Presentación

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El desarrollo de software y los entornos Cloud han propiciado la aparición de una nueva figura profesional en el ámbito de las nuevas tecnologías. Las empresas, en poco tiempo, han comprendido las ventajas que supone para ellas el uso de la tecnología Cloud Computing. Ante este escenario, los profesionales de la informática disponen de una oportunidad para avanzar en un campo emergente.

Este Máster de Formación Permanente de TECH congrega a un equipo docente competente en el campo de las tecnologías Cloud y con amplia experiencia en el sector. Su saber le proporciona al alumnado todas las herramientas necesarias para conocer los diferentes proveedores en la nube, dominando por tanto todas las tecnologías que se ofrecen entre los grandes distribuidores de soluciones Cloud. Asimismo, los profesionales de la informática, guiados por expertos en la materia, profundizarán en los conceptos y herramientas más relevantes en la actualidad en la persistencia de datos como los Data Lakes.

Esta enseñanza se sumerge, a lo largo de sus doce meses de duración, en la virtualización y contenerización de aplicaciones que han hecho evolucionar el sector de la administración de sistemas y son fundamentales hoy en día. Todo ello, desde una perspectiva teórico-práctica pensada por y para los futuros arquitectos Cloud, DevOps o especialistas en infraestructuras Cloud.

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  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá a los profesionales un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual los profesionales deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contarán con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.  

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Temario

El temario se ha diseñado con base en los exhaustivos requisitos del equipo docente que conforma esta titulación. De esta forma, se ha establecido un plan de estudio conformado por diez módulos que ofrecen una amplia y detallada visión sobre los entornos Cloud, las diferentes herramientas existentes y sus posibilidades en un campo emergente. Los profesionales de la informática que cursen esta enseñanza serán capaces de programar con aplicaciones Cloud Natives, diseñar e implementar una red segura o realizar la Programación Cloud en tiempo real. Todo ello, con el respaldo de un amplio contenido multimedia rico en vídeos en detalle, lecturas adicionales y ejemplos prácticos reales que complementan esta enseñanza.

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Módulo 1. Programación Cloud. Servicios en Azure, Aws y Google Cloud 

1.1. Cloud. Servicios y Tecnologías Cloud

1.1.1. Servicios y Tecnologías Cloud
1.1.2. Terminología Cloud
1.1.3. Proveedores Cloud de referencia

1.2. Cloud Computing

1.2.1. Cloud Computing
1.2.2. Ecosistema del Cloud Computing
1.2.3. Tipología Cloud Computing

1.3. Modelos de Servicio en Cloud

1.3.1. IaaS. Infraestructura como Servicio
1.3.2. SaaS. Software como Servicio
1.3.3. PaaS. Plataforma como Servicio

1.4. Tecnologías Cloud Computing

1.4.1. Sistema de Virtualización
1.4.2. Service-Oriented Architecture (SOA)
1.4.3. Computación GRID

1.5. Arquitectura Cloud Computing

1.5.1. Arquitectura Cloud Computing
1.5.2. Tipologías de red en Cloud Computing
1.5.3. Seguridad en Cloud Computing

1.6. Public Cloud

1.6.1. Public Cloud
1.6.2. Arquitectura y costes de Public Cloud
1.6.3. Public Cloud. Tipología

1.7. Private Cloud

1.7.1. Private Cloud
1.7.2. Arquitectura y Costes
1.7.3. Private Cloud. Tipología

1.8. Hybrid Cloud

1.8.1. Hybrid Cloud
1.8.2. Arquitectura y costes
1.8.3. Hybrid Cloud. Tipología

1.9. Proveedores Cloud

1.9.1. Amazon Web Services
1.9.2. Azure
1.9.3. Google

1.10. Seguridad en Cloud

1.10.1. Seguridad en Infraestructura
1.10.2. Seguridad en el Sistema Operativo y Redes
1.10.3. Mitigación de riesgos en Cloud 

Módulo 2. Programación de Arquitecturas en Cloud Computing

2.1. Arquitectura Cloud para una red universitaria. Selección del Proveedor Cloud. Ejemplo Práctico

2.1.1. Planteamiento de Arquitectura Cloud para una red universitaria según proveedor Cloud
2.1.2. Componentes de Arquitectura Cloud
2.1.3. Análisis de las soluciones Cloud según Arquitectura propuesta

2.2. Estimación económica del proyecto de creación de una red universitaria. Financiación

2.2.1. Selección del proveedor Cloud
2.2.2. Estimación económica en base a los componentes
2.2.3. Financiación del proyecto

