Máster en DevOps, Cloud Computing e Inteligencia Artificial Online

Al finalizar el Máster en DevOps, Cloud Computing e Inteligencia Artificial, el alumno será capaz de:

-Dominar los fundamentos de Linux, networking y scripting en Bash y Python aplicados a la administración y automatización de infraestructuras.

-Trabajar con Git y flujos de trabajo profesionales (GitFlow, Trunk Based Development, monorepo) en equipos de desarrollo y operaciones.

-Crear, gestionar y desplegar aplicaciones contenedorizadas con Docker y orquestadas con Kubernetes en entornos productivos.

-Diseñar e implementar Infraestructura como Código (IaC) con Terraform y Ansible para crear arquitecturas reproducibles, versionadas y escalables.

-Construir pipelines de CI/CD robustos con Jenkins, GitLab CI y GitHub Actions, integrando testing, seguridad y despliegue automatizado.

-Diseñar y operar arquitecturas cloud sobre los tres principales proveedores (AWS, Azure y Google Cloud), con criterio para elegir servicios según el caso de uso.

-Aplicar prácticas de observabilidad y monitorización con Prometheus, Grafana, Datadog y stacks ELK para garantizar la fiabilidad de los sistemas.

-Integrar prácticas de DevSecOps en el ciclo de vida del software: análisis estático, gestión de secretos, hardening y compliance.

-Implementar MLOps: ciclo de vida de modelos de machine learning, versionado, despliegue, monitorización y reentrenamiento automatizado.

-Aplicar inteligencia artificial generativa al trabajo del ingeniero de plataforma: generación de manifiestos, agentes para SRE, automatización de troubleshooting y documentación con LLMs.

-Preparar y superar certificaciones cloud oficiales (AWS Certified Solutions Architect, Azure Administrator, Google Associate Cloud Engineer, Certified Kubernetes Administrator).

-Construir un portfolio técnico demostrable que acredite empleabilidad ante empresas que contratan perfiles de DevOps Engineer, Cloud Engineer, SRE, Platform Engineer y MLOps Engineer.

Este máster está diseñado para perfiles que quieren especializarse en uno de los roles tecnológicos peor cubiertos y mejor remunerados del mercado: ingeniero DevOps, Cloud Engineer, SRE, Platform Engineer o MLOps Engineer. En concreto, encaja con:

-Graduados en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o disciplinas STEM que quieren orientar su carrera profesional hacia DevOps, Cloud y la operación de infraestructuras modernas.

-Titulados en FP superior de informática (ASIR, DAW, DAM) que buscan dar el salto a un perfil técnico de alta empleabilidad y mejor remunerado.

-Administradores de sistemas y redes que quieren evolucionar hacia perfiles DevOps y Cloud Engineer modernos.

-Desarrolladores y programadores que quieren ampliar su perfil hacia infraestructura, automatización y prácticas DevOps.

-Profesionales de IT con experiencia en operaciones que quieren actualizar sus competencias para un mercado dominado por la nube.

-Profesionales en reconversión hacia roles tecnológicos con base lógica y orientación a sistemas que ven en DevOps y Cloud su próxima etapa profesional.

-Profesionales que quieren integrar la inteligencia artificial generativa y MLOps en su flujo de trabajo de plataforma antes de que sea un requisito del mercado, no una ventaja diferencial.

El Máster en DevOps, Cloud Computing e Inteligencia Artificial no exige titulación universitaria previa ni experiencia profesional en el sector. Sí se recomienda cumplir con las siguientes condiciones mínimas para aprovechar el programa al máximo:

-Conocimientos básicos de informática a nivel de usuario avanzado: manejo fluido del sistema operativo, instalación de software, comprensión general de cómo funciona un ordenador y una red.

-Familiaridad mínima con la línea de comandos y con algún lenguaje de scripting (Bash o Python). No es requisito excluyente: el módulo de nivelación cubre los fundamentos.

-Equipo informático adecuado: ordenador con capacidad para virtualizar entornos y ejecutar contenedores (mínimo 16 GB de RAM recomendado) y conexión estable a internet.

-Compromiso con la carga lectiva: clases en directo en horario fijo más trabajo autónomo semanal sobre laboratorios y proyectos en la nube.

-Nivel de inglés técnico de lectura: la documentación oficial de Kubernetes, Terraform, AWS, Azure, Google Cloud y la mayoría de herramientas DevOps está disponible únicamente en inglés.

Cada candidatura se evalúa individualmente mediante una sesión de orientación con el equipo de admisiones, donde se revisa el encaje con el programa, el punto de partida profesional del candidato y los objetivos profesionales que persigue.

Al finalizar el programa con aprovechamiento, el alumno obtiene:

-Certificado propio de Evolve acreditativo del Máster en DevOps, Cloud Computing e Inteligencia Artificial, con el detalle de módulos cursados y horas lectivas. Es un certificado privado (no es un título oficial universitario) y está diseñado específicamente para ser aportado a procesos de selección, publicado en LinkedIn y añadido al CV profesional.

-Preparación alineada con certificaciones oficiales de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud (AWS Certified Solutions Architect, Azure Administrator, Google Associate Cloud Engineer), las credenciales que las empresas piden hoy de forma explícita en las ofertas de DevOps y Cloud Engineer.

-Preparación para Certified Kubernetes Administrator (CKA), la certificación de referencia para perfiles que trabajan con Kubernetes en producción.

-Portfolio profesional demostrable: el alumno termina el máster con un proyecto integrador de despliegue cloud completo más una colección de manifiestos, módulos de Terraform y pipelines CI/CD que puede presentar directamente en entrevistas técnicas.
-Acceso permanente a la red de empresas partner de Evolve para procesos de selección, vacantes activas y oportunidades profesionales en compañías que buscan perfiles DevOps, Cloud Engineer, SRE y MLOps Engineer.

En Evolve apostamos por credenciales reconocidas por el mercado —las que realmente piden los empleadores cuando contratan perfiles de plataforma— y por un portfolio de proyectos demostrables, antes que por titulaciones académicas que en este sector no correlacionan con empleabilidad real.