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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

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

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

Gestión del almacenamiento y las bases de datos en Azure

  • Exploración de Azure Storage (Blob, Table, Queue, File)
  • Administración 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 modelos de implementación
  • Creación e implementación de aplicaciones contenedORIZadas utilizando Docker
  • Escalado de aplicaciones web mediante Kubernetes y Azure Container Instances

Integración de IA y aprendizaje automático en aplicaciones en la nube

  • Introducción a Azure AI y Cognitive Services
  • Utilización 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 utilizando Azure DevOps
  • Gestión de infraestructura como código con Terraform y Bicep
  • Monitoreo y registro de aplicaciones mediante Azure Monitor

Mejora del desarrollo con GitHub Copilot

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

Proyecto final: Desarrollo 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, 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 (se prefiere Python, JavaScript o C#)
  • Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones web y bases de datos

Público objetivo

  • Desarrolladores 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 de DevOps
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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