Tecnología Empresarial Módulo 1
Descripción General de la Tecnología de Automatización Empresarial
Este curso proporciona una cobertura introductoria y no técnica de la Computación en la nube, la Automatización robótica de procesos (RPA) y el Internet de las cosas (IoT). El contenido del curso se limita intencionadamente a la comprensión de los factores, beneficios, objetivos, riesgos y retos de estas tecnologías. Este curso está dirigido a gerentes no técnicos y profesionales de TI que sólo requieren una comprensión general de los temas.
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Tecnología Empresarial Módulo 2
Descripción General de la Tecnología de Ciencia de Datos
Este curso proporciona una cobertura introductoria y no técnica de Big Data, Machine Learning e Inteligencia artificial (IA). El contenido del curso se limita intencionadamente a la comprensión de los factores, beneficios, objetivos, riesgos y retos de estas tecnologías. Este curso está dirigido a gerentes no técnicos y profesionales de TI que sólo requieren una comprensión general de los temas.
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Tecnología Empresarial Módulo 3
Descripción General de la Tecnología Digital y de Seguridad
Este curso proporciona una cobertura introductoria y no técnica de la Transformación Digital, Blockchain y Ciberseguridad. El contenido del curso se limita intencionadamente a la comprensión de los factores, beneficios, objetivos, riesgos y retos de estas tecnologías. Este curso está dirigido a gerentes no técnicos y profesionales de TI que sólo requieren una comprensión general de los temas.
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RPA Módulo 1
Fundamentos de RPA
Este curso establece los componentes y modelos que componen los ambientes contemporáneos de automatización robótica de procesos (RPA). Se explican distintos tipos de bots de RPA, junto con distintas arquitecturas de RPA y modelos de utilización de bots. El curso además proporciona escenarios detallados que demuestran distintos despliegues de bots de RPA y otros componentes en relación con distintos requerimientos de automatización empresarial.
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RPA Módulo 2
RPA Avanzada y Automatización Inteligente
Este curso explora la relación entre la inteligencia artificial (IA) y la RPA y describe las maneras en las que estas tecnologías se pueden combinar para establecer ambientes de automatización inteligente (AI). El curso abarca distintos tipos de toma de decisiones autónoma y amplía los escenarios de uso del Módulo 1 al incorporar sistemas de Inteligencia artificial (IA) como parte de las soluciones de automatización inteligente.
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RPA Módulo 3
Laboratorio de RPA
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a destacar las áreas que requieren mayor atención y a probar la competencia en los modelos y prácticas de RPA, tal y como se aplican y combinan en los escenarios de uso comunes.
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Ciberseguridad Módulo 1
Fundamentos de Ciberseguridad
Este curso abarca los temas esenciales para entender y aplicar soluciones y prácticas de ciberseguridad. El curso comienza cubriendo los aspectos básicos de la ciberseguridad y continúa explicando las partes fundamentales de los ambientes de ciberseguridad, como los marcos, las métricas y la relación entre la ciberseguridad y la tecnología de la ciencia de datos.
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Ciberseguridad Módulo 2
Ciberseguridad Avanzada
Este curso profundiza en los componentes básicos de los ambientes de soluciones de ciberseguridad y explora la gama de amenazas cibernéticas de las cuales pueden proteger las soluciones de ciberseguridad diseñadas para ello. El curso comienza estableciendo un conjunto de mecanismos tecnológicos de ciberseguridad que representan los componentes comunes que conforman las soluciones de ciberseguridad. El curso continúa explorando una serie de procesos y procedimientos formales utilizados para establecer prácticas sólidas que utilicen los mecanismos. El curso concluye con una cobertura integral de las amenazas cibernéticas y los ciberataques comunes y explica cómo cada uno de ellos puede ser mitigado utilizando los mecanismos y procesos previamente descritos.
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Ciberseguridad Módulo 3
Laboratorio de Ciberseguridad
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a destacar las áreas que requieren mayor atención y a probar la competencia práctica en las amenazas, prácticas y tecnologías de ciberseguridad, tal y como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
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Contenedorización Módulo 1
Fundamentos de Contenedorización
Este curso proporciona una cobertura integral de los modelos, tecnologías, mecanismos y ambientes de contenedorización. También cubre la manera en que la utilización de los contenedores impacta en la tecnología y el negocio de una organización, junto a muchos aspectos técnicos, características y ambientes de despliegue.
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Contenedorización Módulo 2
Tecnología y Arquitectura de Contenedorización
Este curso proporciona una inmersión profunda en las arquitecturas, modelos de hospedaje y modelos de despliegue de contenedores, y su utilización por parte de servicios y aplicaciones. Numerosos tópicos avanzados son cubiertos, incluyendo requerimientos, agrupación, seguridad y administración de ciclo de vida de alto desempeño.
