Certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming

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Acerca del curso

Badge PCAP OpenEDG Python Institute

La certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming, de nivel intermedio, acredita la capacidad de los profesionales para realizar tareas de codificación de nivel intermedio en el lenguaje Python, incluida la capacidad de diseñar, desarrollar, depurar, ejecutar y refactorizar programas multi-módulos de Python, así como medir sus habilidades, conocimientos y técnicas fundamentales utilizadas en la OOP (object-oriented programming), y su aplicación en el análisis y modelado de problemas de la vida real.

Obtener la certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming supone un paso intermedio para la certificación PCPP1 – Certified Professional in Python Programming 1, un gran motivador para la superación y el desarrollo personal y, lo que es más importante, el medio para mantener actualizadas las habilidades de programación.

Superar el examen de certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming refleja el interés del profesional en desarrollar un nivel mayor de comprensión y competencia de Python, y la capacidad para aplicarlo a proyectos de programación, así como crear, desarrollar y mejorar su propia cartera de programación para aumentar su valor en el mercado laboral.

Certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming

  • Aspirantes a programadores y estudiantes interesados en aprender programación por diversión actividades laborales.
  • Estudiantes que deseen adquirir habilidades y conocimientos fundamentales para un puesto de trabajo de nivel de entrada como desarrollador de software o analista de datos.
  • Profesionales de la industria que deseen explorar tecnologías que están conectadas con Python o que lo utilizan como base.
  • Líderes de equipo, gerentes de productos y gerentes de proyectos que deseen comprender la terminología y los procesos en el ciclo de desarrollo de software para administrar y comunicarse de manera más efectiva con los equipos de producción y desarrollo.

Obtener la certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming

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Acerca del curso

Badge PCEP OpenEDG Python Institute

La certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer, de nivel básico, acredita la capacidad de los profesionales para realizar tareas de codificación relacionadas con los elementos esenciales de la programación en el lenguaje Python. Les permite demostrar conocimientos suficientes sobre los conceptos universales de la programación informática, la sintaxis y la semántica del lenguaje Python, así como las habilidades para resolver los desafíos típicos de implementación con la ayuda de la biblioteca estándar de Python.

Superar el examen de certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer supone el punto de partida para el crecimiento profesional hacia una carrera emocionante en el desarrollo de software, la programación Python y las tecnologías relacionadas.

Certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer

  • Aspirantes a programadores y estudiantes interesados en aprender programación por diversión actividades laborales.
  • Estudiantes que deseen adquirir habilidades y conocimientos fundamentales para un puesto de trabajo de nivel de entrada como desarrollador de software o analista de datos.
  • Profesionales de la industria que deseen explorar tecnologías que están conectadas con Python o que lo utilizan como base.
  • Líderes de equipo, gerentes de productos y gerentes de proyectos que deseen comprender la terminología y los procesos en el ciclo de desarrollo de software para administrar y comunicarse de manera más efectiva con los equipos de producción y desarrollo.

Obtener la certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer

  • No existen requisitos previos para tomar este examen de certificación.
  • Sin embargo, es recomendable haber realizado el curso Python Essentials 1.

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El examen de certificación AWS Certified SAP on AWS Specialty valida las habilidades técnicas avanzadas y la experiencia para diseñar, implementar, migrar y operar cargas de trabajo de SAP de manera óptima en AWS. Valida la capacidad de una persona para realizar las siguientes tareas:

AWS Certified SAP on AWS Specialty está dirigido a personas con roles que requieren experiencia tanto en SAP como en AWS. Antes de realizar este examen, es recomendable cumplir los siguientes requisitos:

  • Cinco años o más de experiencia en SAP.
  • Un año o más de experiencia de trabajo con SAP on AWS.
  • Capacidad para diseñar una solución de SAP que se ejecute en la nube de AWS de acuerdo con las prácticas recomendadas que se establecen en AWS Well-Architected Framework y los requisitos de certificación y asistencia de SAP.

Obtener la certificación AWS Certified SAP on AWS Specialty

  • Tener el conocimiento, las habilidades, la experiencia y la competencia para diseñar, implementar, migrar y operar cargas de trabajo de SAP en AWS.
  • Tener 5 o más años de experiencia en SAP.
  • Tener 1 o más años de experiencia trabajando con SAP en AWS.

  • Dominio 1: Diseño de cargas de trabajo de SAP en AWS
  • Dominio 2: Implementación de cargas de trabajo de SAP en AWS
  • Dominio 3: Migración de cargas de trabajo de SAP a AWS
  • Dominio 4: Operación y mantenimiento de cargas de trabajo de SAP en AWS

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Acerca del curso

Importante: a partir del 11 de julio de 2023, este examen de certificación cuenta con una versión actualizada.

El examen de certificación AWS Certified Security Specialty está dirigido a personas que desempeñan un rol de seguridad. Valida la capacidad de un candidato para demostrar eficazmente sus conocimientos sobre seguridad en la plataforma de AWS. A su vez, certifica que un candidato cuenta con los siguientes requisitos:

AWS Certified Security Specialty está destinado a aquellas personas que ocupan un cargo vinculado con la seguridad y tienen, como mínimo, dos años de experiencia práctica en la protección de cargas de trabajo de AWS. Antes de realizar este examen, es recomendable que el participante cumpla los siguientes requisitos:

  • Cinco años de experiencia en diseño e implementación de soluciones de seguridad de TI y, al menos, dos años de experiencia práctica en la protección de cargas de trabajo de AWS.
  • Conocimiento práctico de servicios de seguridad y características de servicios de AWS para proporcionar un entorno de producción seguro, así como conocimiento de operaciones de seguridad y riesgos.
  • Conocimiento del modelo de responsabilidad compartida de AWS y de su aplicación; controles de seguridad para las cargas de trabajo en AWS; registro y monitoreo de estrategias; modelos de amenaza contra la seguridad en la nube; administración de parches y automatización de la seguridad; formas de mejorar los servicios de seguridad de AWS con servicios y herramientas de terceros; y controles de recuperación de desastres, incluidos el protocolo de control de puente (BCP) y las copias de seguridad, el cifrado, el control de acceso y la retención de datos.
  • Conocimiento de las distintas clasificaciones especializadas de datos y los mecanismos de protección de datos de AWS, los métodos de cifrado de datos, así como también los mecanismos de AWS para implementarlos y el protocolo de seguridad para Internet, además de los mecanismos de AWS para implementarlos.
  • Capacidad para tomar decisiones de término medio en relación con el costo, la seguridad y el nivel de complejidad de una implementación para cumplir con un conjunto de requisitos de aplicaciones.

Obtener la certificación AWS Certified Security Specialty

  • Tener 5 años de experiencia en seguridad de TI en el diseño e implementación de soluciones de seguridad.
  • Tener 2 o más años de experiencia práctica en la protección de cargas de trabajo de AWS.

  • Dominio 1: Respuesta ante incidentes
  • Dominio 2: Registro y monitoreo
  • Dominio 3: Seguridad de la infraestructura
  • Dominio 4: Identity and Access Management
  • Dominio 5: Protección de los datos

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Acerca del curso

El examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty está dirigido a personas que desempeñan roles de desarrollo de inteligencia artificial o machine learning (IA/ML) o ciencia de datos. Valida la capacidad de un candidato para diseñar, crear, implementar, optimizar, entrenar, ajustar y mantener soluciones de ML para determinados problemas empresariales mediante la nube de AWS. También certifica la capacidad de para completar las siguientes tareas:

AWS Certified Machine Learning Specialty está dirigido a personas que realizan tareas de desarrollo o ciencia de datos, y tienen más de un año de experiencia en el desarrollo, la arquitectura o la ejecución de cargas de trabajo de machine learning (ML) o aprendizaje profundo en la nube de AWS. Antes de realizar este examen, es recomendable que el participante cuente con lo siguiente:

  • Al menos dos años de experiencia práctica en el desarrollo, la arquitectura o la ejecución de cargas de trabajo de ML o aprendizaje profundo en la nube de AWS.
  • Capacidad de expresar la intuición detrás de algoritmos básicos de ML.
  • Experiencia en la optimización básica de hiperparámetros.
  • Experiencia con marcos de aprendizaje profundo y ML.
  • Capacidad de seguir las prácticas recomendadas operativas, de despliegue y de entrenamiento de modelos.

Obtener la certificación AWS Certified Machine Learning Specialty

Tener al menos 2 años de experiencia práctica en el desarrollo, la arquitectura y la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje profundo o machine learning en la nube de AWS.

  • Dominio 1: Ingeniería de datos
  • Dominio 2: Análisis exploratorio de datos
  • Dominio 3: Modelado
  • Dominio 4: Implementación y operaciones de machine learning

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El examen de certificación AWS Certified Database Specialty está dirigido a personas que desempeñan un rol centrado en la base de datos. Valida su comprensión integral de las bases de datos, incluidos los conceptos de diseño, migración, implementación, acceso, mantenimiento, automatización, monitoreo, seguridad y solución de problemas. El examen también valida la capacidad su capacidad para completar las siguientes tareas:

AWS Certified Database Specialty está dirigido a aquellas personas que cuenten con experiencia práctica en bases de datos relacionales y no relacionales en las instalaciones y basadas en la nube de AWS. Antes de realizar este examen, es recomendable queel participante cumpla los siguientes requisitos:

  • Cinco años de experiencia en tecnologías comunes de bases de datos.
  • Dos años de experiencia práctica en bases de datos NoSQL y relacionales en las instalaciones y basadas en la nube de AWS.
  • Capacidad para comprender y diferenciar las características clave de los servicios de bases de datos de AWS.
  • Capacidad para analizar las necesidades y los requisitos para recomendar y diseñar soluciones de bases de datos apropiadas mediante los servicios de AWS.

Obtener la certificación AWS Certified Database Specialty

  • Tener un mínimo de 5 años de experiencia con tecnologías de bases de datos comunes.
  • Tener al menos 2 años de experiencia práctica trabajando en AWS, así como experiencia y conocimientos trabajando con bases de datos NoSQL y relacionales locales y basadas en la nube de AWS.

  • Dominio 1: Diseño de base de datos de cargas de trabajo específicas
  • Dominio 2: Implementación y migración
  • Dominio 3: Administración y operaciones
  • Dominio 4: Supervisión y solución de problemas
  • Dominio 5: Seguridad de la base de datos

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El examen de certificación AWS Certified Data Analytics Specialty está destinado a personas que desempeñan funciones de análisis de datos. Valida la comprensión integral de un candidato sobre cómo utilizar los servicios de AWS para diseñar, crear, proteger y mantener soluciones de análisis que brinden información a partir de los datos. A su vez, certifica la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas:

AWS Certified Data Analytics Specialty está dirigido a personas que cuenten con lexperiencia y conocimientos en los servicios de AWS para diseñar, crear, proteger y mantener soluciones de análisis. Antes de realizar este examen, es recomendable que el candidato cuente con lo siguiente:

Cinco años de experiencia em tecnologías comunes de análisis de datos.
Dos años de experiencia práctica y experiencia trabajando con los servicios de AWS para diseñar, crear, asegurar y mantener soluciones de análisis.
Capacidad para definir los servicios de análisis de datos de AWS y comprender cómo se integran entre sí.
Capacidad para explicar cómo los servicios de análisis de datos de AWS encajan en el ciclo de vida de los datos de recopilación, almacenamiento, procesamiento y visualización.

Obtener la certificación AWS Certified Data Analytics Specialty

  • Tener un mínimo de 5 años de experiencia con tecnologías comunes de análisis de datos.
  • Tener al menos 2 años de experiencia práctica y conocimientos de trabajo con los servicios de AWS para diseñar, crear, proteger y mantener soluciones de análisis.

  • Dominio 1: Recopilación
  • Dominio 2: Almacenamiento y gestión de datos
  • Dominio 3: Procesamiento
  • Dominio 4: Análisis y visualización
  • Dominio 5: Seguridad

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El examen de certificación AWS Certified Advanced Networking Specialty está diseñado para personas que desempeñan la función de especialistas en redes de AWS. Valida la capacidad de una persona para realizar las siguientes tareas:

AWS Certified Advanced Networking Specialty está destinado a personas que realicen tareas de red complejas, que cuenten con cinco años de experiencia práctica en la arquitectura e implementación de soluciones de red. Antes de hacer este examen, es recomendable que el participante cuente con lo siguiente:

  • Experiencia profesional en el uso de la tecnología AWS, las prácticas recomendadas de seguridad de AWS, las opciones de almacenamiento de AWS y sus modelos de consistencia subyacentes, y los matices de las redes de AWS y cómo se relacionan con la integración de los servicios de AWS.
  • Conocimiento de arquitecturas de redes avanzadas y opciones de interconectividad [por ejemplo, IP VPN, conmutación de etiquetas multiprotocolo (MPLS), servicio de LAN privada virtual (VPLS)].
  • Familiaridad con el desarrollo de scripts y herramientas de automatización. Esto debe incluir el diseño, implementación y optimización de lo siguiente: arquitecturas de enrutamiento (incluidas estáticas y dinámicas); soluciones de varias regiones para una empresa global; soluciones de conectividad de alta disponibilidad (por ejemplo, AWS Direct Connect, VPN).
  • Conocimiento de CIDR y subredes (IPv4 e IPv6); desafíos de la transición de IPv6; y soluciones genéricas para características de seguridad de red, incluidos AWS WAF, sistemas de detección de intrusiones (IDS), sistemas de prevención de intrusiones (IPS), protección DDoS y denegación económica de servicio/sostenibilidad (EDoS).

Obtener la certificación AWS Certified Advanced Networking Specialty

  • Tener el conocimiento, las habilidades, la experiencia y la competencia para diseñar, implementar y operar arquitecturas complejas de redes híbridas y de AWS.
  • Tener 5 o más años de experiencia en redes con 2 o más años de experiencia en redes híbridas y en la nube.

  • Dominio 1: Diseño de redes
  • Dominio 2: Implementación de redes
  • Dominio 3: Gestión y funcionamiento de redes 20
  • Dominio 4: Seguridad de redes, cumplimiento y gobernanza

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Acerca del curso

Este curso de nivel avanzado de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional y obtener tu certificación oficial de AWS.

El examen AWS Certified DevOps Engineer Professional valida la experiencia técnica en el aprovisionamiento, la utilización y la administración de sistemas de aplicaciones distribuidas en la plataforma de AWS. Únete a este curso para aprender a prepararte para el examen. Conocerás las áreas temáticas del examen. Descubrirás cómo se relacionan con las tareas de DevOps en AWS y con las áreas específicas que se estudiarán. Se revisarán ejemplos de preguntas del examen para cada área temática y le aprenderás cómo interpretar los conceptos que se evalúan para que puedas descartar mejor las respuestas incorrectas. Este curso cubre los principios básicos de la metodología de DevOps.

Preparación para el examen de certificación:

Certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional

  • Personas que se preparan para el examen AWS Certified DevOps Engineer Professional.
  • Ingenieros de DevOps.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Administradores de sistemas.

  • Implementar y administrar sistemas y metodologías de entrega continua en AWS.
  • Implementar y automatizar controles de seguridad, procesos de control y validación de la conformidad.
  • Definir e implementar el monitoreo, las medidas y los sistemas de registro en AWS.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional.

  • Dos o más años de experiencia en el aprovisionamiento, la operación y la administración de entornos de AWS.
  • Buen conocimiento práctico de los servicios básicos de AWS.
  • Experiencia en el uso de un lenguaje de programación o scripting.
  • Conocimiento del sistema operativo Linux o Windows y la interfaz de línea de comandos de AWS.

  • Course and Exam Overview
  • SDLC Automation
  • Configuration Management and Infrastructure as Code
  • Monitoring and Logging
  • Policies and Standards Automation
  • Incident and Event Response
  • High Availability, Fault Tolerance, and Disaster Recovery

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified DevOps Engineer Professional.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso de nivel avanzado de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Professional y obtener tu certificación oficial de AWS.

El examen AWS Certified Solutions Architect Professional valida las habilidades técnicas avanzadas y la experiencia en el diseño de sistemas y aplicaciones distribuidos en la plataforma de AWS. Es recomendable tener al menos dos años de experiencia práctica en el diseño y la implementación de arquitecturas para la nube en AWS antes de tomar este curso, en el cual se analizan las áreas temáticas del examen, se muestra cómo se relacionan con Architecting on AWS y se asocian a las áreas específicas para el autoaprendizaje futuro. El curso incluye ejemplos de preguntas del examen de cada dominio y debates sobre los conceptos que se evalúan, a fin de ayudar a los candidatos a eliminar las respuestas incorrectas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Solutions Architect Professional

Arquitectos de soluciones que están preparándose para realizar el examen AWS Certified Solutions Architect Professional.

  • Saber orientarse a lo largo del proceso evaluativo.
  • Comprender la estructura del examen y los tipos de preguntas.
  • Identificar de qué manera las preguntas se relacionan con conceptos de arquitectura de AWS.
  • Interpretar los conceptos que se evalúan con cada pregunta del examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Professional.

  • Dos años o más de experiencia práctica en el diseño y la implementación de arquitecturas en la nube en AWS.
  • Experiencia en la evaluación de los requisitos de aplicación de la nube y en hacer recomendaciones sobre arquitectura para su ejecución, implementación y aprovisionamiento.
  • Aptitud para ofrecer asesoramiento sobre el uso de las prácticas recomendadas en el diseño de la arquitectura de varias aplicaciones o proyectos de una empresa.
  • Conocimientos básicos sobre infraestructuras de la nube híbrida.
  • Conocimiento de la CLI de AWS, la consola de administración de AWS, las API de AWS, la consola de facturación de AWS y AWS CloudFormation.

  • Testing (center) information and expectations
  • Exam overview and structure
  • Content domains and question breakdown
  • Topics and concepts within content domains
  • Question structure and interpretation techniques
  • Sample exam questions

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Solutions Architect Professional.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso de nivel intermedio de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified Developer Associate y obtener tu certificación oficial de AWS.

El examen AWS Certified Developer Associate acredita la experiencia técnica en el desarrollo y el mantenimiento de aplicaciones en la plataforma de AWS. En este curso, analizarás las áreas temáticas del examen, las relacionarás con el desarrollo en AWS e identificarás las áreas específicas de estudio. Revisarás ejemplos de preguntas del examen en cada área temática y aprenderás cómo interpretar los conceptos que se evalúan para que pueda descartar mejor las respuestas incorrectas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Developer Associate

Este curso está pensado para desarrolladores que están preparándose para efectuar el examen AWS Certified Developer Associate.

  • Comprender la estructura del examen y los tipos de preguntas.
  • Identificar preguntas relacionadas con los conceptos de desarrollo de AWS.
  • Interpretar los conceptos que se evalúan con cada pregunta del examen.
  • Organizar su tiempo para estudiar para el examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Developer Associate.

  • Uno o varios años de experiencia práctica en el diseño y el mantenimiento de aplicaciones basadas en AWS.
  • Amplios conocimientos de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Haber completado el curso Developing on AWS (o poseer conocimientos equivalentes).

Módulo 1:

  • Testing center information and expectations
  • Exam overview and structure
  • Content domains and question breakdown
  • Topics and concepts within content domains
  • Question structure and interpretation techniques
  • Practice exam questions

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Developer Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso de nivel intermedio de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate y obtener tu certificación oficial de AWS.

La certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate valida la experiencia técnica con respecto a la implementación, administración, seguridad y operaciones en la nube de AWS.

A lo largo de este curso, explorarás los diversos dominios temáticos del examen y aprenderás cómo se relacionan tanto con SysOps en AWS como con áreas específicas de estudio. También revisarás ejemplos de preguntas de certificación en cada dominio, practicarás habilidades con laboratorios prácticos, evaluarás tu conocimiento con preguntas de práctica, aprenderás estrategias para identificar respuestas incorrectas al interpretar los conceptos que se evalúan en el examen y tomarás un examen oficial de prueba que te ayudará a identificar tus fortalezas y debilidades en cada área de dominio.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified SysOps Administrator Associate

Este curso está pensado para administradores y operadores de sistemas que están preparándose para efectuar el examen AWS Certified SysOps Administrator Associate.

Es recomendable que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos y experiencia:

  • Al menos un año de experiencia práctica en el aprovisionamiento, operación y mantenimiento de sistemas que se ejecutan en AWS.
  • Haber completado el curso System Operations on AWS (o poseer conocimientos equivalentes).

Introdución al curso

Módulo 1: Deployment, Provisioning, and Automation

  • Provision and maintain cloud resources
  • Automate manual or repeatable processes
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Creating a Basic Environment
  • Understanding Deployment, Provisioning, and Automation

Módulo 2: Monitoring, Logging, and Remediation

  • Implement metrics, alarms, and filters by using AWS monitoring and logging services
  • Remediate issues based on monitoring and availability metrics
  • Question walkthrough
  • Using AWS Monitoring and Logging Services: Question Walkthrough
  • Hands-on Lab: Automating with Monitoring
  • Understanding Monitoring, Logging, and Remediation

Módulo 3: Reliability and Business Continuity

  • Implement scalability and elasticity
  • Implement high availability and resilient environments
  • Implement backup and restore strategies
  • Question walkthrough
  • Understanding Reliability and Business Continuity

Módulo 4: Networking and Content Delivery

  • Implement networking features and connectivity
  • Configure domains, DNS services, and content delivery
  • Troubleshoot network connectivity issues
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Configuring Amazon S3 Buckets
  • Understanding Networking and Content Delivery

Módulo 5: Security and Compliance

  • Implement and manage security and compliance policies
  • Implement data and infrastructure protection strategies
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Launching an EC2 Instance with the AWS CLI
  • Understanding Security and Compliance

Módulo 6: Cost and Performance Optimization

  • Implement cost optimization strategies
  • Implement performance optimization strategies
  • Question walkthrough
  • Hands-on Lab: Configuring a Round-Robin Application Load Balancer
  • Understanding Cost and Performance Optimization

Evaluación comparativa: Preguntas de práctica

Cierre del curso

Examen de prueba oficial

Examen de certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified SysOps Administrator Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso de nivel intermedio de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate y obtener tu certificación oficial de AWS.

El examen AWS Certified Solutions Architect Associate valida la experiencia técnica en el diseño y la implementación de sistemas escalables, de alta disponibilidad y tolerantes a errores en AWS.

Aprende a cómo prepararte para el examen mediante el análisis de las áreas temáticas del examen y cómo se relacionan con la arquitectura en AWS y con las áreas específicas a estudiar. A lo largo de este curso, explorarás los distintos dominios temáticos del examen y aprenderás cómo se asignan a los roles de los Solutions Architects de AWS y a áreas de estudio específicas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Solutions Architect Associate

Este curso está pensado para Solutions Architects que están preparándose para efectuar el examen AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Explicar el valor de la nube de AWS.
  • Comprender y explicar el modelo de responsabilidad compartida de AWS.
  • Conocer las prácticas recomendadas de seguridad.
  • Conocer los costes, la economía y las prácticas de facturación de la nube de AWS.
  • Describir y ubicar los servicios básicos de AWS, incluidos los de computación, red, bases de datos y almacenamiento.
  • Identificar los servicios de AWS para los casos prácticos más habituales.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.

Es recomendable que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos y experiencia:

  • Al menos un año de experiencia práctica en el diseño y la implementación de sistemas escalables, de alta disponibilidad y tolerantes a errores en AWS.
  • Amplios conocimientos de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Haber completado el curso Architecting on AWS (o poseer conocimientos equivalentes).

Introducción al curso

Módulo 1: Arquitecturas resistentes

  • Diseña una solución de arquitectura de niveles múltiples
  • Diseña arquitecturas con alta disponibilidad y/o con tolerancia a fallos
  • Diseña mecanismos de desacoplamiento mediante servicios de AWS
  • Elige el almacenamiento resistente adecuado
  • Preguntas
  • Lectura: arquitecturas resistentes
  • Ejercicio práctico: Comprobación de permisos
  • Cierre de arquitecturas resistentes

Módulo 2: Diseño de arquitecturas de alto rendimiento

  • Identifica las soluciones de computación elásticas y escalables para una carga de trabajo
  • Selecciona soluciones de alto rendimiento y de almacenamiento escalable para una carga de trabajo
  • Selecciona soluciones de redes de alto rendimiento para una carga de trabajo
  • Elige soluciones de bases de datos de alto rendimiento para una carga de trabajo
  • Preguntas
  • Lectura: Arquitecturas de alto rendimiento
  • Ejercicio práctico: Creación de una red
  • Cierre de arquitecturas de alto rendimiento

Módulo 3: Protección de aplicaciones

  • Diseña un acceso seguro a los recursos de AWS
  • Diseña niveles de aplicación seguros
  • Selecciona las opciones de seguridad de datos adecuadas
  • Preguntas
  • Lectura: Aplicaciones seguras
  • Ejercicio práctico: Comparación de bases de datos
  • Cierre de aplicaciones seguras

Módulo 4: Arquitecturas de coste optimizado

  • Identifica soluciones de almacenamiento rentables
  • Identifica servicios de computación y bases de datos rentables
  • Diseña arquitecturas de red de coste optimizado
  • Preguntas
  • Lectura: Arquitecturas rentables
  • Ejercicio práctico: Implementación de elasticidad
  • Cierre de arquitecturas rentables

Evaluación comparativa: Preguntas de práctica

Cierre del curso

Examen de prueba oficial

Examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso de nivel básico de Amazon Web Services (AWS) te preparará para superar el examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational y obtener tu certificación oficial de AWS.

La certificación AWS Certified Cloud Practitioner requiere que los participantes demuestren un conocimiento general de la nube de AWS, independientemente de su función laboral concreta. A lo largo de este curso, explorarás los distintos dominios temáticos del examen y aprenderás cómo se asignan a los roles de los profesionales de la nube de AWS y a áreas de estudio específicas. También revisarás ejemplos de preguntas de certificación en cada dominio, practicarás habilidades con ejercicios prácticos, pondrás a prueba tus conocimientos con conjuntos de preguntas de práctica, aprenderás estrategias para identificar las respuestas incorrectas mediante la interpretación de los conceptos que se ponen a prueba en el examen; además, realizarás un examen oficial de práctica completo que te ayudará a identificar tus puntos fuertes y débiles en cada área de dominio.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Cloud Practitioner Foundational

Este curso está dirigido a cualquier persona que se esté preparando para realizar el examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational.

Es recomendable que los participantes cuenten con los siguientes conocimientos:

  • Comprensión de los conceptos de la nube de AWS.
  • Comprensión de la seguridad y conformidad en la nube de AWS .
  • Comprensión de los principales servicios de AWS .
  • Comprensión de los aspectos económicos de la nube de AWS.

  • Explicar el valor de la nube de AWS.
  • Comprender y explicar el modelo de responsabilidad compartida de AWS.
  • Conocer las prácticas recomendadas de seguridad.
  • Conocer los costes, los aspectos económicos y las prácticas de facturación de la nube de AWS.
  • Describir y ubicar los servicios básicos de AWS, incluidos los de computación, red, bases de datos y almacenamiento.
  • Identificar los servicios de AWS para los casos prácticos más habituales.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational.

Introducción al curso

Módulo 1: Conceptos de la nube

  • Definir la nube de AWS y su propuesta de valor
    • Definir los beneficios de la nube de AWS
    • Explicar cómo la nube de AWS permite a los usuarios centrarse en el valor empresarial
    • Preguntas
  • Identificar los aspectos económicos de la nube de AWS
    • Definir los elementos que forman parte de una propuesta de coste total de propiedad (TCO)
    • Identificar qué operaciones reducirán los costes al migrar a la nube
    • Preguntas
  • Explicar los diferentes principios de diseño de la arquitectura de nube
    • Explicar los principios de diseño
    • Preguntas
  • Lectura: Conceptos de la nube
  • Ejercicio práctico: Exploración de la consola de administración de AWS
  • Cierre de Conceptos de la nube

Módulo 2: Seguridad y conformidad

  • Definir el modelo de responsabilidad compartida de AWS
    • Reconocer los elementos del modelo de responsabilidad compartida
    • Describir la responsabilidad del cliente en AWS
    • Describir las responsabilidades de AWS
    • Preguntas
  • Definir los conceptos de seguridad y conformidad en la nube de AWS
    • Reconocer dónde se puede encontrar la información de conformidad de AWS
    • Describir de manera general cómo pueden lograr los clientes la conformidad en AWS
    • Describir quién habilita el cifrado de un servicio determinado en AWS
    • Reconocer que hay servicios que son útiles para la auditoría y la presentación de informes
    • Explicar el concepto de acceso con privilegios mínimos
    • Preguntas
  • Identificar las capacidades de administración de acceso de AWS
    • Comprender el propósito de la gestión de usuarios e identidades
    • Preguntas
  • Identificar los recursos en cuanto a soporte de seguridad
    • Reconocer que existen diferentes capacidades de seguridad de red
    • Reconocer que hay documentación y dónde encontrarla (por ejemplo, procedimientos recomendados, documentos técnicos o documentos oficiales)
    • Tener en cuenta que las comprobaciones de seguridad son un componente de AWS Trusted Advisor
    • Preguntas
  • Lectura: Seguridad y conformidad
  • Ejercicio práctico: Exploración de IAM
  • Cierre de Seguridad y conformidad

Módulo 3: Tecnología

  • Definir métodos de despliegue y funcionamiento en la nube de AWS
    • De forma más detallada, identificar las diferentes formas de aprovisionamiento y funcionamiento en la nube de AWS
    • Identificar los diferentes tipos de modelos de despliegue en la nube
    • Identificar las opciones de conectividad
    • Preguntas
  • Definir la infraestructura global de AWS
    • Describir las relaciones entre regiones, zonas de disponibilidad y ubicaciones periféricas
    • Describir cómo lograr una alta disponibilidad mediante el uso de varias zonas de disponibilidad
    • Describir cuándo se debe considerar el uso de varias regiones de AWS
    • Describir los beneficios de las ubicaciones periféricas en detalle
    • Preguntas
  • Identificar los principales servicios de AWS
    • Describir las categorías de servicios de AWS (computación, almacenamiento, red, base de datos)
    • Identificar los servicios de computación de AWS
    • Identificar diferentes servicios de almacenamiento de AWS
    • Identificar los servicios de redes de AWS
    • Identificar los distintos servicios de bases de datos de AWS
    • Preguntas
  • Identificar los recursos de asistencia tecnológica
    • Reconocer que hay documentación (prácticas recomendadas, documentos técnicos, centro de conocimiento de AWS, foros y blogs)
    • Identificar los distintos niveles y ámbitos de AWS Support
    • Reconocer que existe la Red de socios de AWS (APN) y AWS Marketplace, que incluye proveedores de software e integradores de sistemas independientes
    • Identificar las fuentes de asistencia técnica y conocimientos de AWS (lo que incluye los servicios profesionales, arquitectos de soluciones, formación y certificación) y APN
    • Identificar los beneficios de usar AWS Trusted Advisor
    • Preguntas
  • Lectura: Tecnología
  • Ejercicio práctico: Exploración de la utilización de Amazon EC2
  • Cierre de Tecnología

Módulo 4: Precios y facturación

  • Comparar y contrastar los distintos modelos de precios de AWS (por ejemplo, los precios de las instancias bajo demanda, instancias reservadas e instancias de spot)
    • Identificar escenarios o la mejor opción para los precios de las instancias bajo demanda
    • Identificar escenarios o la mejor opción para los precios de las instancias reservadas
    • Identificar escenarios o la mejor opción para los precios de las instancias de spot
    • Preguntas
  • Reconocer las diversas estructuras de cuentas en relación con la facturación y los precios de AWS
    • Reconocer que la facturación consolidada es una característica de AWS Organizations
    • Identificar cómo se pueden usar las cuentas múltiples para asignar los costes en los departamentos
    • Preguntas
  • Identificar los recursos disponibles para la asistencia de facturación
    • Identificar formas de obtener información y soporte de facturación
    • Identificar dónde se puede encontrar la información sobre precios en los servicios de AWS
    • Reconocer que existen alarmas y alertas
    • Identificar cómo se usan las etiquetas en la asignación de costes
    • Preguntas
  • Lectura: Precios y facturación
  • Ejercicio práctico: Exploración de Amazon S3
  • Cierre de Precios y facturación

Evaluación comparativa: Preguntas de práctica

Cierre del curso

Examen de prueba oficial

Examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Cloud Practitioner Foundational.

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  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional muestra la experiencia técnica de las personas en el aprovisionamiento, la operación y la administración de sistemas de aplicaciones distribuidas en la plataforma de AWS, lo que les brinda mayor confianza y credibilidad con sus pares, partes interesadas y clientes. Las organizaciones que cuentan con estos profesionales calificados pueden garantizar la entrega rápida de sistemas seguros, compatibles, altamente disponibles y escalables.

El examen de certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional está destinado a personas que desempeñan una función de ingeniero de DevOps. Valida la experiencia técnica de un candidato en el aprovisionamiento, operación y administración de sistemas de aplicaciones distribuidas en la plataforma de AWS. También, certifica la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas:

AWS Certified DevOps Engineer Professional está destinado a personas con dos o más años de experiencia en el aprovisionamiento, la operación y la administración de entornos de AWS. Antes de realizar este examen de certificación, es recomendable cumplir con los siguientes requisitos:

  • Experiencia con el desarrollo de código en al menos un lenguaje de programación de alto nivel; creación de infraestructuras altamente automatizadas; y administrar sistemas operativos.
  • Conocimientos de los modernos procesos y metodologías de desarrollo y operaciones.
  • Capacidad para implementar y administrar sistemas y metodologías de entrega continua en AWS.
  • Capacidad para implementar y automatizar controles de seguridad, procesos de gobernanza y validación de conformidad.
  • Capacidad para definir e implementar sistemas de registro, métricas y monitoreo en AWS.

Obtener la certificación AWS Certified DevOps Engineer Professional

  • Tener 2 o más años de experiencia en el aprovisionamiento, operación y administración de entornos de AWS.
  • Tener experiencia en el desarrollo de código en al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Recomendable:
    • Experiencia en la construcción de infraestructuras altamente automatizadas.
    • Experiencia en la administración de sistemas operativos.
    • Comprensión de los procesos y metodologías modernos de desarrollo y operaciones.

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Solutions Architect Professional ayuda a las personas certificadas a demostrar sus conocimientos avanzados y sus habilidades para proporcionar soluciones complejas a problemas complejos, optimizar la seguridad, el coste y el rendimiento, así como automatizar los procesos manuales. Permite a las organizaciones identificar y desarrollar talentos con las habilidades críticas para la implementación de iniciativas en la nube.

El examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Professional está destinado a personas que se desempeñan como arquitectos de soluciones. Valida la experiencia y las habilidades técnicas avanzadas de un candidato en el diseño de soluciones de AWS optimizadas que se basan en el  AWS Well-Architected Framework. También, certifica la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas dentro del alcance del AWS Well-Architected Framework:

AWS Certified Solutions Architect Professional está destinado a personas con dos o más años de experiencia práctica en el diseño e implementación de arquitectura de nube en AWS. Antes de realizar este examen de certificación, es recomendable cumplir con los siguientes requisitos:

  • Conocimiento de la AWS CLI, las API de AWS, las plantillas de AWS CloudFormation, la Consola de facturación de AWS, la Consola de administración de AWS, un lenguaje de scripting y entornos de Windows y Linux.
  • Capacidad para proporcionar orientación sobre las prácticas recomendadas sobre el diseño arquitectónico en múltiples aplicaciones y proyectos de la empresa, así como la capacidad para asignar los objetivos comerciales a los requisitos de la aplicación/arquitectura.
  • Capacidad para evaluar los requisitos de la aplicación de la nube y para hacer recomendaciones sobre la arquitectura para la ejecución, la implementación y el aprovisionamiento de aplicaciones en AWS.
  • Capacidad para diseñar una arquitectura híbrida mediante tecnologías clave de AWS (por ejemplo, VPN, AWS Direct Connect), así como un proceso continuo de integración e implementación.

Obtener la certificación AWS Certified Solutions Architect Professional.

  • Tener 2 o más años de experiencia en el uso de los servicios de AWS para diseñar e implementar soluciones de nube.
  • Tener la capacidad de evaluar los requisitos de las aplicaciones en la nube y formular recomendaciones arquitectónicas para la implementación de aplicaciones en AWS.
  • Ser capaz de proporcionar orientación especializada sobre el diseño arquitectónico que abarca múltiples aplicaciones y proyectos dentro de una organización compleja.

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational ofrece un conocimiento fundamental de los conceptos, servicios y terminología de la nube de AWS. Este es un buen punto de partida para quienes tienen roles no técnicos y no cuentan con experiencia previa relacionada con la nube o TI, o para quienes tienen experiencia en TI en las instalaciones y buscan dominar los elementos básicos de la nube de AWS. Esta certificación puede darles a los candidatos la confianza para buscar certificaciones de AWS basadas en roles.

El examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner certifica la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas:

Esta certificación está dirigida a candidatos con los siguientes perfiles:

  • Pertenecen a un contexto ajeno a TI y buscan hacer carrera relacionada con la nube de AWS.
  • Tienen roles como analistas de negocios, ventas o marketing y buscan comunicarse de forma más eficaz con las partes interesadas y los clientes con respecto a la nube de AWS.
  • Tienen roles relacionados con la nube o con TI en las instalaciones, pero no conocen la nube de AWS y necesitan conocer los conceptos básicos antes de profundizar en las certificaciones de AWS basadas en roles.

  • Obtener la certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational.
  • Contar con conocimiento básico de los servicios de TI y sus casos de uso en la nube de AWS.
  • Contar con conocimiento de los principales servicios y casos de uso de AWS, modelos de facturación y precios, conceptos de seguridad y cómo la nube afecta a su empresa.

El candidato debe tener 6 meses, o el equivalente, de interacción activa con la nube de AWS, con exposición al diseño, la implementación y las operaciones de la nube de AWS. Demostrará una comprensión de soluciones bien diseñadas en la nube de AWS.

Conocimiento de AWS recomendado:

  • Conceptos de la nube de AWS.
  • Seguridad y conformidad en la nube de AWS.
  • Comprensión de los servicios principales de AWS.
  • Comprensión de la economía de la nube de AWS.

A continuación, se presenta una guía de los dominios de prueba y objetivos para la realización del examen de certificación.

