Máster en Cloud Computing
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Si has realizado este curso, ¿por qué no darnos tu opinión?. Si lo haces, estarás ayudando a miles de personas que, como tu en su momento, están intentando cambiar su vida a través de la formación. No hay mejor ayuda, para decidirse entre miles de cursos, que la opinión de una persona que ha vivido la experiencia de cursarlo, miles de personas te lo agradecerán.
Danos tu opinión detallada sobre el Máster en Cloud Computing. No olvides decirnos que te pareció el temario del curso, el profesorado, la accesibilidad al equipo del centro para resolver tus dudas y, en el caso de los programas online, la calidad del campus virtual.
Máster en Cloud Computing
Online con clases en directo
Obtén un conocimiento total de las áreas Cloud más demandadas por las empresas. Cubrirás todos los aspectos y tecnologías más comunes asociadas al cloud computing desde tres perspectivas complementarias: Cloud Architecture, Cloud DevOps y Cloud SRE.
Objetivos:
- Aprender DevOps básico y avanzado en el Cloud- Profundizar en SRE Cloud- Comprender bases de datos, inteligencia artificial y analítica en el Cloud- Asimilar los conceptos CORE de Cloud Computing- Entender y trabajar con Arquitectura Cloud básica y avanzada- Diseñar, desarrollar e implementar networking en el Cloud- Seguridad en entornos de Cloud
Career Readiness:
Ofrecemos a nuestros alumnos una formación integral que les prepara para el mercado laboral. A través de un itinerario personalizado, les ayudamos a desarrollar sus competencias profesionales, a establecer relaciones con empresas y a superar los procesos de selección.
Una formación alternativa:
En todos nuestros contenidos incluimos un porcentaje de Human Sciences para relacionar la tecnología con las soft skills.
Metodología Learning By Doing:
Se centra en la aplicación práctica de conocimientos y habilidades para fomentar un aprendizaje significativo y duradero.
Acceso sin coste a formación complementaria:
- Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad- Curso de introducción a la programación: Python
¿Existe un servicio de empleo y orientación profesional?
Sí, disponemos de un área de empleabilidad que a través de nuestro programa Talent Hub se encarga de potenciar el acceso al mercado laboral de nuestros alumnos. Dentro de los servicios que ofrecemos encontrarás, recursos para tu búsqueda y preparación de entrevistas, test de inglés, revisión de currículum y/o Linkedin, preparación de entrevistas y elevator pitch, y acceso a nuestra exclusiva bolsa de prácticas y empleo.
¿Tenéis becas?
Sí, disponemos de becas o ayudas al estudio así como métodos de financiación en función del perfil de los alumnos. Consulta nuestras opciones de becas y financiación.
Titulación:Una vez finalices y superes el programa recibirás un diploma emitido por IMMUNE Technology Institute en formato digital verificable mediante tecnología blockchain.
- Becas: a consultar con el centro.
- Promociones y descuentos: a consultar con el centro.
- Titulación propia.
- Bolsa de trabajo
- Prácticas en empresas
- Regalo:
. Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad
. Curso de Introducción a la programación: Python
Este programa es para ti
- Quieres level up:Quieres quedarte en tu área o sector, pero sientes la inquietud de seguir aprendiendo y explorar nuevos retos. Es hora de darle un empujón a tu perfil profesional y alinearlo con las tendencias tecnológicas.
- Estás terminando tu carrera, y quieres upgrade en tech:Nos encanta tu perfil porque te atreves. Y el mundo profesional es de los valientes. Si eres emprendedor, o freelance, este programa te ayudará a llevar tus proyectos profesionales al próximo nivel.
- Quieres darle una vuelta a tu vida profesional:Si quieres redirigir tu carrera, y entrar pisando fuerte al ámbito tecnológico, el programa te ayudará a especializarte, y completar tu perfil profesional.
- Eres emprendedor o freelance:Este programa te pondrá en el punto de mira, porque la tecnología es el motor de la innovación y la clave para mantenerse competitivo en un mercado en constante evolución.
