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Profesores en 2021

GRUPO LOYAL es una compañía puntera y referente en el mundo de la formación certificada y no certificada para organizaciones de primer nivel dentro del sector IT. Me siento realmente encantado colaborando con los magníficos profesionales que forman parte de GRUPO LOYAL. Si buscas un socio de confianza y de excelente rendimiento, GRUPO LOYAL es la solución

José María Berganza

CI (Lean Six Sigma) & H&S Manager - LSSBB/ACPC/SMPC/WITPM-CP

Desde hace bastantes años he impartido formación en áreas técnicas de informática en mi entorno geográfico cercano. GRUPO LOYAL me ha ayudado a aumentar y diversificar mi labor ofreciéndome oportunidades de trabajo en aula virtual que hasta hace poco tiempo no había tenido.

Juan Luis Ochoa

Formador y desarrollador Full Stack

Mi experiencia con Grupo Loyal como formador ha sido de lo más gratificante, aplicando nuevas tecnologías, conociendo a estudiantes de diversos orígenes y culturas, constantemente puedo aprender el arte de brindar saberes y recibir de mis estudiantes, gracias a Grupo Loyal por su lugar en esta relación.

Gino Luciano

DevSecOps Engineer - Certified Information Systems Security Professional

Exámenes realizados en 2021

GRUPO LOYAL gestiona todos los exámenes oficiales del mercado bien en nuestras instalaciones o partners de formación que contamos a nivel nacional.

From Data to Insights with Google Cloud

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

From Data to Insights with Google Cloud

Quiere saber cómo consultar y procesar petabytes de datos en segundos? ¿Tiene curiosidad por el análisis de datos que se amplía automáticamente a medida que sus datos crecen? Bienvenido al curso de Data Insights!

Esta clase de dos días dirigida por un instructor enseña a los participantes en el curso cómo obtener información a través del análisis y la visualización de datos mediante la plataforma Google Cloud. El curso presenta escenarios interactivos y laboratorios prácticos donde los participantes exploran, extraen, cargan, visualizan y extraen información de diversos conjuntos de datos de Google BigQuery. El curso cubre la carga de datos, la consulta, el modelado de esquemas, la optimización del rendimiento, el precio de la consulta y la visualización de datos.

Objetivos

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

Obtenga información a partir de los datos mediante las herramientas de análisis y visualización de la plataforma Google Cloud Platform.
Consulta interactiva de conjuntos de datos con Google BigQuery
Cargar, limpiar y transformar datos a escala
Visualización de datos mediante Google Data Studio y otras plataformas de terceros
Distinguir entre análisis exploratorios y explicativos y cuándo utilizar cada enfoque.
Explore nuevos conjuntos de datos y descubra información oculta de forma rápida y eficaz.
Optimización de modelos de datos y consultas por precio y rendimiento

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
10 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Esta clase está destinada a los siguientes perfiles:

Analistas de datos, analistas de negocio, profesionales de Business Intelligence
Ingenieros de datos en la nube que se asociarán con los analistas de datos para crear soluciones de datos escalables en la plataforma Google Cloud Platform.

Conocimientos requeridos

Para sacar el máximo provecho de este curso, los participantes deben tener:

Competencia básica con ANSI SQL

Temario

Módulo 1: Introducción a los datos en la plataforma Google Cloud Platform

Antes y ahora: Análisis de datos escalable en la nube

Temas cubiertos

Destaque los desafíos de análisis a los que se enfrentan los analistas de datos
Compare los grandes datos locales con los de la nube
Aprenda de casos de uso reales de empresas transformadas a través del análisis en la nube
Conceptos básicos del proyecto Google Cloud Platform
Laboratorio: Introducción a la plataforma Google Cloud Platform
Módulo 2: Descripción general de las grandes herramientas de datos

Agudice las herramientas de su kit de herramientas de Data Analyst

Temas cubiertos

Explicación de las tareas y retos de los analistas de datos e introducción de las herramientas de datos de la plataforma Google Cloud Platform
Demo: Analice 10 mil millones de registros con Google BigQuery
Explorar 9 funciones fundamentales de Google BigQuery
Compare las herramientas de GCP para analistas, científicos e ingenieros de datos
Laboratorio: Exploración de conjuntos de datos con Google BigQuery
Módulo 3: Explorando sus datos con SQL

