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Google Cloud Platform

Curso Google Cloud Digital Leader + Cloud Engineer + Cloud Data Engineer (Triple Certificación)

Curso Google Cloud Digital Leader + Cloud Engineer + Cloud Data Engineer (Triple Certificación)

Precio habitual $1,680.00 USD
Precio habitual $1,680.00 USD Precio de oferta $1,680.00 USD
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Impuesto incluido.

Clases Virtuales en Vivo

Via Zoom con profesor en línea para resolver todas tus dudas y consultas.

  • 66 horas académicas
  • Tipo de Cambio S/. 3.70
  • Nivel Avanzado
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Beneficios del Curso

1 de 6

Nuestros alumnos certificados ahora trabajan en las compañías más exitosas

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Temario del Curso

Tema 1: Transformación Digital con Google Cloud

  • Laboratorio práctico para crear una aplicación Hello Cloud Run
  • Laboratorio práctico introductorio a Cloud Shell y gcloud

Tema 2: Explorando la Transformación de Datos con Google Cloud

Tema 3: Innovando con Inteligencia Artificial en Google Cloud

Tema 4: Modernizando Infraestructura y Aplicaciones con Google Cloud

  • Laboratorio práctico para conocer los fundamentos de Google Cloud y una introducción a Cloud Marketplace
  • Laboratorio práctico para conocer los servicios de VPC Networking y Google Compute Engine
  • Laboratorio práctico para conocer los conceptos básicos de Google Cloud y una introducción a Cloud Storage y Cloud SQL

Tema 5: Confianza y Seguridad con Google Cloud

  • Laboratorio práctico para conocer Cloud IAM
  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Computo en la nube y desplegar una maquina virtual de Windows
  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Monitoreo en la nube

Tema 6: Escalamiento con Google Cloud Operations

  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Almacenamiento en la nube utilizando la Consola Cloud
  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Almacenamiento en la nube usando CLI/SDK
  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Funciones en la nube utilzando la Consola
  • Laboratorio práctico para conocer el servicio de Funciones en la nube utilizandi la Línea de comandos

Tema 7: Fundamentos de la Infraestructura de Google Cloud

  • Laboratorio práctico para previsualizar la infraestructura
  • Laboratorio práctico para conocer los componentesl de una VPC
  • Laboratorio práctico para Implementación de Google Access Privado y Cloud NAT
  • Laboratorio práctico para trabajar con Máquinas Virtuales

Tema 8: Servicios Principales de la Infraestructura de Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Exploración de IAM
  • Laboratorio práctico de Cloud Storage
  • Laboratorio práctico de Implementación de SQL en la nube
  • Laboratorio práctico de Análisis de datos de facturación con BigQuery

Tema 9: Escalamiento, elasticidad y automatización de la Infraestructura de Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Configuración de un balanceador de carga HTTP con autoescalado
  • Laboratorio práctico de Configuración de un Balanceador de Carga Interno

Tema 10: Fundamentos de Google Kubernetes Engine

  • Laboratorio práctico con Cloud Build
  • Laboratorio práctico de Implementación de clústeres de piloto automático de GKE
  • Laboratorio práctico de Despliegue de GKE Autopilot Clusters usando Cloud Shell

Tema 11: Monitoreo y trazabilidad en Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Monitorización y Dashboarding de Múltiples Proyectos
  • Laboratorio práctico de Alertas en Google Cloud
  • Laboratorio práctico de Monitorización de Servicios
  • Laboratorio práctico de Log Analytics en Google Cloud
  • Laboratorio práctico de Registros de Auditoría en la Nube

Tema 12: Observabilidad en Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Monitoreo de un motor de computo mediante Ops Agent
  • Laboratorio práctico para Analizar el tráfico de red con VPC Flow Logs
  • Laboratorio práctico para Ver la latencia de aplicaciones con Cloud Trace

Tema 13: Fundamentos de Terraform en Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Infraestructura como código con Terraform
  • Laboratorio práctico de Creación de Dependencias de Recursos con Terraform
  • Laboratorio práctico de Automatización del Despliegue de Infraestructura con Terraform
  • Laboratorio práctico de Creación de un Backend Remoto

