Máster de Formación Permanente en Cloud Computing y Agentes Autónomos de IA
Información del curso
Descripción
En un contexto en el que la transformación digital está impulsada por la convergencia de cloud, datos e inteligencia artificial generativa, las organizaciones afrontan nuevas necesidades de automatización, escalabilidad, seguridad y gobernanza de sistemas inteligentes.
Este máster responde a estas necesidades, ofreciendo una formación que combina infraestructura cloud, gestión de datos, inteligencia artificial y automatización; con la que serás capaz de transformar las capacidades tecnológicas en soluciones escalables, seguras y orientadas a las necesidades reales de las organizaciones.
Temario
- Arquitecturas Multi-Cloud
- Virtualización y Orquestación de Contenedores
- Ingeniería de Datos y Data Lake
- Seguridad y Gobernanza del Dato
- Principios y procesos DevOps en plataformas cloud
- Fundamentos de Modelos de Lenguaje (LLMs)
- Arquitectura de Agentes Autónomos
- Orquestación de Flujos Agénticos
- LLMOps y Ciclo de Vida de la IA
- Trabajo Final de Máster
Contenido de la asignatura:
- Identificación y definición de un caso de uso real.
- Análisis de requisitos funcionales y técnicos.
- Diseño de arquitecturas basadas en agentes y LLMs.
- Integración de bases de conocimiento y herramientas externas.
- Desarrollo de sistemas multiagente colaborativos.
- Implementación de workflows inteligentes de extremo a extremo.
- Integración con servicios cloud y componentes previamente desarrollados.
- Despliegue automatizado en entornos de producción.
- Monitorización, observabilidad y optimización del sistema.
- Elaboración de memoria técnica, presentación y defensa del proyecto
Competencias para las que te prepara el curso
El programa te prepara para asumir funciones técnicas, de coordinación y liderazgo en proyectos de transformación digital e innovación tecnológica, integrando infraestructuras cloud, plataformas de datos, inteligencia artificial generativa y sistemas agénticos en entornos organizacionales avanzado.
Metodología
Metodología online.
La propia metodología general de VIU está pensada, confeccionada y desarrollada para priorizar en todo momento la adquisición de los resultados del aprendizaje propios de una formación avanzada y especializada.
La propuesta se articula en torno a unos principios fundamentales que la dotan de un valor diferenciado, priorizando el aprendizaje basado en proyectos y el feedback proporcionado por el equipo docente, con el fin de realizar un proceso de mejora constante de todas las partes involucradas, en este sentido:
Es un modelo competencial: tomando como base el Competence Based Education (CBE), se pone el foco en el desarrollo de aquellas destrezas que serán precisas para el desarrollo del estudiante en el mundo laboral.
Es un modelo profesional: se otorga una importancia fundamental a las competencias inherentes al desempeño de la profesión, permitiendo que el estudiante cuente con las máximas garantías para su inserción laboral.
Es un modelo adaptativo: la organización y secuenciación de la programación didáctica permite al estudiante una mayor flexibilidad para regular su propio proceso de aprendizaje.
Es un modelo eminentemente práctico: se crean espacios donde el estudiante puede desarrollar en tiempo real sus competencias.
Es un modelo compartido: las sesiones de trabajo del estudiante con el profesor y sus compañeros contribuyen a la creación de una comunidad de aprendizaje donde se construye el conocimiento desde una perspectiva global.
Es un modelo flipped: en aras al fomento de la autonomía del estudiante, se propone la descentralización del aprendizaje hacia su figura, haciendo que reflexione críticamente sobre el proceso y haciéndole responsable del mismo.
Es un modelo acompañado: se redefine el rol docente, convirtiendo al profesor en un guía para el aprendizaje. Además, se crean nuevas figuras para el acompañamiento
Personal y pedagógico, acompañando y apoyando al estudiante a lo largo de toda su experiencia formativa.
Duración
Titulación obtenida
Título propio.
Perspectivas laborales
Listado de todas las salidas profesionales posibles:
Arquitecto/a de soluciones cloud, orientado al diseño y gestión de infraestructuras escalables y seguras.
Ingeniero/a de plataformas e infraestructura (Cloud/DevOps Engineer), especializado en automatización, contenedorización e Infraestructura como Código.
Ingeniero/a de datos, dedicado al diseño y gobierno de ecosistemas de datos para analítica e inteligencia artificial.
Arquitecto/a de datos, orientado al diseño y gobierno de ecosistemas de datos para analítica e inteligencia artificial.
Especialista en seguridad y gobernanza del dato, orientado al cumplimiento normativo y la protección de activos digitales.
Ingeniero/a de inteligencia artificial generativa y sistemas agénticos, especializado en desarrollo, despliegue y operación de soluciones con LLMs, agentes autónomos y sistemas multiagente.
Coordinación y liderazgo de proyectos de innovación tecnológica, integrando infraestructuras cloud, plataformas de datos y aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial.
Promociones
- Financiación a 36 meses sin intereses hasta el 13 de noviembre.
- Apertura de expediente gratuita y hasta un 45% de descuento.
- Ayudas al estudio y descuentos por forma de pago disponible.
Ventajas del curso
¿Por qué elegir el máster?
1. Formación end-to-end
Visión integral (cloud, datos e IA) para garantizar un perfil profesional capaz de diseñar, desplegar y operar soluciones digitales completas.
2. Enfoque eminentemente práctico y profesional
Orientado a construir soluciones aplicables a entornos organizacionales y a la automatización de procesos complejos de negocio.
3. Especialización avanzada en IA generativa y sistemas agénticos
Profundiza en LLMs, agentes autónomos y arquitecturas multiagente capaces de interactuar con herramientas externas y fuentes corporativas.
4. Cobertura de todo el ciclo de vida
Desde infraestructura y datos hasta despliegue, operación, monitorización y gobernanza de sistemas inteligentes.
5. DevOps como eje transversal
Incorpora DevOps y sus derivados —DataOps, LLMOps y AIOps— para automatizar, desplegar y operar soluciones tecnológicas avanzadas.
6. Arquitecturas cloud avanzadas
Trabaja multi-cloud, contenedores, Kubernetes, Infraestructura como Código y casos prácticos basados en servicios de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
7. Proyecto Final aplicado
Diseño, desarrollo, despliegue y evaluación de una solución completa basada en sistemas multiagente e infraestructura cloud sobre un caso de uso real.
¿Por qué estudiar en VIU?
Soporte técnico a tu disposición.
Clases online multidispositivos.
Tutorías personalizadas.
Orientación académica.