2.3. Estimación de Recursos Humanos del Proyecto. Composición de un equipo de software

2.3.1. Composición del equipo de desarrollo software
2.3.2. Roles en un equipo de desarrollo. Tipología
2.3.3. Evaluación de la estimación económica del proyecto

2.4. Cronograma de ejecución y documentación del proyecto

2.4.1. Cronograma Agile del proyecto
2.4.2. Documentación para la viabilidad del proyecto
2.4.3. Documentación a aportar para la ejecución del proyecto

2.5. Implicaciones legales de un proyecto

2.5.1. Implicaciones legales de un proyecto
2.5.2. Política de Protección de Datos

2.5.2.1. GDPR. Reglamento General de Protección de Datos

2.5.3. Responsabilidad de la empresa integradora

2.6. Diseño y creación de una red Blockchain en Cloud para la arquitectura propuesta

2.6.1. Blockchain Hyperledger Fabric
2.6.2. Hyperledger Fabric Basics
2.6.3. Diseño de una red de Hyperledger Fabric universitaria internacional

2.7. Planteamiento de ampliación de la arquitectura propuesta

2.7.1. Creación de la arquitectura propuesta con Blockchain
2.7.2. Ampliación de la arquitectura propuesta
2.7.3. Configuración de una arquitectura en alta disponibilidad

2.8. Administración de la arquitectura Cloud propuesta

2.8.1. Suma de un nuevo participante a la arquitectura propuesta inicial
2.8.2. Administración de la arquitectura Cloud
2.8.3. Gestión de la lógica del proyecto – Smart Contracts

2.9. Administración y gestión de los componentes específicos en la arquitectura Cloud propuesta

2.9.1. Gestión de los certificados de una red
2.9.2. Gestión de la seguridad de diversos componentes: CouchDB
2.9.3. Gestión de los nodos de la red Blockchain

2.10. Modificación de una instalación básica inicial en la creación de la red blockchain

2.10.1. Suma de un nodo a la red Blockchain
2.10.2. Suma de persistencia de datos extra
2.10.3. Gestión de Smart Contracts
2.10.4. Suma de una nueva universidad a la red existente

Módulo 3. Storage en Cloud Azure

3.1. Instalación MV en Azure

3.1.1. Comandos de creación
3.1.2. Comandos de visualización
3.1.3. Comandos de modificación

3.2. Blobs en Azure

3.2.1. Tipos de Blob
3.2.2. Contenedor
3.2.3. Azcopy
3.2.4. Supresión reversible de blobs

3.3. Disco Administrado y Almacenamiento en Azure

3.3.1. Disco administrado
3.3.2. Seguridad
3.3.3. Almacenamiento en frío
3.3.4. Replicación

3.3.4.1. Redundancia local
3.3.4.2. Redundancia en una zona
3.3.4.3. “Georredundante

3.4. Tablas, Colas, Archivos en Azure

3.4.1. Tablas
3.4.2. Colas
3.4.3. Archivos

3.5. Encriptación y Seguridad en Azure

3.5.1. Storage Service Encryption (SSE)
3.5.2. Claves de acceso

3.5.2.1. Firma de acceso compartido
3.5.2.2. Directivas de acceso a nivel de contenedores
3.5.2.3. Firma de acceso a nivel de blob

3.5.3. Autenticación Azure AD

3.6. Red Virtual en Azure

3.6.1. Subred y Emparejamiento
3.6.2. Vnet to Vnet
3.6.3. Enlace privado
3.6.4. Alta disponibilidad

3.7. Tipos de conexiones en Azure

3.7.1. Azure Application Gateway
3.7.2. VPN de sitio a sitio
3.7.3. VPN punto a sitio
3.7.4. ExpressRoute

3.8. Recursos en Azure

3.8.1. Bloqueo de recursos
3.8.2. Movimiento de recursos
3.8.3. Eliminación de recursos

3.9. Backup en Azure

3.9.1. Recovery Services
3.9.2. Agente Azure Backup
3.9.3. Azure Backup Server

3.10. Desarrollo de Soluciones

3.10.1. Compresión, deduplicación, replicación
3.10.2. Recovery Services
3.10.3. Disaster Recovery Plan

Módulo 4. Entornos Cloud. Seguridad

4.1. Entornos Cloud. Seguridad

4.1.1. Entornos Cloud, seguridad

4.1.1.1 Seguridad en Cloud
4.1.1.2. Postura de seguridad

4.2. Modelo de Gestión de seguridad compartida en Cloud

4.2.1. Elementos de seguridad gestionados por proveedor
4.2.2. Elementos gestionados por cliente
4.2.3. Estrategia para seguridad

