Inteligencia Artificial (IA) y AIOps Foundation

Objetivos

Objetivos de la formación en AIOps Foundation

Al final de esta formación serás capaz de:

• Explicar los conceptos fundamentales y los principios clave de AIOps
• Describir los conceptos generales de Big Data y de Inteligencia Artificial y la forma en que se relacionan con AIOps
• Explicar la relación entre AIOps y MLOps
• Cuantificar los resultados de una implementación de AIOps a través de métricas clave
• Identificar los retos y las oportunidades del uso de AIOps en la empresa
• Prepararse para la certificación AIOps Foundation℠

Público objetivo de la formación en AIOps Foundation

Data Analysts y Data Scientists, responsables de TI, Scrum Masters, Product Owners, ingenieros de software, ingenieros de fiabilidad de sitios (Site Reliability Engineers – SRE), ingenieros y profesionales DevOps.

Requisitos previos de la formación en AIOps Foundation

Se recomienda poseer un buen conocimiento de la terminología informática, así como una primera experiencia en el ámbito de las tecnologías de la información.

Duración

Programa

Programa de la formación en AIOps Foundation

¿Qué es AIOps?

• Historia y precursores
• Tecnologías de base y conceptos fundamentales
• Las etapas de un sistema AIOps

AIOps en la empresa

• Factores e influencias
• AIOps y DevOps
• AIOps y la fiabilidad de los sitios
• AIOps y la seguridad

En el centro de las tecnologías: los datos

• ¿Qué es Big Data?
• Las 5 V del Big Data
• Fuentes y tipos de datos utilizados en AIOps
• De la fuente a AIOps

Machine Learning

• Inteligencia Artificial y Machine Learning (ML)
• ¿Cómo aprenden los modelos de Machine Learning?
• ¿Aprendizaje supervisado o no supervisado?
• Analítica vs Inteligencia Artificial
• El futuro de la IA en las operaciones (OPS)

AIOps y las métricas OPS

• Métricas y operaciones
• Métricas clave a seguir
• Acuerdos, objetivos e indicadores

Mentalidad de las organizaciones

• Pasar de la reactividad a la proactividad
• Del determinismo al probabilismo
• Casos prácticos

Evaluar el impacto del AIOps

• AIOps y las métricas OPS
• AIOps, DevOps y SER
• Mejorar la precisión de la IA
• Visibilidad del sistema AIOps

Implementar AIOps en la empresa

• Evitar problemas clásicos
• Ética y Machine Learning
• Las diferentes vías de implementación

Preparación para el examen AIOps Foundation℠

• Preparación para la certificación
• Realización del examen

La formación incluye la inscripción y el derecho al examen. El examen se realizará posteriormente en inglés a través de la plataforma PeopleCert, online, con una duración media de 1 hora.

Metodología

Metodología de la formación en AIOps Foundation

Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre método demostrativo, interrogativo y activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones).

Evaluación del aprendizaje

• A lo largo de la formación: a través de ejercicios prácticos y actividades aplicadas
• Después de la formación: a través de la realización de la certificación AIOps Foundation℠

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

Profesional especializado en Inteligencia Artificial (IA), Big Data y operaciones IT, con experiencia en la implementación de enfoques AIOps en entornos empresariales.

Cuenta con trayectoria en la integración de Machine Learning en operaciones IT, así como en la mejora de procesos mediante automatización, análisis de datos y métricas operativas.

Ha participado en proyectos de transformación digital, aplicando prácticas de DevOps, MLOps y Site Reliability Engineering (SRE) para optimizar la fiabilidad y el rendimiento de sistemas.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión mediante casos reales, ejercicios aplicados y preparación específica para certificaciones oficiales.

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