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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 un entorno de Azure
  • Comprensión de grupos de recursos, máquinas virtuales y redes

Construcción de arquitecturas sin servidor y basadas en eventos

  • Introducción a Azure Functions y la computación sin servidor
  • Creación de aplicaciones basadas en eventos utilizando Azure Event Grid y Service Bus
  • Desarrollo de API y flujos de trabajo sin servidor

Gestión del almacenamiento y las bases de datos en Azure

  • Exploración de Azure Storage (Blob, Tabla, Cola, Archivo)
  • Gestión 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
  • Construcción 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
  • Uso 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 mediante Terraform y Bicep
  • Monitoreo y registro de aplicaciones utilizando Azure Monitor

Mejora del desarrollo con GitHub Copilot

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

Proyecto final: Construcción de una aplicación en la nube con IA

  • Diseño de una solución en la nube escalable con IA
  • Desarrollo e implementación de la aplicación
  • Optimización del rendimiento, la seguridad y el 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

Audiencia 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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