4.3. Mecanismos de prevención en Cloud

4.3.1. Sistemas de gestión de autenticación
4.3.2. Sistema de gestión de autorización. Políticas de acceso
4.3.3. Sistemas de gestión de claves

4.4. Seguridad de los datos en infraestructura Cloud

4.4.1. Securización de los sistemas de almacenamiento:

4.4.1.1. Block
4.4.1.2. Object storage
4.4.1.3. Ffile systems

4.4.2. Protección de los sistemas de base de datos
4.4.3. Securización de datos en tránsito

4.5. Protección de Infraestructura Cloud

4.5.1. Diseño e implementación de red segura
4.5.2. Seguridad en recursos de computación
4.5.3. Herramientas y recursos para protección de infraestructura

4.6. Riesgos y vulnerabilidades en aplicaciones

4.6.1. Riesgos en desarrollo de aplicaciones
4.6.2. Riesgos de seguridad críticos
4.6.3. Vulnerabilidades en el desarrollo de software

4.7. Defensas en aplicaciones frente a ataques

4.7.1. Diseño en el desarrollo de aplicaciones
4.7.2. Securización a través de la verificación y testeo
4.7.3. Práctica de programación segura

4.8. Seguridad en Entornos DevOps

4.8.1. Seguridad en entornos virtualizados y con containers
4.8.2. Seguridad en Desarrollo y Operaciones (DevSecOps)
4.8.3. Mejores prácticas en seguridad en entornos productivos con containers

4.9. Seguridad en Clouds Públicos

4.9.1. AWS
4.9.2. Azure
4.9.3. Oracle Cloud

4.10. Normativa de Seguridad, gobernanza y cumplimiento

4.10.1. Cumplimiento de normativas de seguridad
4.10.2. Gestión de riesgos
4.10.3. Proceso en las organizaciones

Módulo 5. Orquestación de contenedores: Kubernetes y Docker 

5.1. Base de arquitecturas de aplicaciones

5.1.1. Modelos de aplicaciones actuales
5.1.2. Plataformas de ejecución de aplicaciones
5.1.3. Tecnologías de contenedores

5.2. Arquitectura de Docker

5.2.1. Arquitectura de Docker
5.2.2. Instalación arquitectura Docker
5.2.3. Comandos. Proyecto local

5.3. Arquitectura Docker. Gestión del almacenamiento

5.3.1. Manejo de imágenes y registro
5.3.2. Redes en Docker
5.3.3. Gestión del almacenamiento

5.4. Arquitectura Docker avanzado

5.4.1. Docker Compose
5.4.2. Docker en la organización
5.4.3. Ejemplo de adopción de Docker

5.5. Arquitectura Kubernetes

5.5.1. Arquitectura Kubernetes
5.5.2. Elementos de despliegue en Kubernetes
5.5.3. Distribuciones y soluciones gestionadas
5.5.4. Instalación y entorno

5.6. Arquitecturas Kubernetes: Desarrollo con Kubernetes

5.6.1. Herramientas para el desarrollo en K8s
5.6.2. Modo Imperativo vs. Declarativo
5.6.3. Despliegue y exposición de aplicaciones

5.7. Kubernetes en entornos empresariales

5.7.1. Persistencia de datos
5.7.2. Alta disponibilidad, escalado y red
5.7.3. Seguridad en Kubernetes
5.7.4. Gestión y monitorización de Kubernetes

5.8. Distribuciones de K8s

5.8.1. Comparativa de entornos de despliegue
5.8.2. Despliegue en GKE, AKS, EKS o OKE
5.8.3. Despliegue on premise

5.9. Rancher y Openshift

5.9.1. Rancher
5.9.2. Openshift
5.9.3. Openshift: configuración y despliegue de aplicaciones

5.10. Arquitecturas Kubernetes y Containers. Actualizaciones

5.10.1. Open Application Model
5.10.2. Herramientas para gestión de despliegue en entornos Kubernetes
5.10.3. Referencias a otros proyectos y tendencias

Módulo 6. Programación de aplicaciones Cloud Nativas 

6.1. Tecnologías Cloud Native

6.1.1. Tecnologías Cloud Native
6.1.2. Cloud Native Computing Foundation
6.1.3. Herramientas para desarrollo Cloud Native