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Contenedorización Módulo 3
Laboratorio de Tecnología y Arquitectura de Contenedorización
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y ayudará a probar la capacidad en la práctica de los conceptos, tecnologías, modelos de arquitectura y aplicación de patrones de contenedorización, a medida que son utilizados y combinados para resolver problemas del mundo real.
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IoT Módulo 1
Fundamentos de IoT
Este curso cubre los campos esenciales del Internet de las Cosas (IoT) desde los aspectos técnicos y de negocio. Se abarcan los casos de uso, conceptos, modelos y tecnologías fundamentales de IoT, junto con una cobertura introductoria a la arquitectura de IoT y a la mensajería en IoT con REST, HTTP y CoAp.
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IoT Módulo 2
Tecnología y Arquitectura de IoT
Este curso proporciona una profundización en las áreas clave de la arquitectura y las tecnologías que habilitan al IoT, desglosando los ambientes de IoT en bloques de construcción individuales a través de patrones de diseño y sus mecanismos de implementación asociados. Se cubren modelos de arquitectura por capas, junto con técnicas de diseño y conjuntos de características que abarcan el procesamiento de datos de telemetría, posicionamiento de la lógica de control, optimización del desempeño, así como asuntos de escalabilidad y confiabilidad.
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IoT Módulo 3
Laboratorio de Tecnología y Arquitectura de IoT
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a destacar las áreas que requieren mayor atención y probará el dominio en la práctica de los modelos, prácticas y estrategias de conceptos, tecnologías, modelos de arquitectura y dispositivos de IoT, tal y como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
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Inteligencia Artificial Módulo 1
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Este curso proporciona una cobertura esencial de la inteligencia artificial y las redes neuronales, en español sencillo, fácil de comprender. El curso proporciona una cobertura concreta de las partes principales de la IA, incluyendo enfoques de aprendizaje, áreas funcionales en las que se usan los sistemas de IA y una introducción completa a las redes neuronales, cómo existen, cómo trabajan y cómo pueden ser usadas para procesar información. El curso establece los cinco principales requerimientos de negocio para los que se utilizan los sistemas de IA y las redes neuronales, y luego mapea las prácticas individuales, los enfoques de aprendizaje, las funcionalidades y los tipos de redes neuronales a estas categorías de negocio y unos a otros, de manera que haya un entendimiento claro del propósito y del papel de cada tema que se cubre. El curso establece un proceso paso a paso para ensamblar un sistema de IA, ilustrando así cómo y cuándo necesitan ser definidos y aplicados los diferentes componentes y prácticas de los sistemas IA con las redes neuronales. Finalmente, el curso proporciona un conjunto de principios y mejores prácticas clave para los proyectos de IA.
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Inteligencia Artificial Módulo 2
Inteligencia Artificial Avanzada
Este curso cubre una serie de prácticas para preparar y trabajar con datos para entrenar y correr sistemas y redes neuronales de IA contemporáneas. Proporciona además técnicas para diseñar y optimizar redes neuronales, incluyendo enfoques para la medición y el ajuste del desempeño de los modelos de redes neuronales. Las prácticas y técnicas están documentadas como patrones de diseño que pueden ser aplicados individualmente o en diferentes combinaciones para abordar una variedad de problemas y requerimientos comunes de los sistemas de IA. Además, los patrones son mapeados a los enfoques de aprendizaje, áreas funcionales y tipos de redes neuronales que se presentaron en el Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial.
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Inteligencia Artificial Módulo 3
Laboratorio de Inteligencia Artificial
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio mejorará la competencia en los sistemas, arquitecturas de redes neuronales y aprendizaje relacionados con la IA, así como en las prácticas funcionales y patrones, a medida que se aplican y combinan para resolver una serie de problemas del mundo real.
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Machine Learning Módulo 1
Fundamentos de Machine Learning
Este curso proporciona una vista general fácil de entender sobre el Machine Learning para cualquier interesado en cómo funciona, qué puede y qué no puede hacer, y cómo se utiliza comúnmente en soporte a las metas del negocio. El curso cubre los tipos de algoritmos comunes y además explica cómo trabajan los sistemas de Machine Learning tras bambalinas. Los materiales básicos del curso se acompañan con un suplemento informativo que cubre diversos algoritmos y prácticas comunes.
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Machine Learning Módulo 2
Machine Learning Avanzado
Este curso profundiza en la amplia variedad de algoritmos, métodos y modelos de las prácticas contemporáneas de Machine Learning para explorar cómo se pueden resolver muchos de los diferentes problemas de negocio utilizando y combinando técnicas probadas de Machine Learning.
