Visión general
Este learning path está pensado para profesionales que necesitan una comprensión práctica de los entornos cloud utilizados en analítica, ingeniería de datos y despliegue de machine learning. El foco no está en preparar certificaciones, sino en entender cómo encajan los servicios cloud en flujos de datos reales.
Qué cubre el itinerario
- Conceptos base de cloud para equipos de analítica y ML
- Almacenamiento, cómputo, orquestación y servicios gestionados
- Pipelines de datos y patrones de scripting en distintas nubes
- Configuración de entornos para experimentación, entrenamiento y despliegue
- Casos de uso comparados entre AWS, GCP, Azure y Databricks
Módulos habituales
- Fundamentos de cloud y patrones de arquitectura
- Servicios AWS para procesamiento de datos y workloads de ML
- Servicios GCP para plataformas de datos y pipelines de IA aplicada
- Servicios Azure para BI, integración enterprise y operaciones ML
- Databricks para analítica colaborativa y notebooks escalables
Cuándo encaja bien
- Equipos de datos que pasan de entornos locales a ejecución en la nube
- Empresas que construyen plataformas internas de datos o ML
- Profesionales que necesitan una entrada estructurada al trabajo data en entornos multi-cloud
Opciones de entrega
Puede impartirse como workshop interno, academia modular, serie formativa orientada a arquitectura o itinerario blended con laboratorios y soporte de implementación.