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Comprenda los casos de uso que resuelve CDP y aprenda a implementar y utilizar correctamente todo el potencial de Cloudera Data Platform.

 

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Más recorridos de CDP

Tutorials to help build, deploy and scale 

Optimize your time with detailed tutorials that clearly explain the best way to deploy, use, and manage Cloudera products.

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TUTORIALES
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.

Cómo crear un clúster de desarrollo en CDP Private Cloud Base

Guía del proceso de instalación de CDP Private Cloud Base (versión de prueba).

Crear una aplicación web sencilla con Cloudera Operational Database

Cómo utilizar Cloudera Operational Database (COD) y Cloudera Machine Learning (CML) para crear una aplicación web sencilla.

Procesar archivos DICOM con Spark en CDP

Cómo utilizar Cloudera Data Engineering (CDE) en Cloudera Data Platform (CDP) para transformar los archivos DICOM producidos por una IRM en imágenes PNG.

Utilizar NVIDIA RAPIDS para acelerar el entrenamiento de IA en CDP Hybrid Cloud

Descubra cómo aprovechar la plataforma RAPIDS de NVDIA usando Cloudera Machine Learning (CML) en Cloudera Data Platform (CDP).

EVENTOS
 
 
MEETUP

¿Qué hay de nuevo en Hue? Las últimas características, funcionalidades y novedades

 

Miércoles 19 de enero de 2022

Hue es una aplicación de código abierto para hacer consultas a bases de datos y data warehouses.Ya sea un usuario nuevo o con experiencia, únase a este Meetup para enterarse de las últimas novedades recién añadidas.


Demostraciones de CDP

Vea estas demostraciones de Cloudera Data Platform (CDP), que le explicarán en 20 minutos por qué más de 2000 de las empresas más grandes del mundo se asocian con Cloudera. Las demostraciones incluyen lo siguiente:

  • 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]
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.

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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).

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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”.

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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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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.

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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.

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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. 

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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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