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Temario del curso

Introducción a Microsoft Azure

  • Panorama general de los servicios de Azure y la computación en la nube.
  • Configuración de una suscripción y un entorno de Azure.
  • Comprensión de grupos de recursos, máquinas virtuales y redes.

Construcción de arquitecturas controladas por eventos y sin servidor (serverless)

  • Introducción a Azure Functions y la computación sin servidor.
  • Creación de aplicaciones controladas por eventos utilizando Azure Event Grid y Service Bus.
  • Desarrollo de API y flujos de trabajo sin servidor.

Administración del almacenamiento y las bases de datos en Azure

  • Exploración de Azure Storage (Blob, Table, Queue, File).
  • Gestión de Azure SQL Database y Cosmos DB.
  • Integración de soluciones de almacenamiento en aplicaciones en la nube.

Implementación de aplicaciones web en Azure

  • Comprensión de Azure App Service y los modelos de implementación.
  • Construcción e implementación de aplicaciones contenerizadas utilizando Docker.
  • Escalado de aplicaciones web usando Kubernetes y Azure Container Instances.

Integración de IA y aprendizaje automático (machine learning) en aplicaciones en la nube

  • Introducción a Azure AI y Cognitive Services.
  • Uso de Azure Machine Learning Studio para desarrollar modelos.
  • Implementación de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural (PLN).

DevOps y CI/CD en Azure

  • Configuración de canalizaciones de CI/CD usando Azure DevOps.
  • Gestión de la infraestructura como código con Terraform y Bicep.
  • Monitoreo y registro de aplicaciones usando Azure Monitor.

Mejora del desarrollo con GitHub Copilot

  • Introducción a GitHub Copilot y la asistencia para codificación con IA.
  • Uso de Copilot para escribir, depurar y optimizar el código de aplicaciones en la nube.
  • Mejores prácticas para aprovechar la codificación asistida por IA en el desarrollo en la nube.

Proyecto final: Construcción de una aplicación en la nube con IA

  • Diseño de una solución escalable en la nube con IA.
  • Desarrollo e implementación de la aplicación.
  • Optimización del rendimiento, la seguridad y el monitoreo.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de computación en la nube.
  • Experiencia con al menos un lenguaje de programación (se prefiere Python, JavaScript o C#).
  • Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones web y bases de datos.

Público objetivo

  • Desarrolladores de soluciones en la nube e ingenieros de software.
  • Profesionales de IA y científicos de datos interesados en la integración de IA en la nube.
  • Profesionales de TI e ingenieros DevOps.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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