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PROGRAMA INTENSIVO EN CLOUD COMPUTING, A DRIVING FORCE FOR BUSINESSES. AWS - GOOGLE CLOUD – AZURE

Curso

Semipresencial Madrid ()

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Semipresencial

En 2020 más del 40% de los negocios tendrán parte de sus procesos empresariales en la nube y el total de su estructura de datos y analítica productiva. Cloud Computing es la solución tecnológica a la que todas las empresas van a tender, indistintamente de su tamaño, sector u origen. ¿Estás preparado para a diseñar, construir, configurar y administrar entornos en la nube?

A tener en cuenta

Trabajar como arquitectos de entornos Cloud utilizando sistemas Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform.
Revisar los marcos actuales de análisis de Big Data para Cloud Computing y explorar los marcos para la computación sobre dispositivos perimetrales y en la nube.
Obtener visión de cómo afrontar un proyecto de Cloud Computing, conociendo las características de los principales modelos de Cloud Computing: IaaS, PaaS, SaaS y XaaS, entre otros.
Poder realizar un estudio de las nubes públicas, privadas e híbridas, eligiendo la mejor alternativa para un caso particular, conociendo servicios, alternativas, seguridad y legislación aplicable.
Adquirir la capacidad práctica de definir arquitecturas y ecosistemas de Edge Computing en diferentes tipos de plataformas y aplicaciones proporcionando un alto nivel de flexibilidad aplicable directamente.

Ingenieros (Informáticos, Telecomunicaciones, Aeronáuticos, Industriales, …), Físicos y Matemáticos con curiosidad por encontrar nuevas soluciones cloud.
Si no se tiene la titulación de ingeniería pero se tiene experiencia laboral en este ámbito se puede afrontar con garantías el máster.
Perfiles técnicos que quieran adaptar sus conocimientos a la actualidad del Cloud y conocer su uso para crear valor dentro de la empresa.
Perfiles de negocio con experiencia profesional en tecnología que quieran experimentar de primera mano el proceso de desarrollo de un proyecto de Cloud Adoption.

Todas aquellas personas con conocimientos de administración de sistema interesadas en formarse como profesionales de TI con conocimientos diversos de tecnologías Cloud.
Se recomienda tener un conocimiento previo en bases de datos y programación. Es muy recomendable haber tenido ya una experiencia en el conocimiento de estructuras analíticas de datos.


Título del Programa Intensivo en CLOUD COMPUTING, A DRIVING FORCE FOR BUSINESSES. AWS - GOOGLE CLOUD – AZURE por MBIT School

Especialización. Creemos en la tecnología y formamos en las técnicas más avanzadas.
Calidad. Los alumnos evalúan la calidad docente para la mejora continua de las asignaturas del claustro.
Tendencia. Programas actualizados semestralmente para incorporar las herramientas más innovadoras del mercado.
Empleabilidad: El 100% de los alumnos encuentran empleo y el 66% mejoran sus condiciones laborales.
Partner. Empresas que contratan a nuestros estudiantes y a MBIT para formar a sus empleados.

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Materias

  • Seguridad de datos
  • SQL
  • Cloud computing
  • Datos
  • Sistemas
  • Visualización
  • Evolución
  • Nube privada
  • Entornos empresariales
  • Nube pública
  • Nube híbrida
  • Arquitectura cloud

Temario

TEMARIO

MÓDULO 1. Introducción a la Arquitectura Cloud

  • Repaso de la Arquitectura de Sistemas Tradicional

  • Línea Temporal de la Evolución de los Entornos Empresariales Virtualización. Nube privada, pública e híbrida.

  • Modelos de servicio en la nube. Conceptos básicos de cada proveedor y diferencias.