6.2. Arquitectura de Aplicaciones Cloud Native

6.2.1. Diseño de aplicaciones Cloud Native
6.2.2. Componentes de Arquitectura Cloud Native
6.2.3. Modernización de Aplicaciones Legacy

6.3. Containerization

6.3.1. Desarrollo con orientación a Containers
6.3.2. Desarrollo con Microservicios
6.3.3. Herramientas para el trabajo en equipo

6.4. DevOps y la integración y despliegues continuos

6.4.1. Integración y despliegues continuos: CI/CD
6.4.2. Ecosistema de herramientas para CI/CD
6.4.3. Creación de un entorno de CI/CD

6.5. Observabilidad y análisis de la plataforma

6.5.1. Observabilidad de Aplicaciones Cloud Native
6.5.2. Herramientas para Monitorización, Logging y trazabilidad
6.5.3. Puesta en marcha de un entorno de observabilidad y análisis

6.6. Gestión de datos en aplicaciones Cloud Native

6.6.1. Base de Datos en Cloud Native
6.6.2. Patrones en la Gestión de Datos
6.6.3. Tecnologías para implementar los Patrones en Gestión de Datos

6.7. Comunicaciones en las Aplicaciones Cloud Native

6.7.1. Comunicaciones síncronas y asíncronas
6.7.2. Tecnologías para patrones de comunicaciones síncronos
6.7.3. Tecnologías para patrones de comunicaciones asíncronos

6.8. Resiliencia, seguridad y rendimiento en las aplicaciones Cloud Native

6.8.1. Resiliencia de las aplicaciones
6.8.2. Desarrollo seguro en aplicaciones Cloud Native
6.8.3. Rendimiento y Escalabilidad de las Aplicaciones

6.9. Serverless

6.9.1. Serverless en Cloud Native
6.9.2. Plataformas de Serverless
6.9.3. Casos de uso para desarrollo Serverless

6.10. Plataformas de Despliegue

6.10.1. Entornos para desarrollos Cloud Native
6.10.2. Plataformas de orquestación. Comparativa
6.10.3. Automatización de Infraestructura


Módulo 7. Programación Cloud.  Data Governance

7.1. Gestión de datos

7.1.1. Gestión de datos
7.1.2. Ética en el manejo de datos

7.2. Data Governance

7.2.1. Clasificación. Control de acceso
7.2.2. Regulación sobre el Tratamiento de Datos
7.2.3. Data Governance. Valor

7.3. Gobierno de Datos. Herramientas

7.3.1. Linaje
7.3.2. Metadatos
7.3.3. Catálogo de datos. Business Glossary

7.4. Usuarios y procesos en el gobierno de datos

7.4.1. Usuarios

7.4.1.1. Roles y responsabilidades

7.4.2. Procesos

7.4.2.1. Enriquecimiento de datos

7.5. Ciclo de vida de los datos en la empresa

7.5.1. Creación de los datos
7.5.2. Procesamiento de datos
7.5.3. Almacenamiento de datos
7.5.4. Uso de los datos
7.5.5. Destrucción de los datos

7.6. Calidad del dato

7.6.1. La calidad en el gobierno del dato
7.6.2. Calidad del dato en analítica
7.6.3. Técnicas de calidad del dato

7.7. Gobierno del dato en tránsito

7.7.1. Gobierno del dato en tránsito

7.7.1.1. Linaje

7.7.2. La cuarta dimensión

7.8. Protección de datos

7.8.1. Niveles de acceso
7.8.2. Clasificación
7.8.3. Compliance. Normativa

7.9. Monitorización y Medida del Gobierno del dato

7.9.1. Monitorización y medida del Gobierno del dato
7.9.2. Monitorización del linaje
7.9.3. Monitorización de la calidad del dato

7.10. Herramientas para el gobierno del dato

7.10.1. Talend
7.10.2. Collibra
7.10.3. Informática

Módulo 8. Programación Cloud en Tiempo Real. Streaming

8.1. Procesamiento y estructuración de la información en streaming

8.1.1. Proceso de recolección, estructuración, procesado, análisis e interpretación de los datos
8.1.2. Técnicas de procesamiento de datos en streaming
8.1.3. Procesamiento en streaming
8.1.4. Casos de uso del procesamiento en streaming