Dominio 1: Conceptos de la nube

1.1 Definir la nube de AWS y su propuesta de valor

  • Definir los beneficios de la nube de AWS, incluidos los siguientes:
    • Seguridad
    • Fiabilidad
    • Alta disponibilidad
    • Elasticidad
    • Agilidad
    • Precios de pago por uso
    • Escalabilidad
    • Alcance global
    • Economía de escala
  • Explicar cómo la nube de AWS permite que los usuarios se enfoquen en el valor de negocio
    • Transición de recursos técnicos a actividades que generan ingresos en lugar de administrar la infraestructura

1.2 Identificar aspectos de la economía de la nube de AWS

  • Definir elementos que formarían parte de una propuesta de Costo total de propiedad
    • Comprender el rol de los gastos operativos (OpEx)
    • Comprender el rol de la inversión de capital (CapEx)
    • Comprender el costo de mano de obra asociado a las operaciones en las instalaciones
    • Comprender el impacto del costo de las licencias de software cuando se migra a la nube
  • Identificar qué operaciones reducirán los costos cuando se migra a la nube
    • Infraestructura del tamaño indicado
    • Beneficios de la automatización
    • Reducción del alcance de la conformidad (por ejemplo, informes)
    • Servicios administrados (por ejemplo, RDS, ECS, EKS, DynamoDB)

1.3 Explicar los diferentes principios de diseño de la arquitectura de nube

  • Explicar los principios de diseño
    • Crear un diseño preparado para los errores
    • Desacoplar componentes en comparación con la arquitectura monolítica
    • Implementar elasticidad en la nube o en las instalaciones
    • Pensar en paralelo

Dominio 2: Seguridad y conformidad

2.1 Describir el modelo de responsabilidad compartida de AWS

  • Reconocer los elementos del modelo de responsabilidad compartida
  • Describir la responsabilidad del cliente en AWS
    • Describir cómo las responsabilidades del cliente pueden cambiar en función del servicio que se usa (por ejemplo, con RDS, Lambda o EC2)
  • Describir las responsabilidades de AWS

2.2 Definir los conceptos de seguridad y conformidad de la nube de AWS

  • Identificar dónde encontrar información sobre la conformidad de AWS
    • Ubicar las listas de controles de conformidad reconocidos disponibles (por ejemplo, HIPPA, SOC)
    • Reconocer que los requisitos de conformidad varían entre los servicios de AWS
  • Describir cómo los clientes logran la conformidad en AWS en un nivel alto
    • Identificar las diferentes opciones de cifrado en AWS (por ejemplo, en tránsito, en reposo)
  • Describir quién habilita el cifrado de un servicio determinado en AWS
  • Reconocer que existen servicios que ayudan a auditar e informar
    • Reconocer que existen registros para auditar y monitorear (no es necesario comprender los registros)
    • Definir Amazon CloudWatch, AWS Config y AWS CloudTrail
  • Explicar el concepto de acceso con privilegios mínimos

2.3 Identificar las capacidades de administración de acceso a AWS

  • Comprensión del propósito de la administración de usuarios e identidades
    • Políticas de claves de acceso y contraseñas (rotación, complejidad)
    • Multi-Factor Authentication (MFA)
    • AWS Identity and Access Management (IAM)
      • Grupos y usuarios
      • Roles
      • Políticas, políticas administradas en comparación con políticas personalizadas
    • Tareas que requieren el uso de cuentas raíz Protección de cuentas raíz

2.4 Identificar recursos para respaldar la seguridad

  • Reconocer que existen diferentes capacidades de seguridad de red
    • Servicios nativos de AWS (por ejemplo, grupos de seguridad, ACL de red, AWS WAF)
    • Productos de seguridad de terceros en AWS Marketplace
  • Reconocer que hay documentación y dónde encontrarla (por ejemplo, prácticas recomendadas, documentos técnicos, documentos oficiales)
    • Centro de conocimientos de AWS, centro de seguridad, foro de seguridad y blogs de seguridad
    • Integradores de sistemas de socios
  • Saber que las verificaciones de seguridad son un componente de AWS Trusted Advisor

Dominio 3: Tecnología

3.1 Definir métodos de implementación y funcionamiento en la nube de AWS

  • Identificar formas diferentes de aprovisionamiento y funcionamiento en la nube de AWS a un alto nivel
    • Acceso mediante programación, API, SDK, consola de administración de AWS, CLI, Infrastructure as Code
  • Identificar diferentes tipos de modelos de implementación en la nube
    • Todo en la nube o nativo en la nube
    • Híbrido
    • En las instalaciones
  • Identificar opciones de conectividad
    • VPN
    • AWS Direct Connect
    • Internet pública

3.2 Definir la infraestructura global de AWS

  • Describir las relaciones entre las regiones, las zonas de disponibilidad y las ubicaciones de borde
  • Describir cómo lograr alta disponibilidad mediante el uso de varias zonas de disponibilidad
    • Recordar que la alta disponibilidad se logra mediante el uso de varias zonas de disponibilidad
    • Reconocer que las zonas de disponibilidad no comparten puntos únicos de error
  • Describir cuándo se debe considerar el uso de varias regiones de AWS
    • Recuperación ante desastres y continuidad del negocio
    • Latencia baja para usuarios finales
    • Soberanía de los datos
  • Describir los beneficios de las ubicaciones de borde a un alto nivel
    • Amazon CloudFront
    • AWS Global Accelerator

3.3 Identificar los servicios principales de AWS

  • Describir las categorías de servicios en AWS (informática, almacenamiento, red, base de datos)
  • Identificar los servicios informáticos de AWS
    • Reconocer que existen diferentes familias de informática
    • Reconocer los diferentes servicios que proporcionan informática (por ejemplo, AWS Lambda en comparación con Amazon Elastic Container Service [Amazon ECS] o Amazon EC2, etcétera)
    • Reconocer que la elasticidad se logra a través de Auto Scaling
    • Identificar el fin de los balanceadores de carga
  • Identificar diferentes servicios de almacenamiento de AWS
    • Describir Amazon S3
    • Describir Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)
    • Describir Amazon S3 Glacier
    • Describir AWS Snowball
    • Describir Amazon Elastic File System (Amazon EFS)
    • Describir AWS Storage Gateway
  • Identificar los servicios de redes de AWS
    • Identificar VPC
    • Identificar grupos de seguridad
    • Identificar el fin de Amazon Route 53
    • Identificar VPN, AWS Direct Connect
  • Identificar diferentes servicios de bases de datos de AWS
    • Instalar bases de datos en Amazon EC2 en comparación con las bases de datos que administra AWS
    • Identificar Amazon RDS
    • Identificar Amazon DynamoDB
    • Identificar Amazon Redshift

3.4 Identificar recursos para respaldar la tecnología

  • Reconocer que hay documentación (prácticas recomendadas, documentos técnicos, Centro de conocimientos de AWS, foros, blogs)
  • Identificar los distintos niveles y el alcance de AWS Support
    • WS Abuse
    • Casos de AWS Support
    • Premium Support
    • Directores técnicos de cuentas
  • Reconocer que existe una red de socios (Marketplace, terceros) que incluye proveedores de software independientes e integradores de sistemas
  • Identificar fuentes de asistencia técnica y conocimientos de AWS, incluidos servicios profesionales, arquitectos de soluciones, capacitación y certificación, y la red de socios de Amazon
  • Identificar los beneficios de usar AWS Trusted Advisor

Dominio 4: Facturación y precios

4.1 Comparar y contrastar los distintos modelos de precios de AWS (por ejemplo, precios de instancias bajo demanda, instancias reservadas e instancias de spot)

  • Identificar situaciones o la mejor opción para precios de instancias bajo demanda
  • Identificar situaciones o la mejor opción para precios de instancias reservadas
    • Describir la flexibilidad de las instancias reservadas
    • Describir el comportamiento de las instancias reservadas en AWS Organizations
  • Identificar situaciones o la mejor opción para precios de instancias de spot

4.2 Reconocer las distintas estructuras de cuentas en relación con la facturación y los precios de AWS

  • Reconocer que la facturación unificada es una característica de AWS Organizations
  • Identificar la forma en que varias cuentas ayudan a asignar costos entre departamentos

4.3 Identificar los recursos de soporte de facturación disponibles

  • Identificar formas de obtener soporte e información sobre la facturación
    • Cost Explorer, Informe de uso y costo de AWS, Amazon QuickSight, socios externos y herramientas de AWS Marketplace
    • Abrir un caso de soporte de facturación
    • El rol del Concierge para clientes del plan de soporte de AWS Enterprise
  • Identificar dónde encontrar información sobre precios en los servicios de AWS
    • Calculadora de costo mensual de AWS
    • Páginas de productos de servicios de AWS
    • API de precios de AWS
  • Reconocer que existen alarmas y alertas
  • Identificar cómo se usan las etiquetas en la asignación de costos

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Developer Associate ofrece el conocimiento y la comprensión de los servicios fundamentales de AWS, sus usos y las prácticas recomendadas de arquitectura básica de AWS, además de competencias de desarrollo, implementación y depuración de aplicaciones basadas en la nube mediante el uso de AWS. Prepararse y obtener esta certificación brinda a las personas certificadas más confianza y credibilidad. Las organizaciones con desarrolladores certificados por AWS tienen la seguridad de contar con el talento adecuado que les dará una ventaja competitiva y garantizará la satisfacción de las partes interesadas y los clientes.

El examen de certificación AWS Certified Developer Associate está dirigido a personas que desempeñan un rol de desarrollador. Valida la capacidad de un candidato para:

AWS Certified Developer Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia al trabajar en una función de desarrollador con un amplio conocimiento de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube.
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified Developer Associate.
  • Comprender los servicios principales de AWS, los usos de los servicios y las prácticas recomendadas básicas de la arquitectura de AWS, incluido el modelo de responsabilidad compartida de AWS, la administración del ciclo de vida de las aplicaciones y el uso de contenedores en el proceso de desarrollo.
  • Obtener Aptitudes para el desarrollo, la implementación y la corrección de aplicaciones basadas en la nube mediante el uso de AWS y la escritura de códigos para aplicaciones sin servidor.
  • Ser capaz de identificar características clave de los servicios de AWS y utilizar las API de los servicios de AWS, AWS CLI y los SDK para escribir aplicaciones.
  • Ser capaz de aplicar conocimientos básicos de aplicaciones nativas de la nube para la escritura de código.
  • Ser capaz de crear, mantener y depurar módulos de código en AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia práctica en el desarrollo y el mantenimiento de una aplicación basada en .

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate está diseñada para administradores de sistemas que desarrollen operaciones en la nube. El examen de certificación valida la capacidad de un candidato para implementar, administrar y operar cargas de trabajo en AWS.

El examen también valida la capacidad de un candidato para completar las siguientes tareas:

AWS Certified SysOps Administrator Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia de trabajo en un rol de administrador de sistemas.
  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube.
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified SysOps Administrator Associate.
  • Adquirir experiencia práctica en la implementación, administración y operación de cargas de trabajo en AWS, así como en la implementación de controles de seguridad y requisitos de conformidad.
  • Familiarizarte con el uso de la consola de administración de AWS y la interfaz de línea de comandos de AWS (CLI).
  • Adquirir conocimiento de AWS Well-Architected Framework, así como de los servicios de red y seguridad de AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia comprobable en implementación, administración, redes y seguridad en AWS.

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Acerca del curso

La certificación AWS Certified Solutions Architect Associate ofrece conocimientos y habilidades en tecnología de AWS, en una amplia gama de servicios de AWS. Esta certificación se concentra en el diseño de soluciones optimizadas para el costo y el rendimiento, que demuestra un gran entendimiento del AWS Well-Architected Framework. Puede mejorar el perfil profesional y los ingresos de las personas certificadas, así como aumentar su credibilidad y confianza en las interacciones con las partes interesadas y los clientes.

El examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate certifica la capacidad del candidato de utilizar las tecnologías de AWS para diseñar soluciones basadas en el AWS Well-Architected Framework. También se certifica la capacidad para completar las siguientes tareas:

Este examen no requiere grandes conocimientos prácticos de programación, si bien la familiaridad con los conceptos básicos de la programación pueden ser una ventaja.

AWS Certified Solutions Architect Associate es un excelente punto de partida en la ruta de certificación de AWS para las personas que cumplan con cualquiera de las siguientes condiciones:

  • Experiencia con la tecnología de AWS.
  • Sólida experiencia de TI en las instalaciones y comprensión del mapeo de las instalaciones a la nube
  • Experiencia con otros servicios en la nube.

  • Obtener la certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en computación, redes, almacenamiento y servicios de base de datos de AWS, así como servicios de implementación y administración de AWS.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en la implementación, administración y operación de cargas de trabajo en AWS, así como en la implementación de controles de seguridad y requisitos de cumplimiento.
  • Adquirir conocimientos y habilidades en el uso de la Consola de administración de AWS y la Interfaz de la línea de comandos (CLI) de AWS de Conocimientos sobre el AWS Well-Architected Framework, la red de AWS, los servicios de seguridad y la infraestructura global de AWS.
  • Ser capaz de identificar qué servicios de AWS satisfacen un requisito técnico determinado y definir los requisitos técnicos de una aplicación basada en AWS.

El candidato debe tener, al menos, 1 año de experiencia comprobable en el diseño de soluciones de nube que utilizan servicios de AWS.

A continuación, se presenta una guía de los dominios de prueba y objetivos para la realización del examen de certificación.

Dominio 1: diseñar arquitecturas seguras

Enunciado de la tarea 1: diseñar un acceso seguro a los recursos de AWS.

Conocimientos:

  • Controles de acceso y administración en varias cuentas.
  • Servicios de identidad y acceso federados de AWS (por ejemplo, AWS Identity and Access Management [IAM], AWS Single Sign-On [AWS SSO]).
  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Prácticas recomendadas de seguridad de AWS (por ejemplo, el principio de mínimo privilegio).
  • El modelo de responsabilidad compartida de AWS.

Habilidades:

  • Aplicar las prácticas recomendadas de seguridad de AWS a los usuarios de IAM y a los usuarios raíz (por ejemplo, autenticación multifactor [MFA]).
  • Diseñar un modelo de autorización flexible que incluya usuarios, grupos, roles y políticas de IAM.
  • Diseñar una estrategia de control de acceso basada en roles (por ejemplo, AWS Security Token Service [AWS STS], cambio de roles, acceso entre cuentas).
  • Diseñar una estrategia de seguridad para varias cuentas de AWS (por ejemplo, AWS Control Tower, políticas de control de servicios [SCP]).
  • Determinar el uso adecuado de las políticas de recursos para los servicios de AWS.
  • Determinar cuándo federar un servicio de directorio con roles de IAM.

Enunciado de la tarea 2: diseñar cargas de trabajo y aplicaciones seguras.

Conocimientos:

  • Configuración de aplicaciones y seguridad de credenciales.
  • Puntos de enlace de servicios de AWS.
  • Puertos de control, protocolos y tráfico en la red en AWS.
  • Acceso seguro a las aplicaciones.
  • Servicios de seguridad con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Cognito, Amazon GuardDuty y Amazon Macie).
  • Vectores de amenazas externas a AWS (por ejemplo, denegación de servicio distribuido [DDoS], inyección SQL).

Habilidades:

  • Diseñar arquitecturas de VPC con componentes de seguridad (por ejemplo, grupos de seguridad, tablas de enrutamiento, ACL de red, gateways NAT).
  • Determinar las estrategias de segmentación de red (por ejemplo, el uso de subredes públicas y subredes privadas).
  • Integrar a los servicios de AWS para proteger las aplicaciones (por ejemplo, AWS Shield, AWS WAF, AWS SSO, AWS Secrets Manager).
  • Proteger las conexiones de red externas desde la nube de AWS y hacia ella (por ejemplo, VPN, AWS Direct Connect).

Enunciado de la tarea 3: determinar los controles de seguridad de datos adecuados.

Conocimientos:

  • Acceso a los datos y gobernanza.
  • Recuperación de datos.
  • Retención y clasificación de datos.
  • Cifrado y administración adecuada de claves.

Habilidades:

  • Alinear las tecnologías de AWS para cumplir los requisitos de conformidad.
  • Cifrar datos en reposo (por ejemplo, AWS Key Management Service [AWS KMS]).
  • Cifrar datos en tránsito (por ejemplo, AWS Certificate Manager [ACM] mediante TLS).
  • Implementar políticas de acceso para claves de cifrado.
  • Implementar copias de seguridad y replicaciones de datos.
  • Implementar políticas de acceso, ciclo de vida y protección de datos.
  • Rotar claves de cifrado y renovar certificados.

Dominio 2: diseñar arquitecturas resistentes

Enunciado de la tarea 1: diseñar arquitecturas escalables y con acoplamiento débil.

Conocimientos:

  • Creación y administración de API (por ejemplo, Amazon API Gateway, API de REST).
  • Servicios administrados de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Transfer Family, Amazon Simple Queue Service [Amazon SQS], Secrets Manager).
  • Estrategias de almacenamiento en caché.
  • Principios de diseño para microservicios (por ejemplo, cargas de trabajo sin estado en comparación con cargas de trabajo con estado).
  • Arquitecturas impulsadas por eventos.
  • Escalado horizontal y escalado vertical.
  • Cómo utilizar correctamente los aceleradores de borde (por ejemplo, red de entrega de contenido [CDN]).
  • Cómo migrar aplicaciones a contenedores.
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Arquitecturas de varios niveles.
  • Conceptos de colas y mensajería (por ejemplo, publicación/suscripción).
  • Tecnologías y patrones sin servidor (por ejemplo, AWS Fargate, AWS Lambda).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).
  • El aprovisionamiento de contenedores (por ejemplo, Amazon Elastic Container Service [Amazon ECS], Amazon Elastic Kubernetes Service [Amazon EKS]).
  • Cuándo usar réplicas de lectura.
  • Aprovisionamiento del flujo de trabajo (por ejemplo, AWS Step Functions).

Habilidades:

  • Diseñar arquitecturas impulsadas por eventos, de microservicios o de varios niveles en función de los requisitos.
  • Determinar estrategias de escalado para componentes utilizados en un diseño de arquitectura.
  • Determinar los servicios de AWS necesarios para lograr un acoplamiento débil en función de los requisitos.
  • Determinar cuándo usar contenedores.
  • Determinar cuándo usar tecnologías y patrones sin servidor.
  • Recomendar tecnologías de cómputo, almacenamiento, redes y bases de datos adecuadas en función de los requisitos.
  • Usar servicios de AWS diseñados específicamente para cargas de trabajo.

Enunciado de la tarea 2: diseñar arquitecturas de alta disponibilidad o tolerantes a errores.

Conocimientos:

  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad, Amazon Route 53).
  • Servicios administrados de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Comprehend, Amazon Polly).
  • Conceptos básicos de redes (por ejemplo, tablas de enrutamiento).
  • Estrategias de recuperación de desastres (DR) (por ejemplo, copia de seguridad y restauración, luz piloto, espera activa, conmutación por error Active-Active, objetivo de punto de recuperación [RPO], objetivo de tiempo de recuperación [RTO]).
  • Patrones de diseño distribuidos.
  • Estrategias de conmutación por error.
  • Infraestructura inmutable.
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Conceptos de proxy (por ejemplo, Amazon RDS Proxy).
  • Service Quotas y reducción controlada (por ejemplo, cómo configurar Service Quotas para una carga de trabajo en un entorno en espera).
  • Opciones y características de almacenamiento (por ejemplo, durabilidad, replicación).
  • Visibilidad de las cargas de trabajo (por ejemplo, AWS X-Ray).

Habilidades:

  • Determinar estrategias de automatización para garantizar la integridad de la infraestructura.
  • Determinar los servicios de AWS necesarios para brindar una arquitectura de alta disponibilidad o tolerante a errores en todas las zonas de disponibilidad o regiones de AWS.
  • Identificar métricas en función de los requisitos de la empresa para ofrecer una solución de alta disponibilidad.
  • Implementar diseños para mitigar puntos únicos de error.
  • Implementar estrategias para garantizar la durabilidad y disponibilidad de los datos (por ejemplo, copias de seguridad).
  • Seleccionar una estrategia de DR adecuada para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Usar servicios de AWS que mejoren la fiabilidad de las aplicaciones heredadas y las que no son creadas para la nube (por ejemplo, cuando no es posible realizar cambios en las aplicaciones).
  • Usar servicios de AWS diseñados específicamente para cargas de trabajo.

Dominio 3: diseñar arquitecturas de alto rendimiento

Enunciado de la tarea 1: determinar soluciones de almacenamiento escalables o de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Soluciones de almacenamiento híbrido para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Servicios de almacenamiento con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon S3, Amazon Elastic File System [Amazon EFS], Amazon Elastic Block Store [Amazon EBS]).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).

Habilidades:

  • Determinar los servicios y configuraciones de almacenamiento que cumplen con las demandas de rendimiento.
  • Determinar los servicios de almacenamiento que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.

Enunciado de la tarea 2: diseñar soluciones de cómputo elásticas y de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de cómputo de AWS con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Batch, Amazon EMR, Fargate).
  • Conceptos informáticos distribuidos compatibles con la infraestructura global y los servicios de borde de AWS.
  • Conceptos de colas y mensajería (por ejemplo, publicación/suscripción).
  • Capacidades de escalabilidad con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon EC2 Auto Scaling, AWS Auto Scaling).
  • Tecnologías y patrones sin servidor (por ejemplo, Lambda, Fargate).
  • Aprovisionamiento de contenedores (por ejemplo, Amazon ECS, Amazon EKS).

Habilidades:

  • Desacoplar cargas de trabajo para que los componentes puedan escalar de forma independiente.
  • Identificar métricas y condiciones para realizar acciones de escalado.
  • Seleccionar opciones y características de cómputo adecuadas (por ejemplo, tipos de instancias EC2) para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Seleccionar el tipo y el tamaño de recursos adecuados (por ejemplo, la cantidad de memoria Lambda) para cumplir con los requisitos de la empresa.

Enunciado de la tarea 3: determinar soluciones de bases de datos de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Estrategias y servicios de almacenamiento en caché (por ejemplo, Amazon ElastiCache).
  • Patrones de acceso a datos (por ejemplo, de lectura intensiva en comparación con escritura intensiva).
  • Planificación de la capacidad de la base de datos (por ejemplo, unidades de capacidad, tipos de instancias, IOPS provisionadas).
  • Conexiones y proxies de bases de datos.
  • Motores de bases de datos con casos de uso apropiados (por ejemplo, migraciones heterogéneas, migraciones homogéneas).
  • Replicación de bases de datos (por ejemplo, réplicas de lectura).
  • Tipos y servicios de bases de datos (por ejemplo, sin servidor, relacionales en comparación con no relacionales, en la memoria).

Habilidades:

  • Configurar réplicas de lectura para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Diseñar arquitecturas de bases de datos.
  • Determinar un motor de base de datos adecuado (por ejemplo, MySQL en comparación con PostgreSQL).
  • Determinar un tipo de base de datos adecuado (por ejemplo, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB).
  • Integrar el almacenamiento en caché para cumplir con los requisitos de la empresa.

Enunciado de la tarea 4: determinar arquitecturas de red escalables o de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de redes de borde con casos de uso apropiados (por ejemplo, Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator).
  • Cómo diseñar una arquitectura de red (por ejemplo, niveles de subred, enrutamiento, direccionamiento IP).
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Opciones de conexión de red (por ejemplo, AWS VPN, Direct Connect, AWS PrivateLink).

Habilidades:

  • Crear una topología de red para varias arquitecturas (por ejemplo, global, híbrida o de varios niveles).
  • Determinar las configuraciones de red que pueden escalar para adaptarse a necesidades futuras.
  • Determinar la ubicación adecuada de los recursos para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Seleccionar la estrategia de equilibrio de carga adecuada.

Enunciado de la tarea 5: determinar soluciones de transformación e ingesta de datos de alto rendimiento.

Conocimientos:

  • Servicios de análisis y visualización de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon QuickSight).
  • Patrones de ingesta de datos (por ejemplo, frecuencia).
  • Servicios de transferencia de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS DataSync, AWS Storage Gateway).
  • Servicios de transformación de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, AWS Glue).
  • Acceso seguro a los puntos de acceso de ingesta.
  • Tamaños y velocidades necesarias para cumplir con los requisitos de la empresa.
  • Servicios de transmisión de datos con casos de uso adecuados (por ejemplo, Amazon Kinesis).

Habilidades:

  • Crear y proteger lagos de datos.
  • Diseñar arquitecturas de flujos de datos.
  • Diseñar soluciones de transferencia de datos.
  • Implementar estrategias de visualización.
  • Seleccionar las opciones de cómputo adecuadas para el procesamiento de datos (por ejemplo, Amazon EMR).
  • Seleccionar configuraciones adecuadas para la ingesta.
  • Transformar datos entre formatos (por ejemplo, de .csv a .parquet).

Dominio 4: diseñar arquitecturas rentables

Enunciado de la tarea 1: diseñar soluciones de almacenamiento rentables.

Conocimientos:

  • Opciones de acceso (por ejemplo, un S3 bucket con almacenamiento de objetos con pagos por solicitante).
  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, AWS Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Servicios de almacenamiento de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Amazon FSx, Amazon EFS, Amazon S3, Amazon EBS).
  • Estrategias de copias de seguridad.
  • Opciones de almacenamiento en bloque (por ejemplo, tipos de volumen de unidad de disco duro [HDD], tipos de volumen de unidad de estado sólido [SSD]).
  • Ciclos de vida de los datos.
  • Opciones de almacenamiento híbrido (por ejemplo, DataSync, Transfer Family, Storage Gateway).
  • Patrones de acceso al almacenamiento.
  • Clasificación de almacenamiento (por ejemplo, clasificación en frío para el almacenamiento de objetos).
  • Tipos de almacenamiento con características asociadas (por ejemplo, objeto, archivo, bloque).

Habilidades:

  • Diseñar estrategias de almacenamiento adecuadas (por ejemplo, cargas por lotes a Amazon S3 en comparación con cargas individuales).
  • Determinar el tamaño de almacenamiento correcto para una carga de trabajo.
  • Determinar el método de menor costo de transferencia de datos para una carga de trabajo al almacenamiento de AWS.
  • Determinar cuándo se requiere el Auto Scaling del almacenamiento.
  • Administrar los ciclos de vida de objetos S3.
  • Seleccionar la solución de copia de seguridad o archivado adecuada.
  • Seleccionar el servicio adecuado para la migración de datos a los servicios de almacenamiento.
  • Seleccionar el nivel de almacenamiento adecuado.
  • Seleccionar el ciclo de vida de datos correcto para el almacenamiento.
  • Seleccionar el servicio de almacenamiento más redituable para una carga de trabajo.

Enunciado de la tarea 2: diseñar soluciones de cómputo rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Infraestructura global de AWS (por ejemplo, regiones de AWS, zonas de disponibilidad).
  • Opciones de compra de AWS (por ejemplo, instancias tipo spot, instancias reservadas, Savings Plans).
  • Estrategias de cómputo distribuidas (por ejemplo, procesamiento de borde).
  • Opciones de cómputo híbridas (por ejemplo, AWS Outposts, AWS Snowball Edge).
  • Tipos, familias y tamaños de instancias (por ejemplo, memoria optimizada, cómputo optimizado, virtualización).
  • Optimización de la utilización de cómputo (por ejemplo, contenedores, informática sin servidor, microservicios).
  • Estrategias de escalado (por ejemplo, Auto Scaling, hibernación).

Habilidades:

  • Determinar una estrategia de equilibrio de carga adecuada (por ejemplo, Application Load Balancer [capa 7] en comparación con Network Load Balancer [capa 4], en comparación con Gateway Load Balancer).
  • Determinar métodos y estrategias de escalado adecuados para cargas de trabajo elásticas (por ejemplo, horizontal en comparación con vertical, hibernación EC2).
  • Determinar servicios de cómputo de AWS redituables con casos de uso adecuados (por ejemplo, Lambda, Amazon EC2, Fargate).
  • Determinar la disponibilidad necesaria para diferentes clases de cargas de trabajo (por ejemplo, cargas de trabajo de producción, cargas de trabajo que no son de producción).
  • Seleccionar la familia de instancias adecuada para una carga de trabajo.
  • Seleccionar el tamaño de instancia adecuado para una carga de trabajo.

Enunciado de la tarea 3: diseñar soluciones de bases de datos rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Estrategias de almacenamiento en caché.
  • Políticas de retención de datos.
  • Planificación de capacidad de las bases de datos (por ejemplo, unidades de capacidad).
  • Conexiones y proxies de bases de datos.
  • Motores de bases de datos con casos de uso apropiados (por ejemplo, migraciones heterogéneas, migraciones homogéneas).
  • Replicación de bases de datos (por ejemplo, réplicas de lectura).
  • Tipos y servicios de bases de datos (por ejemplo, relacionales en comparación con no relacionales, Aurora o DynamoDB).

Habilidades:

  • Diseñar políticas de copias de seguridad y retención adecuadas (por ejemplo, frecuencia de instantáneas).
  • Determinar un motor de base de datos adecuado (por ejemplo, MySQL en comparación con PostgreSQL).
  • Determinar servicios de bases de datos de AWS redituables con casos de uso adecuados (por ejemplo, DynamoDB en comparación con Amazon RDS, sin servidor).
  • Determinar tipos de bases de datos de AWS redituables (por ejemplo, formato de serie temporal, formato de columnas).
  • Migrar esquemas y datos de bases de datos a diferentes ubicaciones y diferentes motores de bases de datos.

Enunciado de la tarea 4: diseñar arquitecturas de redes rentables.

Conocimientos:

  • Características del servicio de administración de costos de AWS (por ejemplo, etiquetas de asignación de costos, facturación en varias cuentas).
  • Herramientas de administración de costos de AWS con casos de uso apropiados (por ejemplo, Cost Explorer, AWS Budgets, AWS Cost and Usage Report).
  • Conceptos de equilibrio de carga (por ejemplo, Application Load Balancer).
  • Gateways NAT (por ejemplo, costos de instancias NAT en comparación con los costos de gateway NAT).
  • Conectividad de red (por ejemplo, líneas privadas, líneas dedicadas, VPN).
  • Enrutamiento, topología e interconexión de redes (por ejemplo, AWS Transit Gateway, interconexión de VPC).
  • Servicios de redes con casos de uso adecuados (por ejemplo, DNS).

Habilidades:

  • Configurar los tipos de gateway NAT adecuados para una red (por ejemplo, una única gateway NAT compartida en comparación con las gateway NAT para cada zona de disponibilidad).
  • Configurar las conexiones de red adecuadas (por ejemplo, Direct Connect en comparación con una VPN, en comparación con Internet).
  • Configurar las rutas de red adecuadas para minimizar los costos de transferencia de red (por ejemplo, de región a región, de zona de disponibilidad a zona de disponibilidad, de privada a pública, Global Accelerator, puntos de enlace de la VPC).
  • Determinar las necesidades estratégicas para las redes de entrega de contenido (CDN) y el almacenamiento en caché en borde.
  • Revisar cargas de trabajo existentes para optimizaciones de red.
  • Seleccionar una estrategia de reducción controlada adecuada.
  • Seleccionar la asignación de banda ancha adecuada para un dispositivo de red (por ejemplo, una sola VPN en comparación con varias VPN, velocidad de Direct Connect).

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Acerca del curso

Esta formación proporciona a los participantes una buena comprensión de la gestión de la calidad en el contexto de la norma ISO/IEC 20000, la norma internacional para la gestión de servicios de TI, conocida como ISO 20000 y prepara la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

Preparación para el examen de certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

El curso está dirigido al personal de gestión de servicios de IT, internos o externos, con interés en la gestión de la calidad de los servicios, en base a ISO 20000.

La certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018 está destinada a cualquier persona que desee realizar la gestión de servicios con un entorno de calidad asegurado.

  • Proporcionar una comprensión de los principios de la gestión de la calidad del servicio.
  • Dar a conocer los conceptos básicos de ISO 20000 para la gestión de servicios IT.
  • Preparar a los participantes para la obtención de la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

No es necesario cumplir con requisitos previos.

Se recomienda disponer de conocimientos de sistemas de gestión de calidad.

Introducción a la gestión de servicios IT

Definiciones y principios de la gestión de la calidad de los servicios

  • Calidad y servicio
  • Enfoque por procesos
  • Gestión de servicios de IT
  • Evaluación y mejora continua
  • Sistema de gestión de servicios
  • El panorama de las normas y marcos
  • Los conceptos de prácticas de certificación
  • El concepto de ISO/IEC 20000

El funcionamiento del sistema de gestión de servicios

  • Las especificaciones de calidad para la gestión, mejora y control de los procesos
  • La especificación de calidad para la entrega y soporte de servicios de IT
  • La especificación de calidad para la alineación de negocio y IT

El código de buenas prácticas para ITSM

  • Las mejores prácticas para la gestión y mejora de los procesos
  • Las mejores prácticas para el control de los servicios de IT
  • Las mejores prácticas para la alineación de IT y el negocio
  • Las mejores prácticas para la prestación de servicios de IT
  • Las mejores prácticas para el soporte de los servicios de IT

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN IT Service Management Foundation Bridge ISO/IEC 20000:2018.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso MS-900 Microsoft 365 Fundamentals se presenta Microsoft 365, una plataforma de nube integrada que ofrece aplicaciones de productividad líderes en el sector junto con servicios en la nube inteligentes y seguridad de primera clase. Adquirirás conocimientos básicos sobre las consideraciones y los beneficios de adoptar servicios en la nube y el modelo de nube de software como servicio (SaaS), con un enfoque específico en las ofertas de servicios en la nube de Microsoft 365. Comenzarás por aprender sobre los fundamentos de la nube, incluida una descripción general de la informática en la nube. Se te presentará Microsoft 365 y aprenderás cómo las soluciones de Microsoft 365 mejoran la productividad, facilitan la colaboración y optimizan las comunicaciones. Luego, el curso analiza cómo se manejan la seguridad, el cumplimiento, la privacidad y la confianza en Microsoft 365, y concluye con una revisión de las suscripciones, licencias, facturación y soporte de Microsoft 365.

Este curso te preparará para el examen de certificación MS-900 Microsoft 365 Fundamentals.

Preparación para el examen de certificación:

MS-900 Microsoft 365 Fundamentals

Este curso está diseñado para aquellas personas busquen demostrar un conocimiento básico de las soluciones basadas en la nube para facilitar la productividad y la colaboración in situ, en casa o una combinación de ambos. Pueden tener conocimientos sobre soluciones basadas en la nube o pueden ser nuevos en Microsoft 365.

  • No existen requisitos previos para acceder a este curso.
  • Es recomendable estar familiarizado con la tecnología informática y la informática en la nube.

  • Módulo 1: Descripción de la informática en la nube
  • Módulo 2: Descripción de las ventajas de usar servicios en la nube
  • Módulo 3: Descripción de los tipos de servicio en la nube
  • Módulo 4: ¿Qué es Microsoft 365?
  • Módulo 5: Descripción de las soluciones de productividad de Microsoft 365
  • Módulo 6: Descripción de las soluciones de colaboración de Microsoft 365
  • Módulo 7: Describe endpoint modernization, management concepts, and deployment options in Microsoft 365
  • Módulo 8: Describir las funcionalidades de análisis de Microsoft 365
  • Módulo 9: Descripción de los servicios y los tipos de identidad de Azure AD
  • Módulo 10: Describir las funcionalidades de administración de acceso de Azure AD
  • Módulo 11: Descripción de la protección contra amenazas con Microsoft 365 Defender
  • Módulo 12: Descripción de las funcionalidades de seguridad de Microsoft Sentinel
  • Módulo 13: Descripción de las capacidades de administración de cumplimiento en Microsoft Purview
  • Módulo 14: Descripción del Portal de confianza de servicios y de la privacidad en Microsoft
  • Módulo 15: Describir las opciones de precios, licencias y facturación de Microsoft 365
  • Módulo 16: Describir las ofertas de soporte técnico para los servicios de Microsoft 365

Documentación oficial para el curso MS-900 Microsoft 365 Fundamentals.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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LPIC-3 High Availability and Storage Clusters

Curso y certificación Linux LPIC-3 High Availability and Storage Clusters

La certificación Linux LPIC-3 es la culminación del programa de certificación profesional Linux multinivel del Linux Professional Institute (LPI). LPIC-3 está diseñado para el profesional de Linux de nivel empresarial y representa el nivel más alto de certificación de Linux profesional y de distribución neutral dentro de la industria. Se encuentran disponibles cuatro (4) certificaciones de especialidad LPIC-3 separadas. Aprobar cualquiera de los cuatro exámenes otorgará la certificación LPIC-3 para esa especialidad.

La certificación Linux LPIC-3 High Availability and Storage Clusters cubre la administración de sistemas Linux en toda la empresa con en sistemas y almacenamiento de alta disponibilidad.

Preparación para la certificación:

Certificación Linux LPIC-3 High Availability and Storage Clusters

Para obtener la certificación LPIC-3 High Availability and Storage Clusters, el candidato deberá superar el examen 306-300.

El curso Linux LPIC-3 ofrece la capacitación necesaria para superar el examen 306-300 y obtener la certificación Linux LPIC-3 High Availability and Storage Clusters.

El candidato debe tener una Certificación Linux LPIC-2 activa para recibir la certificación LPIC-3.

  • Gestión de clusters de Alta Disponibilidad
  • Almacenamiento en cluster de Alta Disponibilidad
  • Almacenamiento distribuido de Alta Disponibilidad
  • Alta Disponibilidad de nodo único

Documentación oficial LPIC-3 High Availability and Storage Clusters.

  • Formador certificado Linux.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Importante: el examen de certificación MS-500 Microsoft 365 Security Administration y la certificación Microsoft 365 Certified: Security Administrator Associate han sido retirados el 30 de junio de 2023, por lo que, a partir de esa fecha, no se encuentran disponibles. Si necesitas valorar otras opciones de certificación, ponte en contacto con nosotros.

 

En el curso MS-500 Microsoft 365 Security Administration aprenderás cómo asegurar el acceso de los usuarios a los recursos de su organización. El curso cubre la protección de contraseña de usuario, la autenticación multifactor, cómo habilitar la Protección de identidad de Azure, cómo configurar y usar Azure AD Connect, y le presenta el acceso condicional en Microsoft 365. Aprenderás sobre las tecnologías de protección contra amenazas que ayudan a proteger su entorno Microsoft 365. Específicamente, aprenderás acerca de los vectores de amenazas y las soluciones de seguridad de Microsoft para mitigar las amenazas. Aprenderás sobre Secure Score, la protección de Exchange Online, Azure Advanced Threat Protection, Windows Defender Advanced Threat Protection y la gestión de amenazas. En este curso aprenderás sobre las tecnologías de protección de la información que ayudan a proteger su entorno Microsoft 365. Este curso analiza el contenido administrado por los derechos de información, el cifrado de mensajes, así como las etiquetas, políticas y reglas que admiten la prevención de pérdida de datos y la protección de la información. Finalmente, en este curso aprenderás sobre el archivado y la retención en Microsoft 365, así como sobre el gobierno de datos y cómo realizar búsquedas e investigaciones de contenido. Este curso cubre las políticas y etiquetas de retención de datos, la administración de registros en el lugar para SharePoint, la retención de correo electrónico y cómo realizar búsquedas de contenido que admitan investigaciones de descubrimiento electrónico.

El Microsoft 365 Security Administrator colabora con el Microsoft 365 Enterprise Administrator, las partes interesadas de negocios y otros administradores de carga de trabajo para planificar e implementar estrategias de seguridad y garantiza que las soluciones cumplan con las directivas y regulaciones de la organización. Este rol asegura proactivamente los entornos empresariales de Microsoft 365. Las responsabilidades incluyen responder a amenazas, implementar, administrar y monitorear soluciones de seguridad y cumplimiento para el entorno de Microsoft 365. Responden a incidentes, investigaciones y aplicación de la gobernanza de datos. El administrador de seguridad de Microsoft 365 está familiarizado con las cargas de trabajo de Microsoft 365 y los entornos híbridos. Este rol tiene fuertes habilidades y experiencia con protección de identidad, protección de información, protección contra amenazas, gestión de seguridad y gobierno de datos.

Este curso te preparará para el examen de certificación MS-500 Microsoft 365 Security Administration.

Preparación para el examen de certificación:

MS-500 Microsoft 365 Security Administration

  • Tener una comprensión conceptual básica de Microsoft Azure.
  • Tener experiencia con dispositivos Windows 10.
  • Tener experiencia con Office 365.
  • Tener conocimientos básicos de autorización y autenticación.
  • Tener conocimientos básicos de redes informáticas.
  • Contar con conocimiento práctico de la administración de dispositivos móviles.