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Machine Learning Módulo 3
Laboratorio de Machine Learning
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención y probará su capacidad en los sistemas y técnicas de Machine Learning, a medida que se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
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Blockchain Módulo 1
Fundamentos de Blockchain
Este curso proporciona una compresión clara, de principio a fin, acerca de cómo funciona blockchain. Desglosa la tecnología y la arquitectura de blockchain en conceptos, términos y bloques de construcción fáciles de entender. Se explican los factores de la industria y los impactos de blockchain, seguido por descripciones en español sencillo de cada una de las partes principales del sistema de blockchain y descripciones paso a paso sobre cómo estas partes trabajan en conjunto.
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Blockchain Módulo 2
Tecnología y Arquitectura de Blockchain
Este curso profundiza en la arquitectura de la tecnología de blockchain y en el funcionamiento interno de las cadenas de bloques, al explorar una serie de patrones de diseño, técnicas y modelos de arquitectura clave relacionados, junto con mecanismos de tecnología comunes usados para personalizar y optimizar diseños de aplicaciones de blockchain, en soporte al cumplimiento total de los requerimientos de negocio.
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Blockchain Módulo 3
Laboratorio de Tecnología y Arquitectura de Blockchain
Este módulo presenta a los participantes una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar sus habilidades al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos en los cursos anteriores. Realizar este laboratorio ayudará a resaltar las áreas que requieren mayor atención, y probará la capacidad en la práctica en tecnologías, mecanismos y controles de seguridad de blockchain al momento de aplicarlos y combinarlos para resolver problemas del mundo real.
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DevOps Módulo 1
Fundamentos de DevOps
Este curso ofrece una vista general integral de las prácticas, modelos y técnicas de DevOps, junto con una cobertura de los beneficios, retos y factores de negocio y tecnológicos de DevOps. También se explica cómo se compara DevOps con los enfoques tradicionales de desarrollo y despliegue de soluciones, y cómo la aplicación de DevOps puede ser monitoreada y medida en su valor concreto para el negocio.
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DevOps Módulo 2
DevOps en la Práctica
Este curso profundiza en la aplicación de las prácticas y modelos de DevOps, al explorar cómo se pueden llevar a cabo el ciclo de vida de DevOps y sus etapas asociadas, y al identificar los retos y consideraciones relacionadas a éste. Se proporciona una cobertura detallada de la aplicación de los acercamientos de Integración Continua (CI) y Entrega Continua (CD), junto con una exploración de la creación de pipelines de despliegue y la gestión del flujo de datos, versiones de solución y dependencias de solución de rastreo.
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DevOps Módulo 3
Laboratorio de DevOps
Laboratorio durante el cual los participantes aplican los conceptos, procesos, técnicas y métricas cubiertos anteriormente con el fin de completar un conjunto de ejercicios. Específicamente, se pide a los participantes que estudien antecedentes de estudios de caso y realicen una serie de ejercicios para establecer procesos de DevOps y llevar a cabo etapas de DevOps y técnicas relacionadas para satisfacer requisitos y resolver problemas.
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Módulo 1: Fundamentos de Gobernanza de Ciencia de Datos
para Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial
Este curso describe los conceptos y bases de la gobernanza de ciencia de datos e identifica riesgos y retos comunes, así como los roles clave para quienes están involucrados en proyectos de gobernanza. El curso además explora el ciclo de vida de la gobernanza del pipeline de analíticas y establece más de 70 preceptos y procesos de gobernanza de ciencia de datos. El curso mapea cómo se relacionan entre sí los preceptos y procesos y cómo se relacionan con las etapas de gobernanza.
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Módulo 2: Gobernanza Avanzada de Ciencia de Datos
para Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial
En este curso, se describen más de 80 preceptos y procesos adicionales de gobernanza de ciencia de datos, en relación con la gobernanza de plataformas de analíticas y las etapas de gobernanza de pipeline de Machine Learning e IA. También se mapean los roles relevantes a las etapas de gobernanza individuales. Para quienes estén también interesados en completar los cursos de IA y Machine Learning, se proporciona un mapeo de los patrones de esos cursos a las etapas de gobernanza para fines de consulta.
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Módulo 3: Laboratorio de Gobernanza de Ciencia de Datos
para Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial
Este módulo cubre una serie de ejercicios y problemas diseñados para probar la habilidad del participante al aplicar sus conocimientos de los temas cubiertos anteriormente en los Módulos 1 y 2. Realizar este laboratorio ayudará a destacar las áreas que requieren mayor atención y a probar la competencia práctica en los procesos de gobernanza de ciencia de datos, tal y como se aplican y combinan para resolver problemas del mundo real.
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