DEMOSTRACIONES SEMANALES
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Cree aplicaciones web basadas en la IA con Cloudera Machine Learning
Jueves, 4 de agosto de 2022
Descubra cómo Cloudera Machine Learning (CML) permite a los profesionales de la ciencia de los datos entregar rápidamente una aplicación web basada en el aprendizaje automático a los usuarios empresariales.
La demostración mostrará cómo los usuarios pueden descubrir y utilizar conjuntos de datos, entrenar modelos de aprendizaje automático con cualquier biblioteca o idioma con el que se sientan más cómodos, implementar rápidamente el modelo de aprendizaje automático con una API y crear una aplicación web para que los usuarios empresariales interactúen con la API del modelo de aprendizaje automático.
Demostraciones de CDP
- Análisis exploratorio de datos para descubrir respuestas a preguntas empresariales candentes [Grabación completa]
- Ciencia de datos exploratoria para descubrir y visualizar datos para crear modelos de aprendizaje automático [Grabación completa]
- Distribución universal de datos para conectar datos de cualquier fuente a cualquier destino [Grabación completa]
- Procesos en varias fases con Cloudera Data Platform (CDP) [destacado]
- Seguridad y gobierno con Cloudera Shared Data Experience (SDX) [destacado]
- Datos en transmisión con Cloudera DataFlow (CDF) [destacado]
- Aprendizaje automático para empresas con Cloudera Machine Learning (CML) [destacado]
- Análisis con Cloudera Data Warehouse (CDW) [destacado]
- Desarrollo de aplicaciones con la base de datos operacional de Cloudera (COD) [destacado]
VÍDEOS
Descubra los beneficios de CDP con los vídeos explicativos.
Comprenda los casos de uso que resuelve CDP y aprenda a implementar y utilizar correctamente todo el potencial de Cloudera Data Platform.
RECORRIDOS
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TUTORIALES

Tutoriales para ayudar a crear, implementar y adaptar
Optimice su tiempo con tutoriales detallados que explican con claridad la mejor forma de implementar, utilizar y gestionar los productos de Cloudera.
EVENTOS

Meetup
Evento híbrido especial: Cumbre del grupo de usuarios de Apache Ozone
Jueves, 10 de noviembre de 2022
Nos enorgullece copatrocinar la primera reunión de Meetup norteamericana presencial para la comunidad de usuarios de Apache Ozone. Cualquier persona será bienvenida, no es necesario que esté involucrada en el proyecto ASF. Tenemos un programa bastante completo. He aquí un resumen de las tres charlas que tenemos previsto impartir:
Tipos de depósitos y mejoras para el FSO
El reciente lanzamiento de Cloudera Data Platform 7.1.8 puso a disposición de los usuarios las dos mejoras de características clave para Apache Ozone en la capacidad de crear depósitos especializados: el almacén de objetos (OBS) y el sistema de archivos optimizado (FSO). El depósito especial habilitado para FSO ahora admite cambios de nombre atómicos en objetos del sistema de archivos. Esto es necesario para que las cargas de trabajo de almacenamiento de datos, como las consultas de Apache Hive, funcionen de manera eficiente y correcta en el almacenamiento subyacente. Únase a nosotros para obtener más información sobre cómo Ozone ahora admite diversas cargas de trabajo en entornos nativos de la nube, con sistemas de almacenamiento único con S3 y capacidades jerárquicas del sistema de archivos.
Instantáneas de Apache Ozone: nuevo diseño
Las instantáneas de Apache Ozone son una innovación fundamental impulsada actualmente por Cloudera con la comunidad activa de Apache Ozone. Esta charla cubre los primeros objetivos de diseño, la arquitectura de las instantáneas y los resultados de una primera prueba de concepto. El objetivo de Ozone es ofrecer una solución única de almacenamiento de objetos que permita una visión coherente del espacio de nombres en un momento dado, con capacidad para instantáneas y una función muy eficiente de difusión de instantáneas en tiempo lineal para averiguar qué ha cambiado en su sistema entre las instantáneas.
Rendimiento de Apache Ozone
Apache Ozone es un almacenamiento de objetos moderno cuya peculiaridad reside en que admite una interfaz S3 nativa, así como una interfaz de sistema de archivos compatible con Hadoop. La arquitectura de Ozone está diseñada para satisfacer los requisitos de alto rendimiento de diversas cargas de trabajo, a la vez que es capaz de ampliar su escala a miles de millones de objetos y a cientos de petabytes de nodos de almacenamiento distribuido denso. La comunidad Apache Ozone invirtió una cantidad significativa de tiempo para mejorar el rendimiento, tanto en la productividad como en la latencia de los metadatos y los datos. Además, Apache Ozone está pensado para aprovechar las innovaciones de almacenamiento modernas como NVMe. Esta charla ofrecerá una visión de dichas mejoras y compartirá los resultados de las pruebas realizadas con puntos de referencia muy conocidos, como TPC-DS.
El siguiente enlace de registro le pedirá que inicie sesión en su cuenta de Meetup:
Reuniones virtuales de Meetup anteriores
Vea las grabaciones de algunas de nuestras “reuniones virtuales de Meetup” recientes organizadas por una de nuestras redes de grupos de reuniones locales sobre el Futuro de los datos a través de YouTube y descubra por qué más de 49 000 profesionales de los datos de todo el mundo eligen trabajar con los productos y servicios de Cloudera.
- Enriquezca sus datos en línea con Apache NiFi
Harrisburg, Pensilvania — 26 de octubre de 2022 - Implementación de canalizaciones de transmisiones de estado en menos de 5 minutos con CSP CE
Austin, Texas — 21 de septiembre de 2022 - ¡Hola, Spark! Una introducción a Apache Spark usando PySpark en la nube
Boston, Massachusetts (y Silicon Valley) — 9 de junio de 2022 - Predicción del campeón de la NBA de este año usando scikit-learn y prototipos de aprendizaje automático aplicados
Austin, Texas — 25 de mayo de 2022 - Uso de Apache Iceberg para el análisis multifuncional en la nube
Harrisburg, Pensilvania — 24 de marzo de 2022 - ¿Novedades en Hue? Las últimas características, funcionalidades y novedades
Harrisburg, Pensilvania — 19 de enero de 2022
BLOGS TÉCNICOS DE CDP
Cómo pasar de CPU a GPU para predecir las tarifas de los taxis neoyorquinos con NVIDIA RAPIDS
Jacob Bengtson
Este artículo muestra lo fácil que es adaptar un script creado con librerías populares de Python basadas en la CPU, como Pandas y Scikitlearn, para pasar a ejecutarse con librerías basadas en GPU, como cuDF y cuML.
Siguiente paso: elaborar predicciones a partir de datos con Cloudera Machine Learning
Robert Hryniewicz
Esta serie de artículos hace un seguimiento de las etapas de fabricación y operaciones del ciclo de vida de los datos (análisis predictivo) de un fabricante de coches eléctricos, que son típicas de las empresas de fabricación grandes y basadas en datos.
Siguiente paso: crear un proceso de datos desde el edge hasta la información estratégica
Tui Leauanae y Nicolás Peláez
Esta serie de artículos hace un seguimiento de los datos de fabricación, operaciones y ventas de un fabricante de vehículos conectados a medida que los datos atraviesan las etapas y transformaciones típicas de una gran empresa de fabricación en la vanguardia de la tecnología actual.
La transformación digital es el recorrido que realizan los datos del edge para convertirse en información estratégica
Tui Leauanae, David LeGrand y Nicolás Peláez
Esta es la primera parte de una serie de seis artículos que describen el recorrido de los datos edge to AI y el valor empresarial que producen los datos a lo largo del recorrido. El recorrido de los datos no es lineal, sino que su ciclo de vida es un bucle infinito que arranca en el edge, serpentea a través de una plataforma de datos y da lugar a información estratégica fundamental aplicada a problemas empresariales reales y críticos que generan nuevas iniciativas basadas en datos.
Comunidad