Plan de Estudios:
Prework: Cloud Fundamentals 10h.
El objetivo de este módulo es dotar a los alumnos de unconocimiento básico del cloud computing y saber expresar su propuesta de valor.
Cultura de la innovación
El arte de lo posible
Fundamentos del cloud
Seguridad en el cloud
Economías de escala
Finanzas y legalidad en el cloud
Cloud Fundamentals - Basic Concepts 42h.
En este módulo los estudiantes exploran los servicios,aplicaciones y casos de uso de la computación en nube. Los alumnos profundizanen las en la nube y aprenden cómo la computación en la nube ayuda a losusuarios a desarrollar una infraestructura global para soportar casos de uso aescala, al tiempo que desarrollan e inventan tecnologías innovadoras adesarrollar e inventar tecnologías innovadoras.
Describir qué es un proveedor de servicios en la nube (CSP)y el valor que aportan a la informática
Describir los aspectos básicos de seguridad y conformidad dela plataforma de AWS y el modelo de seguridad compartida
Definir los modelos de facturación, gestión de cuentas yprecios
Identificar fuentes de documentación o asistencia técnica,por ejemplo, libros blancos o tickets de soporte
Describir las características básicas o fundamentales de laimplementación y el funcionamiento en la nube de AWS
Identificar situaciones en las que una empresa deberíaelegir la nube, y por qué
Diferenciar entre infraestructura on-premise y en la nube
Identificar cómo migrar recursos de la infraestructuraon-premise a la infraestructura en la nube
Cloud Fundamentals - Deep Dive 42h.
En este módulo los estudiantes exploran los servicios,aplicaciones y casos de uso de la computación en nube. Los alumnos se sumergenen la nube y aprenden cómo la computación en la nube ayuda a los usuarios adesarrollar una infraestructura global para soportar casos de uso a escala, altiempo que desarrollan e inventan tecnologías innovadoras a desarrollar einventar tecnologías innovadoras.
Describir qué es la nube de AWS y la infraestructura globalbásicaDescribir los principios arquitectónicos básicos de la nube deAWSDescribir la propuesta de valor de la nube de AWSDescribir los serviciosclave de la plataforma de AWS y sus casos de uso comunes (por ejemplo,informática y análisis)
Utilizar los servicios clave en las actividades delaboratorio para la práctica, incluyendo pero no limitado a lo siguientes:
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)AmazonCloudFrontAWS LambdaAmazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)Amazon VirtualPrivate Cloud (Amazon VPC)Amazon ComprehendAWS DeepRacerAWS CloudFormation
Cloud Practitioner Recap 35h.
Está dirigido a estudiantes que buscan una comprensiónglobal de los conceptos de computación en nube independientemente de lasfunciones técnicas específicas. Proporciona una visión general detallada de losservicios principales de AWS, seguridad, arquitectura, precios y soporte.
Definir la nube de AWSExplicar la filosofía de precios deAWSIdentificar los componentes de la infraestructura global de AWSDescribir lasmedidas de seguridad y conformidad de la nube de AWS, incluida AWS Identity yGestión de acceso (IAM)Crear una nube privada virtual (VPC) utilizando AmazonVirtual Private Cloud (Amazon VPC)Demostrar cuándo utilizar Amazon ElasticCompute Cloud (Amazon EC2), AWS Lambda y AWS Elastic BeanstalkDiferenciar entreAmazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Block, Store (AmazonEBS), Amazon Elastic File System (Amazon EFS) y Amazon Simple StorageServiceGlacier (Amazon S3 Glacier)Demostrar cuándo utilizar los servicios de base dedatos de AWS, incluidos Amazon Relational DatabaseService (Amazon RDS), AmazonDynamoDB, Amazon Redshift y Amazon AuroraExplicar los principiosarquitectónicos de la nube de AWSExplorar conceptos clave relacionados conElastic Load Balancing, Amazon CloudWatch y Amazon EC2Auto Scaling
Cloud Architecting 84h.
