Reconocidos por:

Reconocidos por QS Stars Rating System

Acreditados como:

Acreditados como Google Partner

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE REDES EN AWS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. GOBERNANZA Y AUTOMATIZACIÓN EN AWS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. SERVICIOS DE RED AVANZADOS EN AWS

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING EN AWS

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN MACHINE LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTEGRACIÓN DE MACHINE LEARNING CON SERVICIOS DE AWS

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CASOS DE ESTUDIO Y MEJORES PRÁCTICAS

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
El Curso en Redes, Gobernanza y Machine Learning en AWS te ofrece una oportunidad única para adentrarte en uno de los sectores más prometedores y de mayor demanda laboral en la actualidad. La transformación digital y la adopción masiva de tecnologías en la nube han generado una necesidad imperiosa de profesionales capacitados en AWS. Este curso abarca desde los fundamentos de redes en AWS hasta la integración de Machine Learning con servicios avanzados, pasando por la gobernanza, la automatización y la seguridad en Machine Learning. Te formarás en habilidades esenciales para diseñar, implementar y gestionar redes en AWS, así como en la creación de soluciones de Machine Learning que respeten los más altos estándares de seguridad y privacidad. Además, estudiarás casos prácticos y mejores prácticas que te permitirán aplicar tus conocimientos en situaciones reales, incrementando así tu valor en el mercado laboral. El curso es 100% online, facilitando tu aprendizaje desde cualquier lugar y a tu propio ritmo. No pierdas la oportunidad de posicionarte como un experto en AWS, una plataforma que lidera la innovación tecnológica global.

Objetivos
- Comprender los fundamentos de redes en AWS y su arquitectura. - Aplicar principios de gobernanza y automatización en entornos AWS. - Configurar y gestionar servicios de red avanzados en AWS. - Introducirte en conceptos básicos de machine learning en AWS. - Asegurar la privacidad y seguridad en proyectos de machine learning. - Integrar machine learning con distintos servicios de AWS. - Analizar casos de estudio y aplicar mejores prácticas en AWS.
Salidas profesionales
- Ingeniero de redes en AWS - Consultor en gobernanza y automatización en la nube - Especialista en servicios de red avanzados - Analista de seguridad en machine learning - Desarrollador de soluciones de machine learning integradas con AWS - Arquitecto de soluciones AWS con enfoque en machine learning - Gestor de proyectos de automatización y gobernanza en AWS
Para qué te prepara
El Curso en Redes, Gobernanza y Machine Learning en AWS te prepara para diseñar y gestionar redes en AWS, implementando estrategias de gobernanza y automatización eficaces. Adquirirás habilidades avanzadas en servicios de red, así como conocimientos en seguridad y privacidad en Machine Learning. Además, aprenderás a integrar soluciones de Machine Learning con otros servicios de AWS y a aplicar las mejores prácticas mediante casos de estudio. Esta formación es complementaria y no habilitante para el ejercicio profesional.

A quién va dirigido
El Curso en Redes, Gobernanza y Machine Learning en AWS está dirigido a profesionales y titulados del sector que desean profundizar en los fundamentos de redes en AWS, gobernanza y automatización, servicios de red avanzados, y la seguridad y privacidad en machine learning. También se explorarán la integración de machine learning con servicios de AWS y casos de estudio. Este curso es complementario y no habilitante para el ejercicio profesional.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.
Carácter oficial
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Titulación de curso en machine learning aws

Titulación expedida por Educa Open, centro especializado en formación en diversas áreas tecnológicas
EDUCAOPEN
EDUCAOPEN_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Juan Rios Jiménez

Docente de la facultad de programación y desarrollo de software

Euroinnova International Online Education
Cristina Muñoz Aycuens

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge Córdoba Merino

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Euroinnova International Online Education
Jorge López Blasco

Docente de la facultad de ciberseguridad y cloud computing

Descubre todas nuestras becas personalizadas

-25%
ANTIGUOS
ALUMNOS
-20%
BECA
DESEMPLEO
-15%
BECA
EMPRENDE
-15%
BECA
AMIGO
Metodología MyLxp
Solicita información
Equipo docente especializado

¡Muchas gracias!

Hemos recibido correctamente tus datos. En breve nos pondremos en contacto contigo.