  • Módulo 1: Crear, configurar y administrar identidades
  • Módulo 2: Explore identity synchronization
  • Módulo 3: Implementación y administración de una identidad híbrida
  • Módulo 4: Implementación y administración de identidades externas
  • Módulo 5: Manage secure user access in Microsoft 365
  • Módulo 6: Administrar la autenticación de usuarios
  • Módulo 7: Planificación, implementación y administración del acceso condicional
  • Módulo 8: Planificación e implementación de acceso con privilegios
  • Módulo 9: Planificación e implementación de la administración de derechos
  • Módulo 10: Administración de Azure AD Identity Protection
  • Módulo 11: Protect against threats with Microsoft Defender for Endpoint
  • Módulo 12: Implementación del entorno de Microsoft Defender para punto de conexión
  • Módulo 13: Protección contra ataques malintencionados y accesos no autorizados con Microsoft Edge
  • Módulo 14: Descripción del cifrado Microsoft 365
  • Módulo 15: Información sobre la administración de aplicaciones con Microsoft Intune
  • Módulo 16: Administrar el cumplimiento de los dispositivos
  • Módulo 17: Remediate risks with Microsoft Defender for Office 365
  • Módulo 18: Consulta, visualización y supervisión de datos en Microsoft Sentinel
  • Módulo 19: Creación y administración de tipos de información confidencial
  • Módulo 20: Aplicación y administración de las etiquetas de confidencialidad
  • Módulo 21: Prevent data loss in Microsoft Purview
  • Módulo 22: Administración de informes y directivas de prevención de pérdida de datos en Microsoft 365
  • Módulo 23: Manage the data lifecycle in Microsoft Purview
  • Módulo 24: Administración de la retención de datos en cargas de trabajo de Microsoft 365
  • Módulo 25: Manage records in Microsoft Purview
  • Módulo 26: Administrar cumplimiento en Microsoft 365 y Exchange Online
  • Módulo 27: Manage Microsoft Purview eDiscovery (Premium)
  • Módulo 28: Manage regulatory and privacy requirements with Microsoft Priva
  • Módulo 29: Preparar el cumplimiento de comunicaciones de Microsoft Purview
  • Módulo 30: Manage insider risk in Microsoft Purview
  • Módulo 31: Planear las barreras de información
  • Módulo 32: Implementar administración de acceso con privilegios
  • Módulo 33: Administrar la Caja de seguridad del cliente

Documentación oficial para el curso MS-500 Microsoft 365 Security Administration.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Crea y gestiona máquinas virtuales en OpenShift con el operador de Red Hat OpenShift Virtualization.

En este curso, desarrollarás las habilidades fundamentales para crear y gestionar máquinas virtuales (VM) en OpenShift mediante el operador de Red Hat OpenShift Virtualization. No necesitas conocimientos previos acerca de los contenedores y Kubernetes para realizar este curso.

Al completar este curso, obtendrás:

Preparación para el examen de certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift Virtualization (EX316).

  • Administradores de máquinas virtuales interesados en trasladar las cargas de trabajo virtualizadas de los hipervisores tradicionales a OpenShift Virtualization.
  • Administradores de Kubernetes (administradores e ingenieros de clústeres) que deseen admitir cargas de trabajo en contenedores y virtualizadas en el mismo clúster de OpenShift.
  • Ingenieros de confiabilidad del sitio interesados en usar GitOps y Ansible Automation para gestionar máquinas virtuales en OpenShift.

  • Crear máquinas virtuales a partir de medios de instalación e imágenes de disco.
  • Acceder a las consolas gráficas y de texto de una máquina virtual.
  • Preparar almacenamiento en las máquinas virtuales mediante el almacenamiento de Kubernetes (PVC, PV y clases de almacenamiento).
  • Iniciar, pausar y detener las máquinas virtuales.
  • Clonar las máquinas virtuales y generar instantáneas de ellas.
  • Conectar las máquinas virtuales con redes externas y adicionales (fuera de las redes de servicio y del pod de Kubernetes).
  • Preparar los servicios del equilibrador de carga para las máquinas virtuales y, luego, usarlos para habilitar el acceso SSH a ellas.
  • Conectar las máquinas virtuales con el almacenamiento del host y el almacenamiento externo.
  • Crear máquinas virtuales a partir de plantillas.
  • Migrar las máquinas virtuales desde hipervisores compatibles.

Es recomendable haber completado, previamente, el curso Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180).

 Introducción a OpenShift Virtualization

Describir las funciones y los casos prácticos de OpenShift Virtualization.

Ejecución de máquinas virtuales y acceso a ellas

Crear, gestionar, inspeccionar y supervisar máquinas virtuales en Red Hat OpenShift Virtualization.

Configuración de la red de Kubernetes para máquinas virtuales

Configurar los objetos estándares de la red de Kubernetes y el acceso externo para las máquinas virtuales y las aplicaciones que respaldan.

Conexión de máquinas virtuales a redes externas

Configurar las redes de nodos para poder conectar máquinas virtuales y nodos con redes externas al clúster.

Configuración del almacenamiento de Kubernetes para máquinas virtuales

Gestionar el almacenamiento y los discos de las máquinas virtuales en Red Hat OpenShift.

Gestión de plantillas de máquinas virtuales

Crear y gestionar plantillas para preparar máquinas virtuales.

Gestión avanzada de máquinas virtuales

Realizar instantáneas de una máquina virtual, clonarla, importarla, exportarla, realizar migraciones activas con ella e iniciar el mantenimiento del nodo.

Configuración de la alta disponibilidad de Kubernetes en las máquinas virtuales

Configurar los recursos de Kubernetes para implementar la alta disponibilidad en las máquinas virtuales.

Documentación oficial del curso Managing Virtual Machines with Red Hat OpenShift Virtualization (DO316).

  • Formador certificado por Red Hat.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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SCRUMstudy

Los profesionistas acreditados como SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) poseen un amplio conocimiento y entendimiento de los valores, métodos y complejidades de la agilidad. El propósito es este curso es confirmar que los aspirantes cuenten con la capacidad de comparar y elegir la metodología apropiada en una situación determinada.

Esta certificación es adecuada para cualquier persona que tenga interés en familiarizarse con los conceptos y prácticas de la entrega ágil de proyectos y que deseen tener un conocimiento práctico de las distintas metodologías ágiles.

Los candidatos que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™)

Para conservar la certificación, las personas acreditadas como SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender profundamente los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Aplicar los conceptos de Scrum en proyectos reales.
  • Ser capaz de guiar y dirigir a equipos y organizaciones en la implementación de Scrum.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la implementación de Scrum.
  • Mejorar la capacidad de resolución de problemas y toma de decisiones en un entorno ágil.
  • Fomentar la colaboración, la comunicación y la entrega continua de valor.
  • Alcanzar un alto estándar de competencia y ética en la práctica de Scrum.

No existen prerrequisitos formales para la certificación SCRUMstudy Agile Master Certified (SAMC™). Sin embargo, los profesionales que cuenten con la Certificación Scrum Developer Certified (SDC™) podrán entender más fácilmente los conceptos necesarios para el examen de certificación.

1. Introducción

2. Desarrollo guiado por pruebas

3. Resumen de Ágil

  • Significado de la agilidad ¿Por qué utilizar Ágil?
  • Gestión adaptativa de proyectos El Manifiesto Ágil
  • Principios del Manifiesto Ágil
  • Declaración de interdependencia ¿Qué ha cambiado?
  • Diferencias entre el método ágil y el de cascada

4. Resumen de Scrum

  • Resumen de Scrum
  • Breve historia de Scrum ¿Por qué utilizar Scrum? Escalabilidad de Scrum Principios de Scrum
  • Aspectos de Scrum Procesos de Scrum Scrum y Kanban

5. Desarrollo de Lean Kanban Software Introducción

  • Valores centrales

6. Entendimiento del desarrollo de Lean Software

  • Introducción
  • Valores centrales
  • Prácticas de desarrollo de Lean Software
  • Desarrollo iterativo

7. Entendimiento de Kanban

  • Kanban en el desarrollo de software Valores de Kanban
  • Prácticas Kanban
  • Definición de Lean Kanban
  • Implementación de Lean Kanban

8. Dominios de prácticas ágiles Entrega basada en valor

  • Planificación adaptativa
  • Prácticas de desempeño del equipo Herramientas y artefactos ágiles
  • Modelos de decisión participativa Participación de stakeholders
  • Mejora continua

9. Crystal

  • Valores centrales Roles
  • Prácticas El proceso

10. DSDM (Métodos de desarrollo de sistemas dinámicos)

  • Valores centrales Roles
  • Prácticas

11. Herramientas de análisis que mejor se adaptan

12. Comparación de métodos ágiles

Documentación oficial SCRUMstudy.

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SCRUMstudy

Scrum Developer Certified (SDC™) es una certificación de nivel básico para los miembros de un equipo Scrum y para quienes interactúan con el equipo. El objetivo de esta certificación es asegurar que los integrantes del equipo conozcan lo suficiente sobre Scrum a fin de contribuir eficientemente a un proyecto Scrum.

Altamente recomendado para todos aquellos en una empresa que trabajan en un equipo Scrum o para cualquier persona que interactúa con cualquier equipo Scrum. También es muy útil para quienes estén interesados en entender los fundamentos básicos de Scrum y cómo este método se puede utilizar con eficacia.

Los participantes recibirán un certificado de SCRUMstudy que los acredita como Scrum Developer Certified al aprobar satisfactoriamente el examen al final del día.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

Scrum Developer Certified (SDC™)

Para conservar la certificación, las personas acreditadas como Scrum Developer Certified (SDC™) deberán obtener 25 créditos de recertificación cada tres años.

  • Asegurar que los estudiantes entiendan las bases de Scrum.
  • Capacitar a los miembros del Equipo Scrum para que contribuyan eficazmente a un proyecto Scrum.
  • Capacitar a los miembros del Equipo Scrum para que implementen Scrum eficazmente en proyectos de Scrum y Ágil.

No existen requisitos formales previos para la certificación Scrum Developer Certified (SDC™).

1. Introducción a Scrum

  • Resumen de Scrum
  • Principios, aspectos y procesos de Scrum

2. Organización

  • Roles centrales y roles no centrales

3. Justificación del negocio

  • Entrega orientada en valor
  • Factores utilizados para determinar la justificación del negocio
  • Confirmar la realización de beneficios

4. Calidad

  • Definición de calidad
  • Calidad, alcance y valor del negocio
  • Gestión de calidad en Scrum

5. Cambio

  • Cambios autorizados y no autorizados
  • Cambio en Scrum

6. Riesgos

  • Riesgos y problemas
  • Procedimientos para la gestión de riesgos

7. Introducción a las fases de un proyecto Scrum

8. Inicio

  • Crear la visión del proyecto
  • Identificar al Scrum Master y stakeholder(s)
  • Formar el Equipo Scrum y Desarrollar épica(s)
  • Crear el Backlog Priorizado del Producto y Realizar la planificación del lanzamiento

9. Planificación y estimación

  • Crear historias de usuario
  • Estimar historias de usuario
  • Comprometer historias de usuario
  • Identificar tareas
  • Estimar tareas
  • Crear el Sprint Backlog

10. Implementación

  • Crear entregables y Realizar el Daily Standup
  • Refinar el Backlog Priorizado del Producto

11. Revisión y retrospectiva

  • Demostrar y validar el sprint
  • Retrospectiva del sprint

12. Lanzamiento

  • Enviar entregables y Retrospectiva del proyecto

13. Escalabilidad de Scrum

  • Escalabilidad de Scrum y mapeo de los roles tradicionales a Scrum

Documentación oficial SCRUMstudy.

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SCRUMstudy

El objetivo de la certificación Scrum Master Certified (SMC™) es confirmar que los aspirantes hayan logrado entender satisfactoriamente cómo aplicar Scrum en proyectos y cómo adaptar Scrum en un caso determinado.

Los profesionales certificados como SMC™ son facilitadores que aseguran que el equipo Scrum cuente con un ambiente conductivo para completar con éxito el proyecto. El Scrum Master es un facilitador que asegura que el equipo Scrum cuente con un ambiente propicio para completar con éxito el proyecto. El Scrum Master guía, facilita y enseña las prácticas de Scrum a todos los involucrados en el proyecto; elimina los impedimentos que pueda tener el equipo y se asegura de que se estén siguiendo los procesos de Scrum.

Esta certificación es adecuada para cualquier persona que tenga interés en trabajar como Scrum Master o para quien ya se desempeñe como tal dentro de una organización. El Scrum Master es un rol importante en cualquier equipo Scrum y no necesita ser un experto en tecnología para ser eficaz. Además, aunque Scrum es popular en la industria de tecnologías de la información, se puede implementar eficazmente en distintas industrias. El curso de SMC™ se basa en la Guía SBOK™, la cual se puede utilizar como una guía efectiva para la implementación de Scrum.

Los candidatos que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación Scrum Master Certified (SMC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

Scrum Master Certified (SMC™)

Para conservar la certificación, las personas acreditadas como Scrum Master Certified (SMC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Guiar y facilitar el trabajo de un equipo de desarrollo de software utilizando Scrum.
  • Aplicar técnicas para resolver problemas y mejorar la eficiencia en un entorno ágil.
  • Fomentar la colaboración, la comunicación y la entrega continua de valor en el equipo.
  • Mejorar la capacidad de liderazgo y mentoreo en un entorno Scrum.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la aplicación de Scrum.
  • Alcanzar un estándar reconocido de competencia y ética en la práctica de Scrum.

No hay prerrequisitos formales para la certificación Scrum Master Certified (SMC™). Sin embargo, es preferible tener la certificación Scrum Developer Certified (SDC™) antes de solicitar la certificación como Scrum Master.

1. Resumen de Ágil

  • El surgimiento de Ágil
  • El Manifiesto Ágil
  • Principios del Manifiesto Ágil
  • Declaración de interdependencia
  • Método Ágil
  • Ágil vs. gestión tradicional de proyectos

2. Resumen de Scrum

  • Principios de Scrum
  • Aspectos de Scrum
  • Procesos de Scrum
  • Ventajas de Scrum

3. Roles de Scrum

  • Roles centrales
    • Product Owner
    • Scrum Master
    • Equipo Scrum
  • Roles no centrales

4. Fases de Scrum

  • Inicio
  • Planificación y estimación
  • Implementación
  • Revisión y retrospectiva
  • Lanzamiento

5. Escalabilidad de Scrum

  • Escalabilidad de Scrum
  • Scrum en programas y portafolios
  • Reunión de Scrum de Scrums (SoS)
  • Transición de Scrum
  • Mapeo de roles tradicionales a Scrum
  • Mantener la participación de los stakeholders
  • Importancia del apoyo ejecutivo

Documentación oficial SCRUMstudy.

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SCRUMstudy

El curso para obtener la certificación de Scrum Product Owner Certified (SPOC™) está diseñado para asegurar que los aspirantes cuenten con el conocimiento práctico de Scrum que les ayude a manejar a los stakeholders y los aspectos de negocio en un ambiente de Scrum.

Es una certificación para cualquier persona que interactúa con stakeholders o trabaja como Product Owner en un equipo Scrum.

El Product Owner representa los intereses de la comunidad de stakeholders en el equipo Scrum. Conocido comúnmente como “la voz del cliente”, el Product Owner es responsable de asegurar la clara comunicación de los requisitos de funcionalidad del producto o servicio. Prioriza los requerimientos desde el punto de vista del usuario final para lograr los máximos beneficios del negocio; define los criterios de aceptación y asegura que se cumplan.

Los aspirantes que aprueben con éxito el examen de certificación recibirán la certificación Scrum Product Owner (SPOC™) por SCRUMstudy.

Los participantes quedarán preparados para superar el examen de certificación:

Scrum Product Owner Certified (SPOC™)

Para conservarla certificación, las personas acreditadas como Scrum Product Owner Certified (SPOC™) deberán obtener 40 créditos de recertificación cada tres años.

  • Comprender los valores, principios y prácticas de Scrum.
  • Definir y priorizar el backlog de producto para un equipo de desarrollo de software utilizando Scrum.
  • Guiar al equipo en la entrega de valor al cliente y al usuario.
  • Comunicar y negociar los requisitos y expectativas del producto con el equipo de desarrollo y otros interesados.
  • Tomar decisiones efectivas y eficientes en un entorno ágil y cambiante.
  • Demostrar un alto nivel de conocimiento y habilidad en la aplicación de Scrum en el rol de Propietario del Producto.
  • Alcanzar un estándar reconocido de competencia y ética en la práctica de Scrum como Propietario del Producto.

No existen prerrequisitos formales para la certificación Scrum Product Owner Certified (SPOC™). Sin embargo, los profesionales que cuenten con la Certificación Scrum Developer Certified (SDC™) podrán entender más fácilmente los conceptos necesarios para el examen de certificación.

1. Resumen de Ágil

  • ¿Qué es Ágil y por qué utilizar Ágil?
  • El Manifiesto Ágil y sus principios
  • Declaración de interdependencia
  • Ágil vs. Gestión tradicional de proyectos
  • Métodos ágiles

2. Resumen de Scrum

  • Planificación en Scrum
  • Framework de Scrum
  • Roles de Scrum
  • Flujo de Scrum

3. Inicio

  • Crear la visión del proyecto
  • Identificar al Scrum Master y stakeholder(s)
  • Formar el Equipo Scrum
  • Desarrollar épica(s)
  • Crear el Backlog Priorizado del Producto
  • Realizar la planificación del lanzamiento

4. Planificación y estimación

  • Crear historias de usuario
  • Estimar historias de usuario
  • Comprometer historias de usuario
  • Identificar tareas
  • Estimar tareas
  • Crear el Sprint Backlog

5. Implementación

  • Crear entregables
  • Realizar el Daily Standup
  • Refinar el Backlog Priorizado del Producto

6. Revisión y retrospectiva

  • Demostrar y validar el sprint
  • Retrospectiva del sprint

7. Lanzamiento

  • Lanzamiento
  • Enviar entregables
  • Retrospectiva del proyecto

Documentación oficial SCRUMstudy.

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Acerca del curso

SCRUMstudy

Expert Scrum Master Certified (ESMC™) is the next step for Scrum practitioners to further demonstrate their expertise in Scrum methodology This will test your ability to manage complex Scrum projects and scale Scrum in complex projects involving big project teams, programs and portfolios.

This course is a learning solution created to meet the demands of our customers. The ESMC elements are taught via our comprehensive material. This style of delivery saves you and your company time and money.

This course provides a quality platform for gaining skills, sharing experiences and learning from other organisations while offering the flexibility as to how and when you learn.

The aim of the ESMC course is to:

Upon completion of the course, participants will be prepared to pass the certification exam:

Expert Scrum Master Certified (ESMC™)

Expert Scrum Master Certified (ESMC™) course is appropriate for professionals who are experts in handling Scrum Teams and want to handle complex Scrum projects, including:

  • Scrum Masters
  • Product Owners
  • Product Managers
  • Project Managers
  • Project Sponsors
  • Program Managers
  • Portfolio Managers
  • Software Engineers
  • Business Owners
  • Business Analysts, etc

The aspirants should have a minimum of 3 years experience in managing Scrum/Agile projects and have SMC™, SAMC™, and SPOC™ certifications.

  • To provide an in depth understanding of the role of a Scrum Master in the Scrum framework.
  • To address issues and challenges faced on a day to day working as a Scrum Master.
  • To prepare the participants to be effective Scrum Masters and coach people in Scrum.

  • Should have a minimum of 3 years experience in managing Scrum/Agile projects.
  • Should have SMC™, SAMC™, and SPOC™ certifications.

Agile and Scrum Overview

  • Agile Defined
  • Scrum

Selling Scrum

  • Scrum and Top Management
  • Scrum and Middle Management
  • Scrum and Team Members
  • Customer (Value) – Overall Cost, Time, and Business Benefits

Getting Ready for Scrum

  • People Awareness and Acceptance
  • Process Adoption Patterns, Waterfall to Scrum

Enterprise Scrum

  • Distributed Teams in Scrum

Special Topics

  • Fixed Price Sprint
  • Scrum in Non Software Projects

Official SCRUMstudy documentation.

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Acerca del curso

SCRUMstudy

Scaled Scrum Master Certified (SSMC™) course is a learning solution created to meet the demands of our customers. The SSMC elements are taught via our comprehensive training material. This style of delivery saves you and your company time and money.

The course provides a quality platform for gaining skills, sharing experiences and learning from other organisations while offering the flexibility as to how and when you learn.

The aim of the Scaled Scrum Master Certified (SSMC™) course is to:

At the end of this course the delegate will be prepared for the SSMC™ exam.

Upon completion of the course, participants will be prepared to pass the certification exam:

Scaled Scrum Master Certified (SSMC™)

Scaled Scrum Master Certified (SSMC™) course is appropriate for professionals interested in obtaining a working knowledge of Scrum and planning to become a Chief Scrum Master, or Program Scrum Master, or Portfolio Scrum Master, including:

  • Scrum Team Members
  • Product Managers
  • Project Managers
  • Project Sponsors
  • Portfolio Scrum Masters
  • Program Scrum Masters
  • Programmers
  • Designe
  • Testers
  • Software Engineers
  • Executives
  • Business Owners
  • Business Analysts, etc

SSMC™ is an advanced level certification for professionals who are working as or are interested to work as Chief Scrum Masters, Program Scrum Masters, or Portfolio Scrum Masters.

The objective of this certification is to confirm that the applicants have sufficient expertise to coordinate and facilitate the working of multiple Scrum Teams at projects, programs and portfolios levels.

There is no formal prerequisite for this certification. However, it is preferable to complete the Scrum Master Certified (SMC™) certification before applying for the Scaled Scrum Master Certified (SSMC™) certification.

Introduction

1. Agile Overview

  • The Rise of Agile
  • The Agile Manifesto
  • Principles of the Agile Manifesto
  • Declaration of Interdependence
  • Agile Methods
  • Agile vs Traditional Project Management

2. Scrum Overview

  • Scrum Principles
  • Scrum Aspects
  • Scrum Processes
  • Scrum Advantages

3. Scrum Roles

  • Core Roles
    • Product Owner
    • Scrum Master
    • Scrum Team
  • Non core Roles

4. Scrum Phases

  • Initiate
  • Plan and Estimate
  • Implement
  • Review and Retrospect
  • Release

5. Scaling Scrum

  • Scalability of Scrum
  • Scrum in Programs and Portfolios
  • Scrum of Scrums (SoS) Meeting
  • Transition to Scrum
  • Mapping Traditional Roles to Scrum
  • Maintaining Stakeholder Involvement
  • Importance of Executive Support

6. Scaling Scrum for Large Projects

  • Create Large Project Components
  • Conduct and Coordinate Sprints
  • Prepare Large Project Release
  • Impact of Large Projects to Fundamental Scrum Processes

7. Scaling Scrum for the Enterprise

  • Create Program or Portfolio Components
  • Review and Update Scrum Guidance Body
  • Create and Groom Program or Portfolio Backlog
  • Coordinate Program or Portfolio Components
  • Retrospect Program or Portfolio Releases

Official SCRUMstudy documentation.

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Acerca del curso

SCRUMstudy

Scaled Scrum Product Owner Certified (SSPOC™) course is a learning solution created to meet the demands of our customers. The SSPOC™ elements are taught via our comprehensive material. This style of delivery saves you and your company time and money.

The SSPOC™ course provides a quality platform for gaining skills, sharing experiences and learning from other organisations while offering the flexibility as to how and when you learn.

The aim of the Scaled Scrum Product Owner Certified (SSPOC™) course is to:

At the end of this course the delegate will be prepared for the SSPOC™ exam.

Upon completion of the course, participants will be prepared to pass the certification exam:

Scaled Scrum Product Owner Certified (SSPOC™)

Scaled Scrum Product Owner Certified (SSPOC™) course is appropriate for professionals interested in obtaining a working knowledge of Scrum and planning to become a
Chief Product Owner, or Program Product Owner, or Portfolio Product Owner, including:

  • Scrum Core Team Members
  • Product Owners
  • Product Managers
  • Project Managers
  • Project Sponsors
  • Programmers
  • Designers
  • Testers
  • Software Engineers
  • Executives
  • Business Owners
  • Business Analysts, etc

SSPOC™ is an advanced level certification for professionals who are working as or are interested to work as Chief Product Owners, Program Product Owners, or Portfolio Product Owners.

The objective of this certification is to confirm that the applicants have sufficient expertise to manage multiple product development teams at projects, programs and portfolios levels.

There is no formal prerequisite for this certification However, it is preferable to complete the Scrum Product Owner Certified (SPOC™) certification before applying for the Scaled Scrum Product Owner Certified (SSPOC™) certification.

Introduction

1. Agile Overview

  • What is Agile? and Why use Agile?
  • The Agile Manifesto and its Principles
  • Declaration of Interdependence
  • Agile vs Traditional Project Management
  • Agile Methods

2. Scrum Overview

  • Planning in Scrum
  • Scrum Framework
  • Scrum Roles
  • Scrum Flow

3. Initiate

  • Create Project Vision
  • Identify Scrum Master and Stakeholder(s)
  • Form Scrum Team
  • Develop Epic(s)
  • Create Prioritized Product Backlog
  • Conduct Release Planning

4. Plan and Estimate

  • Create User Stories
  • Estimate User Stories
  • Commit User Stories
  • Identify Tasks
  • Estimate Tasks
  • Create Sprint Backlog

5. Implement

  • Create Deliverables
  • Conduct Daily Standup
  • Groom Prioritized Product Backlog

6. Review and Retrospect

  • Demonstrate and Validate Sprint
  • Retrospect Sprint

7. Release

  • Ship Deliverables
  • Retrospect Project

8. Scaling Scrum for Large Projects

  • Create Large Project Components
  • Conduct and Coordinate Sprints
  • Prepare Large Project Release
  • Impact of Large Projects to Fundamental Scrum Processes

9. Scaling Scrum for the Enterprise

  • Create Program or Portfolio Components
  • Review and Update Scrum Guidance Body
  • Create and Groom Program or Portfolio Backlog
  • Coordinate Program or Portfolio Components
  • Retrospect Program or Portfolio Releases

Official SCRUMstudy documentation.

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Acerca del curso

Scrum Manager

Scrum constituye un marco de trabajo que promueve y facilita la entrega temprana de valor y el feedback continuo de las personas interesadas y participantes en el proyecto.

Al implementar el marco Scrum, conseguimos que nuestras entregas sean de mayor calidad y nuestro entorno de trabajo más colaborativo.

En este curso, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación Scrum Manager® Scrum Master y 150 puntos de autoridad (PDA).

Preparación para el examen y certificación:

Certificación Scrum Manager® Scrum Master*

Con este curso, obtendrás ciento cincuenta (150) puntos de autoridad (PDA).

Profesionales con un perfil de liderazgo que se encarga de gestionar un equipo de trabajo durante la realización de un proyecto complejo.

  • Conocer el origen y los principios y técnicas que inspiran Scrum.
  • Entender las diferencias con otros marcos de trabajo de gestión de proyectos.
  • Comprender todos los roles de Scrum y la razón de cada uno de ellos.
  • Analizar los desafíos de la implementación de dicho marco en las empresas.
  • Entender de la necesidad de evolucionar Scrum hacia un modelo colaborativo y escalado.
  • Aprender a adaptar las prácticas y los roles a la organización en base a los principios de Scrum.
  • Prepararse para obtener la certificación Scrum Manager® Scrum Master.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Marco Scrum estándar

  • Introducción
  • Descripción de Scrum y de los elementos que lo componen
  • Pila del producto (product backlog)
  • Planificación del sprint (reunión)
  • Pila del sprint (sprint backlog)
  • El incremento
  • Reunión de seguimiento diario
  • Roles y responsabillidades para la ejecución del proyecto
  • Reunión de revisión del sprint
  • Métrica, estimaciones y velocidad
  • Las unidades
  • Gráfico de avance (burn down)
  • Gráfico de producto (burn up)
  • Estimación de póquer

Scrum avanzado

  • Metodologías de gestión de proyectos, vistas desde su “mapa de coordenadas”
  • Incremento iterativo e incremento continuo
  • Conceptos y patrones de gestión de proyectos
  • Personas, procesos y tecnología
  • Responsabilidades de Scrum a nivel de gestión
  • Trabajando con tableros kanban: conceptos
  • Trabajando con tableros kanban: operativa
  • Muda, Mura y Muri. Consejos para ajustar el flujo de tareas

Documentación oficial para el estudio del curso Scrum Manager® Scrum Master.

  • Formador certificado por Scrum Manager®.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

DevOps es una filosofía que promueve una comunicación continua y fluida entre equipos de desarrollo de aplicaciones (Dev) y sus homólogos en operaciones tecnológicas (Ops).

La certificación EXIN DevOps Foundation ha sido diseñada para brindar a los profesionales conocimientos básicos y comprensión de DevOps y es la base para abordar la certificación EXIN DevOps Professional.

Con el curso EXIN DevOps Foundation obtendrás los conocimientos necesarios para entender qué es DevOps, qué implica esta filosofía y conseguir la certificación EXIN DevOps Foundation.

Preparación para el examen de certificación EXIN DevOps Foundation.

La certificación EXIN DevOps Foundation es ideal para profesionales que desean comprender DevOps y cómo su organización puede beneficiarse de sus principios.

  • Conocer y comprender los fundamentos de DevOps
  • Conocer y comprender los principios de DevOps
  • Descubrir las prácticas clave de DevOps
  • Aprender a enfocar la aplicación práctica de DevOps

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Es aconsejable estar familiarizado con los conceptos básicos del entorno IT.

Módulo 1: Conceptos básicos de DevOps

  • Orígenes de DevOps
  • Definición de DevOps
  • Razones para usar DevOps
  • Conceptos erróneos sobre DevOps

Módulo 2: Principios de DevOps

  • Flujo de valor
  • Despliegue Pipeline
  • Control de versiones
  • Gestión de configuración
  • Definición de hecho

Módulo 3: Prácticas clave de DevOps

  • Diferencia con la práctica tradicional
  • Práctica DevOps

Módulo 4: Aplicación práctica de DevOps

  • Aplicabilidad
  • Limitaciones
  • Uso de software comercial disponible
  • Arquitectura en evolución y modelos organizativos
  • Progresión iterativa

Documentación oficial para el estudio de la certificación EXIN DevOps Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

DevOps es un marco de trabajo que promueve la comunicación continua y fluida y la integración entre equipos de desarrollo de aplicaciones (Dev) y sus homólogos en operaciones tecnológicas (Ops).

Con el curso EXIN DevOps Professional obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN DevOps Professional, paso clave para obtar a la certificación EXIN DevOps Master.

La certificación EXIN DevOps Professional ha sido diseñada para evaluar el conocimiento y comprensión de las prácticas esenciales de DevOps en los profesionales de TI. Esta certificación analiza los buenos hábitos de control de cambios y el mantenimiento del cumplimiento de la seguridad.

Preparación para el examen de certificación EXIN DevOps Professional.

EXIN DevOps Professional es ideal para profesionales que trabajan en un entorno DevOps (ingenieros, desarrolladores de software o sitios web, gerentes de proyectos y profesionales IT).

  • Profundizar la adopción de DevOps
  • Conocer y aplicar:
    • La primera vía: fluir
    • La segunda vía: retroalimentación
    • La tercera vía: aprendizaje continuo y experimentación
  • Comprender y gestionar la seguridad de la información y mejorar la gestión del cambio.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Adopción de DevoOps

  • Conceptos básicos de DevOps
  • Principios de las Tres Vías (The Three Ways)
  • Organización

La primera vía: fluir

  • El pipeline de despliegue
  • Pruebas automatizadas
  • Integración continua
  • Lanzamiento de bajo riesgo

La segunda vía: retroalimentación

  • Telemetría
  • Retroalimentación
  • Desarrollo guiado por hipótesis y pruebas A/B
  • Revisión y coordinación

La tercera vía: aprendizaje continuo y experimentación

  • Aprendizaje
  • Descubrimientos

Seguridad de la información y gestión del cambio

  • Seguridad de la información
  • Gestión del cambio

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN DevOps Professional.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La filosofía Lean persigue la mejora continua de los procesos, potenciando su adaptabilidad a la era digital.

Con el curso EXIN Lean IT Foundation aprenderás cómo aplicar los principios Lean IT y obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Lean IT Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Lean IT Foundation

La certificación EXIN Lean IT Foundation está dirigida a los profesionales que trabajen en una organización IT inmersos en procesos de mejora continua.

  • Conocer los principios de la filosofía Lean.
  • Aprender a analizar la composición de los procesos, los diferentes desperdicios y las actividades que no aportan valor.
  • Analizar y comprender quién es el cliente y cuál es el valor para él.
  • Aprender a utilizar métricas y cómo medir el rendimiento.
  • Aprender herramientas de gestión visual.
  • Entender la aplicación metodológica de resolución de problemas.
  • Conocer el modelo de mejora DMAIC.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Módulo 1: Introducción

  • Historia
  • Elementos clave
  • Residuos, Variabilidad e inflexibilidad
  • Definición de Lean IT
  • Dimensiones de Lean IT

Módulo 2: El cliente

  • La voz del cliente
  • Tipos de valor para el cliente
  • Concepto CtQ (Critical to Quality)
  • Conexión entre la voz del cliente y CtQ

Módulo  3: El proceso

  • Concepto de proceso
  • Conceptos de Push and Pull
  • Diagrama SIPOC
  • Creación de un mapa de cadena de valor (VSM)
  • Relación del proceso con los principios de Lean
  • Análisis de un mapa de cadena de valor

Módulo 4: Rendimiento

  • ¿Qué es?
  • Indicadores clave de rendimiento (KPI)
  • Eficiencia operativa de procesos
  • Perfiles y conocimientos

Módulo 5: Organización

  • Estructura
  • Foco en el cliente
  • Diálogo del rendimiento
  • Gestión visible
  • Día de inicio y tabla de la semana

Módulo 6: Comportamiento y actitud

  • Características de la mentalidad Lean
  • Tipos de comportamiento
  • Liderazgo Lean
  • Rol del manager en entornos Lean
  • Concepto 5S

Módulo 7: Resolución de problemas

  • Definición de problema
  • Enfoque KAIZEN
  • Método DMAIC

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Lean IT Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La certificación EXIN Lean IT Kaizen está diseñada para proporcionar una comprensión profunda de las competencias de mejora continua, utilizando los conocimientos básicos de Lean IT.

El curso potencia las habilidades prácticas en combinación con el modelo de mejora Six Sigma DMAIC y la herramienta Lean A3.

Con este curso obtendrás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Lean IT Kaizen.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Lean IT Kaizen

EXIN Lean IT Kaizen avanza sobre los conocimientos adquiridos en el curso EXIN Lean IT Foundation enfocado a profesionales IT que trabajan en la gestión de cambios o proyectos de mejora.

EXIN Lean IT Kaizen es especialmente útil para aquellos que desean actuar como líderes aportando liderazgo en la gestión del cambio.

  • Profundizar en los conceptos Lean aplicados a tecnología.
  • Comprender el uso de la herramienta Lean A3 y su aplicación.
  • Entender y trabajar las diferentes fases del método Kaizen.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Módulo 1: Introducción

  • Definiciones
  • La mentalidad Kaizen
  • Métodos de mejora
  • DMAIC
  • Lean y problemas
  • Problemas en TI

Módulo 2: Organizando Kaizen

Módulo 3: Método A3

  • Solución de problemas
  • Informe de estado y propuesta
  • Habilidades para completar un A3
  • Construir y comunicar

Módulo 4: Fase Definir

  • Declaración del problema
  • Validar el problema
  • Tipos de problemas
  • Validar el valor de resolver el problema
  • Asegurar el soporte para un Kaizen
  • Análisis de partes interesadas
  • Definir fase y A3

Módulo 5: Fase Medir

  • Datos
  • Sistemas de medición
  • Línea de base y punto de referencia
  • Mapa de flujo de valor
  • La fase de medición y A3
  • Pasos clave en la fase de medición

Módulo 6: Fase Analizar

  • Encontrar la causa raíz
  • Análisis de un mapa de flujo de valor
  • Análisis en TI
  • Herramientas básicas de calidad

Módulo 7: Fase de Mejora

  • Generación de ideas
  • Selección de opciones y priorización
  • Soluciones de prueba
  • Soluciones utilizadas en TI
  • Mejora de fase y A3
  • Pasos clave para mejorar la fase

Módulo 8: Fase de Control

  • Lograr el control
  • Plan de control
  • Monitoreo
  • Plan de comunicación
  • Cierre
  • Fase de control y A3
  • Pasos clave en la fase de control

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Lean IT Kaizen.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La información es crucial para el funcionamiento adecuado de las organizaciones y su continuidad y, por ello, debe estar protegida contra el acceso de personas no autorizadas o contra su modificación o destrucción (accidental o maliciosa).

El curso EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001 está diseñado para los profesionales que gestionan información confidencial o establecen o diseñan los sistemas de gestión que regulan su funcionamiento y prepara la certificación EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001

La certificación EXIN Information Security Foundation ISO IEC 27001 es adecuada para los profesionales que gestionan información o diseñan sistema de gestión de la seguridad de la información en base a ISO 27001.

Esta certificación es una base sólida para obtener certificaciones de nivel superior relacionadas con la seguridad de la información.

Aprender a gestionar los elementos asociados a la seguridad de la información:

  • Información y seguridad
  • Amenazas y riesgos
  • Enfoque y organización
  • Actuaciones
  • Legislación y normativa

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Es aconsejable estar familiarizado con los conceptos básicos de gestión de bases de datos, gestión de datos en general, sistemas de gestión de calidad o seguridad de la información.

  • Información y seguridad
  • Amenazas y riesgos
  • Enfoque y organización
  • Medidas
  • Legislación y regulación

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN Information Security Foundation ISO/IEC 27001.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La Gestión e Integración de Servicios (SIAM™, por sus siglas en inglés) es una metodología de gestión que ayuda las empresa que hayan externalizado sus servicios a múltiples proveedores.

SIAM™ proporciona pautas para el gobierno, gestión, integración, aseguramiento y coordinación de la externalización, de forma que  garantice la obtención del máximo valor de sus proveedores de servicio.

La certificación EXIN SIAM™ Foundation evalúa el conocimiento y la comprensión de los principios básicos de SIAM™, incluyendo los posibles beneficios, desafíos y riesgos de implementar la Gestión e Integración de Servicios.

Con el curso EXIN SIAM™ Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN SIAM™ Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN SIAM™ Foundation

La certificación EXIN SIAM™ Foundation está dirigida a profesionales que quieran implementar la metodología SIAM en su organización y, en particular, a profesionales que actualmente se encuentren trabajando con procesos de gestión de servicios IT.

  • Comprender los principales conceptos y procesos de SIAM™ que se utilizan en las organizaciones.
  • Establecer un ecosistema destinado a organizar mejor los recursos de la organización.
  • Brindar un mejor soporte durante la implementación de SIAM™ al comprender las principales consideraciones para los procesos más importantes.
  • Reducir los riesgos asociados con los servicios integrados y el ecosistema.
  • Impulsar y mejorar la prestación de servicios de la organización.
  • Integrar servicios utilizando diferentes estructuras basadas en prácticas y metodología SIAM™.
  • Reconocer las etapas clave de la implementación de SIAM™ con la finalidad de aprender a planificar su despliegue.
  • Determinar los roles y responsabilidades en los procesos y en la organización.
  • Seleccionar las mejores prácticas de acuerdo con el entorno y la madurez de la organización.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso

Introducción a la gestión e integración de servicios

  • ¿Qué es SIAM™?
  • Historia de SIAM™
  • Propósito de SIAM™
  • Alcance de SIAM™
  • SIAM™ y la estrategia de negocio
  • Valor para la organización: el caso de negocio SIAM™

Hoja de Ruta de SIAM™

  • Descubrimiento y estrategia
  • Planificación y construcción
  • Implementación
  • Ejecución y mejora

Estructuras de SIAM™

  • Integrador externo de servicios
  • Integrador interno de servicios
  • Integrador híbrido
  • Proveedor principal

SIAM™ y otras prácticas

  • Gestión de servicios de IT (ITIL® e ISO/IEC 20000)
  • Lean
  • COBIT®
  • DevOps®
  • Agile

Roles y responsabilidades en SIAM™

  • Los roles y la hoja de ruta de SIAM™
  • ¿Qué diferencia los roles en un ecosistema SIAM™?
  • La organización del cliente
  • El integrador del servicio
  • El proveedor del servicio
  • Roles de gobierno
  • Roles operacionales
  • El centro de servicio al usuario en un ecosistema SIAM™

Prácticas SIAM™

  • Prácticas de personas: gestión de equipos multifuncionales
  • Prácticas de proceso: integración de procesos entre proveedores de servicios
  • Prácticas de medición: habilitación e informe sobre servicios de extremo a extremo
  • Prácticas tecnológicas: creación y estrategia de herramientas.

