CLOUD COMPUTING
Domina Cloud Computing fundamentals con Google Cloud Platform: IaaS, PaaS, SaaS, almacenamiento (Cloud Storage, Firestore, BigQuery), procesamiento (Dataflow), contenedores (Docker, Kubernetes) y arquitectura escalable.
Introducción integral a Cloud Computing y Google Cloud Platform. Aprenderás conceptos fundamentales, modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS), almacenamiento en la nube, procesamiento distribuido, virtualización y orquestación de contenedores.
Diseñarás arquitecturas robustas, escalables y eficientes en costos en la nube. Implementarás soluciones con Docker y Kubernetes, crearás pipelines de datos con Dataflow, gestionarás seguridad y compliance, y optimizarás costos de infraestructura.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para desarrolladores, data engineers y arquitectos enfocados en cloud-native solutions.
- Desarrolladores migrando a cloud
- Data engineers implementando pipelines cloud
- Arquitectos diseñando soluciones escalables
- DevOps engineers gestionando infraestructura
- Equipos de datos usando Google Cloud
- Profesionales enfocados en cloud-first arquitectura
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Fundamentos de Cloud Computing
Entiende conceptos fundamentales de computación en la nube, modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS), ventajas y desafíos. Compara cloud vs infraestructura on-premises y evalúa cuándo usar cada modelo.
- 02
Google Cloud Platform (GCP) - Conceptos y Servicios
Familiarízate con Google Cloud Platform, servicios principales y cómo se integran. Navega Cloud Console, entiende estructura de proyectos, identificas servicios para analítica y diseña soluciones.
- 03
Almacenamiento de Datos en la Nube
Domina opciones de almacenamiento: Cloud Storage para objetos, Firestore para documentos, Cloud SQL para bases de datos relacionales, Cloud Bigtable para escala masiva. Selecciona opción correcta para cada caso.
- 04
Procesamiento y Orquestación de Datos
Aprende a procesar datos con Cloud Dataflow (Apache Beam) para ETL, Cloud Functions para tareas ligeras, Cloud Workflows para orquestación. Crea pipelines batch y streaming, implementa transformaciones.
- 05
Virtualización y Orquestación de Contenedores
Aprende Docker para containerización, crea y ejecuta imágenes. Utiliza Kubernetes y Google Kubernetes Engine (GKE) para orquestar contenedores en escala, gestiona deployments, servicios y escalado automático.
- 06
Arquitectura de Soluciones Cloud y Best Practices
Diseña arquitecturas cloud escalables y resilientes. Implementa high availability y disaster recovery, aplica security best practices, optimiza costos de infraestructura y documentas soluciones.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Explicar modelos IaaS, PaaS y SaaS con ejemplos reales
- Navegar Google Cloud Console y crear proyectos
- Seleccionar servicios GCP correctos para casos de uso
- Implementar Cloud Storage para almacenamiento de objetos
- Crear instancias Cloud SQL y Firestore
- Implementar pipelines Dataflow batch y streaming
- Crear Dockerfiles y construir imágenes
- Desplegar aplicaciones en Google Kubernetes Engine
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Otros cursos ignoran orquestación con Kubernetes/GKE
- Muchos no cubren pipelines Dataflow para procesamiento
- Falta capacitación en arquitectura resiliente y escalable
- No enseñan optimización realista de costos GCP
En WAT
- WAT cubre las 6 unidades: fundamentos, GCP, storage, procesamiento, contenedores, arquitectura
- Incluye Dataflow, Cloud Functions y Kubernetes/GKE
- Enfoque en arquitectura resiliente, segura y cost-optimized
- Enseña best practices de cloud-native design
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuál es diferencia entre IaaS, PaaS y SaaS?
IaaS: infraestructura (VMs, storage); tú gestiona apps. PaaS: plataforma (runtime, DB); solo apps. SaaS: software completo (Gmail, Salesforce); nada que gestionar.
¿Necesito Google Cloud para aprender este curso?
Sí, necesitas cuenta GCP. Hay $300 créditos gratuitos, suficientes para aprender. Muchos servicios son free tier después.
¿Qué es Dataflow?
Dataflow es servicio GCP que ejecuta pipelines Apache Beam. Procesa datos batch y streaming, escalable sin gestionar infraestructura.
¿Por qué usar Kubernetes si GCP maneja infraestructura?
Kubernetes es portable: mismo código corre en GCP, AWS, on-premises. GKE es implementación Google. Útil si necesitas multi-cloud.
¿Cuánto cuesta infraestructura GCP?
Varía: VMs (~$5-100/mes), Cloud Storage (~$0.02/GB), BigQuery (~$6.25/TB consultado). Course enseña cost-optimization.
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