Familiarícese con Google BigQuery y aprenda las mejores prácticas de SQL

Temas cubiertos

Comparar técnicas comunes de exploración de datos
Aprenda a codificar SQL de alta calidad
Explorar los conjuntos de datos públicos de Google BigQuery
Previsualización de visualización: Estudio de datos de Google
Laboratorio: Solucionar errores comunes de SQL
Módulo 4: Precios de Google BigQuery

Calcular los costes de almacenamiento y consulta de Google BigQuery

Temas cubiertos

Recorrido por un trabajo de BigQuery
Calcule el precio de BigQuery: Costos de almacenamiento, consulta y transmisión por secuencias
Optimizar las consultas para el coste
Laboratorio: Calcular el precio de Google BigQuery
Módulo 5: Limpieza y transformación de sus datos

Convierta sus datos brutos en un conjunto de datos más limpio y enriquecido

Temas cubiertos

Examinar los 5 Principios de Integridad de los Conjuntos de Datos
Caracterizar la forma y la inclinación del conjunto de datos
Limpie y transforme datos usando SQL
Limpie y transforme datos utilizando una nueva interfaz de usuario: Presentación de Cloud Dataprep
Laboratorio: Explore y dé forma a los datos con Cloud Dataprep
Módulo 6: Almacenamiento y exportación de datos

Creación de nuevas tablas y exportación de resultados

Temas cubiertos

Comparar tablas permanentes con tablas temporales
Guardar y exportar los resultados de la consulta
Vista previa de rendimiento: Caché de consulta
Laboratorio: Creación de nuevas tablas permanentes
Módulo 7: Introducción de nuevos conjuntos de datos en Google BigQuery

Lleve sus datos a la nube

Temas cubiertos

Consulta desde fuentes de datos externas
Evite las trampas de la ingesta de datos
Ingerir nuevos datos en tablas permanentes
Discutir los Insertos de Streaming
Laboratorio: Introducción y consulta de nuevos conjuntos de datos
Módulo 8: Visualización de datos

Explore y explique sus datos de manera efectiva a través de la visualización

Temas cubiertos

Descripción general de los principios de visualización de datos
Enfoques de Análisis Exploratorio vs Análisis Explicativo
Demo: Interfaz de usuario de Google Data Studio
Conectar Google Data Studio con Google BigQuery
Laboratorio: Exploración de un conjunto de datos en Google Data Studio
Módulo 9: Unir y fusionar conjuntos de datos

Combine y enriquezca sus conjuntos de datos con más datos

Temas cubiertos

Fusionar tablas de datos históricos con UNION
Introducir comodines de tabla para facilitar las fusiones
Revisar esquemas de datos: Vinculación de datos a través de múltiples tablas
Recorrido por JOIN Ejemplos y trampas
Laboratorio: Unir y unir datos de varias tablas
Módulo 10: Funciones y cláusulas avanzadas

Profundizar en la Escritura Avanzada de Consultas con Google BigQuery

Temas cubiertos

Revisar las declaraciones de casos de SQL
Introducción a las funciones de la ventana analítica
Proteja los datos con el cifrado de campo unidireccional
Discutir la subconsulta efectiva y el diseño del CTE
Comparar UDFs SQL y Javascript
Laboratorio: Obtención de información con funciones SQL avanzadas
Módulo 11: Diseño del esquema y estructuras de datos anidadas

Modele sus conjuntos de datos para escalar en Google BigQuery

Temas cubiertos

Comparar Google BigQuery con la arquitectura de datos RDBMS tradicional
Normalización vs. desnormalización: Compensaciones de Desempeño
Revisión de esquemas: Lo bueno, lo malo y lo feo
Arrays y datos anidados en Google BigQuery
Laboratorio: Consulta de datos anidados y repetidos
Módulo 12: Más visualización con Google Data Studio

Cree cuadros de mando con precisión de píxeles

Temas cubiertos

Crear Extractos de Caso y Campos Calculados
Evite los errores de rendimiento con consideraciones de caché
Compartir cuadros de mando y discutir consideraciones sobre el acceso a los datos
Módulo 13: Optimización del rendimiento

Solucionar y resolver problemas de rendimiento de las consultas

Temas cubiertos

Evite los errores de rendimiento de Google BigQuery
Prevenir puntos calientes en sus datos
Diagnosticar problemas de rendimiento con el mapa de explicación de la consulta
Laboratorio: Optimización y resolución de problemas del rendimiento de las consultas
Módulo 14: Perspectivas avanzadas