Consideraciones culturales en SIAM™

  • Cambio cultural
  • Colaboración y cooperación
  • Organización de proveedores de servicio transversales

Desafíos y riesgos

  • Construcción del caso de negocio
  • Nivel de control y propiedad
  • Contratos heredados
  • Desafíos comerciales
  • Seguridad
  • Encaje cultural
  • Comportamientos
  • Medición del éxito
  • Confiar/eliminar la microgestión

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN SIAM™ Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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VeriSM™ representa un modelo de gestión de servicio que nace para dar solución a las necesidades de las compañías que desean participar en la creación, entrega y soporte de servicios.

La certificación EXIN VeriSM™ Foundation se enfoca en el modelo VeriSM™, que enfatiza el valor, los resultados y las metas de una organización, aplicando prácticas de gestión progresivas para agregar valor para el consumidor.

Con el curso EXIN VeriSM™ Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN VeriSM™ Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN VeriSM™ Foundation

EXIN VeriSM™ Foundation es adecuado tanto para profesionales que son nuevos en la gestión de servicios como para aquellos que ya trabajan en un entorno de gestión de servicios. Esto incluye graduados y estudiantes universitarios, gerentes, propietarios/gerentes de servicios, ejecutivos y profesionales de TI.

  • Definir los elementos de gobierno organizacional.
  • Describir el impacto de la transformación digital en la gestión de servicios.
  • Explicar los métodos para superar los desafíos del equipo.
  • Definir los elementos del modelo VeriSM™.
  • Abordar la redefinición de la gestión de servicios.
  • Utilizar la red de administración para crear y respaldar servicios.
  • Explicar las etapas del modelo VeriSM™.
  • Aclarar los conceptos clave y la aplicación de Agile, DevOps, SIAM™ y Lean como prácticas de gestión.
  • Definir la importancia de considerar la experiencia del usuarios en la prestación de servicios.
  • Explicar los beneficios de la nube, la virtualización y la automatización.
  • Explicar el impacto de big data, internet de las cosas, computación móvil, bring your own device en la gestión de servicios.
  • Definir la informática sin servidor, la inteligencia artificial, la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático y la contenedorización en relación con la prestación de servicios.
  • Identificar los pasos para iniciar un programa de mejora basado en VeriSM™.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

  • Conceptos claves en VeriSM™
  • La organización
  • Desarrollar una cultura de servicio
  • Personas y estructura organizacional
  • El modelo VeriSM™
  • VeriSM™ en la práctica
  • Prácticas progresivas
  • Tecnologías innovadoras
  • VeriSM™ e ITIL™

Documentación oficial para la preparación de la certificación EXIN VeriSM™ Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

La certificación EXIN Blockchain Foundation valida el conocimiento de los profesionales sobre blockchain como un libro de registro mundial y descentralizado de operaciones, inventario y transferencia de activos. La certificación cubre los conceptos básicos de la blockchain, sus posibles campos de aplicación, su valor potencial para la organización y la tecnología que la impulsa. EXIN Blockchain Foundation contempla, además, información más detallada sobre elementos adicionales de la cadena de bloques, incluida la criptografía, claves privadas y públicas, hashes y algoritmos de consenso.

Al realizar el curso EXIN Blockchain Foundation, adquirirás los conocimientos necesarios para conseguir la certificación EXIN Blockchain Foundation.

Preparación para el examen de certificación:

EXIN Blockchain Foundation

Esta certificación está diseñada para profesionales tanto de negocios como IT que tengan o quieran tener un rol profesional en blockchain como una solución criptográfica y de contrato inteligente.

  • Explicar cómo funciona una blockchain.
  • Identificar el papel de un nodo en una red.
  • Diferenciar entre cadenas de bloques públicas, privadas e híbridas.
  • Explicar cómo se utilizan la criptografía, las claves privadas y públicas y los hashes en una blockchain.
  • Identificar las ventajas y desventajas de los diferentes algoritmos de consenso.
  • Describir las posibles aplicaciones de una blockchain con respecto a la identidad.
  • Describir el papel que puede desempeñar una blockchain en la cadena de suministro.
  • Diferenciar entre redes blockchain.
  • Identificar las posibilidades de combinar una blockchain con internet de las cosas (IoT) o inteligencia artificial (IA).
  • Explicar el uso de la tecnología blockchain para la protección de los derechos de propiedad intelectual (PI) y la providencia.

No es necesario cumplir con requisitos previos para acceder a este curso.

Fundamentos de blockchain

  • Tecnología de blockchain
  • Elementos adicionales
  • Estructura de una red blockchain

Desafíos de blockchain

  • Desafíos para la adopción
  • Mitigación de riesgos

Aplicaciones de blockchain

  • Caso de uso
  • Tecnología de soporte empresarial
  • Tecnología de apoyo personal
  • Expansión de aplicaciones blockchain
  • Blockchain y la economía mundial

Innovaciones en blockchain

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Documentación oficial para el estudio de la certificación EXIN Blockchain Foundation.

  • Formador certificado por EXIN.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Certified Kubernetes Administrator (CKA)

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes Fundamentals (LFS258) aprenderás a utilizar la plataforma de gestión de contenedores que utilizan empresas como Google para gestionar su infraestructura de aplicaciones. Aprenderás a instalar y configurar un clúster de Kubernetes de nivel de producción, desde la configuración de la red hasta las actualizaciones y la disponibilidad de implementaciones a través de servicios. El curso también enseña principios clave, como pods, implementaciones, conjuntos de réplicas y servicios, y te brindará la información necesaria para que puedas comenzar a utilizar Kubernetes por tu cuenta.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA).

Certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está diseñada para administradores de Kubernetes, administradores de la nube y otros profesionales de TI que administren instancias de Kubernetes.

  • Demostrar la capacidad de realizar una instalación básica, así como configurar y administrar clústeres de Kubernetes de nivel de producción.
  • Comprender conceptos clave como redes, almacenamiento, seguridad, mantenimiento, registro y monitoreo de Kubernetes, ciclo de vida de la aplicación, resolución de problemas, primitivas de objetos API.
  • Adquirir la capacidad de establecer casos de uso básicos para usuarios finales.
  • Completar el curso Kubernetes Fundamentals (LFS258) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Administrator (CKA).

Estar familiarizado con:

  • Conceptos de Linux y línea de comandos.
  • Administradores de paquetes.
  • Git y GitHub.

  • Módulo 1: Course Introduction
  • Módulo 2: Basics of Kubernetes
  • Módulo 3: Installation and Configuration
  • Módulo 4: Kubernetes Architecture
  • Módulo 5: APIs and Access
  • Módulo 6: OPI Objects
  • Módulo 7: Managing State with Deployments
  • Módulo 8: Volumes and Data
  • Módulo 9: Services
  • Módulo 10: Helm
  • Módulo 11: Ingress
  • Módulo 12: Scheduling
  • Módulo 13: Logging and Troubleshooting
  • Módulo 14: Custom Resource Definitions
  • Módulo 15: Security
  • Módulo 16: High Availability
  • Módulo 17: Exam Domain Review

Documentación oficial del curso Kubernetes Fundamentals (LFS258).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Certified Kubernetes Application Developer

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes for Developers (LFD259) aprenderás a contener, alojar, implementar y configurar una aplicación en un clúster de varios nodos. Comenzando con una secuencia de comandos de Python simple, definirás los recursos de la aplicación y utilizarás las primitivas principales para crear, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones escalables en Kubernetes. Al trabajar con complementos de red, seguridad y almacenamiento en la nube, estarás expuesto a muchas de las funciones necesarias para implementar una aplicación en un entorno de producción.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Application Developer (CKAD).

Certificación Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está dirigida a ingenieros de Kubernetes, ingenieros de la nube y otros profesionales de TI responsables de crear, implementar y configurar aplicaciones nativas de la nube con Kubernetes.

  • Diseñar, crear e implementar aplicaciones nativas de la nube para Kubernetes.
  • Definir los recursos de la aplicación y usar las primitivas básicas de Kubernetes para crear/migrar, configurar, exponer y observar aplicaciones escalables.
  • Adquirir conocimiento práctico de los tiempos de ejecución de contenedores y la arquitectura de microservicios.
  • Trabajar con imágenes de contenedores (compatibles con OCI).
  • Aplicar conceptos y arquitecturas de aplicaciones nativas de la nube.
  • Trabajar con definiciones de recursos de Kubernetes y validarlas.
  • Completar el curso Kubernetes for Developers (LFD259) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Application Developer (CKAD).

Estar familiarizado con:

  • Conceptos de Linux y línea de comandos.
  • Administradores de paquetes.
  • Git y GitHub.

  • Módulo 1: Course Introduction
  • Módulo 2: Kubernetes Architecture
  • Módulo 3: Build
  • Módulo 4: Design
  • Módulo 5: Deployment Configuration
  • Módulo 6: Understanding Security
  • Módulo 7: Exposing Applications
  • Módulo 8: Application Troubleshooting

Documentación oficial del curso Kubernetes for Developers (LFD259).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

Esta certificación incluye:

En el curso Kubernetes Security Essentials (LFS260) adquirirás el conocimiento y las habilidades necesarios para mantener la seguridad en entornos dinámicos de múltiples proyectos. Este curso aborda las preocupaciones de seguridad para los entornos de producción en la nube y cubre temas relacionados con la cadena de suministro de contenedores de seguridad, analizando temas anteriores a la configuración de un clúster a través de la implementación y el uso continuo y ágil, incluyendo dónde encontrar información continua sobre seguridad y vulnerabilidad. El curso incluye laboratorios prácticos para crear y asegurar un clúster de Kubernetes, así como monitorear y registrar eventos de seguridad.

Una vez completado este curso, estarás preparado para superar el examen y obtener tu certificación Certified Kubernetes Security Specialist (CKS).

Certificación Certified Kubernetes Security Specialist (CKS)

El examen de certificación está incluido en este curso.

Esta certificación está dirigido a profesionales que tengan su certificación Certified Kubernetes Administrator (CKA) y que hayan demostrado competencia en una amplia gama de mejores prácticas para proteger las aplicaciones basadas en contenedores y las plataformas de Kubernetes durante la construcción, la implementación y el tiempo de ejecución.

  • Adquirir las habilidades necesarias para proteger las aplicaciones basadas en contenedores y las plataformas de Kubernetes durante la construcción, la implementación y el tiempo de ejecución, y para realizar estas tareas en un entorno profesional.
  • Completar el curso Kubernetes Security Essentials (LFS260) y prepararte para el examen Certified Kubernetes Security Specialist (CKS).

Módulo 1: Course Introduction
Módulo 2: Cloud Security Overview
Módulo 3: Preparing to Install
Módulo 4: Installing the Cluster
Módulo 5: Securing the kube-apiserver
Módulo 6: Networking
Módulo 7: Workload Considerations
Módulo 8: Issue Detection
Módulo 9: Domain Review

Documentación oficial del curso Kubernetes Security Essentials (LFS260).

  • Formador certificado por The Linux Foundation.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

El curso Architecting with Google Cloud Design and Process presenta una combinación de conferencias, actividades de diseño y laboratorios prácticos que te mostrarán cómo usar patrones de diseño comprobados en Google Cloud para crear soluciones altamente confiables y eficientes, y operar implementaciones que sean altamente disponibles y rentables. Este curso está diseñado para aquellas personas que, previamente, hayan completado alguno de los cursos Architecting with Google Compute Engine o Architecting with Google Kubernetes Engine.

  • Arquitectos Cloud Solutions, ingenieros Site Reliability, profesionales SysOps, ingenieros DevOps, gerentes de TI.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicaciones e infraestructura con Google Cloud.

  • Aplicar un conjunto de herramientas de preguntas, técnicas y consideraciones de diseño.
  • Definir los requisitos de la aplicación y expresarlos objetivamente como KPIs, SLOs y SLIs.
  • Descomponer los requisitos de la aplicación para encontrar los límites de microservicio correctos.
  • Aprovechar las herramientas para desarrolladores de Google Cloud para configurar canalizaciones de implementación modernas y automatizadas.
  • Elegir los servicios de Google Cloud Storage apropiados según los requisitos de la aplicación.
  • Diseñar redes en la nube y híbridas.
  • Implementar aplicaciones confiables, escalables y resilientes que equilibren las métricas clave de rendimiento con el costo.
  • Elegir los servicios de implementación de Google Cloud adecuados para tus aplicaciones.
  • Asegurar las aplicaciones, los datos y la infraestructura en la nube.
  • Supervisar los objetivos de servicio y los costos con las herramientas de Stackdriver.

  • Haber completadoalguno de los cursos Architecting with Google Compute Engine, Architecting with Google Kubernetes Engine, o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Tener experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Módulo 1: Defining the Service

  • Describe users in terms of roles and personas
  • Write qualitative requirements with user stories
  • Write quantitative requirements using key performance indicators (KPIs)
  • Evaluate KPIs using SLOs and SLIs
  • Determine the quality of application requirements using SMART criteria

Módulo 2: Microservice Design and Architecture

  • Decompose monolithic applications into microservices
  • Recognize appropriate microservice boundaries
  • Architect stateful and stateless services to optimize scalability and reliability
  • Implement services using 12-factor best practices
  • Build loosely-coupled services by implementing a well-designed REST architecture
  • Design consistent, standard RESTful service APIs

Módulo 3: DevOps Automation

  • Automate service deployment using CI/CD pipelines
  • Leverage Cloud Source Repositories for source and version control
  • Automate builds with Google Cloud Build and build triggers
  • Manage container images with Google Container Registry
  • Create infrastructure with code using Deployment Manager and Terraform

Módulo 4: Choosing Storage Solutions

  • Choose the appropriate Google Cloud data storage service based use case, durability, availability, scalability and cost
  • Storage binary data with Cloud Storage
  • Store relational data using Cloud SQL and Spanner
  • Store NoSQL data using Firestore and BigTable
  • Cache data for fast access using Memorystore
  • Build a data warehouse using BigQuery

Módulo 5: Google Cloud and Hybrid Network Architecture

  • Design VPC networks to optimize for cost, security and performance
  • Configure global and regional load balancers to provide access to services
  • Leverage Cloud CDN to provide lower latency and decrease network egress
  • Evaluate network architecture using the Network Intelligence Center
  • Connect networks using peering and VPNs
  • Create hybrid networks between Google Cloud and on-premises data centers

Módulo 6: Deploying Applications to Google Cloud

  • Choose the appropriate Google Cloud deployment service for your applications
  • Configure scalable, resilient infrastructure using Instance Templates and Groups
  • Orchestrate microservice deployments using Kubernetes and GKE
  • Leverage App Engine for a completely automated platform as a service (PaaS)
  • Create serverless applications using Google Cloud Functions

Módulo 7: Designing Reliable Systems

  • Design services to meet requirements for availability, durability and scalability
  • Implement fault tolerant systems by avoiding single points of failure, correlated failures and cascading failures
  • Avoid overload failures the the circuit breaker and truncated exponential backoff design patterns
  • Design resilient data storage with lazy deletion
  • Analyze disaster scenarios and plan for disaster recovery using cost/risk

Módulo 8: Security

  • Design secure systems using best-practices like separation of concerns, principle of least privilege and regular audits
  • Leverage Google Cloud Security Command Center to help identify vulnerabilities
  • Simplify cloud governance using or organization policies and folders
  • Secure people using IAM roles, Identity Aware Proxy and Identity Platform
  • Manage the access and authorization of resources by machines and processes using service accounts
  • Secure networks with with private IPs, firewalls and Google Cloud private access
  • Mitigate DDoS attacks by leveraging Cloud DNS and Cloud Armor

Módulo 9: Designing Reliable Systems

  • Manage new service versions using rolling updates, blue-green deployments and canary releases
  • Forecast, monitor and optimize service cost using the Google Cloud pricing calculator, billing reports and by analyzing billing data
  • Observe if your services are meeting their SLOs using Stackdriver Monitoring and Dashboards
  • Use Uptime Checks to determine service availability
  • Respond to service outages using Stackdriver Alerts

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Cloud Design and Process.

  • Formador certificado por Google Cloud.
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Acerca del curso

En el curso Machine Learning on Google Cloud aprenderás a:

Este curso está dirigido, principalmente, a los siguientes participantes:

  • Aspirantes a analistas de datos de machine learning, científicos de datos e ingenieros de datos.
  • Personas que deseen aprender sobre machine learning mediante Vertex AI AutoML, BQML, Feature Store, Workbench, Dataflow, Vizier para el ajuste de hiperparámetros, y TensorFlow/Keras.

  • Crear, entrenar e implementar un modelo de machine learning sin escribir una sola línea de código usando Vertex AI AutoML.
  • Comprender cuándo usar AutoML y Big Query ML.
  • Crear conjuntos de datos gestionados por Vertex AI.
  • Agregar funciones a una Feature Store.
  • Describir Analytics Hub, Dataplex y Data Catalog.
  • Describir el ajuste de hiperparámetros con Vertex Vizier y cómo se puede utilizar para mejorar el rendimiento del modelo.
  • Crear un cuaderno administrado por el usuario de Vertex AI Workbench, un trabajo de capacitación personalizado y luego implementarlo usando un contenedor Docker.
  • Describir predicciones por lotes y en línea, y monitoreo de modelos.
  • Describir cómo mejorar la calidad de los datos.
  • Realizar análisis de datos exploratorios.
  • Construir y entrenar modelos de aprendizaje supervisado.
  • Optimizar y evaluar modelos utilizando funciones de pérdida y métricas de rendimiento.
  • Crear conjuntos de datos de prueba, evaluación y entrenamiento repetibles y escalables.
  • Implementar modelos ML usando TensorFlow/Keras.
  • Describir cómo representar y transformar características.
  • Comprender los beneficios de utilizar la ingeniería de funciones.
  • Explicar Vertex AI Pipelines.

  • Estar familiarizado con los conceptos básicos de machine learning.
  • Tener un dominio básico de un lenguaje de secuencias de comandos, preferiblemente Python.

Curso 1: How Google Does Machine Learning

What are best practices for implementing machine learning on Google Cloud? What is Vertex AI and how can you use the platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code? What is machine learning, and what kinds of problems can it solve?

Google thinks about machine learning slightly differently: it’s about providing a unified platform for managed datasets, a feature store, a way to build, train, and deploy machine learning models without writing a single line of code, providing the ability to label data, create Workbench notebooks using frameworks such as TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch, R, and others. Our Vertex AI Platform also includes the ability to train custom models, build component pipelines, and perform both online and batch predictions. We also discuss the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and consider why it is important to not skip the phases. We end with a recognition of the biases that machine learning can amplify and how to recognize them.

  • Describe the Vertex AI Platform and how it is used to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code.
  • Describe best practices for implementing machine learning on Google Cloud.
  • Develop a data strategy around machine learning.
  • Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.
  • Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.
  • Learn from Google’s experience to avoid common pitfalls.
  • Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.

Curso 2: Launching into Machine Learning

The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

  • Describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code.
  • Describe Big Query ML and its benefits.
  • Describe how to improve data quality.
  • Perform exploratory data analysis.
  • Build and train supervised learning models.
  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.
  • Mitigate common problems that arise in machine learning.
  • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.

Curso 3: TensorFlow on Google Cloud

The modules cover designing and building a TensorFlow input data pipeline, building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models, writing ML models for scaled use, and writing specialized ML models.

  • Create TensorFlow and Keras machine learning models.
  • Describe TensorFlow key components.
  • Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.
  • Build a ML model using tf.keras preprocessing layers.
  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation. Understand how model subclassing can be used for more customized models.
  • Use tf.keras.preprocessing utilities for working with image data, text data, and sequence data.
  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.

Curso 4: Feature Engineering

Want to know about Vertex AI Feature Store? Want to know how you can improve the accuracy of your ML models? What about how to find which data columns make the most useful features? Welcome to Feature Engineering, where we discuss good versus bad features and how you can preprocess and transform them for optimal use in your models. This course includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Describe Vertex AI Feature Store.
  • Compare the key required aspects of a good feature.
  • Combine and create new feature combinations through feature crosses.
  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
  • Understand how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep by Trifacta.
  • Understand and apply how TensorFlow transforms features.

Curso 5: Machine Learning in the Enterprise

This course encompasses a real-world practical approach to the ML Workflow: a case study approach that presents an ML team faced with several ML business requirements and use cases. This team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing: from providing an overview of Dataflow and Dataprep to using BigQuery for preprocessing tasks.

The team is presented with three options to build machine learning models for two specific use cases. This course explains why the team would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

A deeper dive into custom training is presented in this course. We describe custom training requirements from training code structure, storage, and loading large datasets to exporting a trained model.

You will build a custom training machine learning model, which allows you to build a container image with little knowledge of Docker.

The case study team examines hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance. To understand more about model improvement, we dive into a bit of theory: we discuss regularization, dealing with sparsity, and many other essential concepts and principles. We end with an overview of prediction and model monitoring and how Vertex AI can be used to manage ML models.

  • Understand the tools required for data management and governance.
  • Describe the best approach for data preprocessing: from providing an overview of Dataflow and Dataprep to using SQL for preprocessing tasks.
  • Explain how AutoML, BigQuery ML, and custom training differ and when to use a particular framework.
  • Describe hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance.
  • Explain prediction and model monitoring and how Vertex AI can be used to manage ML models.
  • Describe the benefits of Vertex AI Pipelines.

Documentación oficial para el curso Machine Learning on Google Cloud.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

En el curso Networking in Google Cloud aprenderás sobre la amplia variedad de opciones de redes en Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para ayudarte a explorar e implementar las tecnologías de red de Google Cloud, incluidas las redes, subredes y firewalls de Virtual Private Cloud (VPC), interconexión entre redes, balanceo de carga, Cloud DNS, Cloud CDN, y Cloud NAT. También aprenderás sobre los patrones de diseño de red comunes y la implementación automatizada mediante Cloud Deployment Manager o Terraform.

  • Ingenieros de red y administradores que utilicen Google Cloud o planeen hacerlo.
  • Personas que deseen estar expuestos a soluciones de redes definidas por software en la nube.

  • Configurar redes, subredes y enrutadores de VPC de Google.
  • Controlar el acceso administrativo a los objetos de la VPC.
  • Controlar el acceso a la red a los puntos finales en las VPC.
  • Interconectar redes entre proyectos de Google Cloud.
  • Interconectar redes entre redes de VPC de Google Cloud y redes locales u otras redes en la nube.
  • Seleccionar entre las opciones de balanceador de carga y proxy de Google Cloud y configurarlas.
  • Usas Cloud CDN para reducir la latencia y ahorrar dinero.
  • Optimizar el gasto de la red con los niveles de red.
  • Configurar Cloud NAT o Private Google Access para proporcionar instancias sin acceso a direcciones IP públicas a otros servicios.
  • Implementar redes declarativamente utilizando Cloud Deployment Manager o Terraform.
  • Diseñar redes para cumplir con los requisitos comunes de los clientes.
  • Configurar la supervisión y el registro para solucionar problemas de redes.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener conocimiento previo del modelo OSI de 7 capas.
  • Tener conocimientos previos de direccionamiento IPv4.
  • Tener experiencia previa en la gestión de rutas IPv4.

Módulo 1: Google Cloud VPC Networking Fundamentals

  • Recall that networks belong to projects
  • Explain the differences among default, auto, and custom networks
  • Create networks and subnets
  • Explain how IPv4 addresses are assigned to Compute Engine instances
  • Publish domain names using Google Cloud DNS
  • Create Compute Engine instances with IP aliases
  • Create Compute Engine instances with multiple virtual networks

Módulo 2: Controlling Access to VPC Networks

  • Outline how IAM policies affect VPC networks
  • Control access to network resources using service accounts
  • Control access to Compute Engine instances with tag-based firewall rules

Módulo 3: Sharing Networks Across Projects

  • Outline the overall workflow for configuring Shared VPC
  • Differentiate between the IAM roles that allow network resources to be managed
  • Configure peering between unrelated VPC Networks
  • Recall when to use Shared VPC and when to use VPC Network Peering

Módulo 4: Load Balancing

  • Recall the various load balancing services
  • Configure Layer 7 HTTP(S) load balancing
  • Whitelist and blacklist IP traffic with Cloud Armor
  • Cache content with Cloud CDN
  • Explain Layer 4 TCP or SSL proxy load balancing
  • Explain regional network load balancing
  • Configure internal load balancing
  • Recall the choices for enabling IPv6 Internet connectivity for Google Cloud load balancers
  • Determine which Google Cloud load balancer to use In which situation

Módulo 5: Hybrid Connectivity

  • Recall the Google Cloud interconnect and peering services available to connect your infrastructure to Google Cloud
  • Explain Dedicated Interconnect and Partner Interconnect
  • Describe the workflow for configuring a Dedicated Interconnect
  • Build a connection over a VPN with Cloud Router
  • Determine which Google Cloud interconnect service to use in which situation
  • Explain Direct Peering and Partner Peering
  • Determine which Google Cloud peering service to use in which situation

Módulo 6: Networking Pricing and Billing

  • Recognize how networking features are charged
  • Use Network Service Tiers to optimize spend
  • Determine which Network Service Tier to use in which situation
  • Recall that labels can be used to understand networking spend

Módulo 7: Network Design and Deployment

  • Explain common network design patterns
  • Configure Private Google Access to allow access to certain Google Cloud services from VM instances with only internal IP addresses
  • Configure Cloud NAT to provide your instances without public IP addresses access to the internet
  • Automate the deployment of networks using Deployment Manager or Terraform
  • Launch networking solutions using Cloud Marketplace

Módulo 8: Network Monitoring and Troubleshooting

  • Configure uptime checks, alerting policies and charts for your network services
  • Use VPC Flow Logs to log and analyze network traffic behavior

Documentación oficial para el curso Networking in Google Cloud.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

El curso Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey te permitirá crear un plan de estudio para el examen de certificación Professional Cloud Network Engineer. Explorarás la amplitud y el alcance de los dominios cubiertos en el examen. Podrás evaluar tu preparación para el examen y crear tu plan de estudio individual.

Preparación para el examen de certificación:

Professional Cloud Network Engineer

  • Describir los dominios que se incluyen en el examen de certificación de Professional Cloud Network Engineer.
  • Identificar brechas en sus conocimientos y habilidades con respecto a cada dominio y crear un plan de estudio.
  • Prepararte para el examen de certificación Professional Cloud Network Engineer.

Tener más de 3 años de experiencia en la industria, incluyendo más de 1 año diseñando y administrando soluciones con Google Cloud.

Módulo 0: PCNE certification

Temas:

  • Role of a Professional Cloud Network Engineer
  • Introduction to a sample infrastructure scenario that is used throughout the course
  • Certification process

Objetivos:

  • Describe the purpose and benefits of the PCNE certification.
  • Explain the certification process.
  • Create a study plan for designing, planning, and prototyping a Google Cloud network.

Módulo 1: Designing, planning, and prototyping a Google Cloud Network

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe how Load Balancing will be used for general users accessing resources from the internet as well as internal users accessing from private connected networks.
  • Describe how Cloud CDN, Armor and NAT will be configured and the benefits they will provide, and used and how Cloud DNS will be integrated with an on-premise DNS system.
  • Describe how packet mirroring will be used for periodic network forensic audit.

Objetivos:

  • Explain the considerations involved in designing an overall network architecture.
  • Identify considerations for designing a VPC, a hybrid or multi-cloud network, or an IP addressing plan for GKE.
  • Determine the skills you need to develop to effectively design, plan, and prototype a Google Cloud network.

Módulo 2: Implementing a VPC

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Assuming Kubernetes clusters will be used in all the networks, describe how IP addresses will be distributed among them.
  • Describe the sort of interconnections will be added between Google Cloud and external environments and how the routing will be configured for them.
  • Describe how the network will be secured with firewall rules and VPC Service Controls

Objetivos:

  • Identify the tasks involved in configuring VPCs, configuring routing, and configuring and maintaining GKE clusters.
  • Describe considerations for configuring firewalls and implementing VPC Service Controls.
  • Determine the skills you need to develop related to implementing a VPC.

Módulo 3: Configuring network services

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe how Load Balancing will be used for general users accessing resources from the internet as well as internal users accessing from private connected networks.
  • Describe how Cloud CDN, Armor and NAT will be configured and the benefits they will provide, and used and how Cloud DNS will be integrated with an on-premise DNS system.
  • Describe how packet mirroring will be used for periodic network forensic audit

Objetivos:

  • Identify considerations involved in configuring load balancing.
  • Describe the scope of tasks to configure Cloud Armor policies, Cloud CDN, Cloud DNS, Cloud NAT, and network packet inspection.

Módulo 4: Implementing hybrid connectivity

Temas:

Within the context of the sample scenario: describe the details of the VPN and Interconnect links between Google Cloud VPCs and on-premise or other cloud networks.

Objetivos:

  • Describe how to configure Google Cloud Interconnect, a site-to-site IPsec VPN, and Cloud Router.
  • Determine the skills you need to develop to ensure successful implementation of hybrid interconnectivity.

Módulo 5: Managing, monitoring, and optimizing network operations

Temas:

Within the context of the sample scenario:

  • Describe the network troubleshooting and debugging process.
  • Describe the troubleshooting process using Cloud Logging and Monitoring and Network Intelligence Center.

Objetivos:

  • Describe options for logging and monitoring with Google Cloud’s operations suite.
  • Explain tasks involved in managing and maintaining security.
  • Identify considerations for maintaining and troubleshooting connectivity issues, latency, and traffic flow.
  • Determine the skills you need to develop to manage and optimize network operations with Google Cloud.

Módulo 6: Your next steps

Temas:

Based on domain knowledge deficiencies noted after answering the diagnostic questions, construct a weekly study plan.

Objetivos:

  • Create a weekly study plan.
  • Set weekly study goals.
  • Register for the Professional Cloud Network Engineer exam.

Documentación oficial para el curso Preparing for Your Professional Cloud Network Engineer Journey.

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Acerca del curso

El curso Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey te ayudará a prepararte para el examen de certificación Professional Cloud Security Engineer. Estarás expuestos e involucrado con los temas del examen a través de una serie de conferencias, preguntas de diagnóstico y controles de conocimiento. Después de completar este curso, tendrás un libro de trabajo personalizado que te guiará a través del resto de tu proceso de preparación para la certificación.

Preparación para el examen de certificación:

Professional Cloud Security Engineer

  • Describir los dominios que se incluyen en el examen de certificación de Professional Cloud Security Engineer.
  • Identificar brechas en sus conocimientos y habilidades con respecto a cada dominio y crear un plan de estudio.
  • Prepararte para el examen de certificación Professional Cloud Security Engineer.

Haber obtenido la certificación Associate Cloud Engineer o tener experiencia equivalente.

Módulo 1: Welcome to Your Professional Cloud Security Engineer Journey

Temas:

  • What is the role of a Professional Cloud Security Engineer?
  • Resources to support your certification journey.
  • Creating your study plan.

Objetivos:

  • Understand the role of a Professional Cloud Security Engineer.
  • Learn about the sample scenario used throughout the course.
  • Understand the benefits of becoming Google Cloud Certified.
  • Understand the course structure and types of learning assessments.

Módulo 2: Configuring Access Within a Cloud Solution Environment

Temas:

  • Planning Cymbal Bank’s cloud identity and access management
  • Diagnostic questions
  • Review and study planning

Objetivos:

  • Define Resource Hierarchy and configure Cloud Identity.
  • Explain considerations for managing service accounts, authentication, and authorization controls.
  • Determine the skills you need to develop to use best practices for configuring access within a cloud solution environment.

Módulo 3: Configuring Network Security

Temas:

  • Securing Cymbal Bank’s network resources
  • Diagnostic questions
  • Review and study planning

Objetivos:

  • Identify considerations involved in designing network security (perimeter controls, load balancing, DNSSE, addressing, Cloud DNS).
  • Describe how to configure network segmentation and establish private connectivity.
  • Determine the skills you need to develop in order to design and configure network security.

Módulo 4: Ensuring Data Protection

Temas:

  • Securing Cymbal Bank’s data
  • Diagnostic questions
  • Review and study planning

Objetivos:

  • Identify practices to protect sensitive data.
  • Recognize Google’s approach to managing encryption.
  • Determine the skills you need to develop in order to apply Google’s approach to protect and encrypt sensitive data.

Módulo 5: Managing Operations in a Cloud Environment

Temas:

  • Cymbal Bank’s security operations
  • Diagnostic questions
  • Review and study planning

Objetivos:

  • Identify considerations involved in building and deploying secure infrastructure
    and applications.
  • Describe how to design and configure effective logging, monitoring, and detection in Google Cloud.
  • Determine the skills you need to develop to ensure successful ongoing security operations in a Google Cloud environment.

Módulo 6: Ensuring Compliance

Temas:

  • Cymbal Bank’s security regulatory compliance
  • Diagnostic questions
  • Review and study planning

Objetivos:

  • Identify considerations for compliance and regulatory requirements in a cloud environment.
  • Determine the skills you need to develop to ensure regulatory compliance for solutions in Google Cloud.

Módulo 7: Your next steps

Temas:

  • Sample study plans
  • Exam registration

Objetivos:

  • Learn how to create an individualized study plan.
  • Review sample study plans.
  • Learn how to register for the exam.

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  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

El curso Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam te ayudará a prepararte para el examen de certificación Professional Data Engineer de Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, cuestionarios y debates para ayudarte a familiarizarte con la estructura y el formato del examen. Participarás en el razonamiento de las preguntas del examen y la comprensión de casos. Obtendrás consejos de expertos certificados y revisarás temas del plan de estudios de ingeniería de datos. Al final del curso, tomarás un examen de práctica sin calificación y luego un examen de práctica con calificación que simulará la experiencia de tomar el examen de certificación oficial.

Preparación para el examen de certificación:

Professional Data Engineer

Profesionales de la nube o de ingeniería de datos interesados en realizar el examen de certificación Professional Data Engineer.

  • Prepararte para el examen de certificación Professional Data Engineer.
  • Recibir información, tips y consejos para realizar el examen de certificación.
  • A través de la revisión de cada sección del examen, cubrir los conceptos de más alto nivel, desarrollar confianza en tus conocimientos y reconocer las brechas de habilidades o áreas de estudio.

Estar familiarizado con Google al nivel del curso Data Engineering on Google Cloud.

Módulo 1: Understanding the Professional Data Engineer Certification

Temas:

  • Position the Professional Data Engineer certification among the offerings
  • Distinguish between Associate and Professional
  • Provide guidance between Professional Data Engineer and Associate Cloud Engineer
  • Describe how the exam is administered and the exam rules
  • Provide general advice about taking the exam

Objetivos:

Understand the Professional Data Engineer Certification Exam

Módulo 2: Designing Data Processing Systems

Temas:

  • Designing data processing systems
  • Designing flexible data representations
  • Designing data pipelines
  • Designing data processing infrastructure

Objetivos:

Understand the Designing Data Processing Systems component of the Exam

Módulo 3: Building and Operationalizing Data Processing Systems

Temas:

  • Building and maintaining data structures and databases
  • Building and maintaining flexible data representations
  • Building and maintaining pipelines
  • Building and maintaining processing infrastructure

Objetivos:

Understand the Building and Operationalizing Data Processing Systems component of the Exam

Módulo 4: Operationalizing Machine Learning Models

Temas:

  • Analyzing data and enabling machine learning
  • Deploying an ML pipeline
  • Machine learning terminology review
  • Operationalizing Machine Learning Models: Exam Guide Review
  • Modeling business processes for analysis and optimization

Objetivos:

Understand the Operationalizing Machine Learning Models component of the Exam

Módulo 5: Security, Policy, and Reliability

Temas:

  • Designing for security and compliance
  • Performing quality control
  • Ensuring reliability
  • Visualizing data and advocating policy
  • Ensuring Solution Quality: Exam Guide Review

Objetivos:

Understand the Security, Policy, and Reliability component of the Exam

Módulo 6: Resources and Next Steps

Temas:

  • Debrief
  • Preparation Resources

Objetivos:

Final Review of the Exam

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Acerca del curso

El curso Security in Google Cloud te ofrece amplios conocimientos de los controles y técnicas de seguridad en Google Cloud. A través de conferencias grabadas, demostraciones y laboratorios prácticos, explorarás e implementarás los componentes de una solución segura de Google Cloud, que incluye: Cloud Identity, Resource Manager, Identity and Access Management (IAM), firewalls de Virtual Private Cloud, Cloud Load Balancing, Direct Peering, Carrier Peering, Cloud Interconnect y VPC Service Controls.

  • Analistas, arquitectos e ingenieros de seguridad de la información en la nube.
  • Especialistas en seguridad y ciberseguridad de la información.
  • Arquitectos de infraestructura en la nube.

  • Comprender el enfoque de seguridad de Google.
  • Administrar las identidades de administración mediante Cloud Identity.
  • Implementar la administración de privilegios mínimos mediante Resource Manager e IAM.
  • Implementar el Identity-Aware Proxy.
  • Implementar controles de tráfico IP utilizando firewalls VPC y Google Cloud Armor.
  • Corregir las vulnerabilidades de seguridad, especialmente el acceso público a datos y máquinas virtuales.
  • Buscar y eliminar datos confidenciales con la API de prevención de pérdida de datos en la nube.
  • Analizar los cambios en la configuración de los metadatos de los recursos mediante registros de auditoría.
  • Escanear una implementación de Google Cloud con Forseti, para solucionar vulnerabilidades importantes, especialmente en el acceso público a los datos y VMs.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Haber completado el curso Networking in Google Cloud o tener una experiencia equivalente.
  • Comprensión básica de la terminología de Kubernetes (preferido pero no obligatorio).
  • Conocimiento de conceptos fundamentales en seguridad de la información, a través de la experiencia o mediante capacitación en línea, como “SANS’s SEC301: Introduction to Cyber Security”.
  • Competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.
  • Comprensión de lectura de código en Python o Javascript.

Módulo 1: Foundations of Google Cloud Security

  • Temas:
    • Google Cloud’s Approach to Security
    • The Shared Security Responsibility Model
    • Threats Mitigated by Google and Google Cloud
    • Access Transparency
  • Objetivos:
    • Learn about Google Cloud’s approach to security.
    • Understand the shared security responsibility model.
    • Understand the kinds of threats mitigated by Google and by Google Cloud.
    • Define and understand access transparency.

Módulo 2: Cloud Identity

  • Temas:
    • Cloud Identity
    • Google Cloud Directory Sync
    • Google Authentication Versus SAML-based SSO
    • Authentication Best Practices
  • Objetivos:
    • Learn what Cloud Identity is and what it does.
    • Learn how Directory Sync securely syncs users and permissions between your on-prem LDAP or AD server and the cloud.
    • Understand the two ways Google Cloud handles authentication and how to set up SSO.
    • Explore best practices for managing groups, permissions, domains and admins with Cloud Identity.

Módulo 3: Identity and Access Management (IAM)

  • Temas:
    • Resource Manager
    • IAM Roles
    • IAM Policies
    • IAM Recommender
    • IAM Troubleshooter
    • IAM Audit Logs
    • IAM Best Practices
  • Objetivos:
    • Understand Resource Manager: projects, folders, and organizations.
    • Learn how to implement IAM roles, including custom roles.
    • Understand IAM policies, including organization policies.
    • Understand best practices, including separation of duties and least privilege, the use of Google groups in policies, and avoiding the use of basic roles.
    • Learn how to configure IAM, including custom roles and organization policies.

