Términos y Condiciones

  • Cada código contiene información específica sobre el programa para el que se utiliza, la región correspondiente, la fecha de caducidad y otros términos y condiciones de uso.
  • Un código no se podrá canjear por su equivalente en efectivo, crédito o reembolso. Los códigos no se pueden devolver y serán nulos si se ven alterados en forma alguna. Un (1) código se puede canjear por el acceso online a un (1) curso Microsoft Official Course On-Demand para un período de hasta seis (6) meses.
  • Después de activar el curso, los materiales del MOC bajo demanda están disponibles durante noventa (90) días. El acceso al entorno de laboratorio asociado también caducará a los tres (3) meses de la fecha de activación.
  • Cada código solo se puede utilizar una vez y no se puede compartir. Después de canjear un código, no se puede reutilizar ni ampliar su uso.
  • Los códigos caducados, robados o perdidos no serán reemplazados. Arvato, Microsoft y el partner de hospedaje de Microsoft Labs Online no serán responsables de la pérdida o robo de los códigos. Las fechas de vencimiento del curso no pueden ampliarse bajo ninguna circunstancia.
  • Requisitos recomendados del sistema:
Sistema Operativo  Windows 10
Explorador:  Versión actual de Internet Explorer o Microsoft Edge
Acceso a Internet

Conexión a Internet de banda ancha (256 Kilobytes por segundo)

Acceso externo a internet
Control ActiveX instalado (Requiere permisos de administrador local) o Internet Explorer 11 o posterior
Puede que algunos firewalls corporativos requieran un cliente de proxy (Como el cliente de TMG) 
Resolución de pantalla 1280 x 1024 o superior

 

Nota También se puede realizar un MOC bajo demanda en un iPad® Retina de 4ª generación; sin embargo, las tabletas no son adecuadas para realizar las actividades prácticas.

Nota: El mantenimiento programado frecuente de la plataforma Microsoft Labs Online (MLO) se realiza entre las 22:00 y las 00:00 (hora del Pacífico), cada jueves. Durante ese tiempo, es posible que no pueda acceder a la MLO asociada a un MOC On-Demand.