Piense, analice y comparta información como un científico de datos

Temas cubiertos

Presentación de Cloud Datalab
Cuadernos y células Cloud Datalab
Beneficios de Cloud Datalab
Módulo 15: Acceso a datos

Mantenga la seguridad de los datos en primer plano en la nube

Temas cubiertos

Comparación de los roles del conjunto de datos de IAM y BigQuery
Evite las trampas de acceso
Revisar miembros, funciones, organizaciones, administración de cuentas y cuentas de servicio

Solicita información del curso

Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals

Este curso de seis horas con laboratorios introduce a los profesionales de AWS a las capacidades principales de Google Cloud en los cuatro pilares tecnológicos: redes, computación, almacenamiento y bases de datos.

Está diseñado para arquitectos de soluciones AWS y administradores de SysOps familiarizados con las características y la configuración de AWS y desean adquirir experiencia en la configuración inmediata de productos Google Cloud. Con presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtienen rápidamente detalles de las similitudes, diferencias e instrucciones iniciales.

Objetivos

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

Identificar contrapartes de BPC para Amazon VPC, subredes, rutas, NACLs, IGW, Amazon EC2, Amazon EBS, auto-escala, Equilibrio de carga elástica, Amazon S3, Glaciar Amazonas,Amazon RDS, Amazon Redshift, AWS IAM, y más.
Configure cuentas, facturación, proyectos, redes, subredes, cortafuegos, VMs, discos, escalado automático, balanceo de carga, almacenamiento, bases de datos, IAM y mucho más.
Gestionar y monitorizar aplicaciones.
Explicar las diferencias entre las características y los modelos de precios.
Localice la documentación y la formación.

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Esta clase está destinada a lo siguiente:

AWS Solution Architects acaba de empezar a trabajar con Google Cloud
Administradores de AWS SysOps acostumbrados a construir soluciones IaaaS
Arquitectos e ingenieros que operan en entornos multi-nube

Conocimientos requeridos

Para sacar el máximo provecho de este curso, los participantes deben tener:

Conocimientos básicos de tecnologías de red como subredes y enrutamiento.
Experiencia con Amazon VPC, instancias de Amazon EC2 y discos.
Familiaridad con las tecnologías de bases de datos de Amazon S3 y AWS.

Temario

Módulo 1: Presentación de Google Cloud

Infraestructura de Google Cloud
Regiones AWS, zonas de disponibilidad y CloudFront
Regiones, zonas, caché de bordes y CDN en nube de Google Cloud
Servicios de Google Cloud

Módulo 2: Configuración de cuentas y facturación

Cuentas AWS, facturación y funciones de IAM
Cuentas Google Cloud, cuentas de facturación, proyectos y configuración de administración
Configuración de cuenta, facturación, proyecto y administración
Laboratorio: Configurar proyectos y cuentas de facturación con una cuenta Google Cloud de prueba gratuita

Módulo 3: Trabajo en red

Amazon VPC, subredes, rutas, NACLs y grupos de seguridad
Redes, subredes, rutas y reglas de firewall de Google Cloud
VMs en redes
Laboratorio: Añada VMs, explore la red por defecto y pruebe la conectividad

Módulo 4: Trabajando con Instancias de VM

Tipos de instancias de Amazon EC2, AMIs, Amazon EBS, unidades efímeras, instancias spot.
Google Compute Engine tipos de máquinas, instancias, discos persistentes, SSDs locales, VMs preferentes.
Implementación de VM y aplicaciones web.
Laboratorio: Implemente VMs con una aplicación por consola y línea de comandos.

Módulo 5: Aplicaciones de escalado y equilibrio de carga

Configuraciones de lanzamiento de Amazon EC2, grupos de auto-escalado, balanceo de carga.
Plantillas de instancia de Google Compute Engine, grupos de instancia administrados, balanceo de carga.
Autoscalado y balanceo de carga.
Laboratorio: Instancias de escalas y balanceo de carga, y pruebas bajo carga.

Módulo 6: Aislamiento de Instancias y Aplicaciones
Una aplicación web de 3 niveles en GCP.
Una red personalizada con subredes personalizadas y reglas de firewall.
Laboratorio: Construya una aplicación web de 3 niveles con front-end público y backend privado.