Módulo 4: Configuring Virtual Private Cloud for Isolation and Security

  • Temas:
    • VPC Firewalls
    • Load Balancing and SSL Policies
    • Interconnect and Peering Policies
    • Best Practices for VPC Networks
    • VPC Flow Logs
    • Learn best practices for configuring VPC firewalls (both ingress and egress rules).
    • Understand load balancing and SSL policies.
    • Understand how to set up private Google API access.
    • Understand SSL proxy use.
  • Objetivos:
    • Learn best practices for VPC networks, including peering and shared VPC use, and the correct use of subnetworks.
    • Learn best security practices for VPNs.
    • Understand security considerations for interconnect and peering options.
    • Become familiar with available security products from partners.
    • Learn to configure VPC firewalls.
    • Prevent data exfiltration with VPC Service Controls.

Módulo 5: Securing Compute Engine: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Service Accounts, IAM Roles and API Scopes
    • Managing VM Logins
    • Organization Policy Controls
    • Compute Engine Best Practices
    • Encrypting Disks with CSEK
  • Objetivos:
    • Learn about Compute Engine service accounts, default and customer-defined.
    • Understand IAM roles and scopes for VMs.
    • Understand how Shielded VMs help maintain your system and application integrity.

Módulo 6: Securing Cloud Data: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Cloud Storage IAM permissions and ACLs
    • Auditing Cloud Data
    • Signed URLs and Policy Documents
    • Encrypting with CMEK and CSEK
    • Cloud HSM
    • BigQuery IAM Roles and Authorized Views
    • Storage Best Practices
  • Objetivos:
    • Use cloud permissions and roles to secure cloud resources.
    • Audit cloud data.
    • Use signed URLs to give access to objects in a Cloud Storage bucket.
    • Manage what can be placed in a Cloud Storage bucket using Signed Policy Document.
    • Encrypt cloud data using customer managed encryption keys (CMEK), customer supplied encryption keys (CSEK), and Cloud HSM.
    • Protecting data in BigQuery using IAM roles and authorized views.

Módulo 7: Application Security: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Types of Application Security Vulnerabilities
    • Web Security Scanner
    • Threat: Identity and Oauth Phishing
    • Identity-Aware Proxy
    • Secret Manager
  • Objetivos:
    • Recall various types of application security vulnerabilities.
    • Understand DoS protections in App Engine and Cloud Functions.
    • Understand the role of Web Security Scanner in mitigating risks.
    • Define and recall the threats posed by Identity and Oauth phishing.
    • Understand the role of Identity-Aware Proxy in mitigating risks.
    • Store application credentials and metadata securely using Secret Manager.

Módulo 8: Securing Google Kubernetes Engine: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Introduction to Kubernetes/GKE
    • Authentication and Authorization
    • Hardening Your Clusters
    • Securing Your Workloads
    • Monitoring and Logging
  • Objetivos:
    • Understand the basic components of a Kubernetes environment.
    • Understand how authentication and authorization works in Google Kubernetes Engine.
    • Recall how to harden Kubernetes Clusters against attacks.
    • Recall how to harden Kubernetes workloads against attacks.
    • Understand logging and monitoring options in Google Kubernetes Engine.

Módulo 9: Protecting against Distributed Denial of Service Attacks (DDoS)

  • Temas:
    • How DDoS Attacks Work
    • Google Cloud Mitigations
    • Types of Complementary Partner Products
  • Objetivos:
    • Understand how DDoS attacks work.
    • Recall common mitigations: Cloud Load Balancing, Cloud CDN, autoscaling, VPC ingress and egress firewalls, Google Cloud Armor.
    • Recall the various types of complementary partner products available.
    • Use Google Cloud Armor to blocklist an IP address and restrict access to an HTTP load balancer.

Módulo 10: Content-Related Vulnerabilities: Techniques and Best Practices

  • Temas:
    • Threat Ransomware
    • Ransomware Mitigations
    • Threats: Data Misuse, Privacy Violations, Sensitive Content
    • Content-Related Mitigations
  • Objetivos:
    • Discuss the threat of ransomware.
    • Understand ransomware mitigations: Backups, IAM, Cloud Data Loss Prevention API.
    • Understand threats to content: Data misuse, privacy violations, sensitive/restricted/ unacceptable content.
    • Recall mitigations for threats to content: Classifying content using Cloud ML APIs; scanning and redacting data using the DLP API.

Módulo 11: Monitoring, Logging, Auditing, and Scanning

  • Temas:
    • Cloud Audit Logs
    • Deploying and Using Forseti
  • Objetivos:
    • Understand and use Security Command Center.
    • Understand and use Cloud Monitoring and Cloud Logging.
    • Install the Monitoring and Logging Agents.
    • Understand Cloud Audit Logs.
    • Gain experience configuring and viewing Cloud Audit Logs.
    • Gain experience deploying and using Forseti.
    • Learn how to inventory a deployment with Forseti Inventory.
    • Learn how to scan a deployment with Forseti Scanner.

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Acerca del curso

El curso Getting Started with Google Kubernetes Engine te enseñará cómo organizar cargas de trabajo en contenedores de Docker, implementarlas en clústeres de Kubernetes proporcionados por Google Kubernetes Engine y escalar esas cargas de trabajo para manejar un mayor tráfico. También, aprenderás a implementar continuamente código nuevo en un clúster de Kubernetes para proporcionar actualizaciones de aplicación.

  • Desarrolladores de aplicaciones, arquitectos de soluciones en la nube, ingenieros de DevOps, administradores de TI.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicaciones e infraestructura con Google Cloud.

  • Comprender cómo funcionan los contenedores de software.
  • Comprender la arquitectura de Kubernetes.
  • Comprender la arquitectura de Google Cloud.
  • Comprender cómo funciona la red de pods en Google Kubernetes Engine.
  • Crear y administrar clústeres de Kubernetes Engine con Google Cloud Console y los comandos gcloud/kubectl.

  • Competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux, así como tecnologías de servidor web como Nginx.
  • Experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Modulo 1: Introduction to Google Cloud

  • Temas:
    • Use the Google Cloud Console
    • Use Cloud Shell
    • Define Cloud Computing
    • Identify Google Cloud compute services
    • Understand Regions and Zones
    • Understand the Cloud Resource Hierarchy
    • Administer your Google Cloud Resources
  • Objetivos:
    • Identify Google Cloud services and their function.
    • Choose the right Google Cloud services to create your own Cloud solution

Modulo 2: Containers and Kubernetes in Google Cloud

  • Temas:
    • Create a Container Using Cloud Build
    • Store a Container in Container Registry
    • Understand the Relationship Between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE)
    • Understand how to Choose Among Google Cloud Compute Platforms
  • Objetivos:
    • Create a Container using Cloud Build.
    • Store a Container in Container Registry.
    • Compare and Contrast Kubernetes and GKE features.

Modulo 3: Kubernetes Architecture

  • Temas:
    • Understand the Architecture of Kubernetes: Pods, Namespaces
    • Understand the Control-plane Components of Kubernetes
    • Create Container Images using Cloud Build
    • Store Container Images in Container Registry
    • Create a Kubernetes Engine Cluster
  • Objetivos:
    • Conceptualize the Kubernetes Architecture.
    • Deploy a Kubernetes Cluster using GKE.
    • Deploy Pods to a GKE Cluster.
    • View and Manage Kubernetes Objects.
    • Conceptualize the Migrate for Anthos process

Modulo 4: Introduction to Kubernetes Workloads

  • Temas:
    • The kubectl Command
    • Introduction to Deployments
    • Pod Networking
    • Volumes Overview
  • Objetivos:
    • Understand the Kubectl command.
    • Understand how Deployments are used in Kubernetes.
    • Understand the networking architecture of Pods.
    • Understand Kubernetes storage abstractions.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
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Acerca del curso

El curso Serverless Data Processing with Dataflow está destinado a profesionales de Big Data que deseen ampliar su comprensión de Dataflow para avanzar en sus aplicaciones de procesamiento de datos.

Comenzando con los fundamentos, este curso explica cómo Apache Beam y Dataflow funcionan juntos para satisfacer sus necesidades de procesamiento de datos sin el riesgo de depender de un proveedor. La sección sobre el desarrollo de canalizaciones (pipelines) cubre cómo convertir la lógica comercial en aplicaciones de procesamiento de datos que puedan ejecutarse en Dataflow. El curso culmina con un enfoque en las operaciones, que revisa las lecciones más importantes para operar una aplicación de datos en Dataflow, incluido el monitoreo, la resolución de problemas, las pruebas y la confiabilidad.

  • Ingeniero de datos.
  • Analistas de datos y científicos de datos que aspiren a desarrollar habilidades de ingeniería de datos.

  • Demostrar cómo Apache Beam y Dataflow funcionan juntos para satisfacer las necesidades de procesamiento de datos de tu organización.
  • Resumir los beneficios de Beam Portability Framework y activarlo para sus canalizaciones de Dataflow.
  • Habilitar Shuffle y Streaming Engine, para canalizaciones por lotes y de transmisión respectivamente, para obtener el máximo rendimiento.
  • Habilitar Flexible Resource Scheduling para obtener un rendimiento más rentable.
  • Seleccionar la combinación correcta de permisos de IAM para el trabajo de Dataflow.
  • Implementar las mejores prácticas para un entorno de procesamiento de datos seguro.
  • Seleccionar y ajustar I/O de tu elección para la canalización de Dataflow.
  • Utilizar esquemas para simplificar tu código Beam y mejorar el rendimiento de su canalización.
  • Desarrollar una canalización Beam utilizando SQL y DataFrames.
  • Realizar monitoreo, resolución de problemas, pruebas y CI/CD en canalizaciones de Dataflow.

  • Haber completado Building Batch Data Pipelines.
  • Haber completado Building Resilient Streaming Analytics Systems.

Módulo 1: Introduction

Temas:

  • Course Introduction
  • Beam and Dataflow Refresher

Objetivos:

  • Introduce the course objectives.
  • Demonstrate how Apache Beam and Dataflow work together to fulfill your organization’s data processing needs.

Módulo 2: Beam Portability

Temas:

  • Beam Portability
  • Runner v2
  • Container Environments
  • Cross-Language Transforms

Objetivos:

  • Summarize the benefits of the Beam Portability Framework.
  • Customize the data processing environment of your pipeline using custom containers.
  • Review use cases for cross-language transformations.
  • Enable the Portability framework for your Dataflow pipelines.

Módulo 3: Separating Compute and Storage with Dataflow

Temas:

  • Dataflow
  • Dataflow Shuffle Service
  • Dataflow Streaming Engine
  • Flexible Resource Scheduling

Objetivos:

  • Enable Shuffle and Streaming Engine, for batch and streaming pipelines respectively, for maximum performance.
  • Enable Flexible Resource Scheduling for more cost-efficient performance.

Módulo 4: IAM, Quotas, and Permissions

Temas:

  • IAM
  • Quota

Objetivos:

  • Select the right combination of IAM permissions for your Dataflow job.
  • Determine your capacity needs by inspecting the relevant quotas for your Dataflow jobs.

Módulo 5: Security

Temas:

  • Data Locality
  • Shared VPC
  • Private IPs
  • CMEK

Objetivos:

  • Select your zonal data processing strategy using Dataflow, depending on your data locality needs.
  • Implement best practices for a secure data processing environment.

Módulo 6: Beam Concepts Review

Temas:

  • Beam Basics
  • Utility Transforms
  • DoFn Lifecycle

Objetivos:

Review main Apache Beam concepts (Pipeline, PCollections, PTransforms, Runner, reading/writing, Utility PTransforms, side inputs), bundles and DoFn Lifecycle.

Módulo 7: Windows, Watermarks, Triggers

Temas:

  • Windows
  • Watermarks
  • Triggers

Objetivos:

  • Implement logic to handle your late data.
  • Review different types of triggers.
  • Review core streaming concepts (unbounded PCollections, windows).

Módulo 8: Sources and Sinks

Temas:

  • Sources and Sinks
  • Text IO and File IO
  • BigQuery IO
  • PubSub IO
  • Kafka IO
  • Bigable IO
  • Avro IO
  • Splittable DoFn

Objetivos:

  • Write the I/O of your choice for your Dataflow pipeline.
  • Tune your source/sink transformation for maximum performance.
  • Create custom sources and sinks using SDF.

Módulo 9: Schemas

Temas:

  • Beam Schemas
  • Code Examples

Objetivos:

  • Introduce schemas, which give developers a way to express structured data in their Beam pipelines.
  • Use schemas to simplify your Beam code and improve the performance of your pipeline.

Módulo 10: State and Timers

Temas:

  • State API
  • Timer API
  • Summary

Objetivos:

  • Identify use cases for state and timer API implementations.
  • Select the right type of state and timers for your pipeline.

Módulo 11: Best Practices

Temas:

  • Schemas
  • Handling unprocessable Data
  • Error Handling
  • AutoValue Code Generator
  • JSON Data Handling
  • Utilize DoFn Lifecycle
  • Pipeline Optimizations

Objetivos:

Implement best practices for Dataflow pipelines.

Módulo 12: Dataflow SQL and DataFrames

Temas:

  • Dataflow and Beam SQL
  • Windowing in SQL
  • Beam DataFrames

Objetivos:

Develop a Beam pipeline using SQL and DataFrames.

Módulo 13: Beam Notebooks

Temas:

Beam Notebooks

Objetivos:

  • Prototype your pipeline in Python using Beam notebooks.
  • Launch a job to Dataflow from a notebook.

Módulo 14: Monitoring

Temas:

  • Job List
  • Job Info
  • Job Graph
  • Job Metrics
  • Metrics Explorer

Objetivos:

  • Navigate the Dataflow Job Details UI.
  • Interpret Job Metrics charts to diagnose pipeline regressions.
  • Set alerts on Dataflow jobs using Cloud Monitoring.

Módulo 15: Logging and Error Reporting

Temas:

  • Logging
  • Error Reporting

Objetivos:

Use the Dataflow logs and diagnostics widgets to troubleshoot pipeline issues.

Módulo 16: Troubleshooting and Debug

Temas:

  • Troubleshooting Workflow
  • Types of Troubles

Objetivos:

  • Use a structured approach to debug your Dataflow pipelines.
  • Examine common causes for pipeline failures.

Módulo 17: Performance

Temas:

  • Pipeline Design
  • Data Shape
  • Source, Sinks, and External Systems
  • Shuffle and Streaming Engine

Objetivos:

  • Understand performance considerations for pipelines.
  • Consider how the shape of your data can affect pipeline performance.

Módulo 18: Testing and CI/CD

Temas:

  • Testing and CI/CD Overview
  • Unit Testing
  • Integration Testing
  • Artifact Building
  • Deployment

Objetivos:

  • Testing approaches for your Dataflow pipeline.
  • Review frameworks and features available to streamline your CI/CD workflow for Dataflow pipelines.

Módulo 19: Reliability

Temas:

  • Introduction to Reliability
  • Monitoring
  • Geolocation
  • Disaster Recovery
  • High Availability

Objetivos:

Implement reliability best practices for your Dataflow pipelines.

Módulo 20: Flex Templates

Temas:

  • Classic Templates
  • Flex Templates
  • Using Flex Templates
  • Google-provided Templates

Objetivos:

Using flex templates to standardize and reuse Dataflow pipeline code.

Módulo 21: Summary

Temas:

Summary

Objetivos:

Quick recap of training topics

Documentación oficial para el curso Serverless Data Processing with Dataflow.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Con el curso Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud aprenderás a monitorear, solucionar problemas y mejorar tu infraestructura y el rendimiento de las aplicaciones. Guiado por los principios de Site Reliability Engineering (SRE), este curso presenta una combinación de conferencias, demostraciones, laboratorios prácticos y estudios de casos del mundo real. En este curso, obtendrás experiencia con el monitoreo de pila completa, la administración y el análisis de registros en tiempo real, la depuración de código en producción y el perfilado del uso de memoria y CPU.

  • Arquitectos de la nube, administradores y personal de SysOps.
  • Desarrolladores de la nube y personal de DevOps.

  • Planificar e implementar una infraestructura de registro y monitoreo bien diseñada.
  • Definir indicadores de nivel de servicio (SLIs) y objetivos de nivel de servicio (SLOs).
  • Crear dashboards y alertas de monitoreo efectivos.
  • Supervisar, solucionar problemas y mejorar la infraestructura de Google Cloud.
  • Analizar y exportar los registros de auditoría de Google Cloud.
  • Encontrar defectos en el código de producción, identificar cuellos de botella y mejorar el rendimiento.
  • Optimizar los costos de monitoreo.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener conocimiento básicos de scripting o codificación.
  • Tener competencias con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud Monitoring Tools

  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud operations-focused components: Logging, Monitoring, Error Reporting, and Service Monitoring.
  • Understand the purpose and capabilities of Google Cloud application performance management focused components: Debugger, Trace, and Profiler.

Módulo 2: Avoiding Customer Pain

  • Construct a monitoring base on the four golden signals: latency, traffic, errors, and saturation.
  • Measure customer pain with SLIs.
  • Define critical performance measures.
  • Create and use SLOs and SLAs.
  • Achieve developer and operation harmony with error budgets.

Módulo 3: Alerting Policies

  • Develop alerting strategies.
  • Define alerting policies.
  • Add notification channels.
  • Identify types of alerts and common uses for each.
  • Construct and alert on resource groups.
  • Manage alerting policies programmatically.

Módulo 4: Monitoring Critical Systems

  • Choose best practice monitoring project architectures.
  • Differentiate Cloud IAM roles for monitoring.
  • Use the default dashboards appropriately.
  • Build custom dashboards to show resource consumption and application load.
  • Define uptime checks to track aliveness and latency.

Módulo 5: Configuring Google Cloud Services for Observability

  • Integrate logging and monitoring agents into Compute Engine VMs and images.
  • Enable and use Kubernetes Monitoring.
  • Extend and clarify Kubernetes monitoring with Prometheus.
  • Expose custom metrics through code and with the help of OpenCensus.

Módulo 6: Advanced Logging and Analysis

  • Identify and choose among resource tagging approaches.
  • Define log sinks (inclusion filters) and exclusion filters.
  • Create metrics based on logs.
  • Define custom metrics.
  • Use Error Reporting to link application errors to Logging.
  • Export logs to BigQuery.

Módulo 7: Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs.
  • Enable and monitor Packet Mirroring.
  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center.
  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources.
  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data.
  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions.

Módulo 8: Managing Incidents

  • Define incident management roles and communication channels.
  • Mitigate incident impact.
  • Troubleshoot root causes.
  • Resolve incidents.
  • Document incidents in a post-mortem process.

Módulo 9: Monitoring Network Security and Audit Logs

  • Collect and analyze VPC Flow logs and Firewall Rules logs.
  • Enable and monitor Packet Mirroring.
  • Explain the capabilities of Network Intelligence Center.
  • Use Admin Activity audit logs to track changes to the configuration or metadata of resources.
  • Use Data Access audit logs to track accesses or changes to user-provided resource data.
  • Use System Event audit logs to track GCP administrative actions.

Módulo 10: Optimizing Stackdriver Costs

  • Understand Stackdriver billing.
  • Analyze Stackdriver resource utilization.
  • Implement best practices for Stackdriver cost control.

Documentación oficial para el curso Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud.

  • Formador certificado por Google Cloud.
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Acerca del curso

Los datos son considerados el activo más importante de una organización y la manera en la que se gestionen aumentará exponencialmente su valor.

Este curso pretende enseñar a los participantes el desarrollo, la ejecución y la supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que mejoran el valor de los datos y los activos de información a lo largo de su ciclo de vida.

Preparación para certificación CDP Data Governance

  • Aprender a liderar el diseño e implementación del programa de gobierno de datos de la organización alineado con sus planes y objetivos estratégicos.
  • Obtener una visión global del manejo de datos en una organización y de todos los aspectos involucrados: responsabilidad, seguridad y privacidad, estructura, modelado y arquitectura de los datos.
  • Conocer las herramientas para poder implementar el gobierno del dato.
  • Entender cuáles son las normativas y los marcos legales locales e internacionales sobre privacidad y tratamiento de datos e información sensible.
  • Aprender a mejorar los resultados a través de algoritmos, Business Intelligence, Analytics, inteligencia artificial y cualquier tipo de procesamiento basado en datos.
  • Gestionar adecuadamente los riesgos de seguridad de los datos.
  • Entender las diferentes áreas de conocimiento en gestión de datos y las buenas prácticas que se proponen en diferentes frameworks de gestión de datos.

  • No existen requisitos previos para acceder a este curso.
  • Es aconsejable estar familiarizado con lo conceptos básicos de gestión de bases de datos, Big Data y gestión de datos en general.

Módulo 1: El gobierno de datos. Introducción

  • ¿Qué es el gobierno de datos, su propósito y la audiencia del gestión de datos?
  • Marcos de referencia (TOGAF, COBIT, etc.).
  • Los roles en el gobierno de datos.

Módulo 2: Calidad de los datos

  • Dimensiones de la calidad de los datos, políticas, procedimientos, métricas, tecnología y recursos y modelos de referencia.

Módulo 3: Datos maestros y de referencia

  • Diferencias entre los datos maestros y de referencia.
  • Arquitecturas MDM genéricas.
  • Implementación gradual y evaluación de madurez, soluciones MDM para considerar los procedimientos comerciales para MDM.

Módulo 4: Almacenamiento de datos y gestión de BI

  • Provisión de Business Intelligence (BI) para la empresa y gestión de datos consumidos.
  • Data Warehouse. Tipos de BI, DW y Analytics.

Módulo 5: Modelado de datos

  • Tipos y niveles de modelos de datos.
  • Uso y explotación de modelos de datos.
  • Integración en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Módulo 6: Metadatos

  • Tipos y usos de metadatos.
  • Fuentes de metadatos.
  • Repositorios de metadatos. Accesos y glosarios.

Módulo 7: Arquitectura de datos

  • Enfoques, planes, consideraciones y directrices para la provisión de integración de datos y acceso.
  • Arquitectura orientada a servicios (SOA).
  • Virtualización de datos.

Módulo 8: Ciclo de vida de los datos

  • Planificación proactiva para la gestión de datos en todo su ciclo de vida.
  • Análisis de cada una de las fases del ciclo de vida.

Módulo 9: Seguridad y privacidad de los datos

  • Amenazas y sus categorías.
  • Defensas, mecanismos y enfoques. Accesos no autorizado, uso y pérdida de datos.
  • Violaciones de seguridad y privacidad. Uso ilegal de los datos.

Módulo 10: Legalidad de los datos

  • Políticas y procesos de aseguramiento.
  • Adaptación a los requisitos legales y reglamentarios.
  • Cumplimiento normativo y sanciones por incumplimiento

Módulo 11: Los riesgos y los datos

  • Integración de datos.
  • Interoperabilidad de datos.
  • Desafíos, ventajas y riesgos en la integración e interoperabilidad de los datos.

  • Libro DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), 2ª edición.
  • Material diseñado para la formación.
  • Material de ayuda para el estudio de la certificación CDPM.

  • Formador certificado.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Con el curso Architecting with Google Kubernetes Engine aprenderás a implementar y administrar aplicaciones en contenedores en Google Kubernetes Engine (GKE). Conocerás cómo usar otras herramientas en Google Cloud que interactúen con las implementaciones de GKE. Este curso presenta una combinación de conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para ayudarte a explorar e implementar elementos de solución, incluidos componentes de infraestructura como pods, contenedores, implementaciones y servicios, junto con redes y servicios de aplicaciones. También, aprenderás a implementar soluciones prácticas, incluida la administración de seguridad y acceso, la administración de recursos y la supervisión de recursos.

  • Arquitectos de nube, administradores y personal de SysOps/DevOps.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicaciones e infraestructura con Google Cloud.

  • Comprender cómo funcionan los contenedores de software.
  • Comprender la arquitectura de Kubernetes.
  • Comprender la arquitectura de Google Cloud.
  • Comprender cómo funciona la red de pods en Google Kubernetes Engine.
  • Crear y administrar clústeres de Kubernetes Engine con Google Cloud Console y los comandos gcloud/kubectl.
  • Iniciar, revertir y exponer trabajos en Kubernetes.
  • Administrar el control de acceso mediante Kubernetes RBAC e IAM.
  • Administrar las políticas de seguridad y de red de los pods.
  • Utilizar Secrets y ConfigMaps para aislar las credenciales de seguridad y los artefactos de configuración.
  • Comprender las opciones de Google Cloud para los servicios de almacenamiento administrado.
  • Supervisar las aplicaciones que se ejecutan en Google Kubernetes Engine.

Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud

  • Temas:
    • Use the Google Cloud Console
    • Use Cloud Shell
    • Define Cloud Computing
    • Identify Google Cloud Compute Services
    • Understand Regions and Zones
    • Understand the Cloud Resource Hierarchy
    • Administer your Google Cloud Resources
  • Objetivos:
    • Identify Google Cloud services and their function.
    • Choose the right Google Cloud services to create your own Cloud solution

Módulo  2: Containers and Kubernetes in Google Cloud

  • Temas:
    • Create a Container Using Cloud Build
    • Store a Container in Container Registry
    • Understand the Relationship Between Kubernetes and Google Kubernetes Engine (GKE)
    • Understand how to Choose Among Google Cloud Compute Platforms
  • Objetivos:
    • Create a Container using Cloud Build.
    • Store a Container in Container Registry.
    • Compare and Contrast Kubernetes and GKE features.

Módulo 3: Kubernetes Architecture

  • Temas:
    • Understand the Architecture of Kubernetes: Pods, Namespaces
    • Understand the Control-plane Components of Kubernetes
    • Create Container Images using Cloud Build
    • Store Container Images in Container Registry
    • Create a Kubernetes Engine Cluster
  • Objetivos:
    • Conceptualize the Kubernetes Architecture.
    • Deploy a Kubernetes Cluster using GKE.
    • Deploy Pods to a GKE Cluster.
    • View and Manage Kubernetes Objects.
    • Conceptualize the Migrate for Anthos process

Módulo 4: Kubernetes Operations

  • Temas:
    • The Kubectl Command
  • Objetivos:
    • Work with the Kubectl Command.
    • Inspect the Cluster and Pods.
    • View a Pod’s Console Output.
    • Sign in to a Pod Interactively.

Módulo 5: Deployment, Jobs, and Scaling

  • Temas:
    • Deployments
    • Ways to Create Deployments
    • Services and Scaling
    • Updating Deployments
    • Rolling Updates
    • Blue/Green Deployments
    • Canary Deployments
    • Managing Deployments
    • Jobs and CronJobs
    • Parallel Jobs
    • CronJobs
    • Cluster Scaling
    • Downscaling
    • Node Pools
    • Controlling Pod Placement
    • Affinity and Anti-Affinity
    • Pod Placement Example
    • Taints and Tolerations
    • Getting Software into your Cluster
  • Objetivos:
    • Create and Use Deployments.
    • Create and Run Jobs and CronJobs.
    • Scale Clusters Manually and Automatically.
    • Configure Node and Pod Affinity.
    • Get Software into your Cluster with Helm Charts and Kubernetes Marketplace.

Módulo 6: GKE Networking

  • Temas:
    • Introduction
    • Pod Networking
    • Services
    • Finding Services
    • Service Types and Load Balancers
    • How Load Balancers Work
    • Ingress Resource
    • Container-Native Load Balancing
    • Network Security
  • Objetivos:
    • Create Services to expose applications that are running within Pods.
    • Use load balancers to expose Services to external clients.
    • Create Ingress resources for HTTP(S) load balancing.
    • Leverage container-native load balancing to improve Pod load balancing.
    • Define Kubernetes network policies to allow and block traffic to Pods.

Módulo 7: Persistent Data and Storage

  • Temas:
    • Volumes
    • Volume Types
    • The PersistentVolume Abstraction
    • More on PersistentVolumes
    • StatefulSets
    • ConfigMaps
    • Secrets
  • Objetivos:
    • Use Secrets to isolate security credentials.
    • Use ConfigMaps to isolate configuration artifacts.
    • Push out and roll back updates to Secrets and ConfigMaps.
    • Configure Persistent Storage Volumes for Kubernetes Pods.
    • Use StatefulSets to ensure that claims on persistent storage volumes persist across restarts.

Módulo 8: Access Control and Security in Kubernetes and Kubernetes Engine

  • Temas:
    • Understand Kubernetes Authentication and Authorization
    • Define Kubernetes RBAC Roles and Role Bindings for Accessing Resources in Namespaces
    • Define Kubernetes RBAC Cluster Roles and ClusterRole Bindings for
    • Accessing Cluster-scoped Resources
    • Define Kubernetes Pod Security Policies
    • Understand the Structure of IAM
    • Define IAM roles and Policies for Kubernetes Engine Cluster Administration
  • Objetivos:
    • Define IAM roles and policies for GKE.
    • Define Kubernetes RBAC roles and role bindings.
    • Define Kubernetes pod security policies.

Módulo 9: Logging and Monitoring

  • Temas:
    • Use Cloud Monitoring to monitor and manage availability and performance
    • Locate and inspect Kubernetes logs
    • Create probes for wellness checks on live applications
  • Objetivos:
    • Create forensic logs for systems monitoring.
    • Monitor your system performance from different vantage points.
    • Create probes for wellness checks on live applications.

Módulo 10: Using Google Cloud Managed Storage Services from Kubernetes Applications

  • Temas:
    • Understand Pros and Cons for Using a Managed Storage Service Versus
    • Self-managed Containerized Storage
    • Enable Applications Running in GKE to Access Google Cloud Storage Services
    • Understand Use Cases for Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Firestore, and BigQuery from within a Kubernetes Application
  • Objetivos:
    • Understand use cases for Cloud Storage within a Kubernetes application.
    • Understand use cases for Cloud SQL and Cloud Spanner within a Kubernetes application.
    • Understand use cases for Datastore within a Kubernetes application
    • Understand use cases for Cloud Bigtable within a Kubernetes application.

Módulo 11: Logging and Monitoring

  • Temas:
    • CI/CD overview
    • CI/CD for Google Kubernetes Engine
    • CI/CD Examples
  • Objetivos:
    • Manage application code in a source repository that can trigger code changes to a continuous delivery pipeline.
    • Create a continuous delivery pipeline using Cloud Build and start it manually or automatically with a code change.
    • Implement a canary deployment that hosts two versions of your application in production for release testing.

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Kubernetes Engine.

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Acerca del curso

El curso Application Development with Cloud Run presenta los conceptos básicos, las prácticas, las capacidades y las herramientas aplicables al desarrollo moderno de aplicaciones nativas de la nube con Google Cloud Run. A través de una combinación de conferencias, laboratorios prácticos y materiales complementarios, aprenderás a diseñar, implementar, proteger, administrar y escalar aplicaciones en Google Cloud mediante Cloud Run.

Desarrolladores de la nube, desarrolladores de API, clientes y socios.

  • Obtener un conocimiento detallado de Cloud Run, la plataforma informática completamente administrada de Google Cloud para implementar y escalar aplicaciones en contenedores de forma rápida y segura.
  • Escribir y migrar código utilizando tus lenguajes favoritos (Go, Python, Java, Ruby, Node.js y más).
  • Comunicación segura de servicio a servicio basada en identidades de servicio y otorgar a las aplicaciones solo los permisos que necesitan.
  • Aprender a crear aplicaciones de alta disponibilidad con baja latencia para el usuario final, a nivel mundial.
  • Obtener información sobre cómo conectarse y conservar datos en las ofertas de bases de datos administradas en Google Cloud.
  • Comprender cómo la abstracción de toda la gestión de la infraestructura crea una experiencia de desarrollador sencilla.

  • Estar familiarizado con los comandos de Linux y la interfaz de línea de comandos.
  • Tener un conocimiento básico de Google Cloud.
  • Tener un conocimiento básico de redes.
  • Tener un conocimiento básico de uno o más lenguajes de programación como Go, Python, Java, Ruby o Node.js.
  • Tener un conocimiento básico de shell scripts, YAML, JSON, HTTP y TLS.

Módulo 1: Introducing Application Development with Cloud Run

Temas:

This module gives a general overview of Cloud Run. If you’re new to Cloud Run (or even to Google Cloud), this will be a great introduction.

Objetivos:

  • A general understanding of Cloud Run
  • Understand how how high availability, low end-user latency and developer productivity are important architectural drivers for web based applications today
  • Understand the advantages of serverless on Google Cloud.

Módulo 2: Understanding Cloud Run

Temas:

  • You can use any language, any library and any binary. Cloud Run expects your app (in a container image) to listen on a port and respond to HTTP requests.
  • Use a docker repository on Artifact Registry to store your images: Cloud Run only deploys from there.
  • Cloud Run uses autoscaling to handle all incoming requests
  • Pay for use pricing model
  • No background tasks: Container lifetime is only guaranteed while handling requests
  • There is no persistent storage: Store data downstream
  • Cloud Run is portable (containers and Knative)

Objetivos:

  • Understand Container Images and Containers
  • Understand how Cloud Run is different from an always-on server
  • Implement the deployment of a container image to Cloud Run (hands-on lab)
  • Understand auto-scaling and on-demand containers

Módulo 3: Building Container Images

Temas:

  • The contents of a container image (deep dive)
  • There are two ways to build container images
    • Buildpacks (hands-off)
    • Docker (you’re in control)
  • Cloud Run supports both source-based and a container image based workflow
  • The most important considerations of building a secure container image

Objetivos:

  • Deeply understand what is inside a container image
  • Package an application into a container image with Buildpacks (hands-on lab activity)
  • Understand that Dockerfiles are a lower-level and more transparent alternative to Buildpacks

Módulo 4: Building Container Images

Temas:

  • Container lifecycle
    • Idle vs serving
    • Shutdown lifecycle hook
  • Cold starts
    • Min instances
  • Container readiness
  • The service resource and what it describes
  • Configuring memory limits and CPU allocation
  • Deploying a new revision
  • Traffic steering (tagging, gradual rollouts)

Objetivos:

  • Understand the advantages of the shutdown lifecycle hook
  • Understand how to avoid request queuing
  • Implement new versions of an application (hands-on lab activity)
  • Implement gradual traffic migration (hands-on lab activity)

Módulo 5: Configuring Service Identity and Authorization

Temas:

  • Cloud IAM
    • Service account, policy binding, roles, types of members, resource hierarchy (in practice)
    • Service accounts
    • Cloud Run IAM roles
  • Cloud Run
    • Default service account
    • Risks of using the default service account

Objetivos:

  • Understand that every action on a Cloud resource is actually an API call
  • Understand how and why to limit the permissions in your Cloud Run service to only specific and necessary API calls
  • Understand the process needed to make the default permissions of a Cloud API more secure
  • Use the client libraries to call other Google Cloud services (hands-on lab activity)

Módulo 6: Serving Requests

Temas:

  • Custom Domains
  • Global Load Balancer
    • URL Map
    • Frontend
    • Backend services
  • Benefits and drawbacks of GLB over custom domain
  • Types of GLB Backends
  • Multi-region load balancing
  • Multi-regional applications challenges
  • Cloud CDN

Objetivos:

  • Use Cloud CDN to improve the reliability and performance of an application
  • Use path-based routing to combine multiple applications on one domain
  • Route incoming requests to the Cloud Run service closest to clients

Módulo 7: Using Inbound and Outbound Access Control

Temas:

  • Ingress settings
  • Cloud Armor
  • Using Cloud IAM to protect services
    • Understand how authenticated requests (IAM + OIDC tokens) work (builds on Module 5)
  • VPC, VPC Access Connector
  • Egress settings

Objetivos:

  • Connecting your project to resources with a private IP
  • Implementing controls to prevent outbound traffic to dangerous or unwanted hosts
  • Implementing filters for inbound traffic using content-based rules
  • Implementing controlled access to only specific service accounts

Módulo 8: Persisting Data

Temas:

  • Understanding why you need to store data externally when running a workload on Cloud Run.
  • Connect with Cloud SQL from Cloud Run
    • Understand how it works (managed Cloud SQL Proxy)
  • Managing concurrency as a way to safeguard performance (understand why and when)
  • Connecting with Memorystore
  • VPC Connector
    • Challenges with scaling Memorystore (throughput)
  • Briefly introduce Cloud Storage, Firestore and Cloud Spanner, while reinforcing how the client libraries use the built-in service account to connect (Module 5 is prerequisite knowledge).
  • Multi-region data storage (and what Spanner and Firestore can do for you)

Objetivos:

  • Understand how to connect your application with Cloud SQL to store relational data
  • Use a VPC Connector to reach a private Memorystore instance
  • Understand how to connect with Cloud Storage, Spanner and Firestore

Módulo 9: Implementing Service-to-Service Communication

Temas:

  • Understanding Cloud Pub/Sub
    • Understanding topics, push subscriptions
    • Idempotency (Handling retries and at-least-once invocation)
      • Event ID, design for resume, or use a lease
    • Handling undeliverable messages
  • How to asynchronously schedule a background task on a different service
  • Cloud Tasks, and when to choose it over Cloud Pub/Sub
  • Benefits of using Pub/Sub to pass messages over making sync RPC requests
  • Learn about services in Google Cloud with a built-in integration to push events to Pub/Sub (Cloud Build, Artifact Registry, Cloud Storage, IOT
  • Core, BigQuery)
  • Cloud Scheduler to invoke services on a schedule.
  • CloudEvents
  • EventArc, and how to consume Audit logs
    • What to expect now, and how EventArc will develop over time

Objetivos:

  • Using Cloud Pub/Sub to send messages between services
  • Discovering the URL of other Cloud Run services
  • Receiving events from other Google Cloud services
  • Processing background tasks asynchronously

Módulo 10: Orchestrating and Automating Serverless Workflows

Temas:

  • Conceptual overview of Cloud Workflows
  • Invoking and passing parameters
  • Understand steps and jumps
  • Defining, using and passing values with variables
  • Using the switch statement to add logic
  • Workflow visualization
  • Calling HTTPS endpoints
  • Calling an authenticated Cloud Run service
  • Example: polling API for completion

Objetivos:

  • Understand the capabilities of Cloud Workflows
  • Learn how to model a simple workflow with steps and conditional jumps
  • Integrating Cloud Run with Cloud Workflows
  • Understand how to invoke workflows

Documentación oficial para el curso Application Development with Cloud Run.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

El curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals presenta los productos y servicios de Big Data y Machine Leearning de Google Cloud que respaldan el ciclo de vida de datos a IA. Explora los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una gran canalización de datos y modelos de machine learning con Vertex AI en Google Cloud.

  • Analistas de datos, científicos de datos y analistas de negocios que estén comenzando con Google Cloud.
  • Personas responsables de diseñar pipelines y arquitecturas para el procesamiento de datos, crear y mantener modelos estadísticos y de machine learning, consultar conjuntos de datos, visualizar resultados de consultas y crear informes.
  • Ejecutivos y tomadores de decisiones de TI que evalúen Google Cloud para que lo utilicen los científicos de datos.

  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning
  • Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub
  • Analyze big data at scale with BigQuery
  • Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud
  • Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI
  • Build a machine learning pipeline using AutoML

Tener conocimientos básicos de uno o más de los siguientes:

  • Lenguaje de consulta de base de datos como SQL.
  • Flujo de trabajo de ingeniería de datos desde extracción, transformación, carga hasta análisis, modelado e implementación.
  • Modelos de machine learning, como son modelos supervisados y no supervisados.

Módulo 0: Course Introduction

Temas:

This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course and provides an overview of the course structure and goals.

Objetivos:

  • Recognize the data-to-AI lifecycle on Google Cloud
  • Identify the connection between data engineering and machine learning

Módulo 1: Big Data and Machine Learning on Google Cloud

Temas:

This section explores the key components of Google Cloud’s infrastructure. We introduce many of the big data and machine learning products and services tha support the data-to AI lifecycle on Google Cloud.

Objetivos:

  • Identify the different aspects of Google Cloud’s infrastructure.
  • Identify the big data and machine learning products on Google Cloud.

