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Este módulo profundiza en los ambientes de automatización de Transformación Digital mediante la exploración de las tecnologías contemporáneas clave utilizadas para construir soluciones de automatización de Transformación Digital, incluyendo IA, RPA, IoT, Machine Learning, Blockchain, Computación en la Nube y Big Data.

El módulo comienza estableciendo las formas básicas de ingesta de datos utilizadas para ingresar datos a las organizaciones para su uso por parte de tecnologías de ciencia de datos que proporcionan inteligencia de datos aumentada para las personas encargadas de la toma de decisiones y las soluciones impulsadas por IA con capacidad de toma de decisiones automatizada.

Tras cubrir cada una de las tecnologías principales de Transformación Digital, el módulo concluye con una descripción integral paso a paso de un proceso de negocio tal como es llevado a cabo por una solución de Transformación Digital centrada en el cliente. 

Se cubren los siguientes temas principales:

• Fundamentos del diseño de soluciones distribuidas
• Fundamentos de la ingesta de datos, incluyendo File Pull, File Push, API Pull, API Push y Flujo de datos
• Introducción a las tecnologías de automatización de transformación digital
• Fundamentos de computación en la nube y la computación en la nube como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de la computación en la nube
• Fundamentos de blockchain y blockchain como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de blockchain
• Fundamentos del internet de las cosas (IoT) y IoT como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de IoT
• La automatización robótica de procesos (RPA) y RPA como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de RPA
• Introducción a las tecnologías de la ciencia de datos de transformación digital
• Big Data y analíticas de datos, y Big Data como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de Big Data
• Fundamentos de Machine Learning y Machine Learning como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de Machine Learning
• Fundamentos de inteligencia artificial (IA) e IA como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de IA
• Dentro de una solución de transformación digital centrada en el cliente (una exploración completa, paso a paso)
• Cómo relacionar las tecnologías individuales de transformación digital con el procesamiento de soluciones
• Seguimiento a la manera en que se recopila y utiliza la inteligencia de datos en una solución de transformación digital

Este módulo proporciona una cobertura integral de los temas fundamentales de la computación en la nube que son relevantes para la Transformación Digital, incluyendo una exploración de temas relacionados con la tecnología que atañen a las plataformas contemporáneas de computación en la nube.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Terminología y conceptos fundamentales de la computación en la nube
• Fundamentos de virtualización
• Características específicas que definen una nube
• Cómo entender Elasticidad, Resiliencia, Uso sobre demanda y Uso medido
• Beneficios, retos y riesgos de las plataformas de la computación en la nube y los servicios contemporáneos en la nube
• Cómo entender el modelo de entrega de nube Software como servicio (SaaS)
• Cómo entender el modelo de entrega de nube Plataforma como servicio (PaaS)
• Cómo entender el modelo de entrega de nube Infraestructura como servicio (IaaS)
• Mecanismos de computación en la nube que establecen bloques de construcción arquitectónica
• Servidores virtuales, Contenedores, Ambientes listos para su uso, Sistemas de conmutación por error y Monitores de pago por uso
• Monitores de escalamiento automatizado, Agentes multidispositivo y Replicación de recursos
• Cómo entender la manera en que los mecanismos individuales de computación en la nube soportan las características de nube
• Introducción a la contenerización, hospedaje de contendores y contenedores lógicos tipo Pod
• Comparación entre contenerización y virtualización
• Arquitecturas Balanceo de nubes y Cloud Bursting

Este módulo proporciona una compresión clara, de principio a fin, acerca de cómo funciona blockchain. Desglosa la tecnología y la arquitectura de blockchain en conceptos, términos y componentes básicos fáciles de entender. Se explican los factores de la industria y los impactos de blockchain, seguido por descripciones en español sencillo de cada una de las partes principales del sistema de blockchain y descripciones paso a paso sobre cómo estas partes trabajan en conjunto.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Beneficios y retos de Blockchain
• Factores tecnológicos y de negocio de Blockchain
• Cómo entender el modelo descentralizado de Blockchain
• Propuestas de valor de Blockchain
• Cómo se puede usar Blockchain en diferentes industrias
• Aplicaciones de Blockchain, redes y el libro mayor distribuido
• Cómo se puede relacionar el libro mayor distribuido con la base de datos relacional
• Componentes fundamentales de la arquitectura de Blockchain
• Transacciones, registros y grupos de registros
• Bloques, cadenas y encabezados de bloque
• Usuarios de Blockchain, nodos completos y nodos parciales
• Cómo entender el ciclo de vida de los registros y bloques, paso a paso
• Cómo entender la manera en que trabaja el árbol de Merkle, paso a paso
• Cómo entender la manera en que trabaja el consenso, paso a paso
• Algoritmos de consenso (PoW, PoS, PoA, DPoS, LPoS, PoI, PoET, PoC, PoB, Round Robin)
• Blockchains públicas vs. privadas / Sin autorización vs. Con autorización
• Monedas, fichas, contratos inteligentes
• Fundamentos de Hashing criptográfico y criptografía
• Actividad en cadena, fuera de cadena y de cadena cruzada
• Métricas comunes de Blockchain

Este módulo cubre las bases del campo del Internet de las Cosas (IoT) desde los aspectos técnicos y de negocio. Se abarcan los casos de uso, conceptos, modelos y tecnologías fundamentales de IoT en español sencillo, junto con una cobertura introductoria de la arquitectura de IoT y la mensajería de IoT con REST, HTTP y CoAp.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Cómo entender las cosas, la conectividad, los datos, el procesamiento, los comandos y las analíticas de negocio
• Factores tecnológicos y de negocio de IoT, beneficios y retos
• Miniaturización y nanotecnología
• Conectividad de IoT y datos contextuales en tiempo real
• Dominios de negocio de IoT (personal, de casa, de empresa, de servicios, móvil)
• IoT vs. Internet
• Dispositivos de recursos limitados y redes de ancho de banda angosto (LPWANs)
• Dispositivos activos y pasivos (incluyendo RFID)
• Telemetría y datos de comandos
• Sensores (mecánico, resistive, óptico, de rango y MEMS)
• Microcontroladores, Firmware y fuentes de poder
• Gateways de IoT y funciones comunes de Gateway
• Introducción a la computación de borde y la computación en la niebla
• Plataformas de IoT y funciones comunes de las plataformas
• Capas de arquitectura de IoT y modelado de acciones
• Consideraciones clave de diseño arquitectónico de IoT
• Transporte por radio (con licencia vs. sin licencia, banda alta vs. banda baja)
• Mensajería de IoT con REST, HTTP y el protocolo de aplicación limitado (CoAp)
• Propiedades y limitaciones de REST con IoT y CoAp
• Identificadores de recursos de HTTP, tipos de medios y métodos con IoT y CoAp
• Publicación-subscripción de IoT y transporte de telemetría MQ (MQTT)
• Serialización de datos no binarios para IoT con JSON
• Serialización de datos binarios para IoT con Protocol Buffers