Listado completo de 40 materias distribuidas en 8 semestres para la carrera Cloud Computing de UNIBISA.
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SEMESTRE 1
1. Fundamentos de Programación (Python)
2. Matemáticas Discretas
3. Introducción a la Infraestructura de TI
4. Fundamentos de Redes y Comunicaciones
5. Comunicación Técnica y Documentación
SEMESTRE 2
1. Estructuras de Datos
2. Álgebra Lineal
3. Sistemas Operativos (Linux, Windows Server)
4. Virtualización y Contenedores (Docker)
5. Taller de Ética y Seguridad en la Nube
SEMESTRE 3
1. Programación Orientada a Objetos (Java)
2. Bases de Datos (SQL y NoSQL)
3. Administración de Servidores
4. Automatización con Scripting (Bash, Python)
5. Metodologías Ágiles y DevOps
SEMESTRE 4
1. Algoritmos y Complejidad
2. Arquitectura de Software para la Nube
3. Cloud Computing I (AWS: EC2, S3, VPC)
4. Redes Definidas por Software (SDN)
5. Proyecto Integrador I (Despliegue de aplicación en la nube)
SEMESTRE 5
1. Cloud Computing II (Azure, GCP)
2. Contenedores y Orquestación (Kubernetes)
3. Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD)
4. Monitorización y Observabilidad (Prometheus, Grafana)
5. Proyecto Integrador II (Migración de aplicación a la nube)
SEMESTRE 6
1. Arquitecturas Serverless (Lambda, Functions)
2. Seguridad en la Nube (IAM, Compliance)
3. Big Data en la Nube (AWS EMR, Dataproc)
4. FinOps y Optimización de Costos en Cloud
5. Proyecto Integrador III (Arquitectura escalable en la nube)
SEMESTRE 7
1. Cloud Híbrida y Multi-cloud
2. Disaster Recovery y Alta Disponibilidad
3. Machine Learning en la Nube (SageMaker, Vertex AI)
4. Gestión de Equipos Cloud (Cloud Center of Excellence)
5. Electiva I (opciones: Edge Computing, Cloud para IoT, DevOps avanzado)
SEMESTRE 8
1. Seminario de Investigación en Cloud Computing
2. Prácticas Profesionales Virtuales
3. Legislación y Cumplimiento en la Nube (GDPR, Data Sovereignty)
4. Emprendimiento en Servicios Cloud
5. Trabajo de Grado (Proyecto integral de arquitectura cloud)
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Nota: Cada materia tiene una carga horaria estimada de 80 horas, totalizando 3200 horas. El enfoque es práctico con laboratorios en AWS, Azure y GCP, utilizando infraestructura como código (Terraform, CloudFormation) y escenarios reales de empresas.