Módulo 7: Uso del almacenamiento como servicio y de la base de datos como servicio
Amazon S3, Amazon Glacier, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon Athena.
Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Cloud Spanner, Google Cloud Datastore, Google Cloud Bigtable, Google BigQuery.
Laboratorio: Utilice la herramienta de línea de comandos de gsutil para realizar operaciones en cubos y objetos en Cloud Storage.
Laboratorio: Cargar y analizar datos en BigQuery.

Módulo 8: Despliegue y monitorización
AWS CloudFormation, Amazon CloudWatch.
Administrador de implantación de Google Cloud Deployment, Google StackDriver.
Laboratorio: Despliegue su infraestructura utilizando el Deployment Manager.

Solicita información del curso

Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals

This 1-day instructor led course introduces Azure professionals to the core capabilities of Google Cloud in the four technology pillars: networking, compute, storage, and database. With presentations, demos, and hands-on labs, participants get details of similarities, differences, and initial how-tos quickly.

Objetivos

This course teaches participants the following skills:

Identify Google Cloud counterparts for Azure IaaS, Azure PaaS, Azure SQL, Azure Blob Storage, Azure Application Insights, and Azure Data Lake
Configure accounts, billing, projects, networks, subnets, firewalls, VMs, disks, auto scaling, load balancing, storage, databases, IAM, and more
Manage and monitor applications
Explain feature and pricing model differences

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

This course is intended for the following participants:

Individuals planning to deploy applications and create application environments on Google Cloud Platform.
Developers, systems operations professionals, and solution architects getting started with Google Cloud Platform.
Executives and business decision makers evaluating the potential of Google Cloud Platform to address their business needs.

Conocimientos requeridos

To get the most out of this course, participants should:

Have basic proficiency with networking technologies like subnets and routing
Have basic proficiency with command-line tools
Have experience with Microsoft Azure and IIS

Temario

Module 1: Introducing Google Cloud

Explain the advantages of Google Cloud.
Define the components of Google’s network infrastructure, including: Points of presence, data centers, regions, and zones.
Understand the difference between Infrastructure-as-a-Service (IaaS) and Platform-as-a-Service (PaaS).
Module 2: Getting Started with Google Cloud

Identify the purpose of projects on Google Cloud.
Understand how Azure’s resource hierarchy differs from Google Cloud’s.
Understand the purpose of and use cases for Identity and Access Management.
Understand how Azure AD differs from Google Cloud IAM.
List the methods of interacting with Google Cloud.
Launch a solution using Cloud Marketplace.
Module 3: Virtual Machines in the Cloud

Identify the purpose and use cases for Google Compute Engine.
Understand the basics of networking in Google Cloud.
Understand how Azure VPC differs from Google VPC.
Understand the similarities and differences between Azure VM and Google Compute Engine.
Understand how typical approaches to load-balancing in Google Cloud differ from those in Azure.
Deploy applications using Google Compute Engine.
Module 4: Storage in the Cloud

Understand the purpose of and use cases for: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable and Cloud Datastore.
Understand how Azure Blob compares to Cloud Storage.
Compare Google Cloud’s managed database services with Azure SQL.
Learn how to choose among the various storage options on Google Cloud.
Load data from Cloud Storage into BigQuery.
Module 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 Container Engine and Kubernetes.
Understand how Azure Kubernetes Service differs from from Google Kubernetes Engine.
Provision a Kubernetes cluster using Kubernetes Engine.
Deploy and manage Docker containers using kubectl.
Module 6: Applications in the Cloud

Understand the purpose of and use cases for Google App Engine.
Contrast the App Engine Standard environment with the App Engine Flexible environment.
Understand how App Engine differs from Azure App Service.
Understand the purpose of and use cases for Google Cloud Endpoints.
Module 7: Developing, Deploying and Monitoring in the Cloud

Understand options for software developers to host their source code.
Understand the purpose of template-based creation and management of resources.
Understand how Google Cloud Deployment Manager differs from Azure Resource Manager.
Understand the purpose of integrated monitoring, alerting, and debugging.
Understand how Google Monitoring differs from Azure Application Insights and Azure Log Analytics.
Create a Deployment Manager deployment.
Update a Deployment Manager deployment.
View the load on a VM instance using Google Monitoring.
Module 8: Big Data and Machine Learning in the Cloud

Understand the purpose of and use cases for the products and services in the Google Cloud big data and machine learning platforms.
Understand how Google Cloud BigQuery differs from Azure Data Lake.
Understand how Google Cloud Pub/Sub differs from Azure Event Hubs and Service Bus.
Understand how Google Cloud’s machine-learning APIs differ from Azure’s.
Load data into BigQuery from Cloud Storage.
Perform queries using BigQuery to gain insight into data.
Module 9: Summary and Review

Review the products that make up Google Cloud and remember how to choose among them.
Understand next steps for training and certification.
Understand, at a high level, the process of migrating from Azure to Google Cloud.

