Modalidad de imparticiónEl Máster en Cloud Computing , será impartido de forma Online.
Número de horasEl tiempo establecido para cursar el Máster es de 11 meses.
Titulación oficialUna vez que concluyas el plan de estudios, IMMUNE Technology Institute, te otorgará el título de por el Máster en Cloud Computing.
Valoración del programaEl Máster en Cloud Computing proporciona una formación avanzada en las tecnologías de computación en la nube. Los estudiantes aprenden a diseñar, implementar y gestionar infraestructuras virtualizadas y servicios en la nube. El programa cubre aspectos técnicos como la gestión de datos, redes, y seguridad en entornos distribuidos y escalables.
Dirigido aEste máster está dirigido a profesionales con experiencia en tecnologías de la información que deseen profundizar sus conocimientos en computación en la nube y ampliar sus capacidades para gestionar soluciones tecnológicas a gran escala en entornos virtualizados.
EmpleabilidadLos egresados de este Máster podrán optar a cargos como: Arquitecto de soluciones en la nube, Ingeniero DevOps, Consultor en Computación en la Nube, Administrador de sistemas en la nube, Ingeniero de seguridad en la nube, Desarrollador de aplicaciones en la nube.
En colaboración con: | Capstone Project tutorizado: Modalidad: Online con clases en directo Duración: 11 meses | 2 Sesiones semanales de clases en directo
Acceso gratuito a formación complementaria:
Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad
Curso de introducción a la programación: Python.
Información académica.
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.
Plan de estudios.
Prework: Cloud Fundamentals. 10h.
El objetivo de este módulo es dotar a los alumnos de un conocimiento 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 profundizan en las en la nube y aprenden cómo la computación en la nube ayuda a los usuarios a desarrollar una infraestructura global para soportar casos de uso a escala, al tiempo que desarrollan e inventan tecnologías innovadoras a desarrollar 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 de la plataforma de AWS y el modelo de seguridad compartida
Definir los modelos de facturación, gestión de cuentas y precios
Identificar fuentes de documentación o asistencia técnica, por ejemplo, libros blancos o tickets de soporte
Describir las características básicas o fundamentales de la implementación y el funcionamiento en la nube de AWS
Identificar situaciones en las que una empresa debería elegir la nube, y por qué
Diferenciar entre infraestructura on-premise y en la nube
Identificar cómo migrar recursos de la infraestructura on-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 sumergen en la nube y aprenden cómo la computación en la nube ayuda a los usuarios a desarrollar una infraestructura global para soportar casos de uso a escala, al tiempo que desarrollan e inventan tecnologías innovadoras a desarrollar e inventar tecnologías innovadoras.
Describir qué es la nube de AWS y la infraestructura global básica
Describir los principios arquitectónicos básicos de la nube de AWS
Describir la propuesta de valor de la nube de AWS
Describir los servicios clave de la plataforma de AWS y sus casos de uso comunes (por ejemplo, informática y análisis)
Utilizar los servicios clave en las actividades de laboratorio para la práctica, incluyendo pero no limitado a lo siguientes:
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
Amazon CloudFront
AWS Lambda
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)
Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
Amazon Comprehend
AWS DeepRacer
AWS CloudFormation
Cloud Practitioner Recap 35h.
Está dirigido a estudiantes que buscan una comprensión global de los conceptos de computación en nube independientemente de las funciones técnicas específicas. Proporciona una visión general detallada de los servicios principales de AWS, seguridad, arquitectura, precios y soporte.
Definir la nube de AWS
Explicar la filosofía de precios de AWS
Identificar los componentes de la infraestructura global de AWS
Describir las medidas de seguridad y conformidad de la nube de AWS, incluida AWS Identity y Gestión de acceso (IAM)
Diferenciar entre Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Block, Store (Amazon EBS), Amazon Elastic File System (Amazon EFS) y Amazon Simple Storage
Service Glacier (Amazon S3 Glacier)
Demostrar cuándo utilizar los servicios de base de datos de AWS, incluidos Amazon Relational Database
Service (Amazon RDS), Amazon DynamoDB, Amazon Redshift y Amazon Aurora
Explicar los principios arquitectónicos de la nube de AWS
Explorar conceptos clave relacionados con Elastic Load Balancing, Amazon CloudWatch y Amazon EC2
Auto Scaling.
