¿El curso de Apache Kafka Streams y KSQL se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es completamente bonificable a través de FUNDAE. Las empresas podrán cubrir hasta el 100% del costo del curso. Si realizamos la gestión de la bonificación, se cobrará un 10% adicional del valor del curso más IVA, que también es bonificable.

¿En qué modalidad se imparte el curso de Apache Kafka Streams y KSQL?

Se imparte en la modalidad de Aula Virtual Personalizada mediante videoconferencias por Zoom, lo que permite a los participantes acceder de manera flexible a la formación y revisar las sesiones grabadas cuando lo necesiten, adaptándose a los entornos corporativos actuales.

¿Qué habilidades y conocimientos adquiriré con este curso?

Adquirirás habilidades en la gestión de flujos de datos en tiempo real, la integración de APIs, la seguridad en entornos de streaming, así como técnicas de optimización y escalabilidad para aplicaciones empresariales que utilizan Apache Kafka Streams y KSQL.

¿Cómo puedo registrarme en este curso de Apache Kafka Streams y KSQL?

Puedes registrarte a través de nuestra página web completando los formularios necesarios. Asegúrate de proporcionar toda la información requerida para que tu inscripción se procese de manera eficaz, y para activar la bonificación si está disponible para tu empresa.

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Modalidad Aula Virtual Personalizada

Curso de Apache Kafka Streams y KSQL en Aula Virtual Personalizada

Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.

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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

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

Calendario adaptado a vuestra disponibilidad

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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Aumenta la resiliencia de tus sistemas con técnicas avanzadas de escalabilidad y seguridad en entornos de producción, asegurando la continuidad del negocio y la protección de datos sensibles.

Mejora la colaboración interdepartamental facilitando la integración de datos de diferentes áreas usando APIs y conectores, elevando la conectividad y la inteligencia compartida dentro de la empresa.

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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 Apache Kafka Streams y KSQL.
Diferencias clave entre Kafka Streams y otras herramientas de streaming.
Casos de uso comunes en procesamiento de datos en tiempo real.
Instalación de Apache Kafka y configuración inicial.
Exploración de la arquitectura de Kafka Streams.
Introducción a KSQL y su sintaxis básica.
Práctica: configuración de un entorno básico con Kafka y KSQL.
Comparación entre herramientas de streaming populares.
Beneficios de utilizar Kafka Streams en entornos empresariales.
Mejores prácticas al trabajar con Kafka Streams y KSQL.

Qué es Apache Kafka Streams y KSQL.
Diferencias clave entre Kafka Streams y otras herramientas de streaming.
Casos de uso comunes en procesamiento de datos en tiempo real.
Instalación de Apache Kafka y configuración inicial.
Exploración de la arquitectura de Kafka Streams.
Introducción a KSQL y su sintaxis básica.
Práctica: configuración de un entorno básico con Kafka y KSQL.
Comparación entre herramientas de streaming populares.
Beneficios de utilizar Kafka Streams en entornos empresariales.
Mejores prácticas al trabajar con Kafka Streams y KSQL.

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Tema 1: Introducción a Apache Kafka Streams y KSQL

Qué es Apache Kafka Streams y KSQL.
Diferencias clave entre Kafka Streams y otras herramientas de streaming.
Casos de uso comunes en procesamiento de datos en tiempo real.
Instalación de Apache Kafka y configuración inicial.
Exploración de la arquitectura de Kafka Streams.
Introducción a KSQL y su sintaxis básica.
Práctica: configuración de un entorno básico con Kafka y KSQL.
Comparación entre herramientas de streaming populares.
Beneficios de utilizar Kafka Streams en entornos empresariales.
Mejores prácticas al trabajar con Kafka Streams y KSQL.

Tema 2: Configuración del Entorno de Desarrollo

Instalación de Kafka y Zookeeper en sistemas locales.
Configuración de tópicos en Apache Kafka.
Métodos para instalar KSQL CLI y KSQLDB.
Integración de IDEs con librerías de Kafka Streams.
Configuración de Docker para entornos de pruebas.
Práctica: creación de un entorno funcional de Kafka Streams.
Resolución de problemas comunes al configurar el entorno.
Estrategias para optimizar el entorno de desarrollo.
Métodos para gestionar múltiples instancias de Kafka.
Mejores prácticas para configurar entornos de desarrollo.

