Creación de soluciones de computación en nube a escala
Lance su carrera en la computación en nube
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 192 h
100% autodidacta
16 unidades
Nivel intermedio
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Con más empresas que aprovechan el software que se ejecuta en la Nube, existe una creciente necesidad de encontrar y contratar a personas con las habilidades necesarias para construir soluciones en una variedad de plataformas en la Nube. Los empleadores están de acuerdo: El talento para la Nube es difícil de encontrar. Esta Specializations está diseñada para hacer frente a la brecha de talento de la Nube, proporcionando formación a cualquier persona interesada en desarrollar las habilidades pragmáticas y listas para el trabajo necesarias para las carreras que aprovechan las tecnologías nativas de la Nube. En el primer curso, aprenderá a construir infraestructura de computación en la Nube fundacional, incluyendo sitios web que involucran tecnología sin servidor y máquinas virtuales, utilizando las mejores prácticas de DevOps. El segundo curso le enseñará a construir microservicios eficaces utilizando tecnologías como Flask y Kubernetes que se despliegan continuamente en una plataforma en la Nube: Amazon Web Services (AWS), Azure o Google Cloud Platform (GCP). El tercer curso comienza a reunir todos los conceptos de la Nube introducidos en los dos primeros cursos para abordar soluciones de ingeniería de datos más complejas. Y, por último, en el cuarto curso aplicará la ingeniería del aprendizaje automático para construir una aplicación web Flask que sirva predicciones de aprendizaje automático.
- Construya sitios web con tecnología sin servidor y máquinas virtuales, utilizando las mejores prácticas de DevOps
- Cree microservicios utilizando tecnologías como Flask y Kubernetes que se desplieguen continuamente en una plataforma en la nube: AWS, Azure o GCP
- Aplique la ingeniería de aprendizaje automático para construir una aplicación web Flask que sirva predicciones de aprendizaje automático
Habilidades que desarrollarás
Despliegue en la nube
Comunicación técnica
Infraestructura de nube
MLOps (operaciones de aprendizaje automático)
Computación nativa de la nube
Servicios de nube
Alojamiento en la nube
CI/CD
Plataformas de nube
Computación en la nube
Implementación de aplicaciones
Desarrollo ágil de software
DevOps
Ingeniería de software
Desarrollo en la nube
Aplicaciones en la nube
Entrega continua
Aprendizaje automático aplicado
API de nube
Aprendizaje automático
Temario
UNIDAD 1 - Introducción a los fundamentos de la computación en nube · 12 leccionesFundamentos de la computación en nube - UNIDAD 1 - Introducción a los fundamentos de la computación en nube
UNIDAD 1 - Introducción a los fundamentos de la computación en nube · 12 lecciones
Fundamentos de la computación en nube - UNIDAD 1 - Introducción a los fundamentos de la computación en nube
- Introducción del instructor
- Introducción al curso
- Requisitos previos del curso
- Estructura del curso y protocolo de debate
- AWS Cloud9 vs AWS CodeCatalyst
- Primeros pasos y dificultades del curso
- Informar de un problema con el curso
- Incorporación al laboratorio
- Cree una cuenta gratuita en AWS, Azure y GCP
- Confirmación de cuentas gratuitas en la nube
- Hoja de ruta del proyecto de Specializations: Curso 1
- Curso 1 Visión general del proyecto
UNIDAD 2 - Desarrollar una comunicación técnica eficaz · 27 leccionesFundamentos de la computación en nube - UNIDAD 2 - Desarrollar una comunicación técnica eficaz
UNIDAD 2 - Desarrollar una comunicación técnica eficaz · 27 lecciones
Fundamentos de la computación en nube - UNIDAD 2 - Desarrollar una comunicación técnica eficaz
- Términos clave
- Introducción a los debates técnicos
- Discusiones técnicas con Markdown, GitHub y Jupyter/Colab
- Creación de vídeos de demostración técnica
- Pensamiento crítico eficaz
- Triple amenaza técnica eficaz
- Debates técnicos eficaces
- Crear Markdown en Jupyter
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Gestión eficaz de proyectos técnicos
- Términos clave
- Introducción al trabajo en equipo técnico eficaz
- Trabajo en equipo técnico eficaz
- Reflexiones sobre la lección
- Quiz-Trabajo en equipo técnico eficaz
- Términos clave