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Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

Este curso de un día de duración dirigido por un instructor introduce a los participantes en las grandes capacidades de datos de Google Cloud. Mediante una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtienen una visión general de la plataforma Google Cloud y una visión detallada de las capacidades de procesamiento de datos y aprendizaje de la máquina. Este curso muestra la facilidad, flexibilidad y potencia de las grandes soluciones de datos en Google Cloud.

Objetivos

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

Identificar el propósito y el valor de los productos clave de Big Data y Machine Learning en la plataforma Google Cloud.
Utilice Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar las cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud.
Emplea BigQuery y Cloud Datalab para llevar a cabo análisis de datos interactivos.
Entrene y utilice una red neuronal utilizando TensorFlow.
Emplear APIs de ML.
Elija entre los diferentes productos de procesamiento de datos de la plataforma Google Cloud.

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Esta clase está destinada a lo siguiente:

Analistas de datos, científicos de datos, analistas de negocio que se inician con Google Cloud.
Personas responsables del diseño de tuberías y arquitecturas para el procesamiento de datos, la creación y mantenimiento de modelos estadísticos y de aprendizaje de máquinas, la consulta de conjuntos de datos, la visualización de los resultados de la consulta y la creación de informes.
Ejecutivos y responsables de TI que evalúan Google Cloud para su uso por parte de científicos de datos

Conocimientos requeridos

To get the most out of this course, participants should have

Basic knowledge of the most common query language, such as SQL.
Experience in data modeling, extraction, transformation, loading activities.
Application development using a common programming language such as Python
Familiarity with machine learning and/or statistics.

Temario

Module 1: Introducing the Google Cloud.

Overview of the Google platform fundamentals.
Important data products of the Google Cloud.

Module 2: Computing and Storage Fundamentals

CPUs on demand (Compute Engine).
A global file system (Cloud Storage)
CloudShell.
Lab: Configuring an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.

Module 3: Data analysis in the cloud

Steps to the cloud.
Cloud SQL: your SQL database in the cloud.
Lab: Importing data into CloudSQL and executing queries
Spark in Dataproc.
Lab: Recommendations for learning machines with sparks in Dataproc.
Module 4: Scaling data analysis

Quick random access.
Datalab.
BigQuery.
Lab: Build a machine learning data set.

Module 5: Machine Learning

Automatic learning with TensorFlow.
Lab: Performing ML with TensorFlow
Pre-built models for common needs.
Lab: Using ML APIs.

Module 6: Data processing architectures

Message-oriented architectures with Pub/Sub
Creation of pipes with Dataflow.
Reference architecture for real time and batch data processing.

Module 7: Summary

Solicita información del curso

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

Con esta sesión de un día, adquirirás una visión general de los productos y servicios de Google Cloud. A través de una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes aprenden el valor de Google Cloud y cómo incorporar a sus estrategias de negocio las soluciones basadas Google Cloud.

Objetivos

Este curso te prepara para aspectos como:

Identificar el propósito y el valor de los productos y servicios de la plataforma de Google Cloud
Interactuar con los servicios de la plataforma Google Cloud
Describir las formas en que los clientes han utilizado la plataforma de la nube de Google
Elegir y utilizar los entornos de despliegue de aplicaciones de la plataforma Google Cloud: Google App Engine, Google Kubernetes Engine y Google Compute Engine
Aplicar las opciones de almacenamiento de la plataforma Google Cloud: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable y Google Cloud Datastore
Hacer un uso básico de BigQuery, el almacén de datos gestionado de Google para el análisis
Hacer uso básico de Cloud Deployment Manager, la herramienta de Google para crear y administrar recursos de la nube a través de plantillas
Hacer uso básico de Google Stackdriver, el sistema de monitoreo, registro y diagnóstico de Google

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Esta sesión está orientada a perfiles como:

Profesionales que planean desplegar aplicaciones y construir entornos de aplicaciones en la plataforma de la nube de Google.
Desarrolladores, profesionales de operaciones de sistemas y arquitectos de soluciones que empiezan a trabajar con la plataforma Google Cloud.
Ejecutivos y responsables de la toma de decisiones empresariales que están evaluando el potencial de la plataforma Google Cloud para satisfacer sus necesidades empresariales.