  • Descripción General de Microsoft Azure, AWS y Google Cloud

MÓDULO 2. PowerShell y Scripting

  • Introducción a PowerShell

  • Cmdlets Comunes en PowerShell. Get-Command. Tuberías y Redirección. Get-Childitem

  • Formateando la Salida. Get-Member. Política de Ejecución

  • Alias. Scripting (1) Cmdlets para Manejar Variables

  • Sort-Object. Where-Object. Get-WmiObject

  • Scripting en PowerShell. Canalización, Operadores y Comandos

  • Formato de Salida. Importar y Exportar Datos, Arrays y HashTables

MÓDULO 3. Máquinas Virtuales en Azure: almacenamiento, redes, seguridad y servicios web, bases de datos y autentificación.

  • Introducción al Modelo IaaS en Azure: Imágenes, Herramientas de Administración, tamaños y tipos de instancia y extensiones en Azure.

  • Servicios de Almacenamiento en Azure: Almacenamiento Híbrido StorSimple y Creación y Gestión de Azure AD.

  • Diseño e Implementación de Cloud Data: componentes, redes, grupos de seguridad, conexiones Intersite y Express Route.

  • Los Servicios de Bases de Datos en Azure: Modelos de Servicio SQL y Data Warehouse, Características y Seguridad, Migración, Detección y Clasificación de los Datos y Valoración de la Vulnerabilidad

  • Autentificación en Azure y Otros Servicios: Active Directory en IaaS, Autenticación Multifactor,Directory Domain Services, Big Data y Análisis Complejo, Inteligencia Artificial e IoT

  • Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de Azure

MÓDULO 4. Máquinas Virtuales en AWS: almacenamiento, redes, autenticación y otros Servicios en AWS

  • Arquitectura de Máquinas Virtuales en AWS

  • Amazon Elastic Compute Cloud: capacidades, servicios de alojamiento, integración de servicios.

  • Integración con los Servicios de AWS. Fiabilidad y Seguridad

  • Modelo Económico de Amazon EC2, otros Modelos de Máquinas Virtuales en AWS

  • Estructura de Almacenamiento: Amazon S3, Amazon modelo simple de almacenamiento, Almacenamiento Escalable de Objetos..

  • Control Detallado de Datos, Capacidades de Seguridad, Conformidad y Auditoría, EBS y EFS

  • Redes Privadas en la Nube: seguridad y simplicidad, escalabilidad y fiabilidad, múltiples conexiones, alojamiento de aplicaciones

  • Amazon Cloudfront: Casos de Uso, Ubicaciones y Rangos de Direcciones IP, Servidores de Borde, Amazon Route 53, Autenticación e IAM, AWS Identity y Access Management y precios de Cloud Front.

  • Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de AWS




MÓDULO 5. Máquinas Virtuales en Google Cloud: Almacenamiento y redes-

  • Google Cloud Google Compute Engine: Modelos de Máquinas Virtuales en Google Cloud, estructura de Almacenamiento y Sistema de Procesamientos

  • IAAS y PAAS. Despliegue de Aplicaciones

  • Google Cloud Storage: Almacenamiento con Persistent Disk y otros sistemas de almacenamiento.

  • Redes en Google Cloud, una infraestructura Preparada para el Futuro

  • Tipos de Máquinas Personalizados, restauración de archivos, Balanceadores de Carga, Tiempos de Arranque y Tasa de Lectura

  • Elementos de Seguridad: Red Mundial de Centro de Datos, Google VPC, Google Cloud Load Balancing Google CDN y otros servicios.

  • Más allá de IaaS: Servicios gestionados en cloud de Google Cloud

MÓDULO 6. Integración Empresarial y Arquitectura Compleja de Sistemas Cloud.

  • Entornos Empresariales Privados, Públicos e Híbridos

  • Soluciones en la Nube

  • Crecimiento con Adaptabilidad

  • Sistema Flexible de Continuidad en la Empresa (BC)

  • Recuperación de Desastres (DR)

  • Supervisión de Sistemas Cloud

  • Arquitectura de Sistemas Cloud

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