- Introducción a la gestión de proyectos técnicos
- Gestión eficaz de proyectos técnicos
- Seguimiento de entradas con Trello
- Planificación de proyectos con hojas de cálculo
- Antipatrones de gestión de proyectos
- Gestión eficaz de proyectos técnicos
- Pruebas unitarias
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Gestión eficaz de proyectos técnicos
- Plan del proyecto del curso 1
- Cuestionario sobre comunicación técnica eficaz
UNIDAD 3 - Explorar la incorporación a la nube · 40 leccionesFundamentos de la computación en nube - UNIDAD 3 - Explorar la incorporación a la nube
UNIDAD 3 - Explorar la incorporación a la nube · 40 lecciones
Fundamentos de la computación en nube - UNIDAD 3 - Explorar la incorporación a la nube
- Introducción al desarrollo en la nube de AWS
- Onboarding en la nube con Amazon Web Services (AWS)
- Términos clave
- Introducción a la integración continua
- Desarrollo en la nube con AWS Cloud9
- Construir un andamio de proyecto Python
- Introducción a las acciones de GitHub
- Revisar las acciones de GitHub Proyecto GitHub
- Qué es Amazon CodeCatalyst
- Configurar Amazon CodeCatalyst
- CodeWhisperer Lenguaje Natural a Bash CLI
- ¿Qué es CodeWhisperer?
- Andamio Python
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Crear un entorno de desarrollo en la nube de AWS
- Términos clave
- Introducción al desarrollo en la nube de Azure
- Introducción a las pruebas
- Cloud Onboarding para Azure
- Desarrollo en la nube con Azure Cloud Shell
- Integración continua de Azure Cloud Shell desde cero
- ¿Qué es un Makefile y por qué lo necesita?
- Makefile Hola Mundo
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Crear un entorno de desarrollo en la nube Azure
- Términos clave
- Introducción al desarrollo en la nube de GCP
- Desarrollo Onboarding con GCP
- Onboarding en la nube para GCP
- Introducción a la entrega continua
- Desarrollo en la nube con Google Cloud Shell
- GCP Google App Engine Entrega continua desde cero
- Microservicios con GCP Cloud Run
- Uso de Google Cloud Functions
- Recorrido por el código fuente de GAE CD en GitHub
- Python Flask Hola Mundo
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Crear un entorno de desarrollo en la nube de GCP
- Integración continua multi-nube
- Cuestionario de incorporación a la nube
UNIDAD 4 - Evaluación del modelo de servicio en nube · 29 leccionesFundamentos de la computación en nube - UNIDAD 4 - Evaluación del modelo de servicio en nube
UNIDAD 4 - Evaluación del modelo de servicio en nube · 29 lecciones
Fundamentos de la computación en nube - UNIDAD 4 - Evaluación del modelo de servicio en nube
- Términos clave
- Introducción a la computación en nube
- ¿Qué es la computación en nube?
- Modelos de servicios de computación en nube
- Modelos de servicios de computación en nube
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Modelos de servicio de Informática en la nube
- Términos clave
- Gotchas de la consola de AWS Lambda
- Introducción a la creación de múltiples sitios web
- Construir múltiples tipos de sitios web
- Creación de un sitio web S3 estático en AWS
- Uso de la consola de AWS Lambda para crear una Función Lambda de Python
- Creación de un sitio web sin servidor en AWS Lambda
- Creación de un sitio web en una máquina virtual EC2
- Creación de un sitio web utilizando PaaS con AWS Beanstalk
- Páginas web estáticas con Zola
- Personalización del tema Zola
- Sitio estático de Zola
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Construir múltiples sitios web: estático, sin servidor, virtualizado, PaaS
- Términos clave
- Introducción a la economía de la computación en nube
- Economía de la computación en nube: Una historia
- Profundización en la economía de la nube
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Estudios de caso sobre la economía de la Informática en la nube
- Entrega continua con AWS Elastic Beanstalk
- Cuestionario sobre el modelo de servicio en la nube
UNIDAD 5 - Aplicación de los principios DevOps · 37 leccionesFundamentos de la computación en nube - UNIDAD 5 - Aplicación de los principios DevOps
UNIDAD 5 - Aplicación de los principios DevOps · 37 lecciones
Fundamentos de la computación en nube - UNIDAD 5 - Aplicación de los principios DevOps
- Términos clave
- Introducción a DevOps
- ¿Qué es DevOps?