Tema 3: Fundamentos de Kafka Streams

Conceptos clave de Kafka Streams: streams y tablas.
Estructura básica de una aplicación de Kafka Streams.
Configuración de propiedades esenciales para aplicaciones.
Práctica: creación de una aplicación básica en Kafka Streams.
Métodos para manejar errores en flujos de datos.
Procesamiento sin estado frente a procesamiento con estado.
Casos prácticos de uso de Kafka Streams en tiempo real.
Estrategias para dividir flujos grandes en subprocesos.
Comparación entre Kafka Streams y otras bibliotecas de streaming.
Mejores prácticas para iniciar con Kafka Streams.

Tema 4: Operaciones en Streams con Kafka Streams

Métodos para filtrar, mapear y agrupar datos en streams.
Uso de operadores como `flatMap` y `join`.
Práctica: transformación de datos en tiempo real.
Métodos para manejar múltiples flujos simultáneamente.
Configuración de operadores con estado para cálculos complejos.
Resolución de problemas comunes en operaciones de streams.
Casos prácticos de transformación de datos en aplicaciones reales.
Impacto del diseño de operadores en el rendimiento.
Estrategias para documentar transformaciones en flujos.
Mejores prácticas para optimizar operadores en streams.

Tema 5: Gestión de Estados en Kafka Streams

Qué es el estado en Kafka Streams y cómo se almacena.
Introducción a State Stores y sus tipos.
Práctica: implementación de un contador de eventos con estado.
Métodos para gestionar cambios de estado en tiempo real.
Resolución de problemas relacionados con el almacenamiento de estado.
Casos prácticos de uso de State Stores en aplicaciones empresariales.
Estrategias para manejar datos sensibles en almacenes de estado.
Comparación entre estados locales y globales.
Impacto del almacenamiento de estado en la escalabilidad.
Mejores prácticas para garantizar consistencia en el estado.

Tema 6: Introducción a KSQL y Consultas Básicas

Sintaxis básica de KSQL para consultas en tiempo real.
Métodos para crear flujos (`streams`) y tablas (`tables`).
Práctica: creación de consultas básicas con KSQL CLI.
Métodos para transformar datos con comandos KSQL.
Resolución de problemas comunes al ejecutar consultas.
Casos prácticos de análisis en tiempo real con KSQL.
Comparación entre KSQL y SQL tradicional.
Impacto de KSQL en la democratización de datos en tiempo real.
Estrategias para optimizar consultas en KSQL.
Mejores prácticas para trabajar con datos en KSQL.

Tema 7: Consultas Avanzadas con KSQL

Métodos para realizar agregaciones y uniones en KSQL.
Práctica: creación de un flujo con agregaciones complejas.
Configuración de ventanas temporales (`time windows`) en consultas.
Resolución de problemas relacionados con datos duplicados.
Métodos para manejar datos fuera de orden en flujos.
Casos prácticos de análisis avanzado con KSQL.
Comparación entre agregaciones en KSQL y en Kafka Streams.
Impacto de las consultas avanzadas en aplicaciones críticas.
Estrategias para manejar grandes volúmenes de datos en KSQL.
Mejores prácticas para escribir consultas eficientes.

Tema 8: Integración con APIs Externas

Métodos para consumir y producir datos desde APIs externas.
Configuración de conectores Kafka Connect para integración.
Práctica: integración con servicios como REST y GraphQL.
Métodos para transformar datos antes de su envío a APIs.
Resolución de problemas comunes en integraciones externas.
Casos prácticos de integración en sistemas empresariales.
Comparación entre integraciones directas y basadas en conectores.
Impacto de las integraciones en la interoperabilidad de sistemas.
Estrategias para documentar integraciones en proyectos grandes.
Mejores prácticas para garantizar la estabilidad de conexiones externas.

Tema 9: Optimización del Rendimiento en Kafka Streams

Métodos para identificar cuellos de botella en aplicaciones.
Configuración de memoria y threads en Kafka Streams.
Práctica: optimización de una aplicación de Kafka Streams.
Métodos para manejar particiones y balanceo de carga.
Resolución de problemas relacionados con latencia en flujos.
Casos prácticos de optimización en entornos empresariales.
Comparación entre optimización manual y automática.
Estrategias para realizar pruebas de rendimiento en aplicaciones.
Impacto de la optimización en el costo operativo.
Mejores prácticas para mantener aplicaciones rápidas y eficientes.

