Máster de formación permanente en Cloud Computing

Ficha Técnica

Temario del Curso

Módulo:
Módulo 1: Cloud Fundamentals (CF)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción al curso [1 hora]
  2. Conceptos Generales de Cloud Computing [9 horas]
  3. Aprendizaje del Catálogo de Servicios Cloud en Amazon AWS [12 horas]
  4. Economía del Cloud y Facturación [8 horas]
  5. Seguridad y Monitorización en Cloud [10 horas]
  6. Otros servicios del Cloud [10 horas]
  7. Proyecto práctico [10 horas]
Módulo:
Módulo 2: Cloud Container Services (CCS)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción a los servicios de contenedores en Cloud
  2. Docker
  3. Kubernetes
  4. Gestión avanzada de contenedores
  5. Knative
  6. Servicios relacionados con contenedores
  7. Casos de uso y práctica
  8. Retos y tendencias en el uso de contenedores en Cloud
Módulo:
Módulo 3: Cloud Architecting (CA)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción al módulo
  2. Introducción a Cloud Architechting
  3. La capa de almacenamiento
  4. La capa de computación
  5. Bases de datos
  6. Gestión de la red
  7. Conexión de redes
  8. Acceso seguro a aplicaciones
  9. Elasticidad, disponibilidad y monitorización
  10. Automatizar la arquitectura
  11. Caches
  12. Arquitecturas desacopladas
  13. Arquitecturas de microservicios y serverless
  14. Tolerancia a fallos
Módulo:
Módulo 4: Cloud Operations (CO)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción
  2. Operaciones de sistemas en AWS
  3. Uso de herramientas y automatización en AWS
  4. Servidores
  5. Escalado y resolución de nombres
  6. Contenedores y Serverless
  7. Servicios de bases de datos
  8. Redes en AWS
  9. Almacenamiento y archivado en AWS
  10. Monitorización y seguridad en AWS
  11. Administración del consumo de recursos en AWS
  12. Arquitectura al Cloud
Módulo:
Módulo 5: Cloud Mobile Development (CMD)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Diseño o/y creación de aplicaciones móviles
  2. Plataforma de desarrollo Android
  3. Plataforma de desarrollo iOS
  4. Multiplataforma
  5. Firebase: la herramienta perfecta por desarrolladores
  6. Google Cloud
  7. AWS
  8. Lanzamiento en producción
Módulo:
Módulo 6: Cloud APIO Development (CAD)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Bienvenido al Cloud APIO Development
  2. Introducción al Cloud APIO Development
  3. Desarrollo de soluciones de almacenamiento
  4. Gestión de la identidad y del acceso
  5. Desarrollo con Soluciones NoSQL
  6. Desarrollo de Apios RISTRA
  7. Desarrollo de soluciones Serverless basados en events
  8. Presentación de contenedores y servicios de contenedores
  9. Almacenamiento de información en memoria cache para la escalabilidad
  10. Desarrollo con servicios de mensajería
  11. Definición de flujos de trabajo para orquestar funciones
  12. Desarrollo de aplicaciones seguras
  13. Automatización del despliegue con Pipelines CI/CD
Módulo:
Módulo 7: Cloud Machine Learning (CML)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción al módulo
  2. Presentación del aprendizaje automático
  3. Amazon SageMaker
  4. Introducción a la previsión
  5. Introducción a la visión artificial
  6. Introducción al procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  7. Procesamiento de texto por NLP
  8. Análisis de sentimiento
  9. Introducción a la extracción de información
  10. Introducción al modelado de tópicos
  11. Trabajar con lenguajes
Módulo:
Módulo 8: Cloud Data Engineering (CDE)
ECTS:
6
Duración:
60 h.
Contenido:
  1. Introducción
  2. Organizaciones impulsadas por datos
  3. Los elementos de los datos(I)
  4. Los elementos de los datos (II)
  5. Ingerir y preparar datos
  6. Tratamiento de Big Data
Módulo:
Módulo 9: Trabajo Final de Máster (TFM 120 horas/ 12 ECTS)
ECTS:
12
Duración:
120 h.
Contenido:
  1. Análisis comparativo de proveedores de servicios Cloud en términos de características, funcionalidades, rendimiento, costes y seguridad.
  2. Diseño y desarrollo de arquitecturas que combinen la infraestructura local con servicios Cloud, abordando los desafíos de interoperabilidad, seguridad y gestión de recursos.
  3. Investigación de técnicas y estrategias para optimizar el rendimiento de aplicaciones al Cloud, incluyendo la gestión de recursos, la configuración de infraestructuras y la mejora de algoritmos.
  4. Análisis de los desafíos de seguridad asociados con la adopción de servicios Cloud y desarrollo estrategias de seguridad efectiva.
  5. Exploración de la gestión, el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de datos en entornos de Cloud y realización de experimentos para evaluar el rendimiento y la escalabilidad de estas soluciones.
  6. Integración de dispositivos IoT con servicios Cloud, abordando aspectos como la gestión de datos generados por sensores y la escalabilidad de la infraestructura Cloud.
  7. Investigación y desarrollo de estrategias para la migración de aplicaciones existentes a entornos Cloud, considerando aspectos como la reingeniería de la arquitectura, la reescritura de código, la gestión de datos y la compatibilidad con los servicios y las tecnologías Cloud.
  8. Estudio y evaluación de la adopción de la computación Serverless como paradigma de desarrollo y despliegue de aplicaciones Cloud, investigando las ventajas, desafíos y mejores prácticas para aprovechar esta tecnología.
  9. Investigación del uso de herramientas y tecnologías de automatización Cloud para agilizar y mejorar los procesos de desarrollo, el despliegue y la gestión de aplicaciones en entornos Cloud.
  10. Desarrollo de aplicaciones móviles y APIO, incluyendo aplicaciones multiplataforma, integración de servicios de terceros, realidad aumentada/virtual, pruebas y depuración.
  11. Exploración de la integración de modelos de machine learning en aplicaciones móviles y web, abordando aspectos como el preprocesamiento de datos, la selección y el entrenamiento de modelos, y la implementación de inferencia en tiempo real.
  12. Exploración de técnicas y herramientas para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos en entornos de Cloud, incluyendo el diseño y la implementación de sistemas de almacenamiento y procesamiento distribuido.