- DevOps en el mundo real
- Beneficios de DevOps
- Mejores prácticas DevOps
- Reflexión sobre la lección
- Términos clave
- Introducción a la gestión de infraestructuras en la nube mediante IaC
- ¿Qué es la Infraestructura como Código (IaC)?
- IaC en el mundo real
- ¿Qué es la IaC?
- Lanzamiento de una VM con Terraform en GCP
- Crear una VM Linux con Infraestructura en Azure usando Terraform
- Hola Mundo AWS CDK para Python
- Reflexión sobre la lección
- Términos clave
- Introducción a las tuberías continuas
- Visión general de la entrega continua
- Entrega continua en profundidad
- Despliegue continuo de la aplicación de aprendizaje automático Flask con Azure
- Pipeline de Entrega Continua con una Operación Lint usando Azure
- Entrega continua para Hugo Static Site desde cero
- Configuración inicial de AWS Cloud9 y GitHub para Hugo
- Construir Hugo Directory en AWS Cloud9
- Copie los datos de Hugo en el bucket S3 de AWS Cloud9
- Actualización automática de Hugo en AWS Cloud9
- Explorar Hugo Constructor de sitios web estáticos
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Desarrollar tuberías continuas
- Test sobre los principios DevOps
- Crear una canalización de entrega continua para un sitio web de AWS
- Próximos pasos
- Espacio aislado Jupyter
- Espacio aislado VSCode
- Espacio aislado de escritorio Linux
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 6 - Primeros pasos con los bloques de construcción de la nube · 11 leccionesVirtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 6 - Primeros pasos con los bloques de construcción de la nube
UNIDAD 6 - Primeros pasos con los bloques de construcción de la nube · 11 lecciones
Virtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 6 - Primeros pasos con los bloques de construcción de la nube
- Introducción del instructor
- Introducción al curso
- Primeros pasos y dificultades del curso
- Requisitos previos del curso
- Estructura del curso y protocolo de debate
- AWS Cloud9 vs AWS CodeCatalyst
- Informar de un problema con el curso
- Incorporación al laboratorio
- Cree una cuenta gratuita en AWS, Azure y GCP
- Hoja de ruta del proyecto de Specializations: Curso 2
- Curso 2 Visión general del proyecto
UNIDAD 7 - Virtualización y contenedores · 49 leccionesVirtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 7 - Virtualización y contenedores
UNIDAD 7 - Virtualización y contenedores · 49 lecciones
Virtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 7 - Virtualización y contenedores
- Términos clave
- Introducción a las máquinas virtuales
- Contenedores frente a máquinas virtuales
- Red Hat en Contenedores vs VMs
- Microsoft Learn sobre contenedores frente a máquinas virtuales
- ¿Cómo funcionan las instancias puntuales?
- Lanzar una instancia de AWS Spot
- Crear una máquina virtual GCP desde el terminal
- Lanzar VM Quiklabs
- Crear clúster de computación en Azure ML Studio
- Shell de la nube de AWS
- Google Cloud Shell
- Alias de Bash
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Máquinas virtuales
- Términos clave
- Introducción a los contenedores
- Uso de contenedores
- ¿Qué es Docker?
- Ejecutar un contenedor desde Docker Hub
- Contenedores con formato Docker
- Contenedor desde cero (GitHub Repo)
- Construir un proyecto de contenedor Docker desde cero
- Empuje el proyecto al registro ECR de AWS
- Lint Dockerfile
- Microservicio Flask en contenedores localmente
- ¿Qué es Distroless?
