Máster de formación permanente en Cloud Computing
URV - Universitat Rovira i VirgiliMáster online
5.210 €
IVA exento
Duración : 15 Meses
Hay que destacar que, en los últimos años, ha habido un aumento significativo en la demanda de profesionales con habilidades en Cloud Computing. Las organizaciones de todas las medidas y sectores han adoptado cada vez más la tecnología Cloud, cosa que ha generado una necesidad creciente de expertos en este campo. Se han creado nuevos roles y perfiles profesionales para administrar, desarrollar y optimizar las infraestructuras y servicios Cloud. Actualmente, la demanda de profesionales en Cloud Computing continúa siendo alta. Muchas empresas están migrando sus sistemas y aplicaciones al Cloud, y requieren especialistas que puedan diseñar, implementar y administrar de manera eficiente estas soluciones. Además, la adopción de tecnologías como el Big Data, la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas (IoT) también ha impulsado la necesidad de profesionales Cloud que puedan manejar los requisitos de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos a gran escala. Finalmente, se espera que la demanda de profesionales en Cloud Computing continúe creciendo en el futuro. A medida que más organizaciones se sumen a la transformación digital y adopten servicios Cloud, habrá una necesidad constante de expertos en esta área. Además, el adelanto de tecnologías emergentes como la Edge Computing, la realidad aumentada y la computación cuántica también abrirá nuevas oportunidades y requerirá profesionales con conocimientos especializados en Cloud Computing para impulsar estas áreas.
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Objetivos
Adquisición de conocimientos teóricos y prácticos de sistemas en Cloud. Aplicación del machine learning en entornos de Cloud. Análisis y gestión de datos en Cloud. Dominio en la implementación de aplicaciones en Cloud. Diseñar y desplegar infraestructuras en Cloud. Mantenimiento y operación eficaz de entornos Cloud. Evaluación de los aspectos de seguridad en Cloud. Desarrollo de aplicaciones prácticas y proyectos reales al Cloud.
A quién va dirigido
Un estudiante que desee acceder a este máster tendría que tener alguno de los siguientes perfiles: Estudios previos relacionados: titulación universitaria previa en un campo relacionado, como por ejemplo la informática, ingeniería informática, ingeniería de software, tecnologías de la información o áreas afines dado que esto proporciona una base sólida de conocimientos técnicos y fundamentales en tecnología de la información. Experiencia profesional: preferiblemente con experiencia profesional previa en el campo de las tecnologías de la información o áreas relacionadas como el desarrollo de software, administración de sistemas, redes, seguridad informática u otros roles tecnológicos relevantes. Conocimientos técnicos: base sólida en conceptos y tecnologías relacionadas con la informática, como por ejemplo sistemas operativos, redes, bases de datos, programación, seguridad informática y arquitectura de software. Además, es deseable tener las siguientes habilidades: Habilidades de programación: habilidades de programación sólidas en al menos un lenguaje de programación común, como por ejemplo Java, Python, C++, JavaScript, entre otros. La capacidad de desarrollar y comprender código es fundamental para trabajar con eficacia en entornos de Cloud Computing. Habilidades analíticas y resolución de problemas: habilidades analíticas sólidas y capacidad para resolver problemas de manera eficiente. La capacidad de analizar requisitos, identificar soluciones técnicas adecuadas y tomar decisiones informadas es esencial para trabajar en el campo de Cloud Computing.
