🚀 Meta (Facebook) libera su software de AI y LLMs como opensource (Llama-2)!! https://lnkd.in/diKVypaS
🔎 Zuckerberg acaba de anunciar y contar en su conferencia de inversores las ventajas del Open Source y todas las aplicaciones open source que ha ido lanzando
✅ React Native
✅ GraphQL
✅ Jest
✅ Flow
✅ Yarn
✅ Hermes
✅ FBT
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🚀 Estas son las tecnologías que debes conocer al crear tu Moderna Arquitectura de Datos
🔎 Una 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗿𝗻𝗮 𝗔𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 te debe proporcionar:
𝗢𝗿𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗲 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻:Utiliza sistemas de orquestación y herramientas de integración de datos para facilitar la combinación y movimiento eficiente de información entre diversas fuentes y sistemas.
𝗘𝗹𝗮𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶𝗱𝗮𝗱 𝘆 𝗘𝘀𝗰𝗮𝗹𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱:Crea arquitecturas elásticas que pueden es
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🎯 Ya sabéis que me encantan las soluciones Analytics Open Source. Pues he realizado este curso, que os comparto de forma gratuita, sobre 6 de las mejores herramientas
🎬 Este workshop, de casi 4 horas, permite ver en detalle el uso, configuración y principales características de cara una de las herramientas
🚀 Business
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As powerful as an enterprise version, with the advantages of being Open Source.
If you want an open source alternative to PowerBI, who works on Linux and Mac, and also include other features like scorecards, adhoc reporting... take a look at this comparison between PowerBI and LinceBI
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🔔🔔 Hemos organizado un Curso práctico online sobre las mejores herramientas Open Source Analytics . Ya lo podéis ver de forma gratuita. Son casi 4 horas muy bien aprovechadas!!
🎬 Acceso al Curso: https://lnkd.in/dkxSjc4u
'Curso práctico completo sobre las mejores 15 herramientas Open Source Analytics'
Os será de
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Cuando queremos definir la Arquitectura tecnológica de un Data Lake, éste debe
permitir la ingesta, integración, almacenamiento y explotación de cualquier tipo
de fuentes de datos
Apostamos por el uso de software libre, pero para el que exista un importante
soporte de la comunidad de usuarios que facilite su uso
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Buena pregunta, en la actualidad, hay muchas implementaciones realizadas con
PDI. Apache Hop, en cuyo proyecto está colaborando el propio Matt Casters,
creador de PDI, propone cosas muy interesantes.
Antes de daros unas pautas y consejos, os recomendamos unos videotutoriales,
papers y materiales que hemos venido publicando, para conocer mejor
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Business Intelligence Open Source
* Diferencias y ventajas con las soluciones propietarias
* Modernas Arquitecturas de Datos
* Casos de uso
* Arquitectura, despliegue e integración
* Módulos y características
* Principales ventajas y usos
* Pentaho
* Talend
* Elastic
* LinceBI
* Apache Hop
* Apache Airflow
Mas info:
Demos Business Intelligence - Big Data - StratebiAccede a nuestras Demos
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1. Introducción
Dagster [https://dagster.io/] es una plataforma para la orquestación de flujos
de datos. Dagster permite la creación de ‘Jobs’ (o ‘Trabajos’) que orquestan el
flujo de datos entre componentes lógicas llamadas ‘Ops’. El desarrollo de los
‘Jobs’ puede hacerse de manera local y desplegarse en cualquier sitio.
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