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Curso de Google Cloud Platform (GCP)

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Descubre Google Cloud Platform (GCP), una potente plataforma de computación en la nube que ofrece servicios para crear y administrar aplicaciones escalables. Este curso cubre desde los conceptos básicos hasta los servicios fundamentales como Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery y más, con un enfoque práctico para principiantes.

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Formación en Google Cloud Platform (GCP) bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Google Cloud Platform (GCP)

Profesionales de TI, desarrolladores y estudiantes interesados en explorar los servicios fundamentales de Google Cloud Platform.

Objetivos de nuestro curso de Google Cloud Platform (GCP)

  • Comprender los fundamentos de Google Cloud Platform y su arquitectura general.
  • Familiarizarse con los servicios clave de GCP como Compute Engine, Cloud Storage y BigQuery.
  • Aprender a configurar y gestionar proyectos en GCP.
  • Introducirse en la implementación de soluciones escalables utilizando herramientas y servicios de GCP.
  • Desarrollar habilidades para optimizar el rendimiento y la seguridad de las soluciones en la nube.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Google Cloud Platform (GCP)

Descubre Google Cloud Platform (GCP), una potente plataforma de computación en la nube que ofrece servicios para crear y administrar aplicaciones escalables. Este curso cubre desde los conceptos básicos hasta los servicios fundamentales como Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery y más, con un enfoque práctico para principiantes.

Requisitos de nuestro curso de Google Cloud Platform (GCP)

  • Experiencia previa y conocimientos necesarios: Conocimientos de redes y sistemas operativos. Familiaridad con la línea de comandos y terminal. Comprensión de conceptos de computación en la nube.
  • Instalaciones previas requeridas: Acceso a una cuenta de Google. Navegador web actualizado.
  • Requisitos de hardware mínimo: Procesador: Intel i5 o equivalente. RAM: 8 GB. Espacio en disco: 10 GB libres. Sistema operativo: Windows, macOS, o Linux.
  • Licencias o permisos específicos: Cuenta activa en Google Cloud Platform con acceso a créditos suficientes.

Temario del curso de Google Cloud Platform (GCP)

tema 1

Introducción a Google Cloud Platform

  • ¿Qué es Google Cloud Platform (GCP)?
  • Historia y evolución de GCP.
  • Comparación con otras plataformas de nube: AWS y Azure.
  • Principales casos de uso y beneficios.
  • Arquitectura general de GCP y regiones.
  • Explorar el ecosistema de productos y servicios.
  • Acceso al portal de GCP.
  • Configuración de una cuenta de GCP y facturación.
  • Créditos gratuitos y límites iniciales.
  • Recursos y documentación oficial para aprendizaje continuo.
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tema 2

Configuración Inicial y Gestión de Proyectos

  • ¿Qué es un proyecto en GCP?
  • Creación y organización de proyectos.
  • Configuración inicial de un proyecto.
  • Definición de permisos y roles en proyectos.
  • Métodos para habilitar servicios API en un proyecto.
  • Configuración de presupuestos y alertas de costos.
  • Integración de Cloud Shell para gestión de proyectos.
  • Resolución de problemas comunes durante la configuración.
  • Práctica: crear un proyecto con configuración básica.
  • Mejores prácticas para gestionar múltiples proyectos.
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tema 3

Introducción a Compute Engine

  • ¿Qué es Compute Engine y cómo funciona?
  • Creación de máquinas virtuales en GCP.
  • Configuración de imágenes y tamaños de máquina.
  • Métodos para conectar a máquinas virtuales con SSH.
  • Gestión de almacenamiento asociado a instancias.
  • Práctica: desplegar un servidor web básico.
  • Comparación entre Compute Engine y App Engine.
  • Métodos para gestionar múltiples instancias.
  • Resolución de problemas comunes en Compute Engine.
  • Mejores prácticas para optimizar máquinas virtuales.
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tema 4

Introducción a Cloud Storage

  • ¿Qué es Cloud Storage y cómo se utiliza?
  • Tipos de almacenamiento: Standard, Nearline, Coldline y Archive.
  • Creación de buckets y configuración inicial.
  • Métodos para cargar y descargar archivos.
  • Configuración de permisos y acceso a datos.
  • Práctica: almacenar y compartir archivos públicamente.
  • Métodos para integrar Cloud Storage con otras herramientas.
  • Resolución de problemas comunes en Cloud Storage.
  • Impacto del tipo de almacenamiento en costos.
  • Mejores prácticas para gestionar almacenamiento en GCP.
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tema 5

Redes Virtuales en GCP

  • ¿Qué son las redes virtuales en GCP?
  • Creación y configuración de redes virtuales.
  • Métodos para configurar subredes y rangos IP.
  • Práctica: establecer reglas de firewall.
  • Métodos para conectar recursos en diferentes regiones.
  • Introducción a Cloud Load Balancer.
  • Resolución de problemas relacionados con conectividad.
  • Impacto de las redes virtuales en la seguridad.
  • Comparación entre redes personalizadas y automáticas.
  • Mejores prácticas para diseñar redes seguras y escalables.
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tema 6

