Este curso proporciona los conocimientos y habilidades necesarios para utilizar GitHub Copilot de forma eficaz y responsable dentro del ciclo de vida del desarrollo de software. A lo largo del curso se abordan los fundamentos de GitHub Copilot, la ingeniería de indicaciones, el uso de Copilot Chat y sus características avanzadas, la generación y mejora de código, las pruebas unitarias, la administración y personalización de Copilot en organizaciones y su aplicación práctica en proyectos con JavaScript y Python.
Objetivos
Al finalizar el curso, el alumnado será capaz de:
- Comprender las principales características y capacidades de GitHub Copilot.
- Aplicar los principios de IA responsable en el uso de herramientas de asistencia al desarrollo.
- Crear indicaciones eficaces para obtener sugerencias de código más precisas y relevantes.
- Utilizar GitHub Copilot para generar, completar, explicar, depurar y refactorizar código.
- Trabajar con GitHub Copilot Chat, chat en línea, comandos de barra diagonal y agentes.
- Aprovechar GitHub Copilot desde distintos entornos de desarrollo y desde la línea de comandos.
- Utilizar GitHub Copilot para mejorar la documentación y reducir tareas repetitivas de desarrollo.
- Crear y mejorar pruebas unitarias mediante GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat.
- Comprender las opciones de administración, privacidad, seguridad y exclusión de contenido de GitHub Copilot.
- Diferenciar las capacidades de GitHub Copilot Free, Pro, Business y Enterprise.
- Identificar casos de uso de GitHub Copilot a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.
- Aplicar GitHub Copilot en proyectos prácticos desarrollados con JavaScript y Python.
- Prepararse para acreditar los conocimientos fundamentales relacionados con GitHub Copilot.
- Profesor: Alejandro Muñoz
- Profesor: Yosward Narvaez
- Profesor: Profesor NI
Objetivos
- Explorar cómo Azure Databricks permite a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático implementar soluciones de Machine Learning a gran escala.
- Aprovechar las capacidades de escalado en la nube de Azure Databricks para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático.
- Utilizar herramientas y frameworks de código abierto, como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow, en el entorno de Azure Databricks.
- Utilizar herramientas y frameworks de código abierto, como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow, en el entorno de Azure Databricks.
- Optimizar y gestionar modelos de Machine Learning para análisis de datos avanzados y predicciones eficaces.
- Desarrollar experiencia práctica en la implementación de flujos de trabajo de aprendizaje automático en un entorno de Azure Databricks.
- Profesor: Profesor NI
- Profesor: Rafael Quiroz
Este curso proporciona a los estudiantes el conocimiento y las habilidades para administrar una infraestructura de base de datos de SQL Server para bases de datos relacionales en la nube, locales e híbridas y quienes trabajan con las ofertas de bases de datos relacionales PaaS de Microsoft. Además, será útil para las personas que desarrollan aplicaciones que entregan contenido de bases de datos relacionales basadas en SQL.
Objetivos
- Planificar, desplegar y configurar ofertas de Azure SQL
- Supervisar el rendimiento de la base de datos y ajustar una base de datos y las consultas para un rendimiento óptimo
- Planificar y configurar una solución de alta disponibilidad
- Profesor: Alejandro Muñoz
- Profesor: Yosward Narvaez
- Profesor: Profesor NI
Este curso está pensado para profesionales de datos con experiencia en la extracción, transformación y carga de datos. Los alumnos aprenderán a diseñar y desarrollar patrones de carga de datos eficaces, arquitecturas de datos y procesos de orquestación. Los alumnos también deben tener experiencia en la manipulación y transformación de datos con uno de los siguientes lenguajes de programación: Lenguaje de consulta estructurado (SQL), PySpark o Lenguaje de consulta Kusto (KQL).
Objetivos
En este curso, aprenderás a implementar soluciones de ingeniería de datos con Microsoft Fabric. Aprenderás a:
- Ingerir y transformar datos.
- Supervisar una solución de análisis.
- Proteger y administrar una solución de análisis.
- Profesor: Profesor NI
- Profesor: Rafael Quiroz
Este curso cubre métodos y prácticas para implementar y administrar soluciones de análisis de datos a escala empresarial utilizando Microsoft Fabric. Los estudiantes aprovecharán la experiencia analítica existente y aprenderán a utilizar los componentes de Microsoft Fabric, incluidos lagos, almacenes de datos, cuadernos, flujos de datos, canalizaciones de datos y modelos semánticos, para crear e implementar activos analíticos. Este curso es más adecuado para aquellos que tienen la certificación PL-300 o experiencia similar en el uso de Power BI para la transformación, modelado, visualización e intercambio de datos. Además, los estudiantes deben tener experiencia previa en la creación e implementación de soluciones de análisis de datos a nivel empresarial.
Objetivos
- Planificar, implementar y administrar una solución para el análisis de datos.
- Preparar y servir datos.
- Implementar y administrar modelos semánticos.
- Explorar y analizar datos.
- Profesor: Alejandro Muñoz
- Profesor: Yosward Narvaez
- Profesor: Profesor NI