Tema 10: Implementación de Seguridad en Kafka Streams y KSQL

Configuración de autenticación y autorización en Kafka.
Métodos para cifrar datos en tránsito y en reposo.
Práctica: implementación de seguridad en un flujo de datos.
Resolución de problemas relacionados con permisos y accesos.
Comparación entre sistemas de seguridad básicos y avanzados.
Estrategias para proteger datos sensibles en flujos.
Casos prácticos de seguridad en aplicaciones de streaming.
Impacto de la seguridad en la confiabilidad del sistema.
Métodos para auditar aplicaciones de Kafka Streams.
Mejores prácticas para garantizar un entorno seguro.

Tema 11: Monitorización y Logs en Kafka Streams

Métodos para habilitar la monitorización en aplicaciones Kafka Streams.
Configuración de herramientas de monitoreo como Prometheus y Grafana.
Práctica: implementación de un dashboard para métricas en tiempo real.
Resolución de problemas con métricas faltantes o inconsistentes.
Métodos para registrar eventos críticos en los logs.
Análisis de logs para identificar problemas en flujos de datos.
Casos prácticos de uso de logs para depuración avanzada.
Impacto de la monitorización en la estabilidad del sistema.
Estrategias para configurar alertas basadas en métricas clave.
Mejores prácticas para mantener una infraestructura monitoreada.

Tema 12: Escalabilidad en Apache Kafka Streams

Introducción a los principios de escalabilidad en sistemas de streaming.
Métodos para manejar grandes volúmenes de datos en Kafka Streams.
Práctica: configuración de particiones para escalabilidad horizontal.
Resolución de problemas relacionados con la concurrencia en flujos.
Comparación entre escalabilidad horizontal y vertical.
Estrategias para optimizar el uso de recursos en aplicaciones de streaming.
Impacto de la escalabilidad en la continuidad del negocio.
Casos prácticos de escalabilidad en entornos empresariales.
Métodos para realizar pruebas de carga en sistemas de Kafka Streams.
Mejores prácticas para diseñar aplicaciones escalables y robustas.

Tema 13: Gestión de Estado Avanzado

Métodos para manejar almacenes de estado complejos en Kafka Streams.
Configuración de RocksDB para aplicaciones con gran cantidad de datos.
Práctica: creación de un almacén de estado para datos financieros.
Resolución de problemas relacionados con el tamaño del estado.
Métodos para realizar copias de seguridad y restaurar almacenes de estado.
Impacto del diseño del estado en la latencia de las aplicaciones.
Casos prácticos de gestión avanzada de estado en entornos críticos.
Comparación entre diferentes estrategias de gestión de estado.
Estrategias para optimizar el almacenamiento y recuperación de datos.
Mejores prácticas para garantizar la consistencia y disponibilidad del estado.

Tema 14: Integración con Apache Flink y Spark

Introducción a la interoperabilidad entre Kafka Streams, Flink y Spark.
Métodos para compartir datos entre estas herramientas.
Práctica: integración de Kafka Streams con Apache Flink.
Métodos para transformar datos en Spark utilizando Kafka Streams.
Resolución de problemas comunes en integraciones híbridas.
Comparación entre Kafka Streams, Flink y Spark para diferentes casos de uso.
Impacto de la integración en el ecosistema de big data.
Casos prácticos de uso de herramientas híbridas en empresas.
Estrategias para elegir la herramienta adecuada para cada necesidad.
Mejores prácticas para diseñar flujos interoperables.

Tema 15: Transformación y Agregación de Datos en Tiempo Real

Métodos avanzados para transformar datos en Kafka Streams.
Uso de funciones personalizadas en operaciones de transformación.
Práctica: creación de un flujo que agregue datos por intervalos de tiempo.
Métodos para manejar ventanas temporales avanzadas.
Resolución de problemas relacionados con datos fuera de orden.
Impacto de las transformaciones en la calidad de los datos.
Casos prácticos de agregaciones complejas en tiempo real.
Comparación entre transformaciones simples y con estado.
Estrategias para optimizar la latencia en transformaciones.
Mejores prácticas para trabajar con datos en flujos en tiempo real.