Conocimientos requeridos

Familiaridad con la línea de comandos de Linux, servidores web y editores de texto

Temario

Módulo 1: Presentación de la plataforma de la nube de Google

Explica las ventajas de la plataforma de la nube de Google.

Definir los componentes de la infraestructura de la red de Google, incluyendo: Puntos de presencia, centros de datos, regiones y zonas.

Comprender la diferencia entre la infraestructura como servicio (IaaS) y la plataforma como servicio (PaaS)

Módulo 2: Introducción a la plataforma Google Cloud

Identificar el propósito de los proyectos en la plataforma de la nube de Google.

Comprender el propósito y los casos de uso de la gestión de identidad y acceso.

Enumerar los métodos de interacción con la plataforma Google Cloud.

Laboratorio: Introducción a la plataforma Google Cloud.

Módulo 3: Máquinas virtuales y redes en la nube

Identificar el propósito y los casos de uso de Google Compute Engine.

Comprender las diversas herramientas y servicios operativos y de red de la plataforma de Google Cloud.

Laboratorio: Motor de Computación

Módulo 4: Almacenamiento en la nube

Comprender el propósito de los casos y utilizarlos para..: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable y Google Cloud Datastore.

Aprende a elegir entre las diferentes opciones de almacenamiento en la plataforma Google Cloud.

Laboratorio: Almacenamiento en la nube y SQL en la nube

Módulo 5: Contenedores de nubes

Definir el concepto de contenedor e identificar los usos de los contenedores.

Identificar el propósito y los casos de uso del Motor de Kubernetes de Google y Kubernetes.

Laboratorio: Motor de kubernetes

Módulo 6: Aplicaciones de la nube

Comprender el propósito y los casos de uso de Google App Engine.

Contrasta el entorno estándar de App Engine con el entorno flexible de App Engine.

Comprender el propósito y los casos de uso de Google Cloud Endpoints.

Laboratorio: Motor de aplicaciones

Módulo 7: Desarrollo, implementación y monitoreo en la nube

Comprender las opciones que tienen los desarrolladores de software para alojar su código fuente.

Comprender el propósito de la creación y gestión de recursos basados en plantillas

Comprender el propósito de la vigilancia, la alerta y la depuración integradas.

Laboratorio: Administrador de Despliegue y Stackdriver

Módulo 8: Grandes datos y aprendizaje de máquinas en la nube

Comprender el propósito y los casos de uso de productos y servicios en grandes plataformas de aprendizaje de datos y máquinas de Google Cloud.

Laboratorio: BigQuery

Solicita información del curso

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

This one-day instructor-led class provides an overview of Google Cloud products and services. Through a combination of presentations, demonstrations and hands-on labs, participants learn the value of the Google Cloud and how to incorporate cloud-based solutions into business strategies.

Objetivos

This course teaches participants the following skills:

Identify the purpose and value of Google Cloud products and services.
Interact with Google Cloud services
Describe the ways in which customers have used the Google Cloud
Choose from and use Google Cloud Platform application deployment environments: Google App Engine, Google Kubernetes Engine, and Google Compute Engine
Choose from and use Google Cloud storage options: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable and Google Cloud Datastore
Make basic use of BigQuery, Google’s managed data warehouse for analysis.
Make basic use of Cloud Deployment Manager, Google’s tool for creating and managing cloud resources through templates.
Make basic use of Google Stackdriver, Google’s monitoring, logging and diagnostic system.

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

This class is intended for the following profiles:

People who plan to deploy applications and build application environments on the Google Cloud .
Developers, system operations professionals, and solution architects who are starting to work with the Google Cloud .
Executives and business decision makers who are evaluating the potential of the Google Cloud to meet their business needs.

Conocimientos requeridos

Familiarity with the Linux command line, web servers and text editors

Temario

Module 1: Introducing the Google Cloud

Explain the advantages of the Google Cloud .
Define the components of Google’s network infrastructure, including: Points of Presence, data centers, regions and zones.
Understand the difference between infrastructure as a service (IaaS) and platform as a service (PaaS).
Module 2: Introduction to the Google Cloud

Identify the purpose of projects on the Google Cloud .
Understand the purpose and use cases of identity and access management.
List the methods of interaction with the Google Cloud .
Lab: Introduction to the Google Cloud .