8.2. Estadística para la comprensión del flujo del dato streaming

8.2.1. Estadística descriptiva
8.2.2. Cálculo de probabilidades
8.2.3. Inferencia

8.3. Programación con Python

8.3.1. Tipología, condicionales, funciones y bucles
8.3.2. Numpy, Matplotlib, DataFrames, ficheros CSV y formatos JSON
8.3.3. Secuencias: listas, bucles, ficheros y diccionarios
8.3.4. Mutabilidad, excepciones y funciones de orden superior

8.4. Programación con R

8.4.1. Programación con R
8.4.2. Vectores y factores
8.4.3. Matrices y arrays
8.4.4. Listas y data frame
8.4.5. Funciones

8.5. Base de datos SQL para el Procesamiento de Datos en streaming

8.5.1. Base de datos SQL
8.5.2. Modelo entidad - relación
8.5.3. Modelo relacional
8.5.4. SQL

8.6. Base de datos NO SQL para el Procesamiento de Datos en streaming

8.6.1. Base de datos NO SQL
8.6.2. MongoDB
8.6.3. Arquitectura MongoDB
8.6.4. Operaciones CRUD
8.6.5. Find, proyecciones, indexes aggregation y cursores
8.6.6. Modelo de datos

8.7. Minería de datos y modelización predictiva

8.7.1. Análisis multivariante
8.7.2. Técnicas de reducción de la dimensión
8.7.3. Análisis clúster
8.7.4. Series

8.8. Maching learning para Procesamiento de Datos en streaming

8.8.1. Maching learning y modelización predictiva avanzada
8.8.2. Redes Neuronales
8.8.3. Deep Learning
8.8.4. Bagging y Random Forest
8.8.5. Gradient Bosting
8.8.6. SVM
8.8.7. Métodos de ensamblado

8.9. Tecnologías en el procesamiento de datos en streaming

8.9.1. Spark Streaming
8.9.2. Kafka Streams
8.9.3. Flink Streaming

8.10. Apache Spark Streaming

8.10.1. Apache Spark Streaming
8.10.2. Componentes de Spark
8.10.3. Arquitectura de Spark
8.10.4. RDD
8.10.5. SPARK SQL
8.10.6. Jobs, stages y task

Módulo 9. Integración Cloud con Servicios Web. Tecnologías y Protocolos

9.1. Estándares y protocolos de la Web

9.1.1. Web y Web 2.0
9.1.2. Arquitectura cliente-servidor
9.1.3. Protocolos y estándares de comunicación

9.2. Servicios Web

9.2.1. Los servicios web
9.2.2. Capas y mecanismos de comunicación
9.2.3. Arquitecturas de servicios

9.3. Arquitecturas Orientadas a Servicios

9.3.1. Service Oriented Architecture (SOA)
9.3.2. Diseño de servicios web
9.3.3. SOAP y REST

9.4. SOAP. Service Oriented Arquitecture

9.4.1. Estructura y paso de mensajes
9.4.2. Web Service Description Language (WSDL)
9.4.3. Implementación de clientes y servidores SOAP

9.5. Arquitecturas REST

9.5.1. Las arquitecturas REST y Servicios Web RESTful
9.5.2. Verbos HTTP: semántica y propósitos
9.5.3. Swagger
9.5.4. Implementación de clientes y servidores REST

9.6. Arquitecturas basadas en microservicios

9.6.1. Planteamiento monolítico de Arquitectura. Uso de microservicios
9.6.2. Las Arquitecturas basadas en microservicios
9.6.3. Flujos de comunicación con el uso de microservicios

9.7. Invocación de APIs desde el lado cliente

9.7.1. Tipologías de clientes Web
9.7.2. Herramientas de desarrollo para el tratamiento de servicios Web
9.7.3. Recursos de Origen Cruzado (CORS)

9.8. Seguridad en la invocación a APIs

9.8.1. Seguridad en los Servicios Web
9.8.2. Autenticación y autorización
9.8.3. Métodos de autenticación en base al grado de seguridad

9.9. Integración de aplicaciones con proveedores Cloud

9.9.1. Proveedores de Cloud Computing
9.9.2. Servicios de las plataformas
9.9.3. Servicios orientados a la implementación/consumo de Servicios Web

9.10. Implementación de Bots y Asistentes

9.10.1. Uso de Bots
9.10.2. Uso del Servicio Web en Bots
9.10.3. Implementación de Chatbots y asistentes web

Módulo 10. Programación Cloud. Gestión de proyectos y verificación del producto

10.1. Metodologías Cascada

10.1.1. Clasificación de metodologías
10.1.2. Modelo en cascada. Waterfall
10.1.3. Strong and weakness
10.1.4. Comparativa de modelos. Waterfall vs. Agile

