Curso Spring Boot y Microservicios

•  Es recomendable tener una base sólida en al menos un lenguaje de programación como Python, SQL o Scala, ya que estos lenguajes se utilizarán para interactuar con Databricks y Apache Spark
• Conocimientos previos en análisis de datos y procesamiento de grandes volúmenes de datos son útiles, aunque no indispensables Se espera que los participantes tengan una comprensión básica de conceptos como DataFrames, bases de datos y consultas SQL
• Aunque no es obligatorio, tener experiencia previa con servicios en la nube preferiblemente Azure facilitará la comprensión de los conceptos relacionados con la infraestructura y la gestión de recursos en la nube
• Es útil tener conocimientos previos de procesos de ETL Extracción, Transformación y Carga para entender cómo se implementan estos flujos de trabajo en Databricks
• Los participantes deben tener acceso a una suscripción de Azure para poder crear y gestionar un espacio de trabajo en Azure Databricks Se pueden utilizar créditos gratuitos si se dispone de una cuenta de prueba de Azure
• No es imprescindible, pero un conocimiento previo de Apache Spark facilitará el aprendizaje en la manipulación de grandes conjuntos de datos y en la optimización de flujos de trabajo en Databricks

Recursos recomendados antes de comenzar el curso

• Familiarizarse con Python o SQL a través de cursos introductorios
• Realizar un curso básico sobre Azure si no se tiene experiencia con esta plataforma
• Revisar la documentación básica de Apache Spark para entender cómo se gestiona y procesa la información a gran escala

Estos requisitos asegurarán que los participantes puedan seguir el contenido del curso de manera efectiva y saquen el máximo provecho de las herramientas y técnicas enseñadas

• Enfoque práctico: el curso se centra en enseñar a los participantes cómo utilizar Azure Databricks y Apache Spark mediante ejercicios prácticos, permitiéndoles aplicar directamente lo aprendido a la manipulación y análisis de grandes volúmenes de datos.

• Cobertura integral: abarca desde los fundamentos de Databricks y Spark hasta el uso avanzado de herramientas como Delta Lake, optimización de flujos ETL y técnicas de análisis de datos en entornos distribuidos.

• Formación interactiva: diseñado para fomentar la participación activa, incluye actividades colaborativas y ejemplos prácticos que reflejan escenarios reales en la gestión de datos y machine learning.

• Actualización constante: el curso se adapta a las innovaciones en Databricks y el ecosistema de Azure, incorporando las últimas funcionalidades y mejores prácticas para que los participantes estén al día en un entorno dinámico.

• Proyección profesional: proporciona habilidades clave en ingeniería de datos y análisis, capacitándote para resolver problemas empresariales complejos y manejar infraestructuras modernas en la nube.

• Proyecto final: al finalizar, los participantes desarrollarán un proyecto práctico que demuestra su capacidad para implementar soluciones de análisis de datos utilizando Databricks en entornos empresariales.

Este curso de Azure Databricks está diseñado para profesionales, desarrolladores y analistas de datos que desean adquirir habilidades prácticas para trabajar con grandes volúmenes de datos en la nube utilizando la plataforma Databricks y el motor Apache Spark. El curso está dirigido a:

• Ingenieros de datos que desean optimizar sus flujos de trabajo de ETL (Extracción, Transformación y Carga) mediante el uso de Delta Lake y herramientas de streaming de datos.
• Científicos de datos que buscan integrar Databricks en sus proyectos de análisis y machine learning, aplicando modelos de datos en entornos escalables y colaborativos.
• Analistas de datos y BI (Business Intelligence) que necesitan manipular grandes volúmenes de datos, realizar consultas avanzadas y crear visualizaciones dinámicas.
• Profesionales de TI y arquitectos de soluciones en la nube que gestionan infraestructuras de datos y desean aprender a implementar y optimizar cargas de trabajo en entornos basados en la nube de Microsoft Azure.
• Estudiantes o recién graduados en áreas de ciencia de datos, computación o ingeniería de software que buscan adentrarse en el análisis de datos con herramientas líderes en la industria.

Este curso está diseñado para desarrolladores, ingenieros y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir conocimientos prácticos en Spring Boot y microservicios. El curso está dirigido a:

• • Desarrolladores de software: que buscan diseñar aplicaciones modernas y escalables utilizando arquitecturas basadas en microservicios.

  • Ingenieros backend: interesados en implementar APIs RESTful y gestionar la comunicación entre servicios.

  • Especialistas en DevOps: que deseen integrar microservicios con herramientas de orquestación y despliegue como Docker y Kubernetes.

  • Estudiantes y recién graduados: en informática o ingeniería de software que quieran aprender a construir sistemas distribuidos desde cero.

  • Profesionales de TI: que busquen migrar de arquitecturas monolíticas a microservicios en sus proyectos actuales.

  Este curso es adecuado para quienes tienen conocimientos básicos de Java y desarrollo web, y quieren profundizar en arquitecturas modernas con Spring Boot.

Este curso es adecuado para quienes tienen conocimientos básicos de Java y desarrollo web, y quieren profundizar en arquitecturas modernas con Spring Boot.

1-Módulo de Metodologías (8 horas)

1. Clean Code
2. TDD
   
   • JUnit
3. BDD
   
   • Gherkin
   • Cucumber
   • RestAssured

2-Módulo de Spring Boot (32 horas)

1. Introducción a Spring Boot.
   
   • Uso de Java con start.spring.io.
   • Starters.
2. Creación e implementación de un api rest.
   
   • Controladores basados en anotaciones
   • Estereotipos de anotaciones
   • Configuración vía anotaciones
   • Componentes anotados
   • Mapeos
   • Validación
   • Parámetros de los métodos de una petición
   • Tipos devueltos por el controlador
     
     • Masrshalling y unmarshalling
3. Recolección de métricas.
4. Construcción de un JAR Ejecutable.
5. Acceso de datos. Data JPA y Data Mongo.
6. Soporte a propiedades.
7. Seguridad de las aplicaciones.
   
   • Autenticación y autorización. 
   • JWT
8. Soporte JMS
   
   • Uso de RabbitMQ
   • Envío de mensajes
   • Consumir mensajes
9. Despliegue con Docker.

3-Módulo de Integración Continua (12 horas)

1. Maven
   
   • Nexus
2. Jenkins
3. Git

4- Módulo de Spring Cloud (28 horas)

1. Introducción a los microservicios
   
   • Patrones de la arquitectura
2. Introducción a Spring Cloud
3. Configuración distribuida
4. Registro de Servicios y descubrimiento
   
   • Eureka
5. Llamada de Servicio a Servicio
   
   • Feign
6. Balanceo de Carga en Cliente
   
   • Ribbon
7. Circuit Breakers y tolerancia a fallos
   
   • Hystrix
8. Api Gateway
   
   • Zuul Proxy
9. Spring Cloud Bus
10. Spring Cloud Stream

¡Así que no esperes más! Únete a nuestro curso de Spring Boot y Microservicios a nivel intermedio y comienza tu viaje para convertirte en un desarrollador web experto. ¡Nos vemos en el aula!