monitorización y control de acceso en almacenes de datos.
Estrategias de limpieza y normalización de datos en tiempo real.
Práctica: Configuración de un pipeline Kafka-NIFI hacia Data Lake.

Tema 17: Integración de Kafka con Herramientas de Machine Learning

Uso de Kafka en procesamiento de datos para ML.
Integración con TensorFlow, PyTorch y Spark ML.
Configuración de Apache Kafka como Data Pipeline para modelos ML.
Ingesta de datos en tiempo real para entrenamiento de modelos.
Uso de Kafka Streams en predicciones en vivo.
Optimización de modelos basados en eventos de streaming.
Estrategias de monitorización de modelos en producción.
Despliegue de modelos de ML en arquitecturas event-driven.
Seguridad en datos utilizados en entrenamiento de modelos.
Práctica: Implementación de un pipeline Kafka-ML para predicción en vivo.

Tema 18: Implementación de Casos de Uso Empresariales

Kafka en e-commerce y personalización de contenido.
Uso de Kafka y NIFI en finanzas y banca.
Implementación de Kafka en IoT y domótica.
Aplicaciones en seguridad y detección de fraudes.
Uso de Kafka en logística y seguimiento de envíos.
Integración con ERP y sistemas de gestión empresarial.
Aplicaciones en telemetría y análisis de sensores.
Kafka en medicina y procesamiento de datos clínicos.
Implementación en redes sociales y marketing en tiempo real.
Práctica: Implementación de un caso de uso en el sector financiero.

Tema 19: Preparación para Entornos Productivos y Best Practices

Checklist de despliegue en producción.
Configuración de backups y recuperación ante desastres.
Estrategias de caching y compresión de datos.
Uso de service mesh para balanceo de carga.
Aplicación de métricas de observabilidad.
Mejores prácticas en gestión de recursos y costos.
Implementación de blue-green deployment en Kafka.
Seguridad en datos sensibles y cumplimiento de normativas.
Estrategias de redundancia y alta disponibilidad.
Práctica: Checklist para preparar un entorno de producción.

Tema 20: Proyecto Final: Implementación de una Arquitectura Completa

Definición del alcance y objetivos del proyecto.
Diseño de una arquitectura escalable con Kafka, NIFI y Node-Red.
Implementación de flujos de datos con protocolos de comunicación.
Integración con bases de datos, APIs y Data Lakes.
Configuración de seguridad, autenticación y permisos.
Monitorización de flujos de datos en producción.
Optimización de rendimiento y escalabilidad del sistema.
Implementación de automatización de workflows con Node-Red.
Evaluación del rendimiento y detección de errores.
Presentación del proyecto y documentación final.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar Apache Kafka, Apache NIFI, Node-Red y Protocolos en su día a día

Ingenieros de Datos

Buscan optimizar la ingesta y procesamiento de datos en arquitecturas distribuidas.

Administradores de Sistemas

Desean mejorar la gestión de flujos de datos complejos en tiempo real.

DevOps

Quieren automatizar y optimizar pipelines de datos mediante herramientas avanzadas.

Desarrolladores

Buscan integrar diversos sistemas para mejorar el procesamiento en tiempo real.

Arquitectos de Software

Necesitan diseñar arquitecturas event-driven para mejorar la escalabilidad y robustez.

Analistas de Datos

Buscan obtener insights más rápidos mediante la implementación de streaming analytics.

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