Este curso está diseñado para brindarte una base teórica sólida sobre la computación en la nube. Antes de tocar cualquier configuración técnica, es fundamental comprender los conceptos, la arquitectura y el "por qué" detrás de cada servicio. A lo largo del curso, analizaremos y compararemos la teoría detrás de los dos grandes gigantes de la industria: Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Lo que comprenderás al terminar:

• Fundamentos Multi-Cloud: Diferenciarás claramente los conceptos de IaaS, PaaS y SaaS, y estudiarás cómo se organiza lógicamente la infraestructura global (Regiones y Zonas de Disponibilidad).

• Seguridad y Control de Accesos: Analizarás el modelo de responsabilidad compartida, la teoría del principio de menor privilegio y los conceptos detrás de la gestión de identidades (IAM y Microsoft Entra ID).

• Redes y Arquitectura (VPC): Entenderás cómo se estructuran las redes virtuales seguras, revisando el propósito teórico de las subredes, tablas de ruteo, NAT Gateways y Security Groups.

• Cómputo, Almacenamiento y Datos: Explorarás las categorías de máquinas virtuales, los distintos tipos de almacenamiento (Bloques vs. Objetos) y los casos de uso ideales para Bases de Datos Relacionales y NoSQL.

• Exposición Segura a Producción: Conocerás la lógica detrás del balanceo de carga (ALB/NLB), el funcionamiento del ruteo de dominios (Route 53) y los fundamentos del cifrado de datos.

Este programa integral te llevará desde los conceptos fundamentales de agentes de inteligencia artificial hasta el despliegue completo de soluciones en producción. A través de 9 módulos estructurados, aprenderás a diseñar, desarrollar y desplegar agentes de IA utilizando tanto herramientas low-code como desarrollo avanzado con Python.

El curso combina teoría y práctica mediante proyectos reales, comenzando con prototipos visuales en N8N y progresando hacia implementaciones profesionales con LangChain, FastAPI y Streamlit. Desarrollarás habilidades para crear agentes con capacidad de razonamiento, memoria y herramientas personalizadas, además de exponerlos como APIs REST listas para producción.

¿Qué aprenderás?

• Arquitectura y componentes fundamentales de agentes de IA
• Prototipado rápido con plataformas low-code (N8N)
• Desarrollo con Python: desde sintaxis básica hasta programación avanzada
• Construcción de agentes inteligentes con LangChain (prompts, chains, memory, tools)
• Migración de prototipos low-code a implementaciones profesionales en código
• Creación de interfaces interactivas con Streamlit
• Desarrollo y exposición de APIs REST con FastAPI/Flask
• Arquitectura de proyectos, buenas prácticas y versionamiento
• Preparación para producción: seguridad, logging, despliegue y monitoreo

¿Alguna vez has dicho la frase "pero si en mi máquina funcionaba"? Este curso está diseñado para eliminar ese problema de tu vida profesional para siempre.

En este entrenamiento práctico, no solo aprenderás a escribir comandos de Docker; entenderás la arquitectura que hace posible la magia. Pasaremos de la virtualización tradicional a la contenerización, aprendiendo las mejores prácticas de la industria y la sintaxis estructurada que usan los ingenieros Senior.

Lo que aprenderás:

• Arquitectura de Bajo Nivel: Entenderás la diferencia real entre Máquinas Virtuales y Contenedores (Namespaces, Cgroups y Kernel sharing).

• Docker CLI Profesional: Dominarás el ciclo de vida de los contenedores usando la sintaxis moderna y estructurada (docker container run).

• Creación de Imágenes: Aprenderás a empaquetar tus propias aplicaciones (Python, Node, Java) creando Dockerfiles optimizados.

• Redes y Puertos: Expondrás tus aplicaciones al mundo real entendiendo el mapeo de puertos y la comunicación entre servicios.

• Persistencia de Datos: Gestionarás Volúmenes para que tu base de datos no pierda información al reiniciarse.

• Introducción a la Orquestación: (Próximamente) Daremos el salto a Kubernetes para gestionar flotas de contenedores.

Metodología: El curso combina pizarrón blanco (Whiteboard) para explicar conceptos complejos de arquitectura, con laboratorios en terminal donde ejecutaremos, romperemos y arreglaremos contenedores en tiempo real.

Requisitos:

• Conocimientos básicos de navegación en terminal (Linux/PowerShell).

• Conceptos básicos de desarrollo de software.

• Una computadora con virtualización habilitada (para instalar Docker Desktop).