Cloud Architecting 84h.
Cloud Architecting abarca los fundamentos de la creación de infraestructura de TI en AWS. Este módulo enseña a los estudiantes cómo optimizar el uso de la nube de AWS mediante la comprensión de los servicios de AWS y cómo encajan en las soluciones basadas en la nube.
Tomar decisiones arquitectónicas basadas en los principios arquitectónicos y las prácticas recomendadas de AWS.
Utilizar los servicios de AWS para que la infraestructura sea escalable, fiable y altamente disponible.
Utilizar los servicios administrados de AWS para permitir una mayor flexibilidad y resistencia en una infraestructura
Aumentar el desempeño y reducir el costo de una infraestructura en la nube construida en AWS
Utilizar AWS Well-Architected Framework para mejorar las arquitecturas que utilizan soluciones de AWS
FinOps & Cost Optimizations 32h.
Toma de contacto con el mundo de finops y optimización de costes en AWS. FinOps es un marco de trabajo para la gestión de los costos operativos en la nube, combinando finanzas y operaciones.
FinOps es una práctica de gestión que persigue optimizar los costos del cloud computing mediante el uso de herramientas y mejores prácticas para ayudar a los equipos de TI, finanzas y negocio a transferir la responsabilidad financiera al modelo de gasto variable de la nube.
Esto incluye una metodología para alinear el enfoque de las organizaciones, un conjunto de mejores prácticas para usar en la nube, una comunidad global para compartir recursos y una serie de herramientas para ayudar a los profesionales de la nube a hacer frente a los problemas financieros.
¿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 de Costes orientado a AWS:
Practice Cloud Financial Management
Expenditure and usage awareness
Tag Policies
Cost and Usage Governance
Cost and Usage Analysis
Cost Visualization (Cost Explorer)
Cost and Usage Governance - Controls
Automated CUR Updates and Ingestion
Cost and Usage Analysis - SQL
Cost Visualization - QuickSight
Workload Efficiency
Automated Athena CUR Query and Email Delivery
Cost Categories
Cost Estimation
Cost Journey
Goals and Targets
Analyzing Licensing Costs
Splitting the CUR and Sharing Access
Cost effective resources
Pricing Models - Part 1
Pricing Model Analysis
Pricing Models - Part 2
Rightsizing Recommendations
Rightsizing with Compute Optimizer
Cost Anomaly Detection
Amazon S3 Intelligent Tiering
Manage demand and supply of resources
EC2 Scheduling at Scale
Optimize over time
Herramientas: AWS CUDOS y KubeCost + Grafana
Feed back
Cloud SRE 80h.
El módulo de Cloud SRE está diseñado para preparar a los participantes para perseguir DevOps de nivel de entrada, soporte y operaciones en la nube. También les ayudará a prepararse para realizar el examen AWS SysOps Administrator - Associate. Este módulo hace hincapié en las prácticas recomendadas en la nube de AWS y en los patrones de diseño recomendados. Se mostrará a los estudiantes cómo crear implementaciones utomatizables y repetibles de redes y sistemas en AWS y cubre características y herramientas específicas de AWS relacionadas con la configuración, implementación y el despliegue.
Comprender la infraestructura de AWS en relación con las operaciones del sistema, como la infraestructura global servicios principales y seguridad de cuentas
Utilizar la interfaz de línea de comandos de AWS (CLI de AWS) y comprender las herramientas adicionales de administración y desarrollo adicionales
Administrar, proteger y escalar instancias informáticas en AWS
Administrar, proteger y escalar configuraciones
Identificar los servicios de contenedores y los servicios de AWS que están disponibles para la informática sin servidor.