Cloud Architecting abarca los fundamentos de la creación deinfraestructura de TI en AWS. Este módulo enseña a los estudiantes cómooptimizar el uso de la nube de AWS mediante la comprensión de los servicios deAWS y cómo encajan en las soluciones basadas en la nube.
Tomar decisiones arquitectónicas basadas en los principiosarquitectónicos y las prácticas recomendadas de AWS.Utilizar los servicios deAWS para que la infraestructura sea escalable, fiable y altamentedisponible.Utilizar los servicios administrados de AWS para permitir una mayorflexibilidad y resistencia en una infraestructuraAumentar el desempeño yreducir el costo de una infraestructura en la nube construida en AWSUtilizarAWS Well-Architected Framework para mejorar las arquitecturas que utilizan solucionesde AWS
FinOps & Cost Optimizations 32h.
Toma de contacto con el mundo de finops y optimización decostes en AWS. FinOps es un marco de trabajo para la gestión de los costosoperativos en la nube, combinando finanzas y operaciones.
FinOps es una práctica de gestión que persigue optimizar loscostos del cloud computing mediante el uso de herramientas y mejores prácticaspara ayudar a los equipos de TI, finanzas y negocio a transferir laresponsabilidad financiera al modelo de gasto variable de la nube.
Esto incluye una metodología para alinear el enfoque de lasorganizaciones, un conjunto de mejores prácticas para usar en la nube, unacomunidad global para compartir recursos y una serie de herramientas paraayudar a los profesionales de la nube a hacer frente a los problemasfinancieros.
¿Qué es FinOps? ¿Por qué FinOps?
Principios Básicos del FinOps. El equipo Básico de FinOps
Diferencias entre FinOps y Cost Optimizations.
FinOps en el día a día. El Ciclo de vida FinOps. Informar,Optimizar y Operar.
Preparación para la certificación “practitioner”Ahorro deCostes orientado a AWS:Practice Cloud Financial ManagementExpenditure and usageawarenessTag PoliciesCost and Usage GovernanceCost and Usage Analysis CostVisualization (Cost Explorer)Cost and Usage Governance - ControlsAutomated CURUpdates and IngestionCost and Usage Analysis - SQLCost Visualization -QuickSightWorkload EfficiencyAutomated Athena CUR Query and Email DeliveryCostCategoriesCost EstimationCost JourneyGoals and TargetsAnalyzing LicensingCostsSplitting the CUR and Sharing AccessCost effective resources
Pricing Models
- Part 1Pricing Model AnalysisPricing Models
- Part 2RightsizingRecommendationsRightsizing with Compute OptimizerCost Anomaly DetectionAmazonS3 Intelligent TieringManage demand and supply of resourcesEC2 Scheduling atScaleOptimize over time
Herramientas: AWS CUDOS y KubeCost + GrafanaFeed back
Cloud SRE 80h.
El módulo de Cloud SRE está diseñado para preparar a losparticipantes para perseguir DevOps de nivel de entrada, soporte y operacionesen la nube. También les ayudará a prepararse para realizar el examen AWS SysOpsAdministrator - Associate. Este módulo hace hincapié en las prácticasrecomendadas en la nube de AWS y en los patrones de diseño recomendados. Semostrará a los estudiantes cómo crear implementaciones utomatizables yrepetibles de redes y sistemas en AWS y cubre características y herramientas específicasde AWS relacionadas con la configuración, implementación y el despliegue.
Comprender la infraestructura de AWS en relación con lasoperaciones del sistema, como la infraestructura global servicios principales yseguridad de cuentas
Utilizar la interfaz de línea de comandos de AWS (CLI deAWS) y comprender las herramientas adicionales de administración y desarrolloadicionales
Administrar, proteger y escalar instancias informáticas enAWS
Administrar, proteger y escalar configuraciones
Identificar los servicios de contenedores y los servicios deAWS que están disponibles para la informática sin servidor.