- Proyecto Distroless
- Paseo por Rust Distroless PyTorch
- Demostración en funcionamiento de PyTorch sin distribución de óxido
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Containers
- Términos clave
- Introducción a Kubernetes
- Visión general de Kubernetes
- Conceptos clave de Kubernetes
- Pods y nodos Kubernetes
- Clúster Kubernetes
- Más sobre Kubernetes
- Despliegue de la aplicación en Kubernetes en GKE
- Demostración de Kubernetes
- Opciones Orquestación de contenedores
- Contenedores e Implementación desde la perspectiva de AWS
- Demostración de Minikube FastAPI
- Calculadora FastAPI Microservicios
- Quiz-Kubernetes
- Reflexión sobre la lección
- Desplegar una aplicación Python Flask en Kubernetes
- Cuestionario
UNIDAD 8 - Microservicios · 45 leccionesVirtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 8 - Microservicios
UNIDAD 8 - Microservicios · 45 lecciones
Virtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 8 - Microservicios
- Términos clave
- Introducción a los microservicios
- Cómo transformar
- ¿Qué es un microservicio?
- ¿Qué es JSON?
- Procesamiento de JSON
- Microservicios con AWS Lambda
- Ejecución de microservicios
- Operacionalizar un microservicio
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-¿Qué es un Microservicios?
- Términos clave
- Introducción a Flask
- ¿Qué es Flask?
- Microservicio de cambio Flask
- Microservicio Azure Flask
- Flask Fruta al azar-Laboratorio externo
- Microservicio de cambio Flask
- Reflexión sobre la lección
- Flask que utiliza el cuestionario
- Términos clave
- Introducción a los microservicios sin servidor
- Visión general de las funciones sin servidor
- Construir Marco Polo AWS Lambda
- Construir Marco Polo Función escalonada
- Construir AWS S3 Bucket Trigger
- Repositorio de libros de cocina sin servidor
- Conozca AWS SAM (Modelo de aplicación sin servidor)
- Activación CLI de Lambda
- Cambio de función de Google Cloud
- Marco Polo Herramienta de línea de comandos
- Carga Lambda
- Funciones escalonadas de AWS
- Uso de la consola de AWS Lambda
- Uso de las funciones escalonadas
- Invocación de funciones de paso CLI
- Creación de la función Add de AWS Lambda de Rust
- Construcción de Rust AWS Lambda Función Divide por Dos
- Invocación de funciones escalonadas de AWS desde CLI
- Funciones escalonadas de Rust AWS
- Demo App Engine Rust Implementación
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Microservicios sin servidor
- Mejorar un microservicio Flask
- Cuestionario
UNIDAD 9 - Operaciones · 35 leccionesVirtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 9 - Operaciones
UNIDAD 9 - Operaciones · 35 lecciones
Virtualización en la nube, contenedores y API - UNIDAD 9 - Operaciones
- Términos clave
- Introducción a la supervisión y las alertas
- Escala y supervisión
- Vigilancia y alertas eficaces
- Monitorización, disparadores y alertas con AWS Cloudwatch
- Construir una alerta desde cero
- Monitorización y registro con Google App Engine Rust Microservicios
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Supervisión y alertas
- Términos clave
- Introducción a las pruebas de carga
- Pruebas de carga eficaces
- Prueba de carga de langostas
- Prueba de carga de langosta en los espacios de código de GitHub
- Prueba de carga del matraz
- Monitorización Prometheus
- Monitorización Prometheus
- Prueba de carga de un microservicio Flask
- Primera prueba de la langosta
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Pruebas de carga
- Términos clave
- Introducción al Kaizen
- Mejora continua eficaz
- ¿Cuáles son los "Cinco porqués"?