Bases de Datos en Google Cloud

  • Introducción a los servicios de bases de datos en GCP.
  • ¿Qué es Cloud SQL y cómo funciona?
  • Creación y configuración de bases de datos MySQL y PostgreSQL.
  • Métodos para conectarse a una base de datos Cloud SQL.
  • Resolución de problemas relacionados con la conectividad.
  • Introducción a Firestore y Bigtable.
  • Comparación entre bases de datos SQL y NoSQL en GCP.
  • Métodos para importar y exportar datos.
  • Casos prácticos de uso de bases de datos en la nube.
  • Mejores prácticas para gestionar bases de datos en GCP.
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tema 7

Introducción a BigQuery

  • ¿Qué es BigQuery y por qué es útil?
  • Configuración inicial y acceso a BigQuery.
  • Práctica: consulta básica en BigQuery utilizando SQL.
  • Métodos para cargar datos en BigQuery desde Cloud Storage.
  • Métodos para optimizar consultas y reducir costos.
  • Comparación entre BigQuery y otras herramientas de análisis.
  • Integración de BigQuery con herramientas de visualización como Data Studio.
  • Resolución de problemas comunes en BigQuery.
  • Casos prácticos de análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Mejores prácticas para trabajar con BigQuery.
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tema 8

Automatización con Cloud Functions

  • ¿Qué son las Cloud Functions en GCP?
  • Creación de funciones básicas utilizando Node.js o Python.
  • Métodos para configurar triggers y eventos.
  • Práctica: diseño de una función para procesar datos en tiempo real.
  • Métodos para integrar Cloud Functions con otros servicios de GCP.
  • Resolución de problemas relacionados con la ejecución de funciones.
  • Comparación entre Cloud Functions y Compute Engine.
  • Casos prácticos de automatización utilizando funciones.
  • Impacto de la automatización en la eficiencia de aplicaciones.
  • Mejores prácticas para diseñar funciones escalables.
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tema 9

Introducción a Kubernetes Engine (GKE)

  • ¿Qué es Google Kubernetes Engine (GKE) y su relevancia?
  • Configuración inicial de un clúster en GKE.
  • Métodos para desplegar aplicaciones en contenedores.
  • Práctica: implementación de una aplicación básica en GKE.
  • Configuración de balanceadores de carga en Kubernetes.
  • Métodos para escalar aplicaciones automáticamente.
  • Resolución de problemas comunes al trabajar con GKE.
  • Comparación entre GKE y otros servicios de contenedores en GCP.
  • Impacto de GKE en la eficiencia operativa.
  • Mejores prácticas para gestionar clústeres Kubernetes en GKE.
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tema 10

Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

  • Introducción al modelo IAM en Google Cloud.
  • Métodos para asignar roles y permisos en GCP.
  • Práctica: creación de un rol personalizado.
  • Métodos para gestionar cuentas de servicio.
  • Resolución de problemas relacionados con permisos.
  • Métodos para auditar y monitorear accesos en GCP.
  • Casos prácticos de configuración de seguridad basada en IAM.
  • Comparación entre IAM en GCP y otras plataformas.
  • Impacto de una gestión eficiente de IAM en la seguridad.
  • Mejores prácticas para garantizar un control de acceso adecuado.
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tema 11

Monitoreo y Registro con Stackdriver

  • ¿Qué es Google Cloud Operations Suite (Stackdriver)?
  • Configuración inicial de herramientas de monitoreo y registro.
  • Práctica: configuración de alertas para una aplicación en Compute Engine.
  • Métodos para analizar métricas de rendimiento.
  • Resolución de problemas utilizando registros de Stackdriver.
  • Métodos para crear dashboards personalizados.
  • Casos prácticos de monitoreo en aplicaciones empresariales.
  • Comparación entre herramientas de monitoreo en GCP y otras plataformas.
  • Impacto del monitoreo en la detección proactiva de problemas.
  • Mejores prácticas para utilizar Stackdriver eficazmente.
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tema 12

Gestión de Aplicaciones sin Servidor con App Engine

  • Introducción a Google App Engine.
  • Creación y despliegue de aplicaciones en App Engine.
  • Métodos para configurar entornos estándar y flexibles.
  • Práctica: implementación de una API básica en App Engine.
  • Métodos para manejar actualizaciones y versiones de aplicaciones.
  • Resolución de problemas relacionados con despliegues en App Engine.
  • Comparación entre App Engine y Compute Engine.
  • Casos prácticos de aplicaciones empresariales en App Engine.
  • Impacto del modelo sin servidor en la escalabilidad.
  • Mejores prácticas para desarrollar con App Engine.
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tema 13

Trabajo con Cloud Pub/Sub

  • ¿Qué es Cloud Pub/Sub y cómo funciona?
  • Configuración inicial de un tema y suscripciones.
  • Práctica: diseño de un sistema de mensajería básica.
  • Métodos para integrar Pub/Sub con otros servicios de GCP.
  • Resolución de problemas relacionados con la entrega de mensajes.
  • Métodos para garantizar la persistencia y el orden de los mensajes.
  • Casos prácticos de sistemas basados en eventos con Pub/Sub.
  • Comparación entre Pub/Sub y otros sistemas de mensajería.
  • Impacto de Pub/Sub en arquitecturas escalables.
  • Mejores prácticas para diseñar sistemas confiables con Pub/Sub.
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tema 14