Module 3: Virtual Machines and Cloud Networks

Identify the purpose and use cases of Google Compute Engine.
Understand the various operational and network tools and services of the Google Cloud .
Lab: Compute Engine

Module 4: Cloud Storage

Understand the purpose of cases and use them to: Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable and Google Cloud Datastore.
Learn how to choose between the different storage options in the Google Cloud .
Lab: Cloud storage and cloud SQL
Module 5: Cloud Containers

Define the concept of container and identify the uses of containers.
Identify the purpose and use cases of Google Kubernetes Engine and Kubernetes.
Lab: Kubernetes Engine
Module 6: Cloud Applications

Understand the purpose and use cases of Google App Engine.
Contrast the Standard App Engine environment with the Flexible App Engine environment.
Understand the purpose and use cases of Google Cloud Endpoints.
Lab: Application engine
Module 7: Development, Implementation and Monitoring in the Cloud

Understand the options software developers have for hosting their source code.
Understand the purpose of template-based resource creation and management
Understand the purpose of integrated monitoring, alerting and debugging.
Lab: Deployment Manager and Stackdriver
Module 8: Great data and machine learning in the cloud

Understand the purpose and use cases of products and services on large data learning platforms and Google Cloud machines.
Lab: BigQuery

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Install and Manage Google Cloud’s Apigee API Platform

It Formacion — Wed, 01 Dec 2021 09:20:00 +0000

Install and Manage Google Cloud’s Apigee API Platform

Explore the fundamentals and best practices for installing and managing Google Cloud’s Apigee API Platform in your private cloud. This course uses lectures, hands-on labs, and supplemental materials to show you how to design, install, secure, manage, and scale the platform.

Objetivos

Identify the purpose and value of Apigee API Platform.
Gain detailed understanding of Apigee API Platform architecture and recommended practices for topology design.
Gain detailed understanding of Apigee terminology and logical organizational structures.
Interact with Apigee API Platform and solve scenarios by leveraging recommended practices.
Understand capabilities and practices to secure, manage and scale the platform.
Understand and put in practice installation and upgrade processes.

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
15 horas

Dificultad 50% 50%
Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Cloud Architect, Cloud Engineer and Operation Specialists

Conocimientos requeridos

Familiarity with Linux command and command line interface.
Basic understanding of networking.
Basic understanding of shell script, XML, JSON, HTTP, REST, and TLS.

Temario

Module 1: Architecture

Familiarize with Apigee product capabilities and its place in the enterprise architecture.
Gain understanding of Apigee technology stack.
Gain basic understanding to Apache Cassandra capabilities and how they are leveraged by Apigee platform.
Gain detail understanding of Apigee terminology and organizational structure.
Explore topology design options.
Module 2: Instillation

Discuss installation planning.
Understand installation dependencies.
Gain detail understanding of and practice installation process.
Discuss post installation tasks and recurrent activities recommended for the platform.
Discuss uninstall process, how it works and when to use it.
Module 3: Developer Portal Installation

Discuss the role of Apigee Developer Portal.
Discuss recommended practices for hosting.
Discuss software distribution and installation process.
Module 4: Management

Discuss platform operations capabilities and recommended practices.
Discuss the role of Management API and how it is leverage by platform and users of it.
Gain understanding of API deployment process.
Gain understanding of Apigee analytics.
Discuss infrastructure operations capabilities and recommended practices.
Module 5: Security

Discuss Apigee capabilities to secure API traffic.
Understand how to configure TLS critical path components and user facing interfaces.
Module 6: Upgrade

Discuss upgrade planning recommended practices.
Discuss upgrade prerequisites and how to validate them.
Discuss and practice upgrade process.
Discuss rollback scenarios and rollback process.
Module 7: Capacity Planning and Scaling

Understand scenarios and recommended practices for capacity planning.
Understand how to scale up/down physical and logical capacity.
Understand how to add individual components, extend clusters and add new regions.
Module 8: Monitoring

Discuss recommended practices for monitoring.
Understand how to monitor individual components.
Discuss the role of synthetic transactions monitoring.
Discuss recommended practices for API monitoring.
Module 9: Troubleshooting

Discuss failure scenarios and troubleshooting practices.
Understand Apigee support model.

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