Módulo 2: Data Engineering for Streaming Data

Temas:

This section introduces Google Cloud’s solution to managing streaming data. It examines an end-to-end pipeline, including data ingestion with Pub/Sub, data processing with Dataflow, and data visualization with Looker and Data Studio.

Objetivos:

  • Describe an end-to-end streaming data workflow from ingestion to data visualization.
  • Identify modern data pipeline challenges and how to solve them at scale with Dataflow.
  • Build collaborative real-time dashboards with data visualization tools.

Módulo 3: Big Data with BigQuery

Temas:

This section introduces learners to BigQuery, Google’s fully managed, serverless data warehouse. It also explores BigQuery ML and the processes and key commands that are used to build custom machine learning models.

Objetivos:

  • Describe the essentials of BigQuery as a data warehouse.
  • Explain how BigQuery processes queries and stores data.
  • Define BigQuery ML project phases.
  • Build a custom machine learning model with BigQuery ML.

Módulo 4: Machine Learning Options on Google Cloud

Temas:

This section explores four different options to build machine learning models on Google Cloud. It also introduces Vertex AI, Google’s unified platform for building and managing the lifecycle of ML projects.

Objetivos:

  • Identify different options to build ML models on Google Cloud.
  • Define Vertex AI and its major features and benefits.
  • Describe AI solutions in both horizontal and vertical markets.

Módulo 5: The Machine Learning Workflow with Vertex AI

Temas:

This section focuses on the three key phases—data preparation, model training, and model preparation—of the machine learning workflow in Vertex AI. Learners can practice building a machine learning model with AutoML.

Objetivos:

  • Describe a ML workflow and the key steps.
  • Identify the tools and products to support each stage.
  • Build an end-to-end ML workflow using AutoML.

Módulo 6: Course Summary

Temas:

This section reviews the topics covered in the course and provides additional resources for further learning.

Objetivos:

Describe the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and identify the major products of big data and machine learning.

Documentación oficial para el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.

  • Formador certificado por Google Cloud.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Con el curso Data Engineering on Google Cloud obtendrás experiencia práctica con el diseño y la creación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para mostrarte cómo diseñar sistemas de procesamiento de datos, crear canalizaciones de datos de un extremo a extremo, analizar datos e implementar el (machine learning). Este curso cubre datos estructurados, no estructurados y de transmisión.

Este curso está destinado a desarrolladores que sean responsables de:

  • Extracción, carga, transformación, limpieza y validación de datos.
  • Diseño de pipelines y arquitecturas para el procesamiento de datos.
  • Integración de capacidades de análisis y machine learning en canalizaciones (pipelines) de datos.
  • Consulta de conjuntos de datos, visualización de resultados de consultas y creación de informes.

  • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud.
  • Procesar datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones (pipelines) de datos de escalado automático en Dataflow.
  • Obtener información empresarial a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes con BigQuery.
  • Aprovechar los datos no estructurados con las APIs de Spark y ML en Dataproc.
  • Habilitar conocimientos instantáneos a partir de la transmisión de datos.
  • Comprender las APIs de ML y BigQuery ML, y aprender a usar AutoML para crear modelos potentes sin codificación.

  • Haber completado el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con un lenguaje de consulta común como SQL.
  • Tener experiencia con actividades de modelado de datos y ETL (extracción, transformación, carga).
  • Tener experiencia en el desarrollo de aplicaciones utilizando un lenguaje de programación común como Python.
  • Estar familiarizado con el machine learning y/o estadísticas.

Módulo 1: Introduction to Data Engineering

Temas:

  • Explore the role of a data engineer
  • Analyze data engineering challenges
  • Introduction to BigQuery
  • Data lakes and data warehouses
  • Transactional databases versus data warehouses
  • Partner effectively with other data teams
  • Manage data access and governance
  • Build production-ready pipelines
  • Review Google Cloud customer case study

Objetivos:

  • Understand the role of a data engineer
  • Discuss benefits of doing data engineering in the cloud
  • Discuss challenges of data engineering practice and how building data pipelines in the cloud helps to address these
  • Review and understand the purpose of a data lake versus a data warehouse, and when to use which

Módulo 2: Building a Data Lake

Temas:

  • Introduction to data lakes
  • Data storage and ETL options on Google Cloud
  • Building a data lake using Cloud Storage
  • Securing Cloud Storage
  • Storing all sorts of data types
  • Cloud SQL as a relational data lake

Objetivos:

  • Understand why Cloud Storage is a great option for building a data lake on Google Cloud
  • Learn how to use Cloud SQL for a relational data lake

Módulo  3: Building a Data Warehouse

Temas:

  • The modern data warehouse
  • Introduction to BigQuery
  • Getting started with BigQuery
  • Loading data
  • Exploring schemas
  • Schema design
  • Nested and repeated fields
  • Optimizing with partitioning and clustering

Objetivos:

  • Discuss requirements of a modern warehouse
  • Understand why BigQuery is the scalable data warehousing solution on Google Cloud
  • Understand core concepts of BigQuery and review options of loading data into BigQuery

Módulo  4: Introduction to Building Batch Data Pipelines

Temas:

  • EL, ELT, ETL
  • Quality considerations
  • How to carry out operations in BigQuery
  • Shortcomings
  • ETL to solve data quality issues

Objetivos:

  • Review different methods of loading data into your data lakes and warehouses: EL, ELT, and ETL
  • Discuss data quality considerations and when to use ETL instead of EL and ELT

Módulo 5: Executing Spark on Dataproc

Temas:

  • The Hadoop ecosystem
  • Run Hadoop on Dataproc
  • Cloud Storage instead of HDFS
  • Optimize Dataproc

Objetivos:

  • Review the parts of the Hadoop ecosystem
  • Learn how to lift and shift your existing Hadoop workloads to the cloud using Dataproc
  • Understand considerations around using Cloud Storage instead of HDFS for storage
  • Learn how to optimize Dataproc jobs

Módulo 6: Serverless Data Processing with Dataflow

Temas:

  • Introduction to Dataflow
  • Why customers value Dataflow
  • Dataflow pipelines
  • Aggregating with GroupByKey and Combine
  • Side inputs and windows
  • Dataflow templates
  • Dataflow SQL

Objetivos:

  • Understand how to decide between Dataflow and Dataproc for processing data pipelines
  • Understand the features that customers value in Dataflow
  • Discuss core concepts in Dataflow
  • Review the use of Dataflow templates and SQL

Módulo 7: Manage Data Pipelines with Cloud Data Fusion and Cloud Composer

Temas:

  • Building batch data pipelines visually with Cloud Data Fusion
  • Components
  • UI overview
  • Building a pipeline
  • Exploring data using Wrangler
  • Orchestrating work between Google Cloud services with Cloud Composer
  • Apache Airflow environment
  • DAGs and operators
  • Workflow scheduling
  • Monitoring and logging

Objetivos:

  • Discuss how to manage your data pipelines with Data Fusion and Cloud Composer
  • Understand Data Fusion’s visual design capabilities
  • Learn how Cloud Composer can help to orchestrate the work across multiple Google Cloud services

Módulo 8: Introduction to Processing Streaming Data

Temas:

Process Streaming Data

Objetivos:

  • Explain streaming data processing
  • Describe the challenges with streaming data
  • Identify the Google Cloud products and tools that can help address streaming data challenges

Módulo 9: Serverless Messaging with Pub/Sub

Temas:

  • Introduction to Pub/Sub
  • Pub/Sub push versus pull
  • Publishing with Pub/Sub code

Objetivos:

  • Describe the Pub/Sub service
  • Understand how Pub/Sub works
  • Gain hands-on Pub/Sub experience with a lab that simulates real-time streaming sensor data

Módulo 10: Dataflow Streaming Features

Temas:

  • Steaming data challenges
  • Dataflow windowing

Objetivos:

  • Understand the Dataflow service
  • Build a stream processing pipeline for live traffic data
  • Demonstrate how to handle late data using watermarks, triggers, and accumulation

Módulo 11: High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features

Temas:

  • Streaming into BigQuery and visualizing results
  • High-throughput streaming with Cloud Bigtable
  • Optimizing Cloud Bigtable performance

Objetivos:

  • Learn how to perform ad hoc analysis on streaming data using BigQuery and dashboards
  • Understand how Cloud Bigtable is a low-latency solution
  • Describe how to architect for Bigtable and how to ingest data into Bigtable
  • Highlight performance considerations for the relevant services

Módulo  12: Advanced BigQuery Functionality and Performance

Temas:

  • Analytic window functions
  • Use With clauses
  • GIS functions
  • Performance considerations

Objetivos:

  • Review some of BigQuery’s advanced analysis capabilities
  • Discuss ways to improve query performance

Módulo 13: Introduction to Analytics and AI

Temas:

  • What is AI?
  • From ad-hoc data analysis to data-driven decisions
  • Options for ML models on Google Cloud

Objetivos:

  • Understand the proposition that ML adds value to your data
  • Understand the relationship between ML, AI, and Deep Learning
  • Identify ML options on Google Cloud

Módulo 14: Prebuilt ML Model APIs for Unstructured Data

Temas:

  • Unstructured data is hard
  • ML APIs for enriching data

Objetivos:

  • Discuss challenges when working with unstructured data
  • Learn the applications of ready-to-use ML APIs on unstructured data

Módulo 15: Big Data Analytics with Notebooks

Temas:

  • What’s a notebook?
  • BigQuery magic and ties to Pandas

Objetivos:

  • Introduce Notebooks as a tool for prototyping ML solutions
    Learn to execute BigQuery commands from Notebooks

Módulo 16: Production ML Pipelines with Kubeflow

Temas:

  • Ways to do ML on Google Cloud
  • Vertex AI Pipelines
  • AI Hub

Objetivos:

  • Describe options available for building custom ML models
  • Understand the use of tools like Vertex AI Pipelines

Módulo 17: Custom Model Building with SQL in BigQuery ML

Temas:

  • BigQuery ML for quick model building
  • Supported models

Objetivos:

  • Learn how to create ML models by using SQL syntax in BigQuery
  • Demonstrate building different kinds of ML models using BigQuery ML

Módulo 18: Custom Model Building with AutoML

Temas:

  • Why AutoML?
  • AutoML Vision
  • AutoML NLP
  • AutoML tables

Objetivos:

  • Explore various AutoML products used in machine learning
  • Learn to use AutoML to create powerful models without coding

Documentación oficial para el curso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.

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Acerca del curso

Con el curso Developing Applications with Google Cloud aprenderás a diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones que integren a la perfección componentes del ecosistema de Google Cloud. Este curso utiliza conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para mostrarte cómo usar los servicios de Google Cloud y las APIs de aprendizaje automático (machine learning) pre-entrenadas para crear aplicaciones nativas de la nube seguras, escalables e inteligentes.

Desarrolladores de aplicaciones que deseen crear aplicaciones nativas de la nube o rediseñar aplicaciones existentes que sean ejecutadas en Google Cloud.

  • Utilizar las mejores prácticas para el desarrollo de aplicaciones.
  • Seleccionar la opción de almacenamiento de datos adecuada para los datos de la aplicación.
  • Implementar la gestión de identidades federadas.
  • Desarrollar microservicios o componentes de aplicación poco acoplados.
  • Integrar componentes de aplicaciones y fuentes de datos.
  • Depurar, rastrear y monitorear aplicaciones.
  • Realizar implementaciones repetibles con contenedores y servicios de implementación.
  • Seleccionar el entorno de tiempo de ejecución de la aplicación adecuado.

Módulo 1: Best Practices for Application Development

Temas:

  • Code and environment management
  • Design and development of secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices
  • Continuous integration and delivery
  • Re-architecting applications for the cloud

Objetivos:

  • Design and develop secure, scalable, reliable, loosely coupled application components and microservices.
  • Understand how to rearchitect applications for the cloud.

Módulo 2: Getting Started with Google Cloud Development

Temas:

  • Overview of Google Cloud services for apps and scripts:
    • Google Cloud APIs
    • Cloud SDK
    • Cloud Client Libraries
    • Cloud Shell
    • Cloud Code
  • Demo: Google APIs Explorer
  • Lab: Setting up a Development Environment

Objetivos:

Identify different Google Cloud services for hosting applications and scripts.

Módulo 3: Overview of Data Storage Options

Temas:

  • Overview of options to store application data
  • Use cases for Cloud Storage, Firestore, Cloud Bigtable, Cloud SQL, and Cloud Spanner
  • Demo: Connecting Securely to a Cloud SQL Database

Objetivos:

Choose the appropriate data storage option for application data.

Módulo 4: Best Practices for Using Datastore

Temas:

  • Best practices related to using Firestore in Datastore mode for:
    • Queries
    • Built-in and composite indexes
    • Inserting and deleting data (batch operations)
    • Transactions
    • Error handling
  • Demo: Explore Datastore
  • Demo: Use Dataflow to Bulk-load Data into Datastore
  • Lab: Storing Application Data in Datastore

Objetivos:

  • Bulk-load data into Firestore by using Dataflow.
  • Understand best practices related to queries, built in and composite indexes, inserting and deleting data (batch operations), and transactions error handling.

Módulo 5: Performing Operations on Buckets and Objects

Temas:

  • Cloud Storage concepts
  • Consistency model
  • Demo: Explore Cloud Storage
  • Request endpoints
  • Composite objects and parallel uploads
  • Truncated exponential backoff
  • Demo: Enable CORS Configuration in Cloud Storage

Objetivos:

  • Understand Cloud Storage concepts.
  • Differentiate between strongly consistent and eventually consistent operations.
  • Access Cloud Storage through request endpoints.
  • Use object composition to upload an object in parallel.
  • Use truncated exponential backoff to deal with network failures.

Módulo 6: Best Practices for Using Cloud Storage

Temas:

  • Naming buckets for static websites and other uses
  • Naming objects (from an access distribution perspective)
  • Performance considerations
  • Lab: Storing Image and Video Files in Cloud Storage

Objetivos:

Understand how to name buckets for static websites and other uses, how to name objects (from an access distribution perspective, and performance considerations.

Módulo 7: Handling Authentication and Authorization

Temas:

  • Identity and Access Management (IAM) roles and service accounts
  • User authentication by using Firebase Authentication
  • User authentication and authorization by using Identity-Aware Proxy
  • Lab: Adding User Authentication to your Application

Objetivos:

Implement federated identity management.

Módulo 8: Using Pub/Sub to Integrate Components of Your Application

Temas:

  • Topics, publishers, and subscribers
  • Pull and push subscriptions
  • Use cases for Pub/Sub
  • Lab: Developing a Backend Service

Objetivos:

  • Understand Pub/Sub topics, publishers, and subscribers.
  • Understand pull and push subscriptions.
  • Explore use cases for Pub/Sub.

Módulo 9: Adding Intelligence to Your Application

Temas:

Overview of pre-trained machine learning APIs such as the Vision API and the Cloud Natural Language Processing API.

Objetivos:

Explore pre-trained machine learning APIs such as Cloud Vision API and Cloud Natural Language API.

Módulo 10: Using Cloud Functions for Event-Driven Processing

Temas:

  • Key concepts such as triggers, background functions, HTTP functions
  • Use cases
  • Developing and deploying functions
  • Logging, error reporting, and monitoring
  • Demo: Invoke Cloud Functions Through Direct Request-response
  • Lab: Processing Pub/Sub Data using Cloud Functions

Objetivos:

Use Cloud Functions for event-driven processing.

Módulo 11: Managing APIs with Cloud Endpoints

Temas:

  • Open API deployment configuration
  • Lab: Deploying an API for the Quiz Application

Objetivos:

Understand OpenAPI deployment configuration.

Módulo 12: Deploying Applications

Temas:

  • Creating and storing container images
  • Repeatable deployments with deployment configuration and templates
  • Demo: Exploring Cloud Build and Cloud Container Registry
  • Lab: Deploying the Application into Kubernetes Engine

Objetivos:

  • Understand how to create and store container images.
  • Create repeatable deployments with deployment configuration and templates.

Módulo 13: Compute Options for Your Application

Temas:

  • Considerations for choosing a compute option for your application or service:
    • Compute Engine
    • Google Kubernetes Engine (GKE)
    • Cloud Run
    • Cloud Functions
  • Platform comparisons.
    • Comparing App Engine and Cloud Run

Objetivos:

Explore considerations for choosing a compute option for your application or service.

Módulo 14: Debugging, Monitoring, and Tuning Performance

Temas:

  • Google Cloud’s operations suite
  • Managing performance
  • Lab: Debugging Application Errors
  • Logging
  • Monitoring and tuning performance
  • Identifying and troubleshooting performance issues
  • Lab: Harnessing Cloud Trace and Cloud Monitoring

Objetivos:

  • Debug an application error by using Cloud Debugger and Error Reporting.
  • Use Cloud Monitoring and Cloud Trace to trace a request across services, observe, and optimize performance.

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Acerca del curso

El curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure presenta conceptos y terminología importantes para trabajar con Google Cloud. Mediante vídeos y labs prácticos, en este curso se presentan y comparan muchos de los servicios de procesamiento y almacenamiento de Google Cloud, junto con importantes recursos y herramientas de administración de políticas.

Aprenderás y podrás comparar muchos de los servicios informáticos y de almacenamiento disponibles en Google Cloud, incluidos Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL y BigQuery. También, conocerás importantes herramientas de recursos y de administración de políticas, como Google Cloud Resource Manager Hierarchy y Google Cloud Identity and Access Management.

  • Personas que planean implementar aplicaciones y crear entornos de aplicaciones en Google Cloud.
  • Operadores de sistemas profesionales, arquitectos de soluciones que comienzan a utilizar Google Cloud y desarrolladores.
  • Ejecutivos y encargados de tomar decisiones empresariales que evalúan el potencial de Google Cloud para satisfacer sus necesidades comerciales.

  • Identificar el propósito y el valor de los productos y servicios de Google Cloud.
  • Utilizar los entornos de implementación de aplicaciones en Google Cloud y elegir uno de ellos: App Engine, Google Kubernetes Engine y Compute Engine.
  • Utilizar las opciones de almacenamiento de Cloud Storage y elegir una de ellas: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable y Firestore.
  • Interactuar con los servicios de Google Cloud.

  • No existen requisitos previos para tomar este curso.
  • Es recomendable estar familiarizado con el desarrollo de aplicaciones, operaciones de sistemas y sistemas operativos Linux.

Módulo 1: Introducing Google Cloud

  • Identify the advantages of Google Cloud.
  • Define the components of Google’s network infrastructure, including: Points of presence, data centers, regions, and zones.
  • Classify the difference between Infrastructure-as-a-Service (IaaS) and Platformas-a-Service (PaaS).

Módulo 2: Resources and Access in the Cloud

  • Identify the purpose of projects on Google Cloud.
  • Define the purpose of and use cases for Identity and Access Management.
  • List the methods of interacting with Google Cloud.

Módulo 3: Virtual Machines and Networks in the Cloud

  • Identify the purpose of and use cases for Google Compute Engine.
  • Define the basics of networking in Google Cloud.

Módulo 4: Storage in the Cloud

  • Classify the purpose of and use cases for Cloud Storage, and database option available in Google Cloud.
  • Distinguish between Google Cloud’s storage options.

Módulo 5: Containers in the Cloud

  • Define the concept of a container and identify uses for containers.
  • Identify the purpose of and use cases for Google Kubernetes Engine and Kubernetes.

Módulo 6: Applications in the Cloud

  • Identify the purpose of and use cases for Google App Engine.
  • Contrast the App Engine Standard environment with the App Engine Flexible environment.
  • Identify the purpose of and use cases for Google Cloud Endpoints.
  • Identify the purpose and use cases for Cloud Run.

Módulo 7: Developing and Deploying in the Cloud

  • Describe how Cloud Source Repositories and Cloud Functions can support application development on Google Cloud.
  • Explain how template-based creation and management of resources leverages a template to produce efficient app deployment and management.

Módulo 8: Logging and Monitoring in the Cloud

  • Define SLIs, SLOs, and SLAs.
  • Identify the purpose of integrated monitoring, alerting, and debugging.

Módulo 9: Course Review and Summary

  • Module 1–8 Review.
  • Additional Learning Paths.

Documentación oficial para el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure.

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Acerca del curso

El curso Architecting with Google Compute Engine te familiarizarás con la infraestructura flexible y los servicios de la plataforma de Google Cloud, con un enfoque específico en Compute Engine. Esta sesión utiliza una combinación de conferencias, demostraciones y laboratorios prácticos para explorar e implementar elementos de solución, incluidos componentes de infraestructura como redes, sistemas y servicios de aplicaciones. También, aprenderás a implementar soluciones prácticas, como redes híbridas, claves de cifrado proporcionadas por el cliente, administración de seguridad y acceso, cuotas y facturación, y monitoreo de recursos.

  • Cloud Solutions Architects, DevOps Engineers.
  • Personas que utilicen Google Cloud para crear nuevas soluciones o para integrar sistemas existentes, entornos de aplicación e infraestructura, con un enfoque en Compute Engine.

  • Configurar redes VPC y máquinas virtuales.
  • Administrar Identity and Access Management para recursos.
  • Implementar servicios de almacenamiento de datos en Google Cloud.
  • Administrar y examinar la facturación de los recursos de Google Cloud.
  • Supervisar los recursos mediante los servicios de Google Cloud.
  • Conectar tu infraestructura a Google Cloud.
  • Configurar balanceadores de carga y escalado automático para instancias de VM.
  • Automatizar la implementación de los servicios de infraestructura de Google Cloud.
  • Aprovechar los servicios administrados en Google Cloud.

  • Haber completado el curso Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure o tener una experiencia equivalente.
  • Tener competencia básica con herramientas de línea de comandos y entornos de sistema operativo Linux.
  • Tener experiencia en operaciones de sistemas, incluida la implementación y administración de aplicaciones, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube pública.

Módulo 1: Introduction to Google Cloud

  • List the different ways of interacting with Google Cloud
  • Use the Cloud Console and Cloud Shell
  • Create Cloud Storage buckets
  • Use the Google Cloud Marketplace to deploy solutions

Módulo 2: Virtual Networks

  • List the VPC objects in Google Cloud
  • Differentiate between the different types of VPC networks
  • Implement VPC networks and firewall rules
  • Implement Private Google Access and Cloud NAT

Módulo 3: Virtual Machines

  • Recall the CPU and memory options for virtual machines
  • Describe the disk options for virtual machines
  • Explain VM pricing and discounts
  • Use Compute Engine to create and customize VM instances

Módulo 4: Cloud IAM

  • Describe the Cloud IAM resource hierarchy
  • Explain the different types of IAM roles
  • Recall the different types of IAM members
  • Implement access control for resources using Cloud IAM

Módulo 5: Storage and Database Services

  • Differentiate between Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Firestore and Cloud Bigtable
  • Choose a data storage service based on your requirements
  • Implement data storage services

Módulo 6: Resource Management

  • Describe the cloud resource manager hierarchy
  • Recognize how quotas protect Google Cloud customers
  • Use labels to organize resources
  • Explain the behavior of budget alerts in Google Cloud
  • Examine billing data with BigQuery

Módulo 7: Resource Monitoring

  • Describe the services for monitoring, logging, error reporting, tracing, and debugging
  • Create charts, alerts, and uptime checks for resources with Cloud Monitoring
  • Use Cloud Debugger to identify and fix errors

Módulo 8: Interconnecting Networks

  • Recall the Google Cloud interconnect and peering services available to connect your infrastructure to Google Cloud
  • Determine which Google Cloud interconnect or peering service to use in specific circumstances
  • Create and configure VPN gateways
  • Recall when to use Shared VPC and when to use VPC Network Peering

Módulo 9: Load Balancing and Autoscaling

  • Recall the various load balancing services
  • Determine which Google Cloud load balancer to use in specific circumstances
  • Describe autoscaling behavior
  • Configure load balancers and autoscaling

Módulo 10: Infrastructure Automation

  • Automate the deployment of Google Cloud services using Deployment Manager or Terraform
  • Outline the Google Cloud Marketplace

Módulo 11: Managed Services

  • Describe the managed services for data processing in Google Cloud

Documentación oficial para el curso Architecting with Google Compute Engine.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
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Acerca del curso

En el curso Advanced Architecting on AWS, por medio de una serie de casos de uso y de experiencias prácticas, aprenderás sobre los servicios de AWS que pueden aplicarse para solucionar problemas de arquitectura. Tendrás la oportunidad de combinar tus conocimientos con el pensamiento crítico y las habilidades para la resolución de problemas.

Obtendrás información relevante al participar en discusiones basadas en problemas y aprender sobre los servicios de AWS que podrías aplicar para enfrentar los desafíos. El curso va más allá de los conceptos básicos de una infraestructura en la nube y cubre temas para satisfacer una variedad de necesidades de los clientes de AWS.

Cada módulo presenta un escenario con un desafío arquitectónico a resolver. Los módulos del curso se enfocan en la administración de múltiples cuentas de AWS, conectividad y dispositivos híbridos, redes con un enfoque en la conectividad de AWS Transit Gateway, servicios de contenedores, herramientas de automatización para integración continua/entrega continua (CI/CD), seguridad y protección contra denegación de servicio distribuida (DDoS), data lakes y almacenes de datos, servicios perimetrales, opciones de migración y costos de administración.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Solutions Architect Professional

  • Arquitectos de nube.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Personas que diseñan soluciones para infraestructuras de nube.

  • Conocer cómo proteger las conexiones del punto de enlace de la red virtual privada (VPC) de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) en un entorno de laboratorio.
  • Conocer las mejores prácticas para decidir qué servicios utilizar y cómo implementar la administración de permisos.
  • Crear diseños híbridos de AWS destinados a atender los aumentos de tráfico y optimizar el trabajo remoto para garantizar la conformidad de los niveles 2 o 3 de seguridad FIPS 140-2.
  • Aprender sobre soluciones y productos disponibles para diseñar una infraestructura híbrida.

Módulo 1: Reviewing Architecting Concepts

  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications

Módulo 2: Single to Multiple Accounts

  • AWS Organizations for multi-account access and permissions
  • AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
  • AWS Control Tower
  • Permissions, access, and authentication

Módulo 3: Hybrid Connectivity

  • AWS Client VPN authentication and control
  • AWS Site-to-Site VPN
  • AWS Direct Connect for hybrid public and private connections
  • Increasing bandwidth and reducing cost
  • Basic, high, and maximum resiliency
  • Amazon Route 53 Resolver DNS resolution

Módulo 4: Specialized Infrastructure

  • AWS Storage Gateway solutions
  • On-demand VMware Cloud on AWS
  • Extending cloud infrastructure services with AWS Outposts
  • AWS Local Zones for latency-sensitive workloads
  • Your 5G network with and without AWS Wavelength

Módulo 5: Connecting Networks

  • Simplifying private subnet connections
  • VPC isolation with a shared services VPC
  • Transit Gateway Network Manager and VPC Reachability Analyzer
  • AWS Resource Access Manager
  • AWS PrivateLink and endpoint services
  • Lab 2: Configuring Transit Gateways

Módulo 6: Containers

  • Container solutions compared to virtual machines
  • Docker benefits, components, solutions architecture, and versioning
  • Container hosting on AWS to reduce cost
  • Managed container services: Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) and Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)
  • AWS Fargate
  • Lab 3: Deploying an Application with Amazon EKS on Fargate

Módulo 7: Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)

  • CI/CD solutions and impact
  • CI/CD automation with AWS CodePipeline
  • Deployment models
  • AWS CloudFormation StackSets to improve deployment management

Módulo 8: High Availability and DDoS Protection

  • Common DDoS attacks layers
  • AWS WAF
  • AWS WAF web access control lists (ACLs), real-time metrics, logs, and security automation
  • AWS Shield Advanced services and AWS DDoS Response Team (DRT) services
  • AWS Network Firewall and AWS Firewall Manager to protect accounts at scale

Módulo 9: Securing Data

  • What cryptography is, why you would use it, and how to use it
  • AWS KMS
  • AWS CloudHSM architecture
  • FIPS 140-2 Level 2 and Level 3 encryption
  • Secrets Manager

Módulo 10: Large-Scale Data Stores

  • Amazon S3 data storage management including storage class, inventory, metrics, and policies
  • Data lake vs. data warehouse: Differences, benefits, and examples
  • AWS Lake Formation solutions, security, and control
  • Lab 4: Setting Up a Data Lake with Lake Formation

Módulo 11: Large-Scale Applications

  • What edge services are and why you would use them
  • Improve performance and mitigate risk with Amazon CloudFront
  • Lambda@Edge
  • AWS Global Accelerator: IP addresses, intelligent traffic distribution, and health checks
  • Lab 5: Migrating an On-Premises NFS Share Using AWS DataSync and Storage Gateway

Módulo 12: Optimizing Cost

  • On-premises and cloud acquisition/deprecation cycles
  • Cloud cost management tools including reporting, control, and tagging
  • Examples and analysis of the five pillars of cost optimization

Módulo 13: Migrating Workloads

  • Business drivers and the process for migration
  • Successful customer practices
  • The 7 Rs to migrate and modernize
  • Migration tools and services from AWS
  • Migrating databases and large data stores
  • AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)

Módulo 14: Capstone Project

  • Use the Online Course Supplement (OCS) to review use cases, investigate data, and answer architecting design questions about Transit Gateway, hybrid connectivity, migration, and cost optimization

Documentación oficial del curso Advanced Architecting on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

El curso Advanced Developing on AWS utiliza el escenario del mundo real de tomar una aplicación monolítica local heredada y refactorizarla en una arquitectura de microservicios sin servidor. Este curso avanzado cubre temas de desarrollo avanzado, como la arquitectura para un entorno nativo de la nube, deconstruir aplicaciones heredadas en las instalaciones y volver a empaquetarlas en arquitecturas nativas de la nube basadas en la nube, y aplicando los principios de la metodología de Aplicación de Doce Factores.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified DevOps Engineer Professional

Desarrolladores de software experimentados que estén familiarizados con los servicios de AWS.

Analizar una arquitectura de aplicación monolítica para determinar puntos de interrupción lógicos o programáticos donde la aplicación se puede dividir en diferentes servicios de AWS.

Aplicar los conceptos y pasos del manifiesto de la aplicación de doce factores al migrar desde una arquitectura monolítica.

Recomendar los servicios de AWS apropiados para desarrollar una aplicación nativa de la nube basada en microservicios.

Utilizar la API, la CLI y los SDK de AWS para monitorear y administrar los servicios de AWS.

  • Conocimiento profundo de al menos un lenguaje de programación de alto nivel.
  • Conocimiento práctico de los servicios básicos de AWS y la implementación de la nube pública.
  • Haber completado el curso Developing on AWS y tener una experiencia mínima de 6 meses en la aplicación de esos conceptos en un entorno del mundo real.

Módulo 1: The cloud journey

  • Common off-cloud architecture
  • Introduction to Cloud Air
  • Monolithic architecture
  • Migration to the cloud
  • Guardrails
  • The six R’s of migration
  • The Twelve-Factor Application Methodology
  • Architectural styles and patterns
  • Overview of AWS Services
  • Interfacing with AWS Services
  • Authentication
  • Infrastructure as code and Elastic Beanstalk
  • Demonstration: Walk through creating base infrastructure with AWS CloudFormation in the AWS console
  • Hands-on lab 1: Deploy your monolith application using AWS Elastic Beanstalk

Módulo 2: Gaining Agility

  • DevOps
  • CI/CD
  • Application configuration
  • Secrets management
  • CI/CD Services in AWS
  • Demonstration: Demo AWS Secrets Manager

Módulo 3: Monolith to MicroServices

  • Microservices
  • Serverless
  • A look at Cloud Air
  • Microservices using Lambda and API Gateway
  • SAM
  • Strangling the Monolith
  • Hands-on lab: Using AWS Lambda to develop microservices

Módulo 4: Polyglot Persistence & Distributed Complexity

  • Polyglot persistence
  • DynamoDB best practices
  • Distributed complexity
  • Step functions

Módulo 5: Resilience and Scale

  • Decentralized data stores
  • Amazon SQS
  • Amazon SNS
  • Amazon Kinesis Streams
  • AWS IoT Message Broker
  • Serverless event bus
  • Event sourcing and CQRS
  • Designing for resilience in the cloud
  • Hands-on lab: Exploring the AWS messaging options

Módulo 6: Security and Observability

  • Serverless Compute with AWS Lambda
  • Authentication with Amazon Cognito
  • Debugging and traceability
  • Hands-on lab: Developing microservices on AWS
  • Hands-on lab 8: Automating deployments with Cloud Formation

Documentación oficial del curso Curso Advanced Developing on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso intensivo ayuda a los arquitectos ocupados a alejarse del día a día para concentrarse y prepararse para su examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate. Los asistentes aprenden los fundamentos de la construcción de infraestructura de TI en AWS, para que puedan crear soluciones escalables y resistentes en la nube. Comenzarán a adoptar la mentalidad de preparación para el examen con cuestionarios adicionales al final del módulo. A continuación, aprenderán estrategias para responder las preguntas del examen y evitar errores comunes. El curso amplía el conocimiento de los asistentes sobre los servicios de AWS con inmersiones profundas en Amazon Redshift, Amazon Kinesis y AWS Key Management Service, y luego concluye con dos cuestionarios y una revisión guiada del examen de práctica AWS Certified Solutions Architect Associate.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Solutions Architect Associate

  • Todo aquel que desee obtener la certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.
  • Clientes y socios de AWS que tengan entre seis y doce meses de experiencia con AWS, incluida una sólida formación y experiencia en arquitectura.
  • Personas que desempeñen roles de arquitecto de soluciones o arquitecto de la nube que diseñen servicios o arquitecturas en la nube de AWS.
  • Personas que no hayan realizado el curso Architecting on AWS en los últimos seis meses aproximadamente.

  • Tome decisiones sobre arquitecturas basadas en los principios y las mejores prácticas de AWS.
  • Usar los servicios de AWS para hacer que su infraestructura sea escalable, confiable y de alta disponibilidad
  • Usar AWS Managed Services para lograr mayor flexibilidad y resiliencia en una infraestructura.
  • Aumentar la eficiencia de una infraestructura basada en AWS para incrementar el rendimiento y reducir costos.
  • Utilizar el Well-Architected Framework para mejorar las arquitecturas con las soluciones de AWS.
  • Navegar por la logística del proceso de evaluación, la estructura del examen y los tipos de preguntas.
  • Identificar cómo se relacionan las preguntas con los conceptos de arquitectura de AWS.
  • Interpretar los conceptos evaluados mediante preguntas de examen.

  • Tener de seis a doce meses de experiencia práctica en el diseño con servicios de AWS.
  • Tener experiencia práctica en el uso de los servicios de cómputo, redes, almacenamiento y bases de datos de AWS.
  • Tener comprensión de los principios de arquitectura básicos para crear en la nube de AWS.
  • Tener comprensión de la infraestructura global de AWS.

Architecting on AWS

  • Módulo 1: Introduction
  • Módulo 2: The Simplest Architectures
  • Hands-On Lab 1: Hosting a Static Website
  • Módulo 3: Adding a Compute Layer
  • Módulo 4: Adding a Database Layer
  • Hands-On Lab 2: Deploying a Web Application on AWS
  • Módulo 5: Networking in AWS Part 1
  • Hands-On Lab 3: Creating a Virtual Private Cloud
  • Módulo 6: Networking in AWS Part 2
  • Módulo 7: AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Módulo 8: Elasticity, High Availability, and Monitoring
  • Hands-On Lab 4: Creating a Highly Available Environment
  • Módulo 9: Automation
  • Hands-On Lab 5: Automating Infrastructure Deployment with AWS CloudFormation
  • Módulo 10: Caching
  • Módulo 11: Building Decoupled Architectures
  • Módulo 12: Microservices and Serverless Architectures
  • Hands-On Lab 6: Implementing a Serverless Architecture with AWS Managed Services
  • Módulo 13: RTP/RPO and Backup Recovery Setup
  • Módulo 14: Optimizations and Review

Preparación para el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate

  • Módulo 0: The Exam
  • Módulo 1: Design Resilient Architectures
  • Módulo 2: Design Performant Architectures
  • Módulo 3: Specify Secure Applications and Architectures
  • Módulo 4: Design Cost-Optimized Architectures
  • Módulo 5: Define Operationally Excellent Architectures
  • Additional deep dive of AWS services
  • Quiz #1
  • Practice exam: AWS Certified Solutions Architect Associate
  • Quiz #2
  • Wrap-up

Documentación oficial del curso intensivo de preparación examen AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Este curso te prepara para el examen de certificación AWS Certified Advanced Networking Specialty, el cual valida las habilidades y la experiencia técnica avanzada en el diseño y la implementación de arquitecturas de red de TI híbridas de AWS a escala. Como especialista en redes, diseñarás una infraestructura de red segura, escalable y de alta disponibilidad en AWS mientras abordas requisitos como la seguridad de la red, la conectividad de TI híbrida, la integración de la red con otros servicios de AWS, las técnicas de enrutamiento y la resolución de problemas de red.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Advanced Networking Specialty

  • Navegar por el examen AWS Certified Advanced Networking Specialty.
  • Comprender los conceptos avanzados de redes en AWS para poder diseñar marcos de redes bien diseñados para las cargas de trabajo en Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC).
  • Conectar centros de datos en las instalaciones a Amazon VPC (AWS Direct Connect, VPN de AWS), que le permitan a AWS funcionar como una extensión del centro de datos.
  • Aprovechar la automatización de la red para acelerar la implementación de cargas de trabajo y la migración de aplicaciones.
  • Practicar las mejores prácticas de seguridad y solución de problemas de redes.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Advanced Networking Specialty.

  • Módulo 1: Testing (center) information and expectations
  • Módulo 2: Exam overview and structure
  • Módulo 3: Content domains and question breakdown
  • Módulo 4: Topics and concepts within content domains
  • Módulo 5: Question structure and interpretation techniques
  • Módulo 6: Practice exam questions

Documentación oficial del curso preparación de examen AWS Certified Advanced Networking Specialty.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
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Acerca del curso

Este curso te prepara para el examen de certificación AWS Certified Security Specialty, el cual valida las capacidades técnicas y la experiencia de protección y de fortalecimiento de las cargas de trabajo y las arquitecturas en la plataforma de AWS. Este curso te ayudará a prepararte mediante el análisis de las áreas temáticas del examen y la relación con las áreas específicas a estudiar. Revisarás preguntas del examen de ejemplo en cada área temática y le aprenderás cómo interpretar los conceptos que se evalúan para que puedas descartar mejor las respuestas incorrectas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Security Specialty

  • Saber orientarse a lo largo del proceso evaluativo.
  • Comprender la estructura del examen y los tipos de preguntas.
  • Identificar cómo las preguntas se relacionan con las prácticas recomendadas de seguridad de AWS.
  • Interpretar los conceptos que se evalúan con las preguntas del examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Security Specialty.

  • Tener, al menos, cinco años de experiencia en seguridad de TI en relación con el diseño y la implementación de soluciones de seguridad.
  • Tener, al menos, dos años de experiencia práctica en la protección de cargas de trabajo de AWS y controles de seguridad para cargas de trabajo en AWS.

  • Módulo 1: Preparing for the exam
  • Módulo 2: Incident response
  • Módulo 3: Logging and monitoring
  • Módulo 4: Infrastructure Security
  • Módulo 5: Identity and access management
  • Módulo 6: Data protection

Documentación oficial del curso preparación de examen AWS Certified Security Specialty.