- Sistema de producción Toyota
- Quiz-Kaizen
- Prueba de carga de un microservicio Flask
- Cuestionario
- Crear un microservicio de aprendizaje automático Flask en contenedores
- Próximos pasos
- VS Código Espacio aislado
- Sandbox Jupyter
- Sandbox de escritorio Linux
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 10 - Introducción a la ingeniería de datos en la nube · 56 leccionesIngeniería de datos en la nube - UNIDAD 10 - Introducción a la ingeniería de datos en la nube
UNIDAD 10 - Introducción a la ingeniería de datos en la nube · 56 lecciones
Ingeniería de datos en la nube - UNIDAD 10 - Introducción a la ingeniería de datos en la nube
- Introducción del instructor
- Primeros pasos y dificultades del curso
- Introducción al curso
- Incorporación al laboratorio
- Hoja de ruta del proyecto de Specializations: Curso 3
- Curso 3 Visión general del proyecto
- Estructura del curso y protocolo de debate
- Informar de un problema con el curso
- Términos clave
- Introducción al fin de la Ley de Moore
- El problema de la concurrencia en Python
- Explorando el fin de la Ley de Moore
- El fin de la Ley de Moore
- Hilos y procesos
- Uso de CUDA y Numba
- Numba Guía del usuario
- ¿Qué es un ASIC?
- Silicio a medida
- Aprovechar las ventajas de Colab Pro
- Explorar la IA de Colab
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-El fin de la Ley de Moore
- Términos clave
- Introducción a los sistemas distribuidos
- Registro e instrumentación Sistemas distribuidos
- Teorema CAP
- Ley de Amdahl
- Elasticidad
- Nueve nueves de alta disponibilidad
- Depurador de Python
- Registro en Python
- Depuración de código Python
- Depuración con Python PDB
- Implementación de elasticidad, alta disponibilidad y monitorización en la nube de AWS
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Construir Sistemas distribuidos
- Términos clave
- Introducción a las plataformas de datos en la nube
- Explorar Google BigQuery
- ¿Qué son los macrodatos?
- Lagos de datos
- Procesamiento de grandes datos
- Introducción a los principios de diseño de la ingeniería de datos de AWS
- Procesamiento de Macrodatos con AWS
- Qué es una plataforma de lago
- Transformación de datos con Spark SQL de Databricks
- Parque de nieve ML
- Comprender Map Reduce
- Quiz-Comprender los Macrodatos y las Plataformas de Procesamiento de Datos
- Reflexión sobre la lección
- Términos clave
- Turbocharging Python con herramientas de línea de comandos
- Creación de código de alto rendimiento
- Cuestionario-Alto Rendimiento Código
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario
UNIDAD 11 - Examinar los principios de la ingeniería de datos · 34 leccionesIngeniería de datos en la nube - UNIDAD 11 - Examinar los principios de la ingeniería de datos
UNIDAD 11 - Examinar los principios de la ingeniería de datos · 34 lecciones
Ingeniería de datos en la nube - UNIDAD 11 - Examinar los principios de la ingeniería de datos
- Términos clave
- Introducción a la ingeniería de datos
- Organizaciones impulsadas por los datos
- ¿Qué es la ingeniería de datos?
- Lote vs. Streaming vs. Eventos
- Ingesta por Lote o Flujo
- Generadores Python
- Flujo de datos con generadores de Python
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-¿Qué es la ingeniería de datos?
- Términos clave
- Creación de herramientas CLI con Click
- Creación de herramientas de línea de comandos en contenedores
- Construya una herramienta de línea de comandos Click
- Python y Rust
- Rust y Python
- Calculadora Python CLI
- Cifrado César CLI
- Herramienta CLI de Rust
- Quiz-Uso de herramientas de línea de comandos en Rust y Python
- Reflexión sobre la lección
- Términos clave
- Pruebas avanzadas con Amazon CodeGuru
- Pruebas avanzadas con AWS CodeBuild
- Mapeo de funciones a CLI: Parte 1
- Mapeo de funciones a CLI: Parte 2
- Creación de una herramienta de procesamiento de datos desde la línea de comandos
- AWS CodeWhisperer para la ingeniería de datos
- CLI de AWS CodeWhisperer
- SDK de AWS CodeWhisperer
- Reflexión sobre la lección
- Cuestionario-Pruebas de Código Avanzadas y Técnicas de Desarrollo Mejoradas con IA
- Ampliación de la herramienta de procesamiento de datos en línea de comandos
- Cuestionario
UNIDAD 12 - Construcción de conductos de ingeniería de datos · 33 leccionesIngeniería de datos en la nube - UNIDAD 12 - Construcción de conductos de ingeniería de datos
UNIDAD 12 - Construcción de conductos de ingeniería de datos · 33 lecciones
Ingeniería de datos en la nube - UNIDAD 12 - Construcción de conductos de ingeniería de datos
- Términos clave
- Introducción a la ingeniería de datos sin servidor
- Gotchas de la consola Lambda
- Automatización de canalizaciones
- ¿Qué es Serverless?