Administrar, proteger y escalar bases de datos en AWS
Configurar y administrar opciones de almacenamiento utilizando los servicios de almacenamiento ofrecidos con AWS
Monitorice el estado de su infraestructura con servicios como Amazon CloudWatch, AWS
CloudTrail y AWS Config
Administrar el consumo de recursos en una cuenta de AWS utilizando etiquetas, Amazon CloudWatch y AWS Trusted Advisor
Crear y configurar implementaciones automatizadas y repetibles con herramientas como Amazon Machine Images (AMIs) y AWS CloudFormation.
Cloud DevOps 80h.
El módulo presenta las habilidades y conocimientos necesarios para equilibrar las necesidades durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software, desde la programación y la implementación hasta el mantenimiento 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 AWS SDKs
Explicar la función de AWS IAM
Escribir código que interactúe con Amazon DynamoDB utilizando AWS SDKs
Explicar el almacenamiento en caché con Amazon CloudFront y Amazon ElastiCache
Configurar contenedores
Desarrollar soluciones con SQS y SNS
Escribir código que interactúe con Aws Lambda utilizando AWS SDKs
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 implementar aplicaciones.
Data Engineering in the Cloud 80h.
Este módulo está diseñada para ayudar a los estudiantes a aprender y practicar con las tareas, herramientas y estrategias que se utilizan para recopilar, almacenar, preparar, analizar y visualizar datos para su uso en aplicaciones analíticas y de aprendizaje automático (ML). A lo largo del módulo, los estudiantes explorarán casos de uso de aplicaciones del mundo real, lo que les permitirá tomar decisiones informadas mientras construyen pipelines de datos para sus aplicaciones particulares.
Resumir el papel y el valor de la ciencia de datos en una organización basada en datos.
Reconocer cómo los elementos de los datos influyen en las decisiones sobre la infraestructura de una canalización de datos.
Ilustrar una canalización de datos utilizando los servicios de AWS para satisfacer un caso de uso generalizado.
Identificar los riesgos y los enfoques para proteger y controlar los datos en cada paso y cada transición de la canalización de datos.
Identificar las consideraciones de escalado y las prácticas recomendadas para crear canalizaciones que manejen conjuntos de datos a gran escala.
Diseñar y construir un proceso de recopilación de datos teniendo en cuenta restricciones como la escalabilidad, coste, tolerancia a fallos y latencia.
Seleccionar una opción de almacenamiento de datos que se ajuste a los requisitos y las limitaciones de un caso de uso de análisis de datos determinado.
Implementar los pasos para procesar formatos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en una canalización de datos creada con AWS.
Explicar el concepto de MapReduce y cómo se utiliza Amazon EMR en canalizaciones de big data.
Diferenciar las características de una canalización de ML y sus pasos de procesamiento específicos.
Analizar datos utilizando las herramientas de AWS adecuadas para un caso de uso determinado.
Implementar una solución de visualización de datos que esté alineada con una audiencia y un tipo de datos.
Use Cases & Success Stories 48h.
Casos de uso reales de la industria donde el alumno pondrá en práctica todo los aprendido a lo largo del Máster.
Capstone Project 60h.
Aplica todos tus conocimientos adquiridos a lo largo del Máster en tu Proyecto Capstone. Realizarás un proyecto completo de la mano de NTTData enfrentándote a la problemática y circunstancias de sus propios clientes, 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.
Requisitos para la realización del curso Sin requisito previo.
Aspectos que se destacan de cada curso sobre los que si disponéis de información sería interesante incluir, serían:
· Becas A consultar
· Promociones y descuentos A consultar
· Título oficial No
· Título propio Si
· Bolsa de trabajo Si
· Prácticas Si
· Regalo
Curso de IA generativa: prompt engineering y productividad
Curso de introducción a la programación: Python