Explore la comunidad de Cloudera
Únase a la comunidad Cloudera y conecte con más de 69 000 compañeros para comentar más de 18 000 soluciones.
Cómo conectar aplicaciones de Go con la base de datos operacional de Cloudera
La base de datos operacional de Cloudera (COD) es una solución de plataforma de base de datos como servicio (dbPaaS). Puede escalar automáticamente en función de la utilización de la carga de trabajo del clúster y, a lo largo de este año, añadirá capacidades de ajuste automático (mejor rendimiento con los recursos de infraestructura existentes) y recuperación automática (resolución automática de problemas operativos).
Ejemplo de flujo de datos estructurado de Spark con CDE
En esta demostración veremos cómo extraer datos de la API de Twitter con NiFi, y pasar la carga útil a un tema de Kafka llamado “twitter”.
Cómo configurar K9 para Cloudera Data Engineering
Cómo usar K9 para obtener métricas y registros para Cloudera Data Warehouse, decidimos crear el mismo tutorial para Cloudera Data Engineering. Como pueden ver a continuación, el proceso es muy similar.
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Servicios profesionales
Mejores resultados en menos tiempo con el conocimiento experto de Cloudera SmartServices
Pase de la fase de pruebas a la de producción de forma rápida, rentable y segura con los conocimientos técnicos y prácticos de los expertos de Cloudera. Nuestra completa gama de servicios le ayuda a rentabilizar CDP en menos tiempo ofreciéndole los servicios y la asistencia que necesita en todo momento, desde el lanzamiento hasta la agilización y expansión de su implementación.

CloudSmart: servicio de adopción de CDP Public Cloud
Evalúe las opciones de la nube, optimice datos y escale sus análisis moviendo cargas de trabajo a la nube pública con confianza y el mínimo riesgo.
SmartMigrate: servicios para trasladarse a Cloudera Data Platform
Actualice las implementaciones existentes de CDH y HDP, y trasládelas al centro de datos de CDP minimizando los riesgos, las interrupciones del negocio y los incumplimientos del SLA.
SmartHealth: Comprobación del estado de la plataforma para lograr un rendimiento óptimo
Asegúrese de obtener el máximo rendimiento con una implementación exhaustiva de la plataforma y comprobaciones del estado de implementación de los casos prácticos.
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