Tema 16: Configuración de KSQLDB en Producción

Métodos para desplegar KSQLDB en entornos empresariales.
Configuración de alta disponibilidad para KSQLDB.
Práctica: despliegue de un clúster de KSQLDB con Docker Compose.
Métodos para optimizar el rendimiento de consultas en KSQLDB.
Resolución de problemas relacionados con la escalabilidad de KSQLDB.
Comparación entre entornos de desarrollo y producción en KSQLDB.
Estrategias para garantizar la disponibilidad de consultas en tiempo real.
Impacto de una configuración adecuada en la estabilidad de KSQLDB.
Casos prácticos de uso de KSQLDB en sistemas empresariales críticos.
Mejores prácticas para administrar KSQLDB en entornos complejos.

Tema 17: Procesamiento de Flujos de Datos con Análisis Avanzado

Métodos para analizar datos en tiempo real utilizando Kafka Streams.
Introducción al procesamiento de eventos complejos (CEP).
Práctica: desarrollo de un sistema de detección de fraudes en tiempo real.
Métodos para correlacionar eventos en múltiples flujos.
Resolución de problemas con eventos duplicados o incompletos.
Impacto del análisis avanzado en la toma de decisiones empresariales.
Casos prácticos de análisis predictivo en aplicaciones de streaming.
Estrategias para integrar aprendizaje automático en flujos de datos.
Comparación entre análisis avanzado en Kafka Streams y otras herramientas.
Mejores prácticas para implementar soluciones de análisis avanzado.

Tema 18: Seguridad en Producción con Kafka Streams y KSQL

Métodos para implementar autenticación basada en certificados SSL.
Configuración de ACLs (listas de control de acceso) en Apache Kafka.
Práctica: implementación de un flujo seguro con datos cifrados.
Métodos para auditar accesos y eventos en sistemas de producción.
Resolución de problemas relacionados con permisos en Kafka Streams.
Impacto de la seguridad en la confianza de los usuarios y clientes.
Estrategias para garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR.
Comparación entre enfoques tradicionales y modernos de seguridad.
Casos prácticos de seguridad en entornos empresariales críticos.
Mejores prácticas para mantener sistemas seguros y conformes.

Tema 19: Integración con Sistemas de Almacenamiento y Big Data

Métodos para integrar Kafka Streams con sistemas como HDFS y S3.
Configuración de conectores para exportar datos procesados.
Práctica: envío de flujos de datos procesados a un clúster de Hadoop.
Métodos para optimizar el almacenamiento de grandes volúmenes de datos.
Resolución de problemas relacionados con la integración de almacenamiento.
Casos prácticos de uso de almacenamiento distribuido con Kafka Streams.
Impacto de la integración en la capacidad de análisis a largo plazo.
Comparación entre almacenamiento local y en la nube.
Estrategias para mantener integraciones escalables y confiables.
Mejores prácticas para gestionar datos almacenados en sistemas distribuidos.

Tema 20: Proyecto Final: Desarrollo de una Plataforma de Streaming Empresarial

Definición de los requisitos y objetivos del proyecto.
Configuración inicial de Apache Kafka, KSQLDB y conectores externos.
Implementación de flujos de datos con transformaciones avanzadas.
Integración de APIs externas para enriquecer los datos.
Configuración de medidas de seguridad y autenticación.
Optimización del rendimiento y escalabilidad del sistema.
Monitoreo y análisis de métricas clave en tiempo real.
Documentación detallada del proyecto y su arquitectura.
Despliegue en un entorno de producción escalable y seguro.
Presentación y evaluación del proyecto final.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar Apache Kafka Streams y KSQL en su día a día

Ingenieros de Datos

Se enfocan en implementar soluciones robustas para el manejo de flujos de datos empresariales.

Arquitectos de Software

Desean optimizar arquitecturas de streaming en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa.

Desarrolladores Backend

Procuran integrar capacidades de tiempo real en aplicaciones empresariales existentes.

Analistas de Sistemas

Buscan entender mejor cómo integrar flujos de datos en el ecosistema de IT de una empresa.

Administradores de Sistemas

Necesitan gestionar y monitorear entornos de streaming para asegurar operaciones fluidas.

Consultores de Tecnología

Desean ofrecer soluciones avanzadas de streaming a clientes corporativos, potenciando su oferta.

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