Máster Online en
DevOps & Cloud Computing con IA

Un mes antes del primer día accedes al módulo de nivelación para que todos lleguéis con la misma base, sea cual sea tu punto de partida. Repasarás la línea de comandos en Linux, los fundamentos de redes y el control de versiones con Git. Llegarás listo para aprovechar cada módulo sin que la base te frene en las primeras semanas.

El punto de partida común para todos los perfiles. Aprenderás administración de sistemas, virtualización, fundamentos de Linux y scripting con Bash, las bases técnicas que todo profesional DevOps necesita dominar antes de tocar cloud o automatización. Saldrás listo para enfrentarte a infraestructuras reales sin que la base te frene.

DevOps no es solo herramientas, es una forma de trabajar. Conocerás los principios que sostienen la metodología, el toolchain profesional completo y cómo se integra DevOps dentro de una organización. Es el contexto que te permite tomar decisiones técnicas alineadas con negocio, no como un ejercicio aislado.

La capa donde se sostiene cualquier sistema en producción. Trabajarás administración avanzada de Linux (servicios, systemd, almacenamiento y LVM) y redes IP en profundidad con subnetting, routing y firewalls. Sin dominar la infraestructura no se entienden los problemas que llegarán al CI/CD ni a Kubernetes.

Tu primer contacto con cloud profesional. Aprenderás los fundamentos del Cloud Computing, organización de proyectos en GCP, compute con autoescalado, almacenamiento y bases de datos. Te permitirá entender los conceptos clave que después aplicarás en cualquier proveedor cloud.

Docker es el estándar para empaquetar aplicaciones modernas. Trabajarás arquitectura, networking, persistencia de datos, imágenes custom y Docker Compose para orquestar entornos completos en local. La base sin la que no se entiende Kubernetes ni cualquier despliegue cloud moderno.

Kubernetes es el motor que ejecuta el software de las empresas líderes hoy. Aprenderás su arquitectura, instalación, despliegues con Pods, ReplicaSets y Deployments, networking y gestión de aplicaciones. Saldrás capaz de operar clusters reales y entender cómo se diseñan plataformas escalables.

Amazon Web Services es el proveedor cloud más demandado por las empresas que contratan perfiles DevOps. Trabajarás cuenta raíz y cuentas delegadas, estructura organizativa, IAM en profundidad, diseño de red enterprise con VPC, cómputo EC2, almacenamiento y autoescalado. Una visión 360 para operar entornos AWS en producción.

El tercer gran proveedor cloud y el estándar en buena parte del mundo enterprise. Trabajarás la organización de recursos y suscripciones, la identidad con Entra ID, redes virtuales, cómputo y almacenamiento en Azure, y sus equivalencias con AWS y GCP. Saldrás capaz de moverte en entornos multi-cloud, justo lo que piden las empresas grandes.

Configurar servidores a mano no escala. Aprenderás Infraestructura como Código para aprovisionar recursos cloud de forma declarativa con Terraform (estado, módulos y providers) y a automatizar la configuración de sistemas con Ansible. Saldrás capaz de levantar y versionar entornos completos con código, de forma repetible y sin pasos manuales.

Automatizar el camino del código a producción es lo que separa a un desarrollador junior de un perfil DevOps. Aprenderás los principios y arquitectura de pipelines, CI/CD con GitHub Actions, GitOps y despliegue continuo en Kubernetes con ArgoCD. La pieza que conecta el desarrollo con la operación real.

No se puede operar lo que no se ve. Trabajarás monitorización de métricas con Prometheus, cuadros de mando con Grafana y centralización de logs con el stack ELK, además de alertas y las señales clave de un sistema en producción. Saldrás capaz de detectar los problemas antes de que lleguen al usuario y de responder con datos, no a ciegas.

La seguridad ya no es el último paso: va dentro del pipeline. Aprenderás a integrarla en todo el ciclo (enfoque shift-left): gestión de secretos, escaneo de imágenes y dependencias, permisos de mínimo privilegio (IAM) y hardening de entornos cloud. Saldrás capaz de desplegar rápido manteniendo la infraestructura segura.

Mantener un sistema en pie bajo carga es una disciplina en sí misma. Trabajarás procesos y herramientas de gestión de incidencias, post-mortems y análisis de causa raíz, y Site Reliability Engineering (SRE) en profundidad con error budgets y chaos engineering. La capa que las empresas más exigentes (Google, Netflix, Meta) tienen consolidada y que aquí aprenderás a aplicar.

La IA ya forma parte de la operación y del despliegue. Aprenderás AIOps (IA aplicada a la monitorización, la detección de anomalías y la automatización de operaciones) y los fundamentos de MLOps: cómo se versionan, despliegan y monitorizan modelos de Machine Learning en producción con el mismo rigor que cualquier otro servicio. Saldrás preparado para sostener también las cargas de trabajo de IA, cada vez más presentes en las empresas.

En el tramo final aplicarás todo lo aprendido en un proyecto integrador end-to-end. Diseñarás la arquitectura, levantarás la infraestructura como código, montarás el pipeline CI/CD y harás despliegue cloud completo con observabilidad. Defenderás el proyecto ante tribunal y saldrás con una pieza ejecutable que pasa directa a tu portfolio técnico para procesos de selección reales.