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Acerca del curso

Este curso te prepara para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty, el cual valida la capacidad para diseñar, implementar y mantener soluciones de Machine Learning (ML) para determinados problemas empresariales. En esta formación técnica avanzada aprenderás cómo prepararte para el examen mediante la exploración de las áreas temáticas del examen, incluidas la ingeniería de datos, el análisis exploratorio de datos, el modelado, y la implementación y las operaciones de aprendizaje automático. El curso revisa cómo interpretar las preguntas del examen en cada área temática y le enseña cómo interpretar los conceptos que se evalúan para que puedas descartar mejor las respuestas incorrectas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Machine Learning Specialty

  • Identificar sus fortalezas y debilidades en cada uno de los dominios del examen.
  • Crear un plan de estudios posterior para preparar el examen.
  • Describir los temas y conceptos técnicos que conforman cada uno de los dominios del examen.
  • Resumir la logística y la mecánica del examen de certificación y sus preguntas.
  • Identificar estrategias efectivas para tomar exámenes que se pueden usar para responder las preguntas del examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Machine Learning Specialty.

  • Tener aptitud para expresar la intuición detrás de los algoritmos básicos de aprendizaje automático y realizar la optimización básica de hiperparámetros.
  • Tener la comprensión de la canalización del Machine Learning automático y sus componentes.
  • Tener experiencia con marcos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
  • Tener comprensión y experiencia en el entrenamiento de modelos, la implementación y las prácticas recomendadas operativas.

Módulo 0: Course Introduction

Módulo 1: Exam Overview and Test-taking Strategies

  • Testing center information and expectations
  • Exam overview and structure
  • Content domains and question breakdown
  • Topics and concepts within content domains
  • Question structure and interpretation techniques
  • Practice exam questions

Módulo 2: Domain 1 – Data Engineering

  • Domain 1.1: Data Repositories for machine learning
  • Domain 1.2: Identify and implement a data-ingestion solution
  • Domain 1.3: Identify and implement a data-transformation solution
  • Walkthrough of study questions
  • Domain 1 quiz

Módulo 3: Domain 2 – Exploratory Data Analysis

  • Domain 2.1: Sanitize and prepare data for modeling
  • Domain 2.2: Perform featuring engineering
  • Domain 2.3: Analyze and visualize data for ML
  • Walkthrough of study questions
  • Domain 2 quiz

Módulo 4: Domain 3 – Modeling

  • Domain 3.1: Frame business problems as machine learning (ML) problems
  • Domain 3.2: Select the appropriate model(s) for a given ML problem
  • Domain 3.3: Train ML models
  • Domain 3.4 Perform hyperparameter optimization
  • Domain 3.5 Evaluate ML models
  • Walkthrough of study questions
  • Domain 3 quiz

Módulo 5: Domain 4 – ML Implementation and Operations

  • Domain 4.1: Build ML solutions for performance, availability, scalability, resiliency, and fault tolerance
  • Domain 4.2: Recommend and implement the appropriate ML services and features for a given problem
  • Domain 4.3: Apply basic AWS security practices to ML solutions
  • Domain 4.4: Deploy and operationalize ML solutions
  • Walkthrough of study questions
  • Domain 4 quiz

Módulo 6: Comprehensive Study Questions

Módulo 7: Study Material

Módulo 8: Wrap-up

Documentación oficial del curso preparación de examen AWS Certified Machine Learning Specialty.

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Importante: la certificación AWS Certified Database Specialty será retirada el 30 de abril de 2024.

Este curso te prepara para realizar el examen de certificación AWS Certified Database Specialty, el cual valida tu capacidad para diseñar, implementar, implementar y mantener soluciones de bases de datos. Aprenderás sobre la logística del examen y la mecánica de las preguntas del examen, y explorarás los dominios técnicos del examen.

Revisarás los servicios básicos de AWS y los conceptos clave para los dominios del examen:

También aprenderás estrategias clave para tomar exámenes y las pondrás en acción mientras trabaja con múltiples preguntas de estudio. Una vez que haya perfeccionado tus habilidades, tendrás la oportunidad de realizar un cuestionario que te ayudará a evaluar tus áreas de fortaleza y debilidad para que sepas qué enfatizar en tus estudios previos al examen.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Database Specialty

  • Ingenieros de plataformas de datos.
  • Administradores de bases de datos.
  • Arquitectos de soluciones.

  • Identificar tus fortalezas y debilidades en cada dominio del examen para que sepas en qué concentrarte cuando estudies para el examen.
  • Describir los temas y conceptos técnicos que componen cada uno de los dominios del examen.
  • Resumir la logística y mecánica del examen y sus preguntas.
  • Usar estrategias efectivas para estudiar y tomar el examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Database Specialty.

Módulo 0: Course introduction

Módulo 1: Domain 1 – Workload-Specific Database Design

  • Select the appropriate database services for specific types of data and workloads
  • 1.2 Determine strategies for disaster recovery and high availability
  • 1.3 Design database solutions for performance, compliance, and scalability
  • 1.4 Compare the costs of database solutions
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 2: Domain 2 – Deployment and Migration

  • 2.1 Automate database solution deployments
  • 2.2 Determine data preparation and migration strategies
  • 2.3 Execute and validate data migration
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 3: Domain 3 – Management and Operations

  • 3.1 Determine maintenance tasks and processes
  • 3.2 Determine backup and restore strategies
  • 3.3 Manage the operational environment of a database solution
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 4: Domain 4 – Monitoring and Troubleshooting

  • 4.1 Determine monitoring and alerting strategies
  • 4.2 Troubleshoot and resolve common database issues
  • 4.3 Optimize database performance
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 5: Domain 5 – Database Security

  • 5.1 Encrypt data at rest and in transit
  • 5.2 Evaluate auditing solutions
  • 5.3 Determine access control and authentication mechanisms
  • 5.4 Recognize potential security vulnerabilities within database solutions

Multiple question interactive domain review

Módulo 6: AWS Exam Preparation

  • 20 sample exam questions

Módulo 7: Course Review and Wrap-Up

Documentación oficial del curso preparación de examen AWS Certified Database Specialty.

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Acerca del curso

Importante: la certificación AWS Certified Data Analytics Specialty será retirada el 9 de abril de 2024.

Este curso te prepara para superar el examen de certificación AWS Certified Data Analytics Specialty, el cual valida tu capacidad para diseñar, implementar, desplegar y mantener soluciones de análisis de datos. Aprenderás sobre la logística del examen y la mecánica de las preguntas del examen, y explorarás los dominios técnicos del examen.

Repasarás los servicios principales de AWS y los conceptos clave para los dominios del examen:

También aprenderás estrategias clave para la realización de exámenes y las pondrás en práctica trabajando con múltiples preguntas de estudio. Una vez que haya perfeccionado tus habilidades, tendrás la oportunidad de realizar un cuestionario que te ayudará a evaluar tus puntos fuertes y débiles para que sepas en qué debe hacer hincapié en tus estudios previos al examen.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Data Analytics Specialty

  • Ingenieros de plataformas de datos.
  • Arquitectos de datos.
  • Científicos de datos.
  • Analistas de datos.
  • Arquitectos de soluciones.

  • Saber orientarse a lo largo del proceso evaluativo.
  • Comprender la estructura del examen y los tipos de preguntas.
  • Identificar cómo las preguntas se relacionan con los conceptos de análisis de datos de AWS.
  • interpretar los conceptos que se evalúan con cada pregunta del examen.
  • Prepararte para el examen de certificación AWS Certified Data Analytics Specialty.

Módulo 0: Introduction and Overview

Módulo 1: Domain 1 – Data Collection Systems

  • Determine the operational characteristics of the collection system
  • Select a collection system that handles the frequency, volume, and source of data
  • Select a collection system that addresses the key properties of data, such as order, format, and compression
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 2: Domain 2 – Storage and Data Management Concerns

  • Determine the operational characteristics of the storage system for analytics
  • Determine data access and retrieval patterns
  • Select an appropriate data layout, schema, structure, and format
  • Define a data lifecycle based on usage patterns and business requirements
  • Determine the appropriate system for cataloging data and managing metadata
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 3: Domain 3 – Data Processing Solutions

  • Determine appropriate data processing solution requirements
  • Design a solution for transforming and preparing data for analysis
  • Automate and operationalize a data processing solution
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 4: Domain 4 – Analysis and Visualization of Analytical Data

  • Determine the operational characteristics of the analysis and visualization solution
  • Select the appropriate data analysis solution for a given scenario
  • Select the appropriate data visualization solution for a given scenario
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 5: Domain 5 – Security of the Data Analysis System

  • Select the appropriate authentication and authorization mechanisms
  • Apply data protection and encryption techniques
  • Apply data governance and compliance controls
  • Multiple question interactive domain review

Módulo 6: AWS Exam Preparation

  • Sample exam questions

Módulo 7: Course Review and Wrap-Up

Documentación oficial del curso de preparación de examen AWS Certified Data Analytics Specialty.

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Acerca del curso

En el curso Architecting on AWS, a través de una serie de escenarios de casos de uso y aprendizaje práctico, aprenderás a identificar servicios y características para crear soluciones de TI resistentes, seguras y de alta disponibilidad en la nube de AWS. Los formadores expertos de AWS hacen hincapié en las prácticas recomendadas mediante el AWS Well-Architected Framework y te guían a través del proceso de diseño de soluciones de TI óptimas, basadas en escenarios de la vida real.

Preparación para el examen de certificación AWS Certified Solutions Architect Associate.

  • Arquitectos de soluciones.
  • Ingenieros de diseño de soluciones.
  • Desarrolladores que quieran comprender la arquitectura de AWS.

  • Identificar las prácticas básicas de arquitectura de AWS.
  • Identificar servicios y características para crear soluciones de TI resistentes, seguras y de alta disponibilidad en la nube de AWS.
  • Aprender el proceso de diseño de soluciones de TI óptimas mediante el AWS Well-Architected Framework, basado en escenarios de la vida real.
  • Explorar los servicios de AWS para la seguridad de las cuentas, las redes, la informática, el almacenamiento, las bases de datos, el monitoreo, la automatización, los contenedores, la arquitectura sin servidor, los servicios de borde, y las copias de seguridad y recuperación.

  • Es recomendable haber obtenido, previamente, la certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational o haber superado el curso AWS Technical Essentials.
  • Tener conocimientos prácticos sobre los sistemas distribuidos.
  • Estar familiarizado con los conceptos generales sobre redes.
  • Estar familiarizado con el direccionamiento IP.
  • Tener conocimientos prácticos sobre las arquitecturas de varios niveles.
  • Estar familiarizado con los conceptos de informática en la nube.

Módulo 1: Architecting Fundamentals

  • AWS services
  • AWS infrastructure
  • AWS Well-Architected Framework
  • Hands-on lab: Explore and interact with the AWS Management Console and AWS Command Line Interface

Módulo 2: Account Security

  • Principals and identities
  • Security policies
  • Managing multiple accounts

Módulo 3: Networking 1

  • IP addressing
  • VPC fundamentals
  • VPC traffic security

Módulo 4: Compute

  • Compute services
  • EC2 instances
  • Storage for EC2 instances
  • Amazon EC2 pricing options
  • AWS Lambda
  • Hands-On Lab: Build your Amazon VPC infrastructure

Módulo 5: Storage

  • Storage services
  • Amazon S3
  • Shared file systems
  • Data migration tools

Módulo 6: Database Services

  • Database services
  • Amazon RDS
  • Amazon DynamoDB
  • Database caching
  • Database migration tools
  • Hands-on Lab: Create a database layer in your Amazon VPC infrastructure

Módulo 7: Monitoring and Scaling

  • Monitoring
  • Alarms and events
  • Load balancing
  • Auto scaling
  • Hands-on Lab: Configure high availability in your Amazon VPC

Módulo 8: Automation

  • AWS CloudFormation
  • Infrastructure management

Módulo 9: Containers

  • Microservices
  • Containers
  • Container services

Módulo 10: Networking 2

  • VPC endpoints
  • VPC peering
  • Hybrid networking
  • AWS Transit Gateway

Módulo 11: Serverless

  • What is serverless?
  • Amazon API Gateway
  • Amazon SQS
  • Amazon SNS
  • Amazon Kinesis
  • AWS Step Functions
  • Hands-on Lab: Build a serverless architecture

Módulo 12: Edge Services

  • Edge fundamentals
  • Amazon Route 53
  • Amazon CloudFront
  • DDoS protection
  • AWS Outposts
  • Hands-On Lab: Configure an Amazon CloudFront distribution with an Amazon S3 origin

Módulo 13: Backup and Recovery

  • Disaster planning
  • AWS Backup
  • Recovery strategies
  • Hands-on Lab: Capstone lab – Build an AWS Multi-Tier architecture. Participants review the concepts and services learned in class and build a solution based on a scenario. The lab environment provides partial solutions to promote analysis and reflection. Participants deploy a highly available architecture. The instructor is available for consultation.

Documentación oficial del curso Architecting on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift aprenderás a crear una solución de análisis de datos con Amazon Redshift, un servicio de almacén de datos en la nube. El curso se centra en los componentes de recopilación, ingesta, catalogación, almacenamiento y procesamiento de datos de la canalización de análisis. Aprenderás a integrar Amazon Redshift con un lago de datos para soportar cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático. También aprenderá a aplicar las mejores prácticas de seguridad, rendimiento y administración de costos al funcionamiento de Amazon Redshift.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Data Analytics Specialty

  • Ingenieros de almacenes de datos.
  • Ingenieros de plataformas de datos.
  • Arquitectos y operadores que construyen y gestionan canalizaciones de análisis de datos.

  • Comparar las características y ventajas de los almacenes de datos, los lagos de datos y las arquitecturas de datos modernas.
  • Diseñar e implementar una solución analítica de almacén de datos.
  • Identificar y aplicar las técnicas adecuadas, incluida la compresión, para optimizar el almacenamiento de datos.
  • Seleccionar e implementar las opciones apropiadas para ingerir, transformar y almacenar datos.
  • Elegir la instancia y los tipos de nodo, los clústeres, el escalado automático y la topología de red adecuados para un caso de uso empresarial concreto.
  • Comprender cómo el almacenamiento y el procesamiento de datos afectan a los mecanismos de análisis y visualización necesarios para obtener información empresarial procesable.
  • Proteger los datos en reposo y en tránsito.
  • Supervisar las cargas de trabajo analíticas para identificar y solucionar problemas.
  • Aplicar las mejores prácticas de gestión de costes.

A: Overview of Data Analytics and the Data Pipeline

  • Data analytics use cases
  • Using the data pipeline for analytics

Módulo 1: Using Amazon Redshift in the Data Analytics Pipeline

  • Why Amazon Redshift for data warehousing?
  • Overview of Amazon Redshift

Módulo 2: Introduction to Amazon Redshift

  • Amazon Redshift architecture
  • Interactive Demo 1: Touring the Amazon Redshift console
  • Amazon Redshift features
  • Practice Lab 1: Load and query data in an Amazon Redshift cluster

Módulo 3: Ingestion and Storage

  • Ingestion
  • Interactive Demo 2: Connecting your Amazon Redshift cluster using a Jupyter notebook with Data API
  • Data distribution and storage
  • Interactive Demo 3: Analyzing semi-structured data using the SUPER data type
  • Querying data in Amazon Redshift
  • Practice Lab 2: Data analytics using Amazon Redshift Spectrum

Módulo 4: Processing and Optimizing Data

  • Data transformation
  • Advanced querying
  • Practice Lab 3: Data transformation and querying in Amazon Redshift
  • Resource management
  • Interactive Demo 4: Applying mixed workload management on Amazon Redshift
  • Automation and optimization
  • Interactive demo 5: Amazon Redshift cluster resizing from the dc2.large to ra3.xlplus cluster

Módulo 5: Security and Monitoring of Amazon Redshift Clusters

  • Securing the Amazon Redshift cluster
  • Monitoring and troubleshooting Amazon Redshift clusters

Módulo 6: Designing Data Warehouse Analytics Solutions

  • Data warehouse use case review
  • Activity: Designing a data warehouse analytics workflow

B: Developing Modern Data Architectures on AWS

  • Modern data architectures

Documentación oficial del curso Building Data Analytics Solutions using Amazon Redshift.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso Building Data Lakes on AWS aprenderás a crear un lago de datos operativo que admita el análisis de datos estructurados y no estructurados. Aprenderás los componentes y la funcionalidad de los servicios involucrados en la creación de un lago de datos. Utilizarás AWS Lake Formation para crear un lago de datos, AWS Glue para crear un catálogo de datos y Amazon Athena para analizar datos. Las conferencias y los laboratorios del curso fomentan el aprendizaje con la exploración de varias arquitecturas comunes de lagos de datos.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Data Analytics Specialty

  • Ingenieros de plataformas de datos.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Profesionales de TI.

  • Aplicar metodologías de lago de datos en el plan y diseño de un lago de datos.
  • Articular los componentes y servicios requeridos para crear un lago de datos de AWS.
  • Asegurar un lago de datos con los permisos adecuados.
  • Incorporar, almacenar y transformar datos en lagos de datos.

  • Haber superado, previamente, el curso AWS Technical Essentials.
  • Tene, al menos, un año de experiencia en la creación de procesos de análisis de datos o haber completado el curso digital Data Analytics Fundamentals.

Módulo 1: Introduction to data lakes

  • Describe the value of data lakes
  • Compare data lakes and data warehouses
  • Describe the components of a data lake
  • Recognize common architectures built on data lakes

Módulo 2: Data ingestion, cataloging, and preparation

  • Describe the relationship between data lake storage and data ingestion
  • Describe AWS Glue crawlers and how they are used to create a data catalog
  • Identify data formatting, partitioning, and compression for efficient storage and query
  • Lab 1: Set up a simple data lake

Módulo 3: Data processing and analytics

  • Recognize how data processing applies to a data lake
  • Use AWS Glue to process data within a data lake
  • Describe how to use Amazon Athena to analyze data in a data lake

Módulo 4: Building a data lake with AWS Lake Formation

  • Describe the features and benefits of AWS Lake Formation
  • Use AWS Lake Formation to create a data lake
  • Understand the AWS Lake Formation security model
  • Lab 2: Build a data lake using AWS Lake Formation

Módulo 5: Additional Lake Formation configurations

  • Automate AWS Lake Formation using blueprints and workflows
  • Apply security and access controls to AWS Lake Formation
  • Match records with AWS Lake Formation FindMatches
  • Visualize data with Amazon QuickSight
  • Lab 3: Automate data lake creation using AWS Lake Formation blueprints
  • Lab 4: Data visualization using Amazon QuickSight

Módulo 6: Architecture and course review

  • Post course knowledge check
  • Architecture review
  • Course review

Documentación oficial del curso Building Data Lakes on AWS.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

En el curso Developing on AWS aprenderás a utilizar los servicios de AWS y las herramientas para desarrolladores, como el AWS SDK y la AWS CLI, para desarrollar aplicaciones en la nube seguras y escalables, de la mano de un instructor experto en AWS. Analizarás cómo interactuar con AWS mediante el uso de código. Se presentarán conceptos clave, prácticas recomendadas y sugerencias para la resolución de problemas. Aprenderás a interactuar programáticamente con los servicios de AWS para crear soluciones Web.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Developer Associate

  • Desarrolladores de software.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Profesionales de TI que quieran mejorar sus habilidades de desarrollo con los servicios de AWS.

  • Crear una sencilla y completa aplicación en la nube con los kits de desarrollo de software de AWS (AWS SDK), la interfaz de línea de comandos (AWS CLI) y los IDE.
  • Configurar los permisos de AWS Identity and Access Management (IAM) para respaldar un entorno de desarrollo.
  • Utilizar múltiples patrones de programación en las aplicaciones para acceder a los servicios de AWS.
  • Utilizar los AWS SDK para realizar operaciones CRUD (crear, leer, actualizar, eliminar) en los recursos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y Amazon DynamoDB.

Módulo 1: Course Overview

  • Logistics
  • Student resources
  • Agenda
  • Introductions

Módulo 2: Building a Web Application on AWS

  • Discuss the architecture of the application you are going to build during this course
  • Explore the AWS services needed to build your web application
  • Discover how to store, manage, and host your web application

Módulo 3: Getting Started with Development on AWS

  • Describe how to access AWS services programmatically
  • List some programmatic patterns and how they provide efficiencies within AWS SDKs and AWS CLI
  • Explain the value of AWS Cloud9

Módulo 4: Getting Started with Permissions

  • Review AWS Identity and Access Management (IAM) features and components permissions to support a development environment
  • Demonstrate how to test AWS IAM permissions
  • Configure your IDEs and SDKs to support a development environment
  • Demonstrate accessing AWS services using SDKs and AWS Cloud9

Lab 1: Configure the Developer Environment

Módulo 5: Getting Started with Storage

  • Describe the basic concepts of Amazon S3
  • List the options for securing data using Amazon S3
  • Define SDK dependencies for your code
  • Explain how to connect to the Amazon S3 service
  • Describe request and response objects

Módulo 6: Processing Your Storage Operations

  • Perform key bucket and object operations
  • Explain how to handle multiple and large objects
  • Create and configure an Amazon S3 bucket to host a static website
  • Grant temporary access to your objects
  • Demonstrate performing Amazon S3 operations using SDKs

Lab 2: Develop Solutions Using Amazon S3

Módulo 7: Getting Started with Databases

  • Describe the key components of DynamoDB
  • Explain how to connect to DynamoDB
  • Describe how to build a request object
  • Explain how to read a response object
  • List the most common troubleshooting exceptions

Módulo 8: Processing Your Database Operations

  • Develop programs to interact with DynamoDB using AWS SDKs
  • Perform CRUD operations to access tables, indexes, and data
  • Describe developer best practices when accessing DynamoDB
  • Review caching options for DynamoDB to improve performance
  • Perform DynamoDB operations using SDK

Lab 3: Develop Solutions Using Amazon DynamoDB

Módulo 9: Processing Your Application Logic

  • Develop a Lambda function using SDKs
  • Configure triggers and permissions for Lambda functions
  • Test, deploy, and monitor Lambda functions

Lab 4: Develop Solutions Using AWS Lambda Functions

Módulo 10: Managing the APIs

  • Describe the key components of API Gateway
  • Develop API Gateway resources to integrate with AWS services
  • Configure API request and response calls for your application endpoints
  • Test API resources and deploy your application API endpoint
  • Demonstrate creating API Gateway resources to interact with your application APIs

Lab 5: Develop Solutions Using Amazon API Gateway

Módulo 11: Building a Modern Application

  • Describe the challenges with traditional architectures
  • Describe the microservice architecture and benefits
  • Explain various approaches for designing microservice applications
  • Explain steps involved in decoupling monolithic applications
  • Demonstrate the orchestration of Lambda Functions using AWS Step Functions

Módulo 12: Granting Access to Your Application Users

  • Analyze the evolution of security protocols
  • Explore the authentication process using Amazon Cognito
  • Manage user access and authorize serverless APIs
  • Observe best practices for implementing Amazon Cognito
  • Demonstrate the integration of Amazon Cognito and review JWT tokens

Lab 6: Capstone – Complete the Application Build

Módulo 13: Deploying Your Application

  • Identify risks associated with traditional software development practices
  • Understand DevOps methodology
  • Configure an AWS SAM template to deploy a serverless application
  • Describe various application deployment strategies
  • Demonstrate deploying a serverless application using AWS SAM

Módulo 14: Observing Your Application

  • Differentiate between monitoring and observability
  • Evaluate why observability is necessary in modern development and key components
  • Understand CloudWatch’s part in configuring the observability
  • Demonstrate using CloudWatch Application Insights to monitor applications
  • Demonstrate using X-Ray to debug your applications

Lab 7: Observe the Application Using AWS X-Ray

Módulo 15: Course Wrap-up

  • Course overview
  • AWS training courses
  • Certifications
  • Course feedback

Documentación oficial del curso Developing on AWS.

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  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso DevOps Engineering on AWS aprenderás a utilizar la combinación de herramientas, prácticas y filosofías culturales de DevOps para aumentar la capacidad de la organización para desarrollar, entregar y mantener aplicaciones y servicios a gran velocidad en AWS. El curso abarca temas como la integración continua (CI), la entrega continua (CD), la infraestructura como código, los microservicios, el monitoreo y el registro, así como la comunicación y la colaboración. Los laboratorios prácticos proporcionan experiencia en la creación e implementación de plantillas de AWS CloudFormation y canalizaciones de integración y entrega continuas que crean e implementan aplicaciones en Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), aplicaciones sin servidor y aplicaciones basadas en contenedores. También se incluyen laboratorios para flujos de trabajo de múltiples canalizaciones y canalizaciones que implementan varios entornos.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified DevOps Engineer Professional

  • Ingenieros de DevOps.
  • Arquitectos de DevOps.
  • Ingenieros de operaciones.
  • Administradores de sistemas.
  • Desarrolladores.

  • Utilizar las prácticas recomendadas de DevOps para desarrollar, entregar y mantener aplicaciones y servicios a gran velocidad en AWS.
  • Identificar las ventajas, los roles y las responsabilidades de equipos pequeños y autónomos de DevOps.
  • Diseñar e implementar una infraestructura en AWS que admita proyectos de desarrollo de DevOps.
  • Utilizar AWS Cloud9 para escribir, ejecutar y depurar el código.

Módulo 0: Course overview

  • Course objective
  • Suggested prerequisites
  • Course overview breakdown

Módulo 1: Introduction to DevOps

  • What is DevOps?
  • The Amazon journey to DevOps
  • Foundations for DevOps

Módulo  2: Infrastructure Automation

  • Introduction to Infrastructure Automation
  • Diving into the AWS CloudFormation template
  • Modifying an AWS CloudFormation template
  • Demonstration: AWS CloudFormation template structure, parameters, stacks, updates, importing resources, and drift detection

Módulo 3: AWS Toolkits

  • Configuring the AWS CLI
  • AWS Software Development Kits (AWS SDKs)
  • AWS SAM CLI
  • AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
  • AWS Cloud9
  • Demonstration: AWS CLI and AWS CDK
  • Hands-on lab: Using AWS CloudFormation to provision and manage a basic infrastructure

Módulo 4: Continuous integration and continuous delivery (CI/CD) with development tools

  • CI/CD Pipeline and Dev Tools
  • Demonstration: CI/CD pipeline displaying some actions from AWS CodeCommit, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy and AWS CodePipeline
  • Hands-on lab: Deploying an application to an EC2 fleet using AWS CodeDeploy DevOps Engineering on AWS
  • AWS CodePipeline
  • Demonstration: AWS integration with Jenkins
  • Hands-on lab: Automating code deployments using AWS CodePipeline

Módulo 5: Introduction to Microservices

  • Introduction to Microservices

Módulo 6: DevOps and containers

  • Deploying applications with Docker
  • Amazon Elastic Container Service and AWS Fargate
  • Amazon Elastic Container Registry and Amazon Elastic Kubernetes service
  • Demonstration: CI/CD pipeline deployment in a containerized application

Módulo 7: DevOps and serverless computing

  • AWS Lambda and AWS Fargate
  • AWS Serverless Application Repository and AWS SAM
  • AWS Step Functions
  • Demonstration: AWS Lambda and characteristics
  • Demonstration: AWS SAM quick start in AWS Cloud9
  • Hands-on lab: Deploying a serverless application using AWS Serverless Application Model (AWS SAM) and a CI/CD Pipeline

Módulo 8: Deployment strategies

  • Continuous Deployment
  • Deployments with AWS Services

Módulo 9: Automated testing

  • Introduction to testing
  • Tests: Unit, integration, fault tolerance, load, and synthetic
  • Product and service integrations DevOps Engineering on AWS

Módulo 10: Security automation

  • Introduction to DevSecOps
  • Security of the Pipeline
  • Security in the Pipeline
  • Threat Detection Tools
  • Demonstration: AWS Security Hub, Amazon GuardDuty, AWS Config, and Amazon Inspector

Módulo 11: Configuration management

  • Introduction to the configuration management process
  • AWS services and tooling for configuration management
  • Hands-on lab: Performing blue/green deployments with CI/CD pipelines and Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)

Módulo 12: Observability

  • Introduction to observability
  • AWS tools to assist with observability
  • Hands-on lab: Using AWS DevOps tools for CI/CD pipeline automations

Módulo 13: Reference architecture (Optional module)

  • Reference architectures

Módulo 14: Course summary

  • Components of DevOps practice
  • CI/CD pipeline review
  • AWS Certification

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Acerca del curso

En el curso The Machine Learning Pipeline on AWS se explora cómo utilizar la canalización de Machine Learning (ML) a fin de resolver un problema empresarial real en un entorno de aprendizaje basado en proyectos. Aprenderás sobre cada fase de la canalización a través de presentaciones y demostraciones del instructor. Luego aplicarás ese conocimiento para completar un proyecto mediante la resolución de uno de los tres problemas empresariales: detección de fraude, motores de recomendación y retrasos en los vuelos. Cuando finalice el curso, habrás creado, capacitado, evaluado, ajustado e implementado de manera satisfactoria un modelo de ML con Amazon SageMaker que resuelva el problema empresarial seleccionado.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Machine Learning Specialty

  • Desarrolladores.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Ingenieros de datos.
  • Todo aquel con poca experiencia con ML o sin ella que desee aprender sobre la canalización de ML con Amazon SageMaker.

  • Seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema de negocio determinado.
  • Usar la canalización de ML para resolver un problema empresarial específico.
  • Capacitar, evaluar y ajustar un modelo de ML en Amazon SageMaker.
  • Describir algunas de las prácticas recomendadas para diseñar canalizaciones de ML escalables, optimizadas según el costo y seguras en AWS.
  • Aplicar el aprendizaje automático a un problema comercial de la vida real después de completar el curso.

  • Tener conocimientos básicos del lenguaje de programación Python.
  • Tener una comprensión básica de la infraestructura de la nube de AWS (Amazon S3 y Amazon CloudWatch).
  • Tener experiencia básica de trabajo en un entorno de bloc de notas de Jupyter.

Módulo 0: Introduction

  • Pre-assessment

Módulo 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline

  • Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
  • Overview of the ML pipeline
  • Introduction to course projects and approach

Módulo 2: Introduction to Amazon SageMaker

  • Introduction to Amazon SageMaker
  • Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
  • Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks

Módulo 3: Problem Formulation

  • Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
  • Converting a business problem into an ML problem
  • Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
  • Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
  • Practice problem formulation
  • Formulate problems for projects

Módulo 4: Preprocessing

  • Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
  • Practice preprocessing
  • Preprocess project data
  • Class discussion about projects

Módulo 5: Model Training

  • Choosing the right algorithm
  • Formatting and splitting your data for training
  • Loss functions and gradient descent for improving your model
  • Demo: Create a training job in Amazon SageMaker

Módulo 6: Model Evaluation

  • How to evaluate classification models
  • How to evaluate regression models
  • Practice model training and evaluation
  • Train and evaluate project models
  • Initial project presentations

Módulo 7: Feature Engineering and Model Tuning

  • Feature extraction, selection, creation, and transformation
  • Hyperparameter tuning
  • Demo: SageMaker hyperparameter optimization
  • Practice feature engineering and model tuning
  • Apply feature engineering and model tuning to projects
  • Final project presentations

Módulo 8: Deployment

  • How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
  • Deploying ML at the edge
  • Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
  • Post-assessment
  • Course wrap-up

Documentación oficial del curso The Machine Learning Pipeline on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso Planning and Designing Databases on AWS obtendrás información sobre cómo identificar y diseñar las soluciones más adecuadas de bases de datos en AWS para poder modernizar su infraestructura de datos con bases de datos personalizadas y completamente administradas a fin de ahorrar tiempo y costos, mejorar el rendimiento y la escalabilidad, y acelerar la innovación.

En este curso, destinado a arquitectos de soluciones, arquitectos de bases de datos y desarrolladores de bases de datos, aprenderás las características de once bases de datos, que incluyen servicios SQL (como Amazon RDS y Amazon Aurora) y servicios NoSQL (como Amazon Neptune, Amazon DynamoDB y Amazon DocumentDB), entre otros, y lo que debes considerar respecto de su diseño cuando las utilizas.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Database Specialty

  • Arquitectos de soluciones.
  • Arquitectos de bases de datos.
  • Desarrolladores.

  • Resumir el marco de buena arquitectura de AWS para diseñar soluciones de bases de datos.
  • Elegir un servicio de base de datos diseñado específicamente para una carga de trabajo determinada.
  • Diseñar una solución de base de datos relacional para resolver un problema empresarial.
  • Diseñar una solución de base de datos NoSQL para resolver un problema empresarial.
  • Analizar datos de múltiples bases de datos para resolver un problema empresarial.
  • Discutir las consideraciones de seguridad para su solución de base de datos.

  • Tener conocimiento de los servicios de bases de datos de AWS.
  • Comprender los conceptos del diseño de las bases de datos o el modelado de bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Estar familiarizado con los conceptos de informática en la nube.
  • Estar familiarizado con los conceptos generales sobre redes y cifrado.
  • Completar el curso digital Introduction to Building with AWS Databases.

Módulo 0: Course Introduction

  • Course overview

Módulo 1: AWS Purpose-Built Databases

  • Discussing well-architected databases
  • Analyzing workload requirements
  • Choosing the data model
  • Choosing the right purpose-built database
  • Knowledge check

Módulo 2: Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

  • Discussing a relational database
  • What is Amazon RDS?
  • Why Amazon RDS?
  • Amazon RDS design considerations
  • Knowledge check

Módulo 3: Amazon Aurora

  • What is Amazon Aurora?
  • Why Amazon Aurora?
  • Aurora design considerations
  • Knowledge check
  • Challenge Lab 1: Working with Amazon Aurora databases
  • Class Activity 1: Choose the Right Relational Database

Módulo 4: Amazon DynamoDB

  • Discussing a key value database
  • What is DynamoDB?
  • Why DynamoDB?
  • DynamoDB design considerations
  • Knowledge check

Módulo 5: Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)

  • Discussing a wide-column database
  • What is Apache Cassandra?
  • What is Amazon Keyspaces?
  • Why Amazon Keyspaces?
  • Amazon Keyspaces design considerations
  • Knowledge check

Módulo 6: Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)

  • Discussing a document database
  • What is Amazon DocumentDB?
  • Why Amazon DocumentDB?
  • Amazon DocumentDB design considerations
  • Knowledge check

Módulo 7: Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB)

  • Discussing a ledger database
  • What is Amazon QLDB?
  • Why Amazon QLDB?
  • Amazon QLDB design considerations
  • Knowledge check
  • Class Activity 2: Choose the Right Nonrelational Database
  • Challenge Lab 2: Working with Amazon DynamoDB Tables

Módulo 8: Amazon Neptune

  • Discussing a graph database
  • What is Amazon Neptune?
  • Why Amazon Neptune?
  • Amazon Neptune design considerations
  • Knowledge check

Módulo 9: Amazon Timestream

  • Discussing a timeseries database
  • What is Amazon Timestream?
  • Why Amazon Timestream?
  • Amazon Timestream design considerations
  • Knowledge check

Módulo 10: Amazon ElastiCache

  • Discussing an in-memory database
  • What is ElastiCache?
  • Why ElastiCache?
  • ElastiCache design considerations
  • Knowledge check

Módulo 11: Amazon MemoryDB for Redis

  • What is Amazon MemoryDB (for Redis)?
  • Why Amazon MemoryDB?
  • Amazon MemoryDB design considerations
  • Knowledge check
  • Class Activity 3: Let’s Cache In

Módulo 12: Amazon Redshift

  • Discussing a data warehouse
  • What is Amazon Redshift?
  • Why Amazon Redshift?
  • Amazon Redshift design considerations
  • Knowledge check

Módulo 13: Tools for Working with AWS Databases

  • Data access and analysis with Amazon Athena
  • Data migration with SCT and DMS
  • Class Activity 4: Overall Picture
  • Challenge Lab 3: Working with Amazon Redshift clusters

Documentación oficial del curso Planning and Designing Databases on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

El curso Security Engineering on AWS te permitirá adquirir las habilidades y los conocimientos necesarios para salvaguardar la reputación y los beneficios de su organización y mejorar las operaciones de seguridad. Este curso, de nivel intermedio, te guiará a través de las prácticas de seguridad que AWS recomienda para mejorar la seguridad de los datos y los sistemas en la nube. Aprenderás a utilizar de manera eficiente los servicios de seguridad de AWS, como Amazon Security Lake, Amazon Detective, AWS Control Tower, AWS Secrets Manager, Amazon CloudWatch, Amazon GuardDuty y muchos más, para la automatización, la supervisión y el registro continuos y la respuesta a los incidentes de seguridad.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Security Specialty

  • Ingenieros de seguridad.
  • Arquitectos de seguridad.
  • Arquitectos de la nube.
  • Operadores de la nube.

  • Exponer una comprensión de la seguridad en la nube de AWS basada en la tríada de la CIA.
  • Crear y analizar la autenticación y las autorizaciones con IAM.
  • Administrar y aprovisionar cuentas en AWS con los servicios de AWS adecuados.
  • Identificar cómo administrar los secretos mediante los servicios de AWS.
  • Supervisar la información confidencial y proteger los datos mediante el cifrado y los controles de acceso.
  • Identificar los servicios de AWS que abordan los ataques de fuentes externas.
  • Supervisar, generar y recopilar registros.
  • Identificar indicadores de incidentes de seguridad.
  • Identificar cómo investigar las amenazas y mitigarlas con los servicios de AWS.

  • Haber completado, previamente, los cursos AWS Security Essentials y Architecting on AWS.
  • Tener conocimientos prácticos sobre prácticas de seguridad y conceptos de la infraestructura de TI.
  • Estar familiarizado con la nube de AWS.

Módulo 1: Security Overview and Review

  • Explain Security in the AWS Cloud.
  • Explain AWS Shared Responsibility Model.
  • Summarize IAM, Data Protection, and Threat Detection and Response.
  • State the different ways to interact with AWS using the console, CLI, and SDKs.
  • Describe how to use MFA for extra protection.
  • State how to protect the root user account and access keys.

Módulo 2: Securing Entry Points on AWS

  • Describe how to use multi-factor authentication (MFA) for extra protection.
  • Describe how to protect the root user account and access keys.
  • Describe IAM policies, roles, policy components, and permission boundaries.
  • Explain how API requests can be logged and viewed using AWS CloudTrail and how to view and analyze access history.
  • Hands-On Lab: Using Identity and Resource Based Policies.

Módulo 3: Account Management and Provisioning on AWS

  • Explain how to manage multiple AWS accounts using AWS Organizations and AWS Control Tower.
  • Explain how to implement multi-account environments with AWS Control Tower.
  • Demonstrate the ability to use identity providers and brokers to acquire access to AWS services.
  • Explain the use of AWS IAM Identity Center (successor to AWS Single Sign-On) and AWS Directory Service.
  • Demonstrate the ability to manage domain user access with Directory Service and IAM Identity Center.
  • Hands-On Lab: Managing Domain User Access with AWS Directory Service

Módulo 4: Secrets Management on AWS

  • Describe and list the features of AWS KMS, CloudHSM, AWS Certificate Manager (ACM), and AWS Secrets Manager.
  • Demonstrate how to create a multi-Region AWS KMS key.
  • Demonstrate how to encrypt a Secrets Manager secret with an AWS KMS key.
  • Demonstrate how to use an encrypted secret to connect to an Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) database in multiple AWS Regions
  • Hands-on lab: Lab 3: Using AWS KMS to Encrypt Secrets in Secrets Manager

Módulo 5: Data Security

  • Monitor data for sensitive information with Amazon Macie.
  • Describe how to protect data at rest through encryption and access controls.
  • Identify AWS services used to replicate data for protection.
  • Determine how to protect data after it has been archived.
  • Hands-on lab: Lab 4: Data Security in Amazon S3

Módulo 6: Infrastructure Edge Protection

  • Describe the AWS features used to build secure infrastructure.
  • Describe the AWS services used to create resiliency during an attack.
  • Identify the AWS services used to protect workloads from external threats.
  • Compare the features of AWS Shield and AWS Shield Advanced.
  • Explain how centralized deployment for AWS Firewall Manager can enhance security.
  • Hands-on lab: Lab 5: Using AWS WAF to Mitigate Malicious Traffic

Módulo 7: Monitoring and Collecting Logs on AWS

  • Identify the value of generating and collecting logs.
  • Use Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) Flow Logs to monitor for security events.
  • Explain how to monitor for baseline deviations.
  • Describe Amazon EventBridge events.
  • Describe Amazon CloudWatch metrics and alarms.
  • List log analysis options and available techniques.
  • Identify use cases for using virtual private cloud (VPC) Traffic Mirroring.
  • Hands-on lab: Lab 6: Monitoring for and Responding to Security Incidents

Módulo 8: Responding to Threats

  • Classify incident types in incident response.
  • Understand incident response workflows.
  • Discover sources of information for incident response using AWS services.
  • Understand how to prepare for incidents.
  • Detect threats using AWS services.
  • Analyze and respond to security findings.
  • Hands-on lab: Lab 7: Incident Response

Documentación oficial del curso Security Engineering on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Importante: este curso se denominaba anteriormente Systems Operations on AWS.

