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TRANSFORMACIÓN DIGITAL
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Cursos de Transformación Digital

El currículo de Transformación Digital de Arcitura está compuesto por 16 módulos. Las opciones para la impartición del curso incluyen talleres privados in situ, capacitación virtual en vivo, talleres públicos o autoestudio a través de los Kits de Estudio o el Estudio Electrónico. Cada módulo es un curso de un día cuando es impartido por un Instructor Certificado o puede completarse en 10-14 horas a través del autoestudio.

Módulo 1: Fundamentos de Transformación Digital

Este curso ofrece una introducción a la Transformación Digital y proporciona una cobertura detallada de las prácticas, modelos y tecnologías relacionadas con ella, junto con una cobertura de los beneficios, retos y factores tecnológicos y de tecnología de Transformación Digital. También se explican los dominios, capacidades digitales y consideraciones de la adopción de la Transformación Digital.

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Módulo 2: La Transformación Digital en la Práctica

Este curso profundiza en la aplicación de la Transformación Digital mediante la exploración de una serie de tecnologías contemporáneas asociadas con la realización de proyectos de Transformación Digital y la demostración de cómo la adopción de las prácticas y tecnologías de Transformación Digital pueden llevar a la mejora y optimización de los procesos de negocio. Se abordan modelos probados de liderazgo y ejecución, junto con una descripción general de los fundamentos de la confianza digital y las identidades digitales.

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Módulo 3: Fundamentos de Computación en la Nube

Este curso proporciona una cobertura de principio a fin de los temas fundamentales de la computación en la nube que son relevantes para la Transformación Digital, incluyendo una exploración de temas relacionados con la tecnología que atañen a las plataformas contemporáneas de computación en la nube.

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Módulo 4: 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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Módulo 5: 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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Módulo 6: Arquitectura de Nube

Este curso proporciona un análisis técnico del funcionamiento interno y la mecánica de las plataformas fundacionales de la computación en la nube. Los ambientes de nube privados y públicos se diseccionan en bloques de construcción concretos y componentizados (denominados “patrones”) que representan individualmente conjuntos de características, funciones y/o artefactos de plataformas, y se aplican colectivamente para establecer capas de arquitectura tecnológica diferenciadas. Sobre estos cimientos se exploran más a fondo los ambientes de Software como servicio (SaaS), Plataforma como servicio (PaaS) e Infraestructura como Servicio (Iaas), junto con la elasticidad, resiliencia, multitenencia y extensiones de contenedorización asociadas como características principales de las plataformas de nube.

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Módulo 7: Arquitectura de Blockchain

Este curso profundiza en la arquitectura tecnológica de blockchain y el funcionamiento interno de los blockchains a través de la exploración de una serie de patrones de diseño, técnicas y modelos de arquitectura claves, junto con mecanismos tecnológicos comunes utilizados para personalizar y optimizar los diseños de aplicación de blockchain con el fin de apoyar el cumplimiento de los requisitos de negocio.

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Módulo 8: Arquitectura de IoT

Este curso proporciona un análisis técnico de las áreas clave de la arquitectura tecnológica de IoT y las tecnologías habilitantes por medio de la descomposición de los ambientes de IoT en bloques de construcción individuales a través de los patrones de diseño y mecanismos de implementación asociados. Se abordan los modelos arquitectónicos por capas, junto con técnicas y conjuntos de características de diseño que abordan el procesamiento de los datos de telemetría, el posicionamiento de la lógica de control, la optimización del rendimiento, así como el tratamiento de las inquietudes de escalabilidad y fiabilidad.

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Módulo 9: Fundamentos de Big Data

Este curso de fundamentos proporciona una descripción general de los temas esenciales de la ciencia de Big Data y explora varias de las prácticas, tecnologías y herramientas contemporáneas de análisis más relevantes para los ambientes de Big Data. También se abordan funciones y herramientas de análisis ofrecidas por las soluciones de Big Data, así como una exploración del ciclo de vida del análisis de Big Data.

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Módulo 10: Fundamentos de Machine Learning

Este curso proporciona una vista general fácil de entender sobre el aprendizaje automático 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 aprendizaje automático tras bambalinas. Los materiales básicos del curso se acompañan con un suplemento informativo que cubre diversos algoritmos y prácticas comunes.

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Módulo 11: Fundamentos de IA

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 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 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 de IA con redes neuronales. Finalmente, el curso proporciona un conjunto de principios y mejores prácticas clave para los proyectos de IA.

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Módulo 12: Big Data Avanzado

Este curso proporciona una visión a profundidad de las áreas temáticas esenciales y avanzadas relacionadas con las técnicas de ciencia de datos y análisis relevantes y exclusivas de Big Data, con énfasis en la forma en que el análisis y la analítica deben llevarse a cabo individual y colectivamente para apoyar las características, requisitos y retos particulares asociados con los conjuntos de datos de Big Data.

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Módulo 13: Machine Learning Avanzado

Este curso profundiza en la amplia variedad de algoritmos, métodos y modelos de las prácticas contemporáneas de aprendizaje automático para explorar cómo se pueden resolver muchos de los diferentes problemas de negocio utilizando y combinando técnicas probadas de aprendizaje automático.

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Módulo 14: IA Avanzada

Este curso cubre una serie de prácticas para preparar y trabajar con datos para entrenar y correr sistemas y redes neuronales de IA contemporáneos. 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 11: Fundamentos de IA.

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Módulo 15: 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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Módulo 16: 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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Módulo 17: 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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Módulo 18: 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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