Abril 2025

Este curso de certificación incluye una serie de cursos y laboratorios diseñados para desarrollar habilidades en la gestión de infraestructura de Google Cloud. Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas clave de Google Cloud, como IAM, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, y Terraform.

Objetivo

Proporcionar a los estudiantes conocimientos prácticos sobre la configuración, despliegue y gestión de soluciones en Google Cloud. Preparar a los participantes para el examen de certificación Associate Cloud Engineer. Aclaración: El examen no está incluido en el alcance del curso, todos los que completen el curso reciben un voucher de descuento para realizar el examen que puede ir entre un 40%-60%. Se guiará al alumno para poder obtenerlo. El examen se realiza en un entorno virtual vigilado por los agentes de la plataforma y el certificado será otorgado por Google.

Perfil del participante

Profesionales interesados en la Cloud, específicamente en la gestión de infraestructura en Google Cloud. Los participantes deben tener interés en aprender sobre la planificación, configuración y despliegue de soluciones en la nube. Conocimientos básicos de Linux y línea de comandos serán de ayuda para el alumno.
 

Plan de estudios

Módulo 1 Preparación para el examen de Associate Cloud Engineer

• Objetivo: Introducir a los estudiantes en el ámbito del ingeniero en la nube, el programa de certificación y la creación, el plan de estudio.

Módulo 2 Fundamentos de Google Cloud: Infraestructura principal

• Objetivo: Familiarizarse con conceptos clave y servicios de Google Cloud para el despliegue de aplicaciones.

Módulo 3 Infraestructura esencial de Google Cloud: Fundamentos

• Objetivo: Aprender sobre el uso de Compute Engine, Cloud Shell y redes privadas virtuales (VPC).

Módulo 4 Infraestructura esencial de Google Cloud: Servicios básicos

• Objetivo: Explorar la gestión de identidades y accesos (IAM), almacenamiento de datos, y monitoreo de recursos.

Módulo 5 Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalado y automatización

• Objetivo: Implementar balanceo de carga, escalado automático, y opciones de automatización.

Módulo 6 Introducción a Google Kubernetes Engine

• Objetivo: Implementar y gestionar clústeres de Kubernetes en Google Cloud para aplicaciones en contenedores.

Módulo 7 Skill Badges

• Implementación de balanceo de carga en Compute Engine

• Configuración de un entorno de desarrollo en Google Cloud

• Desarrollo de redes en Google Cloud

• Construcción de infraestructura con Terraform en Google Cloud


Modalidad

Duración: 48 horas distribuidas en 12 semanas.

Modo híbrido: 6 clases presenciales y 6 clases online
 

Cuerpo académico

Docente Ricardo Zengin

Profesional con más de 30 años de experiencia en tecnología y negocios, con trayectoria en liderazgo empresarial y transformación digital. Ha ocupado cargos como CIO y CEO, fundado empresas del sector IT y colaborado con compañías globales. Su enfoque se centra en la innovación y la aplicación estratégica de la tecnología.

Objetivo

Proporcionar a los estudiantes conocimientos prácticos sobre análisis de datos en la nube, desde la estructuración y almacenamiento hasta el procesamiento y la visualización de datos, utilizando herramientas clave de Google Cloud como BigQuery, DataProc, Analytics Hub y Looker.

Nota: El examen no está incluido en el alcance del curso, todos los que completen el curso reciben un voucher de descuento para realizar el examen que puede ir entre un 40%-60%. Se guiará al alumno para poder obtenerlo. El examen se realiza en un entorno virtual vigilado por los agentes de la plataforma y el certificado será otorgado por Google.

Plan de estudios

Módulo 1 Introducción al análisis de datos en la nube

Este módulo presenta prácticas de análisis de datos en la nube, define el campo de análisis de datos en la nube y describe los roles y responsabilidades de un analista en adquisición, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos. Los estudiantes explorarán herramientas de Google Cloud, como BigQuery y Google Cloud Storage, para estructurar, presentar y reportar datos de manera efectiva.

Módulo 2 Gestión y almacenamiento de datos en la nube

Este módulo explora la estructuración y organización de datos. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y herramientas de Google Cloud, como BigQuery, Google Cloud Storage y DataProc, para almacenar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Módulo 3 Transformación de datos en la nube

Los datos en bruto no siempre están en un formato adecuado para almacenar o analizar. En este módulo, los estudiantes explorarán el ciclo de los datos desde su recolección hasta su activación. Aprenderán técnicas comunes de transformación de datos, el uso de pipelines para procesar grandes volúmenes y conceptos avanzados para resolver problemas empresariales mediante la transformación de datos.

Módulo 4 Visualización de datos y narrativas en la nube

En este módulo, los estudiantes desarrollarán habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narración, planificación, exploración de datos, creación de visualizaciones y compartición. También adquirirán experiencia en diseño UI/UX para crear visualizaciones impactantes y utilizar herramientas nativas de la nube para explorar datos, generar informes y construir dashboards que impulsen decisiones y fomenten la colaboración.

Módulo 5 Proyecto final: Aplicación integral

El módulo final aplica los conocimientos y habilidades de los cursos 1-4 en un proyecto práctico que sigue el ciclo de datos desde su recolección hasta su activación. Los estudiantes crearán un dashboard de autoservicio y demostrarán su capacidad para estructurar datos de múltiples fuentes, presentar soluciones a diferentes partes interesadas y visualizar información utilizando herramientas basadas en la nube.

Perfil del participante

Profesionales o estudiantes interesados en roles de analista de datos en la nube. Se recomienda tener conocimientos básicos de SQL, limpieza y análisis de datos, visualización y diseño de dashboards. El programa incluye contenido adicional para quienes necesiten reforzar estas áreas.

Modalidad

Duración: 12 semanas.

Modo Híbrido: 6 clases presenciales y 6 clases en línea.

Duración de las clases: 4 horas.

Cuerpo académico

Docente Ricardo Zengin

Profesional con más de 30 años de experiencia en tecnología y negocios, con trayectoria en liderazgo empresarial y transformación digital. Ha ocupado cargos como CIO y CEO, fundado empresas del sector IT y colaborado con compañías globales. Su enfoque se centra en la innovación y la aplicación estratégica de la tecnología.