Administrar, proteger y escalar bases de datos en AWS
Crear redes privadas virtuales con Amazon Virtual PrivateCloud (Amazon VPC)
Configurar y administrar opciones de almacenamientoutilizando los servicios de almacenamiento ofrecidos con AWS
Monitorice el estado de su infraestructura con servicioscomo Amazon Cloud
Watch, AWS
CloudTrail y AWS Config
Administrar el consumo de recursos en una cuenta de AWSutilizando etiquetas, Amazon CloudWatch y AWS Trusted Advisor
Crear y configurar implementaciones automatizadas yrepetibles con herramientas como Amazon Machine Images (AMIs) y AWSCloudFormation
Cloud DevOps 80h.
El módulo presenta las habilidades y conocimientosnecesarios para equilibrar las necesidades durante todo el ciclo de vida deldesarrollo de software, desde la programación y la implementación hasta elmantenimiento y las actualizaciones.
Recordar los servicios y modelos de computación en nube
Describir el desarrollo en AWS
Escribir código que interactúe con Amazon S3 utilizando AWSSDKs
Explicar la función de AWS IAM
Escribir código que interactúe con Amazon DynamoDButilizando AWS SDKs
Explicar el almacenamiento en caché con Amazon CloudFront yAmazon ElastiCache
Configurar contenedores
Desarrollar soluciones con SQS y SNS
Escribir código que interactúe con Aws Lambda utilizando AWSSDKs
Crear una API REST utilizando Amazon API Gateway
Describir el uso de AWS Step Functions
Explicar cómo crear aplicaciones seguras
Identificar las prácticas recomendadas para implementaraplicaciones
Data Engineering in the Cloud 80h.
Este módulo está diseñada para ayudar a los estudiantes aaprender y practicar con las tareas, herramientas y estrategias que se utilizanpara recopilar, almacenar, preparar, analizar y visualizar datos para su uso enaplicaciones analíticas y de aprendizaje automático (ML). A lo largo delmódulo, los estudiantes explorarán casos de uso de aplicaciones del mundo real,lo que les permitirá tomar decisiones informadas mientras construyen pipelinesde datos para sus aplicaciones particulares.
Resumir el papel y el valor de la ciencia de datos en unaorganización basada en datos. Reconocer cómo los elementos de los datosinfluyen en las decisiones sobre la infraestructura de una canalización dedatos.
Ilustrar unacanalización de datos utilizando los servicios de AWS para satisfacer un casode uso generalizado.
Identificar losriesgos y los enfoques para proteger y controlar los datos en cada paso y cadatransición de la canalización de datos.
Identificar las consideraciones de escalado y las prácticasrecomendadas para crear canalizaciones que manejen conjuntos de datos a granescala.
Diseñar y construir un proceso de recopilación de datosteniendo en cuenta restricciones como la escalabilidad, coste, tolerancia afallos y latencia.
Seleccionar una opción de almacenamiento de datos que seajuste a los requisitos y las limitaciones de un caso de uso de análisis dedatos determinado.
Implementar los pasos para procesar formatos de datosestructurados, semiestructurados y no estructurados en una canalización dedatos creada con AWS.Explicar el concepto de MapReduce y cómo se utiliza AmazonEMR en canalizaciones de big data.
Diferenciar las características de una canalización de ML ysus pasos de procesamiento específicos.
Analizar datos utilizando las herramientas de AWS adecuadaspara un caso de uso determinado.
Implementar una solución de visualización de datos que estéalineada con una audiencia y un tipo de datos.
Use Cases & Success Stories 48h.
Casos de uso reales de la industria donde el alumno pondráen práctica todo los aprendido a lo largo del Máster
Capstone Project 60h.
Aplica todos tus conocimientos adquiridos a lo largo delMáster en tu Proyecto Capstone. Realizarás un proyecto completo de la mano deNTT Data enfrentándote a la problemática y circunstancias de sus propiosclientes, y presentarás los resultados a un panel de expertos.
Definición de idea con el tutor profesional de NTTData.
Selección de los objetivos del trabajo.
Planteamiento de metodología.
Utilización de herramientas del mercado.
Presentación ante tribunal de expertos.
* El programa académico puede estar sujeto a cambios enfunción de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes delmercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.
11 meses | 2 Sesiones semanales de clases en directo