El curso Cloud Operations on AWS capacita a los administradores de sistemas, operadores y cualquier persona que realice operaciones cotidianas en la nube de AWS para instalar, configurar, automatizar, supervisar, proteger, mantener y solucionar problemas en los servicios, redes y sistemas de AWS para dar asistencia a las aplicaciones empresariales. En el curso también se enseñan las características específicas de AWS, las herramientas y las prácticas recomendadas relacionadas con estas funciones.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified SysOps Administrator Associate

  • Administradores y operadores de sistemas que operen en la nube de AWS.
  • Trabajadores de TI que quieran aumentar sus conocimientos sobre el funcionamiento de la nube.

  • Identificar los servicios de AWS que dan asistencia a las distintas fases de la excelencia operativa, un pilar del Marco de AWS Well-Architected.
  • Administrar el acceso a los recursos de AWS mediante cuentas y organizaciones de AWS y AWS Identity and Access Management (IAM).
  • Mantener un inventario de los recursos de AWS en uso utilizando los servicios de AWS, como AWS Systems Manager, AWS CloudTrail y AWS Config.
  • Desarrollar una estrategia de implementación de recursos mediante etiquetas de metadatos, imágenes de máquina de Amazon (AMI) y AWS Control Tower para implementar y mantener un entorno en la nube de AWS

  • Es recomendable haber obtenido, previamente, la certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational o haber superado el curso AWS Technical Essentials.
  • Disponer de conocimientos de desarrollo de software o administración de sistemas.
  • Dominar el mantenimiento de sistemas operativos en la línea de comandos, como la creación de secuencias de comandos de shell en entornos Linux o de cmd/PowerShell en Windows.
  • Tener conocimientos básicos de protocolos de red (TCP/IP, HTTP).

Módulo 1: Introduction to Cloud Operations on AWS

  • What is Cloud Operations
  • AWS Well-Architected Framework
  • AWS Well-Architected Tool

Módulo 2: Access Management

  • AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Resources, accounts, and AWS Organizations

Módulo 3: System Discovery

  • Methods to interact with AWS services
  • Tools for automating resource discovery
  • Inventory with AWS Systems Manager and AWS Config
  • Hands-On Lab: Auditing AWS Resources with AWS Systems Manager and AWS Config

Módulo 4: Deploy and Update Resources

  • Cloud Operations in deployments
  • Tagging strategies
  • Deployment using Amazon Machine Images (AMIs)
  • Deployment using AWS Control Tower

Módulo 5: Automate Resource Deployment

  • Deployment using AWS CloudFormation
  • Deployment using AWS Service Catalog
  • Hands-On Lab: Infrastructure as Code

Módulo 6: Manage Resources

  • AWS Systems Manager
  • Hands-On Lab: Operations as Code

Módulo 7: Configure Highly Available Systems

  • Distributing traffic with Elastic Load Balancing
  • Amazon Route 53

Módulo 8: Automate Scaling

  • Scaling with AWS Auto Scaling
  • Scaling with Spot Instances
  • Managing licenses with AWS License Manager

Módulo 9: Monitor and Maintain System Health

  • Monitoring and maintaining healthy workloads
  • Monitoring AWS infrastructure
  • Monitoring applications
  • Hands-On Lab: Monitor Applications and Infrastructure

Módulo 10: Data Security and System Auditing

  • Maintaining a strong identity and access foundation
  • Implementing detection mechanisms
  • Automating incident remediation

Módulo 11: Operate Secure and Resilient Networks

  • Building a secure Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
  • Networking beyond the VPC

Módulo 12: Mountable Storage

  • Configuring Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)
  • Sizing Amazon EBS volumes for performance
  • Using Amazon EBS snapshots
  • Using Amazon Data Lifecycle Manager to manage your AWS resources
  • Creating backup and data recovery plans
  • Configuring shared file system storage
  • Hands-On Lab: Automating with AWS Backup for Archiving and Recovery

Módulo 13: Object Storage

  • Deploying Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
  • Managing storage lifecycles on Amazon S3

Módulo 14: Cost Reporting, Alerts, and Optimization

  • Gaining AWS cost awareness
  • Using control mechanisms for cost management
  • Optimizing your AWS spend and usage
  • Hands-On Lab: Capstone lab for CloudOps

Documentación oficial del curso Cloud Operations on AWS.

  • Formador certificado por AWS.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Perfecciona tus habilidades en el uso de Ansible y desarrolla automatización adaptable utilizando las prácticas recomendadas con las herramientas nuevas basadas en los contenedores de Red Hat Ansible Automation Platform.

El curso Developing Advanced Automation with Red Hat Ansible Automation Platform (DO374) está diseñado para que los desarrolladores de contenido de automatización aprovechen las herramientas nuevas basadas en los contenedores de Red Hat® Ansible Automation Platform. Estas les permiten crear de forma efectiva automatización que se pueda gestionar con su propio controlador. Aprende las prácticas recomendadas en torno al desarrollo de la automatización con el código reutilizable, las técnicas avanzadas de los playbooks y los entornos de ejecución compartidos. Además, prepárate para ajustar la automatización con el navegador de contenido de automatización.

El curso se basa en Red Hat Ansible Automation Platform 2.2.

Este curso está diseñado para los especialistas que crean contenido de automatización, entre ellos:

  • Desarrolladores.
  • Ingenieros de DevOps.
  • Administradores de sistemas Linux.
  • Otros especialistas de TI con escasa experiencia en el uso de Red Hat Ansible Automation Platform para automatizar, preparar, configurar e implementar aplicaciones y servicios en un entorno de Linux.

  • Aprovechar las funciones del navegador del contenido de automatización para desarrollar los playbooks de Ansible.
  • Aplicar las prácticas recomendadas para que la automatización con Ansible sea efectiva y eficiente.
  • Utilizar las funciones avanzadas de Red Hat Ansible Automation Platform para trabajar con los datos, incluidos los filtros y los plugins.
  • Llevar a cabo las operaciones de automatización como actualizaciones progresivas.
  • Crear entornos de ejecución de la automatización para agrupar y distribuir las dependencias requeridas para ejecutar el código de automatización.

Desarrollo de playbooks con Ansible Automation Platform 2

Desarrollar playbooks de Ansible con Red Hat Ansible Automation Platform 2 siguiendo las prácticas recomendadas.

Gestión de los conjuntos Content Collections y los entornos de ejecución

Ejecutar playbooks que usen los conjuntos Content Collections que no estén incluidos en ansible-core, ya sea desde un entorno de ejecución actual o descargándolos del Automation Hub.

Ejecución de playbooks con el controlador de la automatización

Explicar el concepto del controlador de automatización y usarlo para ejecutar los playbooks que desarrolló con el navegador del contenido de automatización.

Uso de las configuraciones de Ansible

Examinar y ajustar la configuración de Ansible y del navegador del contenido de automatización para simplificar el desarrollo y solucionar los problemas.

Gestión de inventarios

Gestionar los inventarios con las funciones avanzadas de Ansible.

Gestión de la ejecución de tareas

Controlar y optimizar la ejecución de las tareas con los playbooks de Ansible.

Transformación de los datos con los filtros y los plugins

Completar, controlar y gestionar los datos en las variables utilizando los filtros y los plugins.

Coordinación de las actualizaciones progresivas

Utilizar las funciones avanzadas de Ansible para gestionar las actualizaciones progresivas, y así reducir el tiempo de inactividad y garantizar la capacidad de mantenimiento y la simplicidad de los playbooks de Ansible.

Creación de los conjuntos Content Collections y los entornos de ejecución

Escribir tus propios conjuntos Ansible Content Collections, publicarlos, incorporarlos en un entorno de ejecución personalizado y ejecutarlos en los playbooks con el controlador de la automatización.

Documentación oficial para el curso Developing Advanced Automation with Red Hat Ansible Automation Platform (DO374).

  • Formador certificado por Red Hat.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Con el curso AWS Cloud Practitioner Essentials conocerás la nube de AWS de manera general, independientemente del cargo técnico específico que desempeñes, ya que ofrece una descripción detallada de conceptos de la nube y de los servicios, la seguridad, la arquitectura, los precios y el soporte de AWS.

El curso también te ayudará a prepararte para el examen de certificación AWS Certified Cloud Practitioner Foundational.

Preparación para el examen de certificación:

Examen AWS Certified Cloud Practitioner

  • Ejecutivos de alto nivel
  • Gerentes de proyectos
  • Profesionales relacionados con el área de TI
  • Analistas de negocio
  • Profesionales que desean conocer el funcionamiento general y las oportunidades que puede proporcionar la nube de AWS.

  • Definir qué es la nube de AWS y la infraestructura general básica.
  • Describir los servicios clave de la plataforma de AWS y cuáles son sus casos de uso comunes.
  • Describir principios arquitectónicos básicos de la nube de AWS.
  • Describir aspectos básicos de conformidad y seguridad de la plataforma de AWS y el modelo de seguridad compartida.
  • Definir los modelos de facturación, administración de cuentas y precios.
  • Identificar fuentes de documentación o asistencia técnica (documentos técnicos, tiques de soporte, etc.).
  • Describir la propuesta de valor de la nube de AWS.
  • Describir las características básicas/principales de realizar implementaciones y tareas en la nube de AWS.

No existen requisitos previos para realizar este curso.

Módulo 1: Introduction to Amazon Web Services

  • Summarize the benefits of AWS
  • Describe differences between on-demand delivery and cloud deployments
  • Summarize the pay-as-you-go pricing model

Módulo 2: Compute in the Cloud

  • Describe the benefits of Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) at a basic level
  • Identify the different Amazon EC2 instance types
  • Differentiate between the various billing options for Amazon EC2
  • Describe the benefits of Amazon EC2 Auto Scaling
  • Summarize the benefits of Elastic Load Balancing
  • Give an example of the uses for Elastic Load Balancing
  • Summarize the differences between Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) and Amazon Simple Queue Services (Amazon SQS)
  • Summarize additional AWS compute options

Módulo 3: Global Infrastructure and Reliability

  • Summarize the benefits of the AWS Global Infrastructure
  • Describe the basic concept of Availability Zones
  • Describe the benefits of Amazon CloudFront and Edge locations
  • Compare different methods for provisioning AWS services

Módulo 4: Networking

  • Describe the basic concepts of networking
  • Describe the difference between public and private networking resources
  • Explain a virtual private gateway using a real life scenario
  • Explain a virtual private network (VPN) using a real life scenario
  • Describe the benefit of AWS Direct Connect
  • Describe the benefit of hybrid deployments
  • Describe the layers of security used in an IT strategy
  • Describe which services are used to interact with the AWS global network

Módulo  5: Storage and Databases

  • Summarize the basic concept of storage and databases
  • Describe benefits of Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)
  • Describe benefits of Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
  • Describe the benefits of Amazon Elastic File System (Amazon EFS)
  • Summarize various storage solutions
  • Describe the benefits of Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
  • Describe the benefits of Amazon DynamoDB
  • Summarize various database services

Módulo 6: Security

  • Explain the benefits of the shared responsibility model
  • Describe multi-factor authentication (MFA)
  • Differentiate between the AWS Identity and Access Management (IAM) security levels
  • Describe security policies at a basic level
  • Explain the benefits of AWS Organizations
  • Summarize the benefits of compliance with AWS
  • Explain primary AWS security services at a basic level

Módulo 7: Monitoring and Analytics

  • Summarize approaches to monitoring your AWS environment
  • Describe the benefits of Amazon CloudWatch
  • Describe the benefits of AWS CloudTrail
  • Describe the benefits of AWS Trusted Advisor

Módulo 8: Pricing and Support

  • Understand AWS pricing and support models
  • Describe the AWS Free Tier
  • Describe key benefits of AWS Organizations and consolidated billing
  • Explain the benefits of AWS Budgets
  • Explain the benefits of AWS Cost Explorer
  • Explain the primary benefits of the AWS Pricing Calculator
  • Distinguish between the various AWS Support Plans
  • Describe the benefits of AWS Marketplace

Módulo 9: Migration and Innovation

  • Understand migration and innovation in the AWS Cloud
  • Summarize the AWS Cloud Adoption Framework (AWS CAF)
  • Summarize six key factors of a cloud migration strategy
  • Describe the benefits of various AWS data migration solutions, such as AWS Snowcone, AWS Snowball, and AWS Snowmobile
  • Summarize the broad scope of innovative solutions that AWS offers
  • Summarize the five pillars of the AWS Well-Architected Framework

Módulo 10: AWS Certified Cloud Practitioner Basics

  • Determine resources for preparing for the AWS Certified Cloud Practitioner examination
  • Describe benefits of becoming AWS Certified

Documentación del curso AWS Cloud Practitioner Essentials.

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  • Más de 5 años de experiencia profesional.
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Acerca del curso

El curso AWS Security Essentials cubre los conceptos básicos de la seguridad de la nube de AWS, que incluyen el control de acceso de AWS, los métodos de cifrado de datos y cómo puede proteger el acceso de red a su infraestructura de AWS. En función del modelo de seguridad compartida de AWS, en este curso se enseña dónde en la nube de AWS el cliente es responsable por implementar seguridad. También aprenderás qué servicios orientados a la seguridad están disponibles, así como por qué y cómo los servicios de seguridad pueden ayudar a satisfacer las necesidades de seguridad de tu organización.

Preparación para el examen de certificación:

AWS Certified Security Specialty

  • Profesionales de TI de nivel empresarial, interesados en las prácticas de seguridad en la nube.
  • Profesionales del área de seguridad con conocimiento práctico mínimo de AWS.

  • Identificar los beneficios y las responsabilidades cuando utiliza la nube de AWS.
  • Describir las características de control y administración de acceso de AWS.
  • Entender los diferentes métodos de cifrado de datos para proteger los datos confidenciales.
  • Describir cómo proteger el acceso a la red de sus recursos de AWS.
  • Determinar qué servicios de AWS se pueden usar para monitorear y responder a incidentes.

  • Tener conocimientos prácticos sobre prácticas de seguridad y conceptos de la infraestructura de TI.
  • Estar familiarizado con los conceptos de informática en la nube.

Módulo 1: Exploring the Security Pillar

  • AWS Well-Architected Framework: Security Pillar

Módulo 2: Security of the Cloud

  • Shared responsibility model
  • AWS Global Infrastructure
  • Compliance and governance

Módulo 3: Identity and Access Management

  • Identity and access management
  • Data access and protection essentials
  • Lab 1: Introduction to Security Policies

Módulo 4: Protecting Infrastructure and Data

  • Protecting your network infrastructure
  • Edge Security
  • DDoS Mitigation
  • Protecting compute resources
  • Lab 2: Securing VPC Resources with Security Groups

Módulo 5: Detection and Response

  • Monitoring and detective controls
  • Incident response essentials

Módulo 6: Course Wrap-Up

  • Course review

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Acerca del curso

AWS Technical Essentials en un curso introductorio, de nivel básico, que te permitirá conocer los productos, los servicios y las soluciones comunes de AWS. Cubre los conceptos fundamentales de AWS relacionados con cómputo, bases de datos, almacenamiento, redes, monitoreo y seguridad. Aprenderás los aspectos básicos para la comprensión de los servicios de AWS, que te permitirán tomar decisiones fundamentadas sobre las soluciones de TI, en función de sus requisitos organizacionales.

El curso AWS Technical Essentials te prepara para continuar tu proceso de certificación para cualquiera de las siguientes certificaciones AWS de nivel Associate:

Este curso no conlleva una certificación específica pero permite preparar el examen de certificación:

Examen AWS Certified Cloud Practitioner

  • Responsables de comunicar los beneficios técnicos de los servicios de AWS a los clientes.
  • Administradores de operaciones de sistemas.
  • Arquitectos de soluciones.
  • Desarrolladores.
  • Profesionales técnicos que desarrollan o desean desarrollar su actividad en la nube de AWS.
  • Personas que desean conocer, comprender y utilizar la nube de AWS y sus servicios y posibilidades de crecimiento o funcionalidad.

  • Aprender la terminología y los conceptos relacionados con la plataforma de AWS.
  • Aprender a manejarse en la consola de administración de AWS.
  • Conocer los conceptos clave de las medidas de seguridad de AWS y de AWS Identity and Access Management (IAM).

  • Tener conocimientos prácticos sobre los sistemas distribuidos.
  • Estar familiarizado con los conceptos generales sobre redes.
  • Tener conocimientos prácticos sobre las arquitecturas de varios niveles.
  • Estar familiarizado con los conceptos de informática en la nube.

Módulo 1: Introduction to Amazon Web Services

  • Introduction to AWS Cloud
  • Security in the AWS Cloud
  • Hosting the employee directory application in AWS
  • Hands-On Lab: Introduction to AWS Identity and Access Management (IAM)

Módulo 2: AWS Compute

  • Compute as a service in AWS
  • Introduction to Amazon Elastic Compute Cloud
  • Amazon EC2 instance lifecycle
  • AWS container services
  • What is serverless?
  • Introduction to AWS Lambda
  • Choose the right compute service
  • Hands-On Lab: Launch the Employee Directory Application on Amazon EC2

Módulo 3: AWS Networking

  • Networking in AWS
  • Introduction to Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)
  • Amazon VPC routing
  • Amazon VPC security
  • Hands-On Lab: Create a VPC and Relaunch the Corporate Directory Application in Amazon EC2

Módulo 4: AWS Storage

  • AWS storage types
  • Amazon EC2 instance storage and Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)
  • Object storage with Amazon S3
  • Choose the right storage service
  • Hands-On Lab: Create an Amazon S3 Bucket

Módulo 5: Databases

  • Explore databases in AWS
  • Amazon Relational Database Service
  • Purpose-built databases
  • Introduction to Amazon DynamoDB
  • Choose the right AWS database service
  • Hands-On Lab: Implement and manage Amazon DynamoDB

Módulo 6: Monitoring, Optimization, and Serverless

  • Monitoring
  • Optimization
  • Alternate serverless employee directory application architecture
  • Hands-On Lab: Configure High Availability for Your Application

Módulo 7: Course Summary

Documentación del curso AWS Technical Essentials.

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Acerca del curso

Demuestra tus habilidades para analizar los sistemas en busca de problemas comunes.

En el examen de certificación Red Hat Certified Specialist in Linux Diagnostics and Troubleshooting Exam (EX342) se pone a prueba tu capacidad para analizar los sistemas Red Hat® Enterprise Linux® en busca de problemas comunes que puedan causar disminución o pérdida de rendimiento, y para corregirlos o recopilar información forense que se pueda transmitir a un tercero.

Al aprobar este examen, obtendrás la certificación Red Hat Certified Specialist in Linux Diagnostics and Troubleshooting, que también cuenta para obtener la acreditación Red Hat® Certified Architect (RHCA®).

El examen se basa en Red Hat Enterprise Linux 8.4.

Preparación para el examen:

Examen EX342: Red Hat Certified Specialist in Linux Diagnostics and Troubleshooting Exam

Red Hat invita a todos los candidatos del examen Red Hat Certified Specialist in Linux Diagnostics and Troubleshooting Exam a realizar el curso Red Hat Enterprise Linux Diagnostics and Troubleshooting (RH342).

Este examen de certificación está dirigido a especialistas como son:

  • Administradores que gestionen sistemas Red Hat Enterprise Linux.
  • Administradores de sistemas que deseen demostrar sus habilidades para analizar y resolver problemas.
  • Especialistas que cuenten con la acreditación Red Hat Certified Engineer (RHCE) y estén interesados en obtener las certificaciones Red Hat Certified Specialist in Linux Diagnostics and Troubleshooting o Red Hat Certified Architect (RHCA)

Obtener la certificación Red Hat Certified Specialist, que también cuenta para obtener la acreditación Red Hat® Certified Architect (RHCA®).

  • Es recomendable haber completado, previamente, el curso Red Hat Enterprise Linux Diagnostics and Troubleshooting (RH342), o tener experiencia equiparable en la resolución de problemas de las implementaciones de Red Hat Enterprise Linux.
  • Es recomendable haber obtenido, previamente, la certificación Red Hat Certified Engineer (RHCE), o tener experiencia equiparable en la administración de sistemas.

A continuación, se detallan las áreas temáticas que pueden aparecer en el examen y las tareas que deben poder realizar los candidatos del examen*:

  • Conocimiento y empleo de métodos generales para la resolución de problemas
    • Recopilar información del sistema que sea útil para resolver problemas
    • Consultar los recursos de documentación que facilitan la resolución de problemas
    • Supervisar las características esenciales de los sistemas
    • Configurar los sistemas para que envíen mensajes de registro a un host centralizado
  • Diagnóstico y resolución de problemas asociados con el arranque del sistema
    • Identificar y solucionar los fallos del servicio que afectan el arranque
    • Recuperar el control de superusuario de un sistema
    • Solucionar problemas de arranque
    • Identificar el hardware y sus problemas
    • Gestionar los módulos del kernel y sus parámetros
  • Diagnóstico y resolución de problemas relacionados con el sistema de archivos
    • Recuperar los sistemas de archivos dañados
    • Recuperar las configuraciones erróneas o dañadas del LVM
    • Recuperar datos de los sistemas de archivos cifrados
    • Identificar y solucionar los problemas del iSCSI
  • Resolución de problemas de gestión de paquetes
    • Resolver problemas de dependencia de la gestión de paquetes
    • Recuperar una base de datos de RPM dañada
    • Identificar y restaurar archivos modificados
  • Resolución y corrección de problemas de conectividad de la red
    • Utilizar las herramientas estándar para comprobar la conectividad de la red
    • Identificar y solucionar problemas de conectividad de la red
    • Inspeccionar el tráfico de red para facilitar la resolución de los problemas
  • Diagnóstico de problemas asociados a las aplicaciones
    • Identificar las dependencias de las bibliotecas para los sistemas de software de terceros
    • Identificar si una aplicación sufre fugas de memoria
    • Usar herramientas estándar para depurar una aplicación
    • Identificar y solucionar problemas relacionados con SELinux
  • Identificación y resolución de los problemas asociados con la autenticación
    • Identificar y solucionar los problemas del módulo de autenticación conectable (PAM)
    • Identificar y solucionar los problemas de gestión de identidades de LDAP y Kerberos
  • Recopilación de información para ayudar a terceros en la investigación de problemas
    • Crear volcados de memoria del kernel
    • Compilar y ejecutar los módulos de SystemTap

*Red Hat se reserva el derecho de agregar, modificar y eliminar cualquier objetivo.

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Acerca del curso

El curso PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst cubre los diversos métodos y mejores prácticas que están en línea con los requisitos comerciales y técnicos para modelar, visualizar y analizar datos con Power BI. El curso mostrará cómo acceder y procesar datos de una variedad de fuentes de datos, incluidas las fuentes relacionales y no relacionales. Finalmente, analizará cómo administrar e implementar informes y paneles para compartir y distribuir contenido.

Este curso te preparará para el examen de certificación PL-300 Power BI Data Analyst.

Preparación para el examen de certificación:

PL-300 Power BI Data Analyst

  • Profesionales de datos y de inteligencia de negocios que deseen aprender cómo realizar análisis de datos con precisión utilizando Power BI.
  • Personas que desarrollen informes que visualizan datos de las tecnologías de la plataforma de datos que existen tanto en la nube como en las instalaciones.

  • Comprender los conceptos básicos de datos.
  • Tener conocimientos de trabajo con datos relacionales en la nube.
  • Tener conocimientos de trabajo con datos no relacionales en la nube.
  • Tener conocimiento de los conceptos de análisis y visualización de datos.

  • Módulo 1: Descripción del análisis de datos
  • Módulo 2: Introducción a la compilación con Power BI
  • Módulo 3: Obtención de datos en Power BI
  • Módulo 4: Limpieza, transformación y carga de datos en Power BI
  • Módulo 5: Diseño de un modelo de datos en Power BI
  • Módulo 6: Introducción a la creación de medidas con DAX en Power BI
  • Módulo 7: Optimización de un modelo para rendimiento en Power BI
  • Módulo 8: Uso de objetos visuales de Power BI
  • Módulo 9: Creación de una historia basada en datos con informes de Power BI
  • Módulo 10: Creación de paneles en Power BI
  • Módulo 11: Realización de análisis en Power BI
  • Módulo 12: Trabajo con objetos visuales de inteligencia artificial en Power BI
  • Módulo 13: Creación y administración de áreas de trabajo en Power BI
  • Módulo 14: Administración de conjuntos de datos en Power BI
  • Módulo 15: Implementación de la seguridad de nivel de fila

Documentación oficial para el curso PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

En el curso DP-500 Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI se tratan métodos y prácticas para realizar análisis avanzados de datos a gran escala. Aprovecharás la experiencia de análisis y aprenderás a implementar y administrar un entorno de análisis de datos, a consultar y transformar datos, a implementar y administrar modelos de datos y a explorar y visualizar datos. Usarás Microsoft Purview, Azure Synapse Analytics y Power BI para crear soluciones de análisis.

Este curso te preparará para el examen de certificación DP-500 Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI.

Los candidatos para este curso deben tener experiencia en el diseño, la creación y la implementación de soluciones de análisis de datos a escala empresarial. En concreto, deben tener un conocimiento avanzado de Power BI, incluidos el procesamiento de datos en la nube y en el entorno local y la administración de repositorios de datos, junto con el uso de Power Query y Data Analysis Expressions (DAX). También deben ser expertos en consumir datos de Azure Synapse Analytics y deben tener experiencia en consultar bases de datos relacionales, analizar datos mediante Transact-SQL (T-SQL) y visualizar datos.

Módulo 1: Exploración de los servicios de datos de Azure para el análisis moderno
Módulo 2: Descripción de los conceptos de análisis de datos
Módulo 3: Exploración del análisis de datos a escala
Módulo 4: Introducción a Microsoft Purview
Módulo 5: Descubra datos confidenciales con Microsoft Purview
Módulo 6: Catalogación de artefactos de datos con Microsoft Purview
Módulo 7: Administración de activos de Power BI con Microsoft Purview
Módulo 8: Integración de Microsoft Purview y Azure Synapse Analytics
Módulo 9: Introducción a Azure Synapse Analytics
Módulo 10: Uso de un grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse para consultar archivos en un lago de datos
Módulo 11: Definición de la ingeniería de macrodatos con Apache Spark en Azure Synapse Analytics
Módulo 12: Análisis de datos en un almacenamiento de datos relacional
Módulo 13: Elección de un marco de modelo de Power BI
Módulo 14: Escalabilidad en Power BI
Módulo 15: Creación y administración de flujos de datos de Power BI escalables
Módulo 16: Creación de relaciones de modelos de Power BI
Módulo 17: Uso de las funciones de inteligencia de tiempo de DAX en modelos de Power BI Desktop
Módulo 18: Creación de grupos de cálculo
Módulo 19: Aplicación de la seguridad de modelos de Power BI
Módulo 20: Uso de herramientas para optimizar el rendimiento de Power BI
Módulo 21: Conceptos avanzados de la visualización de datos
Módulo 22: Supervisión de datos en tiempo real con Power BI
Módulo 23: Creación de informes paginados
Módulo 24: Provisión de gobernanza en un entorno de Power BI
Módulo 25: Facilitación de la colaboración y el uso compartido en Power BI
Módulo 26: Supervisión y auditoría del uso
Módulo 27: Aprovisionamiento de capacidades Premium en Power BI
Módulo 28: Establecimiento de una infraestructura de acceso a datos en Power BI
Módulo 29: Ampliación del alcance de Power BI
Módulo 30: Automatización de la administración de Power BI
Módulo 31: Creación de informes mediante Power BI dentro de Azure Synapse Analytics
Módulo 32: Diseño de una estrategia de administración del ciclo de vida de aplicaciones de Power BI
Módulo 33: Creación y administración de una canalización de implementación de Power BI
Módulo 34: Creación y administración de recursos de Power BI

Documentación oficial para el curso DP-500 Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

Crea y gestiona máquinas virtuales en OpenShift con el operador de Red Hat OpenShift Virtualization.

En este curso, desarrollarás las habilidades fundamentales para crear y gestionar máquinas virtuales (VM) en OpenShift mediante el operador de Red Hat OpenShift Virtualization. No necesitas contar con conocimientos previos de contenedores ni de Kubernetes.

Al completar este curso, obtendrás:

Este curso incluye el examen de certificación Red Hat Certified Specialist in OpenShift Virtualization (EX316).

Certificación oficial Red Hat Certified Specialist in OpenShift Virtualization.

  • Administradores de máquinas virtuales interesados en trasladar las cargas de trabajo virtualizadas de los hipervisores tradicionales a OpenShift Virtualization.
  • Administradores de Kubernetes (administradores e ingenieros de clústeres) que deseen admitir cargas de trabajo en contenedores y virtualizadas en el mismo clúster de OpenShift.
  • Ingenieros de confiabilidad del sitio interesados en usar GitOps y Ansible Automation para gestionar máquinas virtuales en OpenShift.

  • Crear máquinas virtuales a partir de medios de instalación e imágenes de disco.
  • Acceder a las consolas gráficas y de texto de una máquina virtual.
  • Preparar almacenamiento en las máquinas virtuales mediante el almacenamiento de Kubernetes (PVC, PV y clases de almacenamiento).
  • Iniciar, pausar y detener las máquinas virtuales.
  • Clonar las máquinas virtuales y generar instantáneas de ellas.
  • Conectar las máquinas virtuales con redes externas y adicionales (fuera de las redes de servicio y del pod de Kubernetes).
  • Preparar los servicios del equilibrador de carga para las máquinas virtuales y, luego, usarlos para habilitar el acceso SSH a las VM.
  • Conectar las máquinas virtuales con el almacenamiento del host y el almacenamiento externo.
  • Crear máquinas virtuales a partir de plantillas.
  • Migrar las máquinas virtuales desde hipervisores compatibles.
  • Obtener la certificación oficial Red Hat Certified Specialist in OpenShift Virtualization.

Es recomendable haber completado, previamente, el curso Red Hat OpenShift I: Containers & Kubernetes (DO180).

 Introducción a OpenShift Virtualization

Describir las funciones y los casos prácticos de OpenShift Virtualization.

Ejecución de máquinas virtuales y acceso a ellas

Crear, gestionar, inspeccionar y supervisar máquinas virtuales en Red Hat OpenShift Virtualization.

Configuración de la red de Kubernetes para máquinas virtuales

Configurar los objetos estándares de la red de Kubernetes y el acceso externo para las máquinas virtuales y las aplicaciones que respaldan.

Conexión de máquinas virtuales a redes externas

Configurar las redes de nodos para poder conectar máquinas virtuales y nodos con redes externas al clúster.

Configuración del almacenamiento de Kubernetes para máquinas virtuales

Gestionar el almacenamiento y los discos de las máquinas virtuales en Red Hat OpenShift.

Gestión de plantillas de máquinas virtuales

Crear y gestionar plantillas para preparar máquinas virtuales.

Gestión avanzada de máquinas virtuales

Realizar instantáneas de una máquina virtual, clonarla, importarla, exportarla, realizar migraciones activas con ella e iniciar el mantenimiento del nodo.

Configuración de la alta disponibilidad de Kubernetes en las máquinas virtuales

Configurar los recursos de Kubernetes para implementar la alta disponibilidad en las máquinas virtuales.

Documentación oficial del curso Managing Virtual Machines with Red Hat OpenShift Virtualization con examen (DO317).

  • Formador certificado por Red Hat.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

El curso Python Essentials 1, de nivel introductorio, te brinda la oportunidad se sumergirte en el entorno Python y la programación informática, sin necesidad de contar con conocimientos previos. Podrás alcanzar un nivel de conocimiento en programación para diseñar, escribir, depurar y ejecutar scripts de Python, y comprender los conceptos básicos de la tecnología de desarrollo de software.

En este curso, adquirirás las siguientes habilidades clave:

El curso Python Essentials 1 te preparará para superar el examen y obtener la certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer, punto de partida de la ruta de certificaciones Python.

  • Aspirantes a programadores y estudiantes interesados en aprender programación por diversión actividades laborales.
  • Estudiantes que deseen adquirir habilidades y conocimientos fundamentales para un puesto de trabajo de nivel de entrada como desarrollador de software o analista de datos.
  • Profesionales de la industria que deseen explorar tecnologías que están conectadas con Python o que lo utilizan como base.
  • Aspirantes a programadores, estudiantes y profesionales de la industria que busquen adquirir habilidades esenciales de Python para un mayor desarrollo personal en las áreas de inteligencia artificial y machine learning, análisis de datos, visualización de datos, programación de aplicaciones, desarrollo Web, desarrollo de videojuegos, programación de redes, internet de las cosas (IoT), automatización y ciberseguridad.
  • Líderes de equipo, gerentes de productos y gerentes de proyectos que deseen comprender la terminología y los procesos en el ciclo de desarrollo de software para administrar y comunicarse de manera más efectiva con los equipos de producción y desarrollo.

  • Aprender los conceptos universales de la programación informática.
  • Aprender la sintaxis y la semántica del lenguaje Python.
  • Poner en práctica habilidades para resolver desafíos típicos de implementación.
  • Utilizar los elementos más importantes de The Python Standard Library.
  • Instalar tu entorno de tiempo de ejecución.
  • Escribir tus propios programas en Python.
  • Prepararte para el examen de certificación PCEP – Certified Entry-Level Python Programmer.

No existen requisitos previos para acceder a este curso.

Módulo 1: Introduction to Python and computer programming

The fundamentals of computer programming, i.e. how the computer works, how the program is executed, how the programming language is defined and constructed, what the difference is between compilation and interpretation, what Python is, how it is positioned among other programming languages, and what distinguishes the different versions of Python.

Módulo 2: Data types, variables, basic input-output operations, basic operators

The basic methods of formatting and outputting data offered by Python, together with the primary kinds of data and numerical operators, their mutual relations and bindings; the concept of variables and variable naming conventions; the assignment operator, the rules governing the building of expressions; the inputting and converting of data.

Módulo 3: Boolean values, conditional execution, loops, lists, logical and bitwise operations

Boolean values to compare difference values and control the execution paths using the if and if-else instructions; the utilization of loops (while and for) and how to control their behavior using the break and continue instructions; the difference between logical and bitwise operations; the concept of lists and list processing, including the iteration provided by the for loop, and slicing; the idea of multi-dimensional arrays.

Módulo 4: Functions, tuples, dictionaries, and data processing

The defining and using of functions – their rationale, purpose, conventions, and traps; the concept of passing arguments in different ways and setting their default values, along with the mechanisms of returning the function’s results; name scope issues; new data aggregates: tuples and dictionaries, and their role in data processing.

Documentación oficial para el curso Curso Python Essentials 1.

  • Formador certificado por OpenEDG.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
  • Profesional activo en empresas del sector IT.

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Acerca del curso

El curso Python Essentials 2, de nivel intermedio, es el segundo de una serie de 2 cursos que te preparará para la realización del examen de certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming.

El curso retoma donde finaliza Python Essentials 1. Su objetivo principal es dotarte de las habilidades relacionadas con los aspectos más avanzados de la programación de Python, incluidos módulos, paquetes, excepciones, procesamiento de archivos, así como técnicas generales de codificación y programación orientada a objetos (OOP).

Una vez realizado el curso Python Essentials 2, estarás prepararado para superar el examen y obtener la certificación PCAP – Certified Associate in Python Programming. Contarás con las habilidades y los conocimientos esenciales para continuar con roles de desarrollo de software, seguridad, redes, IoT e ingeniería más avanzados, más especializados y mejor pagados.

Modulo 1: Modules, packages, and PIP

Importing and using Python modules; using some of the most useful Python standard library modules; constructing and using Python packages; PIP (Python Installation Package) and how to use it to install and uninstall ready-to-use packages from PyPI.

Modulo 2: Strings, String and List Methods, Exceptions

Characters, strings and coding standards; Strings vs. lists – similarities and differences; Lists methods; String methods; Python’s way of handling runtime errors; Controlling the flow of errors using try and except; Hierarchy of exceptions.

Modulo 3: Object-Oriented Programming

Basic concepts of object-oriented programming (OOP); The differences between the procedural and object approaches (motivations and profits); Classes, objects, properties, and methods; Designing reusable classes and creating objects; Inheritance and polymorphism; Exceptions as objects.

Modulo 4: Miscellaneous

Generators, iterators and closures; Working with file-system, directory tree and files; Selected Python Standard Library modules (os, datetime, time, and calendar.)

Documentación oficial para el curso Python Essentials 2.

  • Formador certificado por OpenEDG.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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Acerca del curso

El curso AZ-305 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions enseña a los arquitectos de soluciones de Azure a diseñar soluciones de infraestructura. Los temas del curso abordan la gobernanza, el proceso, la arquitectura de aplicaciones, el almacenamiento, la integración de datos, la autenticación, las redes, la continuidad empresarial y las migraciones. El curso combina las clases con casos prácticos para demostrar los principios básicos de diseño de arquitecto.

Este curso te preparará para el examen de certificación AZ-305 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions.

Preparación para el examen de certificación:

AZ-305 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions

Este curso está diseñado para personas que tengan experiencia y conocimientos de operaciones de TI como las redes, la virtualización, la identidad, la seguridad, la continuidad del negocio, la recuperación ante desastres, las plataformas de datos, el presupuesto y la gobernanza, así como experiencia en el diseño y arquitectura de soluciones.

  • Es recomendable tener experiencia previa en la implementación o administración de recursos de Azure y conocimientos conceptuales sólidos de:
    • Azure Active Directory.
    • Tecnologías de proceso de Azure, como máquinas virtuales, contenedores y soluciones sin servidor.
    • Redes virtuales de Azure, para incluir equilibradores de carga.
    • Tecnologías de Azure Storage (bases de datos y no estructuradas).
    • Conceptos generales de diseño de aplicaciones, como mensajería y alta disponibilidad.
  • Es recomendable haber obtenido, previamente, la certificación Microsoft Certified: Azure Administrator Associate o tener conocimientos y experiencia equivalentes.

  • Módulo 1: Gobernanza del diseño
  • Módulo 2: Diseño de una solución de proceso de Azure
  • Módulo 3: Diseño de una solución de almacenamiento de datos para datos no relacionales
  • Módulo 4: Diseño de una solución de almacenamiento de datos para datos relacionales
  • Módulo 5: Diseño de la integración de datos
  • Módulo 6: Diseño de la arquitectura de un aplicación
  • Módulo 7: Diseño de soluciones de autenticación y autorización
  • Módulo 8: Diseño de una solución para registrar y supervisar recursos de Azure
  • Módulo 9: Diseño de soluciones de red
  • Módulo 10: Diseño de una solución para las copias de seguridad y la recuperación ante desastres
  • Módulo 11: Diseño de migraciones
  • Módulo 12: Creación de soluciones fantásticas con el marco de buena arquitectura de Microsoft Azure
  • Módulo 13: Aceleración de la adopción de la nube en Microsoft Cloud Adoption Framework para Azure

Documentación oficial para el curso AZ-305 Designing Microsoft Azure Infrastructure Solutions.

  • Formador certificado por Microsoft.
  • Más de 5 años de experiencia profesional.
  • Más de 4 años de experiencia docente.
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