Seguridad y Encriptación en GCP

  • Introducción a las herramientas de seguridad en Google Cloud.
  • Métodos para habilitar HTTPS en aplicaciones web.
  • Configuración de claves de encriptación gestionadas por el cliente.
  • Práctica: creación de una política de seguridad avanzada.
  • Resolución de problemas relacionados con la configuración de seguridad.
  • Métodos para proteger datos en tránsito y en reposo.
  • Casos prácticos de seguridad aplicada en proyectos reales.
  • Comparación entre enfoques de seguridad en GCP y otras nubes.
  • Impacto de la seguridad en la confianza del cliente.
  • Mejores prácticas para mantener aplicaciones seguras.
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tema 15

Machine Learning y AI en Google Cloud

  • Introducción a las herramientas de AI en GCP.
  • Exploración de AutoML y su uso en proyectos básicos.
  • Configuración inicial para trabajar con AI Platform.
  • Práctica: diseño de un modelo simple de clasificación.
  • Métodos para integrar servicios de AI en aplicaciones existentes.
  • Resolución de problemas relacionados con el entrenamiento de modelos.
  • Casos prácticos de AI aplicada en soluciones empresariales.
  • Comparación entre herramientas de AI en GCP y otras plataformas.
  • Impacto de la AI en la innovación empresarial.
  • Mejores prácticas para aprovechar AI en proyectos.
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tema 16

Configuración de Cloud Interconnect

  • ¿Qué es Cloud Interconnect y cómo se utiliza?
  • Métodos para configurar conexiones dedicadas y compartidas.
  • Práctica: establecer una conexión segura con redes empresariales.
  • Métodos para optimizar la latencia en conexiones híbridas.
  • Resolución de problemas relacionados con la conectividad.
  • Métodos para garantizar la redundancia en conexiones críticas.
  • Casos prácticos de integración híbrida con Cloud Interconnect.
  • Comparación entre soluciones de conexión en GCP y otras nubes.
  • Impacto de Cloud Interconnect en la continuidad empresarial.
  • Mejores prácticas para diseñar redes híbridas eficientes.
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tema 17

Optimización de Costos en GCP

  • Métodos para analizar y reducir costos en Google Cloud.
  • Configuración de presupuestos y alertas para proyectos.
  • Práctica: identificación de recursos infrautilizados.
  • Métodos para optimizar el uso de almacenamiento y cómputo.
  • Resolución de problemas relacionados con sobrecostos.
  • Métodos para aprovechar créditos gratuitos y descuentos.
  • Casos prácticos de optimización en proyectos empresariales.
  • Comparación entre estrategias de costos en GCP y otras plataformas.
  • Impacto de la optimización de costos en el presupuesto empresarial.
  • Mejores prácticas para gestionar costos en la nube.
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tema 18

Trabajando con APIs y SDKs en GCP

  • Introducción a las APIs y SDKs disponibles en GCP.
  • Configuración inicial para utilizar las APIs de Google Cloud.
  • Práctica: diseño de una aplicación que consuma la API de Cloud Storage.
  • Métodos para gestionar autenticación en APIs.
  • Resolución de problemas relacionados con el uso de SDKs.
  • Métodos para integrar APIs en aplicaciones empresariales.
  • Casos prácticos de desarrollo basado en APIs.
  • Comparación entre SDKs de GCP y otros proveedores.
  • Impacto del uso de APIs en la personalización de soluciones.
  • Mejores prácticas para trabajar con APIs y SDKs.
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tema 19

Escalabilidad y Alta Disponibilidad

  • Conceptos básicos de escalabilidad en Google Cloud.
  • Métodos para configurar autoescalado en Compute Engine.
  • Práctica: diseño de una solución de alta disponibilidad.
  • Métodos para manejar fallos en aplicaciones críticas.
  • Resolución de problemas relacionados con balanceadores de carga.
  • Métodos para garantizar la redundancia en entornos multirregionales.
  • Casos prácticos de aplicaciones escalables en GCP.
  • Comparación entre enfoques de escalabilidad en GCP y otros servicios.
  • Impacto de la escalabilidad en la experiencia del usuario.
  • Mejores prácticas para garantizar aplicaciones robustas y escalables.
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tema 20

Proyecto Final: Diseño e Implementación de una Solución Completa en GCP

  • Definición de objetivos y alcance del proyecto.
  • Configuración inicial de recursos y servicios.
  • Implementación de una solución que integre Compute Engine, Cloud Storage y BigQuery.
  • Configuración de seguridad y encriptación.
  • Optimización de rendimiento y costos.
  • Resolución de errores y pruebas finales.
  • Preparación para el despliegue en producción.
  • Documentación del proyecto y sus configuraciones.
  • Presentación de resultados y retroalimentación.
  • Reflexión sobre el aprendizaje y mejoras futuras.
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