Programa del Curso

Introducción a Microsoft Azure

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

Construcción de Arquitecturas Orientadas a Eventos y Servicios sin Servidor

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

Gestión del Almacenamiento y las Database 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

Distribución de Aplicaciones Web en Azure

  • Comprensión del Azure App Service y modelos de implementación
  • Construcción y distribución de aplicaciones contenerizadas utilizando Docker
  • Escalar aplicaciones web usando Kubernetes e Instancias de Contenedores de Azure

Incorporando IA y Machine Learning en Aplicaciones en la Nube

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

DevOps y CI/CD en Azure

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

Mejorando el Desarrollo con GitHub Copilot

  • Introducción a GitHub Copilot y la asistencia en codificación impulsada por IA
  • Uso de Copilot para escribir, depurar y optimizar código de aplicaciones en la nube
  • Prácticas recomendadas para aprovechar el desarrollo asistido por IA en la nube

Proyecto Final: Creación de una Aplicación en la Nube Impulsada por IA

  • Diseño de una solución en la nube escalable impulsada por IA
  • Desarrollo y distribución de la aplicación
  • Optimización del rendimiento, seguridad y monitoreo

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (5)

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