Requisitos
Titulación previa
Temario completo de este curso
Módulo 1. Cloud Fundamentals (CF)
- Introducción al curso [1 hora]
- Conceptos Generales de Cloud Computing [9 horas]
- Aprendizaje del Catálogo de Servicios Cloud en Amazon AWS [12 horas]
- Economía del Cloud y Facturación [8 horas]
- Seguridad y Monitorización en Cloud [10 horas]
- Otros servicios del Cloud [10 horas]
- Proyecto práctico [10 horas]
Módulo 2. Cloud Container Services (CCS)
- Introducción a los servicios de contenedores en Cloud
- Docker
- Kubernetes
- Gestión avanzada de contenedores
- Knative
- Servicios relacionados con contenedores
- Casos de uso y práctica
- Retos y tendencias en el uso de contenedores en Cloud
Módulo 3. Cloud Architecting (CA)
- Introducción al módulo
- Introducción a Cloud Architechting
- La capa de almacenamiento
- La capa de computación
- Bases de datos
- Gestión de la red
- Conexión de redes
- Acceso seguro a aplicaciones
- Elasticidad, disponibilidad y monitorización
- Automatizar la arquitectura
- Caches
- Arquitecturas desacopladas
- Arquitecturas de microservicios y serverless
- Tolerancia a fallos
Módulo 4. Cloud Operations (CO)
- Introducción
- Operaciones de sistemas en AWS
- Uso de herramientas y automatización en AWS
- Servidores
- Escalado y resolución de nombres
- Contenedores y Serverless
- Servicios de bases de datos
- Redes en AWS
- Almacenamiento y archivado en AWS
- Monitorización y seguridad en AWS
- Administración del consumo de recursos en AWS
- Arquitectura al Cloud
Módulo 5. Cloud Mobile Development (CMD)
- Diseño o/y creación de aplicaciones móviles
- Plataforma de desarrollo Android
- Plataforma de desarrollo iOS
- Multiplataforma
- Firebase: la herramienta perfecta por desarrolladores
- Google Cloud
- AWS
- Lanzamiento en producción
Módulo 6. Cloud APIO Development (CAD)
- Bienvenido al Cloud APIO Development
- Introducción al Cloud APIO Development
- Desarrollo de soluciones de almacenamiento
- Gestión de la identidad y del acceso
- Desarrollo con Soluciones NoSQL
- Desarrollo de Apios RISTRA
- Desarrollo de soluciones Serverless basados en events
- Presentación de contenedores y servicios de contenedores
- Almacenamiento de información en memoria cache para la escalabilidad
- Desarrollo con servicios de mensajería
- Definición de flujos de trabajo para orquestar funciones
- Desarrollo de aplicaciones seguras
- Automatización del despliegue con Pipelines CI/CD
Módulo 7. Cloud Machine Learning (CML)
- Introducción al módulo
- Presentación del aprendizaje automático
- Amazon SageMaker
- Introducción a la previsión
- Introducción a la visión artificial
- Introducción al procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Procesamiento de texto por NLP
- Análisis de sentimiento
- Introducción a la extracción de información
- Introducción al modelado de tópicos
- Trabajar con lenguajes
Módulo 8. Cloud Data Engineering (CDE)
- Introducción
- Organizaciones impulsadas por datos
- Los elementos de los datos(I)
- Los elementos de los datos (II)
- Ingerir y preparar datos
- Tratamiento de Big Data
Módulo 9. Trabajo Final de Máster (TFM 120 horas/ 12 ECTS)
- Análisis comparativo de proveedores de servicios Cloud en términos de características, funcionalidades, rendimiento, costes y seguridad.
- Diseño y desarrollo de arquitecturas que combinen la infraestructura local con servicios Cloud, abordando los desafíos de interoperabilidad, seguridad y gestión de recursos.
- Investigación de técnicas y estrategias para optimizar el rendimiento de aplicaciones al Cloud, incluyendo la gestión de recursos, la configuración de infraestructuras y la mejora de algoritmos.
- Análisis de los desafíos de seguridad asociados con la adopción de servicios Cloud y desarrollo estrategias de seguridad efectiva.
- Exploración de la gestión, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en entornos de Cloud y realización de experimentos para evaluar el rendimiento y la escalabilidad de estas soluciones.
- Integración de dispositivos IoT con servicios Cloud, abordando aspectos como la gestión de datos generados por sensores y la escalabilidad de la infraestructura Cloud.
- Investigación y desarrollo de estrategias para la migración de aplicaciones existentes a entornos Cloud, considerando aspectos como la reingeniería de la arquitectura, la reescritura de código, la gestión de datos y la compatibilidad con los servicios y las tecnologías Cloud.
- Estudio y evaluación de la adopción de la computación Serverless como paradigma de desarrollo y despliegue de aplicaciones Cloud, investigando las ventajas, desafíos y mejores prácticas para aprovechar esta tecnología.
- Investigación del uso de herramientas y tecnologías de automatización Cloud para agilizar y mejorar los procesos de desarrollo, el despliegue y la gestión de aplicaciones en entornos Cloud.
- Desarrollo de aplicaciones móviles y APIO, incluyendo aplicaciones multiplataforma, integración de servicios de terceros, realidad aumentada/virtual, pruebas y depuración.
- Exploración de la integración de modelos de machine learning en aplicaciones móviles y web, abordando aspectos como el preprocesamiento de datos, la selección y el entrenamiento de modelos, y la implementación de inferencia en tiempo real.
- Exploración de técnicas y herramientas para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos en entornos de Cloud, incluyendo el diseño y la implementación de sistemas de almacenamiento y procesamiento distribuido.
Precio a consultar