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Temario del curso

Introducción a Microsoft Azure

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

Desarrollo de arquitecturas dirigidas por eventos y sin servidor (serverless)

  • Introducción a Azure Functions y la computación serverless
  • Creación de aplicaciones dirigidas por eventos usando Azure Event Grid y Service Bus
  • Desarrollo de APIs y flujos de trabajo sin servidor

Gestión del almacenamiento y las bases de datos en Azure

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

Despliegue de aplicaciones web en Azure

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

Integración de IA y aprendizaje automático 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

DevOps y CI/CD en Azure

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

Mejora del desarrollo con GitHub Copilot

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

Proyecto final: Construcción de una aplicación en la nube con capacidades de 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 sobre 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

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores de 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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