- Conceptos sin servidor: Modelo de servicio
- Conceptos sin servidor: Funciones
- Conceptos sin servidor: Ecosistema
- AWS Lambda: Visión general
- Introducción a AWS Cloud9
- AWS Lambda: Manejo de eventos
- AWS Lambda: Hola mundo
- AWS Lambda: Pruebas de implementación
- AWS Lambda: Wikipedia Ejemplo
- Construir una canalización de datos sin servidor
- Libro de cocina sin servidor con AWS
- Libro de cocina sin servidor con GCP
- Uso de Amazon EFS para AWS Lambda
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Construya un sistema de ingeniería de datos sin servidor
- Términos clave
- Introducción a la gobernanza de datos
- ¿Qué es la gobernanza de datos?
- El principio del menor privilegio
- Seguridad en la nube con IAM en AWS
- Modelo de seguridad compartida de AWS
- Servicio AWS IAM
- Operaciones de seguridad en la nube de AWS
- Cifrado en reposo y en tránsito
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Gobernanza de datos eficaz
- Creación de un disparador de etiquetas de visión por ordenador para S3
- Cuestionario
UNIDAD 13 - Aplicación de tareas clave de ingeniería de datos · 39 leccionesIngeniería de datos en la nube - UNIDAD 13 - Aplicación de tareas clave de ingeniería de datos
UNIDAD 13 - Aplicación de tareas clave de ingeniería de datos · 39 lecciones
Ingeniería de datos en la nube - UNIDAD 13 - Aplicación de tareas clave de ingeniería de datos
- Términos clave
- Introducción a la extracción, transformación y carga (ETL)
- ¿Qué es ETL?
- Ingesta y preparación de datos en AWS
- Uso de Amazon Athena con AWS Glue
- Problemas del mundo real en ETL
- Reflexión sobre la lección
- Quiz-Effective ETL
- Términos clave
- Introducción a las bases de datos en la nube
- ¿No hay una talla única en la nube?
- Bases de datos en la nube
- Visión general de MySQL
- MySQL desde Terminal
- Base de datos de archivo y descarga
- Importar base de datos externa Sakila
- Modificar Base de datos Sakila
- Canalizaciones Bash con MySQL
- Servidor web de MySQL a Python Standard Library
- MySQL para la ingeniería de datos
- Gran Consulta con Ingeniería de indicaciones
- Big Consulta Colab Pipeline
- Bases de datos Quiz-Cloud
- Reflexión sobre la lección
- Términos clave
- Introducción al almacenamiento en la nube
- ¿Por qué almacenamiento en la nube?
- Soluciones de almacenamiento en la nube
- Almacenamiento en la nube
- Uso de Amazon S3
- Reflexión sobre la lección
- Almacenamiento en la nube
- Cuestionario
- Crear una canalización de ingeniería de datos sin servidor
- Próximos pasos
- Espacio aislado de ingeniería de datos Rust
- Sandbox Jupyter
- VS Código Espacio aislado
- Comparta su experiencia de aprendizaje
UNIDAD 14 - Introducción a la ingeniería del aprendizaje automático · 23 leccionesIngeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 14 - Introducción a la ingeniería del aprendizaje automático
UNIDAD 14 - Introducción a la ingeniería del aprendizaje automático · 23 lecciones
Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 14 - Introducción a la ingeniería del aprendizaje automático
- Introducción del instructor
- Introducción al curso
- Incorporación al laboratorio
- Hoja de ruta del proyecto de Specializations: Curso 4
- Curso 4 Visión general del proyecto
- Estructura del curso y protocolo de debate
- Informar de un problema con el curso
- Introducción a la ingeniería del aprendizaje automático
- Visión general de la ingeniería del aprendizaje automático
- Arquitectura de ingeniería de aprendizaje automático
- Flujo de trabajo de Jupyter Notebook para el aprendizaje automático
- K-Means Clustering Conjunto de datos de muestra
- Introducción a los microservicios de aprendizaje automático
- Visión general de los microservicios de aprendizaje automático
- Monolítico frente a microservicio
- Introducción a la entrega continua para el aprendizaje automático
- Visión general de la entrega continua para el aprendizaje automático
- ¿Qué es la deriva de datos?