Tema 14: Creación de sistemas de análisis de flujos de datos en Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Publicación de datos en streaming en PubSub
  • Laboratorio práctico de Canalización de datos en streaming
  • Laboratorio práctico de Streaming de análisis y cuadros de mando
  • Laboratorio práctico de Canalización de datos en Bigtable

Tema 15: Fundamentos del Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow y Creación de canalizaciones de Data Pipelines en Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Ejecución de trabajos Apache Spark en Cloud Dataproc
  • Laboratorio práctico de Canalización sencilla de flujos de datos usando Python
  • Laboratorio práctico de MapReduce en Beam usando Python
  • Laboratorio práctico de Análisis de datos sin servidor con Dataflow usando Side Inputs con Python
  • Laboratorio práctico de Configuración de IAM y redes para sus trabajos de flujo de datos

Tema 16: Desarrollo de canalizaciones de Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow

  • Laboratorio práctico de Escritura de un ETL Pipeline usando Apache Beam y Cloud Dataflow usando Python
  • Laboratorio práctico de Pipelines de análisis por lotes con Cloud Dataflow usando Python
  • Laboratorio práctico de Uso de Dataflow para análisis en flujo usando Python

Tema 17: Manejo de operaciones de Procesamiento de datos sin servidor con Dataflow

  • Laboratorio práctico de Supervisión, registro e informes de errores para trabajos de Dataflow
  • Laboratorio práctico de Pruebas con Apache Beam usando Python
  • Laboratorio práctico de CI/CD con Dataflow
  • Laboratorio práctico de Plantillas personalizadas de Dataflow Flex usando Python

Tema 18: Modernización de lagos de datos y almacenes de datos con Google Cloud

  • Laboratorio práctico de Uso de BigQuery para realizar análisis
  • Laboratorio práctico de Carga de datos en Google Cloud SQL 2.5
  • Laboratorio práctico de Trabajo con datos JSON y Array en BigQuery 2.5
  • Laboratorio práctico de Tablas Particionadas en Google BigQuery

Tema 19: Creación de un almacén de datos con BigQuery

  • Laboratorio práctico de Creación de un almacén de datos mediante Joins y Unions
  • Laboratorio práctico de Creación de Tablas Particionadas por Fecha en BigQuery
  • Laboratorio práctico de Trabajo con JSON, Arrays y Structs en BigQuery

Tema 20: Construir un Data Mesh con Dataplex

  • Laboratorio práctico de Etiquetado de activos en Dataplex
  • Laboratorio práctico de Implementación de la seguridad en Dataplex
  • Laboratorio práctico de Evaluación de la calidad de los datos con Dataplex

Tema 21: Simulacro del examen oficial de certificación Google Cloud Digital Leader

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación Google Cloud Digital Leader así como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de Google Cloud que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

Tema 22: Simulacro del examen oficial de certificación Google Cloud Engineer

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación Google Cloud Engineer así como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de Google cloud que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

Tema 23: Simulacro del examen oficial de certificación Google Cloud Data Engineer

Revisaremos a detalle la guía oficial en español del examen de certificación Google Cloud Data Engineer así como las 10 preguntas de ejemplo para conocer los tips, consejos y estrategias de resolución. Además se realizará el Simulador Oficial del examen de Google Cloud que consta de 20 preguntas, donde los alumnos podrán validar su conocimientos aprendidos y preparación impartida en clase.

HORARIO DE CLASES:

Inicio: Sábado 15 de marzo

Frecuencia: Sábados
(22 clases de 3 horas cada una)

  • Sab
    (8 am a 11 am)
    +
    (1 pm a 4 pm)

  • Sab
    (9 am a 12 pm)
    +
    (2 pm a 5 pm)

  • Sab
    (10 am a 1 pm)
    +
    (3 pm a 6 pm)

  • Sab
    (11 am a 2 pm)
    +
    (4 pm a 7 pm)

  • Sab
    (3 pm a 6 pm)
    +
    (8 pm a 11 pm)

Profesor de Google Cloud

Ing. José Mejía

Experto certificado en Google Cloud con más de 5 años de experiencia en análisis de datos, soluciones multi-nube y gestión de proyectos. Actualmente se desempeña como Ingeniero de Datos y Machine Learning en Ferreycorp S.A. Tiene las siguientes certificaciones internacionales: Google Cloud Machine Learning Engineer, Google Cloud Data Engineer, Google Cloud Engineer, Google Cloud Digital Leader.

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