10.2. Metodología Agile

10.2.1. Metodología Agile
10.2.2. El manifiesto Agile
10.2.3. Uso de Agile

10.3. Metodología Scrum

10.3.1. Metodología Scrum

10.3.1.1. Uso de Scrum

10.3.2. Eventos de Scrum
10.3.3. Artefactos de Scrum
10.3.4. Guía de Scrum

10.4. Agile Inception Desk

10.4.1. Agile Inception Desk
10.4.2. Fases en Inception Desk

10.5. Técnica Impact Mapping

10.5.1. Impact Mapping
10.5.2. Uso de Impact Mappig
10.5.3. Estructura Impact Mapping

10.6. Historias de usuario

10.6.1. Historias de usuario
10.6.2. Redacción de historias de usuario
10.6.3. Jerarquía de historias de usuario
10.6.4. Use Story Mapping

10.7. Test Qa Manual

10.7.1. Testing manual
10.7.2. Validación y Verificación. Diferencias
10.7.3. Pruebas manuales. Tipología
10.7.4. UAT. User Acceptance Testing
10.7.5. UAT y pruebas Alfa & beta
10.7.6. Calidad del software

10.8. Pruebas Automáticas

10.8.1. Pruebas Automáticas
10.8.2. Pruebas Manuales vs. Automáticas
10.8.3. El impacto del test automático
10.8.4. El Resultado de aplicar automatización
10.8.5. La rueda de la calidad

10.9. Pruebas Funcionales y No Funcionales

10.9.1. Pruebas funcionales y no funcionales
10.9.2. Pruebas funcionales

10.9.2.1. Pruebas unitarias
10.9.2.2. Pruebas de integración
10.9.2.3. Pruebas de regresión
10.9.2.4. Pruebas de smoke test
10.9.2.5. Pruebas de mono
10.9.2.6. Pruebas de sanidad

10.9.3. Pruebas No funcionales

10.9.3.1. Pruebas de carga
10.9.3.2. Pruebas de rendimiento
10.9.3.3. Pruebas de seguridad
10.9.3.4. Pruebas de configuración
10.9.3.5. Pruebas de estrés

10.10. Métodos y Herramientas de Verificación

10.10.1. Mapa de calor
10.10.2. Eye tracking
10.10.3. Mapas de Scroll
10.10.4. Mapas de movimiento
10.10.5. Mapas de confeti
10.10.6. Test A/B
10.10.7. Método Blue & Green Deployment
10.10.8. Método Canary Release
10.10.9. Selección de las herramientas
10.10.10. Herramientas analíticas

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En el mundo digital actual, la nube se ha convertido en una de las tecnologías más importantes para el desarrollo de aplicaciones y servicios en línea. Las empresas requieren programadores altamente capacitados para trabajar en la nube, y es por eso que TECH Universidad Tecnológica ofrece el Máster en Programación Cloud, para capacitar a los mejores profesionales en el campo de la programación en la nube. Este Máster esta diseñado para enseñar las habilidades y conocimientos necesarios para desarrollar aplicaciones escalables y robustas en la nube. El programa está dirigido a estudiantes con un conocimiento básico en programación y que deseen especializarse en la nube.

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Durante el programa, aprenderán a trabajar con plataformas en la nube líderes en la industria, como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform. Los estudiantes también tendrán la oportunidad de aplicar los conocimientos adquiridos en proyectos prácticos en equipo, donde se enfrentarán a problemas reales que se presentan en el desarrollo de aplicaciones en la nube. Los participantes del Máster en Programación Cloud de TECH Universidad Tecnológica adquirirán habilidades prácticas en áreas como el desarrollo de aplicaciones en la nube, la gestión de bases de datos en la nube, la seguridad en la nube, el análisis de datos en la nube y la automatización de procesos en la nube. Estas habilidades son altamente valoradas en la industria, y permitirán a los graduados destacarse en un mercado laboral cada vez más competitivo. El Máster en Programación Cloud de TECH Universidad Tecnológica es una excelente opción para aquellos que desean desarrollar sus habilidades en la nube y avanzar en su carrera en el mundo digital. Los graduados del programa tendrán habilidades altamente valoradas en la industria y estarán bien preparados para enfrentar los desafíos del desarrollo de aplicaciones en la nube. Si estás buscando convertirte en un Experto Universitario en la nube, ¡inscríbete hoy mismo!