- Despliegue continuo de la aplicación Flask ML
- AWS App Runner: Entrega continua de PaaS de alto nivel
- Microservicio de aprendizaje automático Flask
- Despliegue continuo de MLOps de alto nivel
- Cuestionario
UNIDAD 15 - Uso de AutoML · 24 leccionesIngeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 15 - Uso de AutoML
UNIDAD 15 - Uso de AutoML · 24 lecciones
Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 15 - Uso de AutoML
- Introducción a AutoML
- ¿Qué es AutoML?
- AutoML Visión por ordenador
- Introducción al No Code/Low Code
- AutoML sin código/con poco código: Parte 1
- AutoML sin código/con poco código: Parte 2
- Apple Create ML AutoML
- Sistemas gestionados de aprendizaje automático
- Introducción a Ludwig AutoML
- ¿Qué es Ludwig AutoML?
- Inmersión profunda en Ludwig AutoML
- Ludwig AutoML por ejemplo
- Introducción a Cloud AutoML
- ¿Qué es AutoML en la nube?
- Inmersión profunda en AutoML en la nube
- Orador invitado: Alfredo Deza
- Introducción a Azure Machine Learning Studio
- Crear un conjunto de datos en Azure Machine Learning Studio
- Ejecución automatizada de ML en Azure Machine Learning Studio
- Experimentos en Azure Machine Learning Studio
- Desplegar un módulo en Azure Machine Learning Studio
- Puntos finales de prueba en Azure Machine Learning Studio
- Utilice la visión por ordenador AutoML de Apple
- Cuestionario
UNIDAD 16 - Temas emergentes en el aprendizaje automático · 29 leccionesIngeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 16 - Temas emergentes en el aprendizaje automático
UNIDAD 16 - Temas emergentes en el aprendizaje automático · 29 lecciones
Ingeniería de aprendizaje automático en la nube y MLOps - UNIDAD 16 - Temas emergentes en el aprendizaje automático
- Introducción a los MLOP
- ¿Qué es MLOps?
- Inmersión profunda en MLOps
- Decapar un modelo ML
- Introducción al aprendizaje automático Edge
- ¿Qué es el aprendizaje automático Edge?
- La visión del aprendizaje automático Edge en acción
- Soluciones de modelos de inferencia de hardware en el aprendizaje automático Edge
- Aprendizaje automático Edge en Google
- Aprendizaje automático Edge en AWS
- Introducción a las API de IA
- ¿Cómo utilizar las API de IA?
- Componentes básicos de una aplicación en la nube
- AWS Comprehend para el procesamiento del lenguaje natural
- AWS Rekognition para visión por ordenador
- AutoML de GCP para el procesamiento del lenguaje natural
- GCP AutoML para visión por ordenador
- Azure AutoML para predicciones de IA
- Azure AutoML para visión por ordenador
- Componentes básicos de una aplicación en la nube
- Pasos para desarrollar una API
- Flask Machine Learning Backend
- Lista de comprobación para crear servicios web profesionales
- Inmersión profunda: Utilice una API de IA en la nube de bajo código o sin código para resolver un problema
- Cuestionario
- Despliegue un modelo de aprendizaje automático de Flask que usted no ha construido
- Próximos pasos
- Arenero interactivo Llamafile
- Comparta su experiencia de aprendizaje
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
16 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
46 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Duke University.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 16 unidades · 523 lecciones · 192 h
- 12 meses de acceso
- 46 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Duke University; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
