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ONLINE
1500 H
450 H
60 ECTS
Entidad
Presentación
Descripción
Las organizaciones se enfrentan a una creciente necesidad de proteger sus activos digitales y gestionar de manera eficiente los grandes volúmenes de datos generados en sus operaciones. La ciberseguridad, el Big Data y el Business Intelligence (BI) son disciplinas fundamentales para abordar estos desafíos y garantizar la continuidad del negocio, la protección de la información confidencial y la toma de decisiones basada en datos sólidos.Los profesionales en áreas de Big Data y BI deben adquirir conocimientos en temas como la protección de datos, la seguridad de redes y sistemas informáticos, la prevención y respuesta a incidentes y la gestión de riesgos. Este Máster Ciberseguridad, Big Data y BI te permitirá comprender y aplicar las mejores prácticas de seguridad en entornos empresariales.
Objetivos
- Comprender los fundamentos de la ciberseguridad y las amenazas actuales en el entorno digital.
- Dominar técnicas de protección de datos, seguridad de redes y sistemas informáticos.
- Aprender a analizar y gestionar grandes volúmenes de datos utilizando herramientas de Big Data.
- Adquirir habilidades en el diseño y desarrollo de soluciones de Business Intelligence.
- Implementar estrategias de seguridad informática para prevenir y responder a incidentes.
- Utilizar técnicas de análisis de datos e identificar patrones y tendencias que impulsen la toma de decisiones informadas.
- Desarrollar habilidades en la visualización de datos y comunicación efectiva de resultados.
Para qué te prepara
Este Máster Ciberseguridad, Big Data y BI te prepara para enfrentar los desafíos de seguridad informática en un entorno empresarial cada vez más complejo. Obtendrás las habilidades para proteger activos digitales, implementar estrategias de seguridad efectivas y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Además, desarrollarás competencias en el análisis de datos y en la toma de decisiones basada en información.
A quién va dirigido
Este Máster Ciberseguridad, Big Data y BI está dirigido a profesionales de TI, analistas de datos, ingenieros de seguridad, gerentes de proyectos y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos sólidos en ciberseguridad, Big Data y Business Intelligence. También es adecuado para estudiantes que busquen ramas profesionales con diferentes salidas y oportunidades.
temario
- ¿Qué es la ciberseguridad?
- La sociedad de la información
- Diseño, desarrollo e implantación
- Factores de éxito en la seguridad de la información
- Soluciones de Ciberseguridad y Ciberinteligencia CCN-CERT
- Estándares y Normas Internacionales sobre los SGSI. ISO 27001 e ISO 27002
- Legislación: Leyes aplicables a los SGSI
- Plan de implantación del SGSI
- Análisis de riesgos
- Gestión de riesgos
- Introducción a la Ingeniería Social
- Recopilar información
- Herramientas de ingeniería social
- Técnicas de ataques
- Prevención de ataques
- Introducción a Phising
- Phising
- Man In The Middle
- Ciberinteligencia
- Herramientas y técnicas de ciberinteligencia
- Diferencias entre ciberinteligencia y ciberseguridad
- Amenazas de ciberseguridad
- Contextualización
- OSINT
- HUMINT
- IMINT
- Otros métodos de inteligencia para la obtención de información
- Tecnologías emergentes
- Desafíos y oportunidades de la ciberinteligencia en las tecnologías emergentes
- Análisis de amenazas avanzado
- Usos de las tecnologías emergentes en la ciberinteligencia
- Elementos principales de una red
- Tecnología de redes
- Soporte para la continuidad de la actividad
- Modelo OSI
- Enfoque pragmático del modelo de capas
- Estándares y organismos
- Papel de una interfaz de red
- Opciones y parámetros de configuración
- Arranque desde la red
- Codificación de los datos
- Conversión de las señales
- Soportes de transmisión
- Configuración de la tarjeta de red
- Instalación y configuración del controlador de la tarjeta de red
- Pila de protocolos
- Detección de un problema de red
- Topologías
- Elección de la topología de red adaptada
- Gestión de la comunicación
- Interconexión de redes
- Capas bajas e IEEE
- Ethernet e IEEE 802.3
- Token Ring e IEEE 802.5
- Wi-Fi e IEEE 802.11
- Bluetooth e IEEE 802.15
- Otras tecnologías
- Interconexión de la red local
- Acceso remoto y redes privadas virtuales
- Principales familias de protocolos
- Protocolo IP versión 4
- Protocolo IP versión 6
- Otros protocolos de capa Internet
- Voz sobre IP (VoIP)
- Protocolos de transporte TCP y UDP
- Capa de aplicación TCP/IP
- Comprensión de la necesidad de la seguridad
- Herramientas y tipos de ataque
- Conceptos de protección en la red local
- Protección de la interconexión de redes
- Introducción a la reparación de red
- Diganóstico en capas bajas
- Utilización de herramientas TCP/IP adaptadas
- Herramientas de análisis de capas altas
- Seguridad a Nivel Físico
- Seguridad a Nivel de Enlace
- Seguridad a Nivel de Red
- Seguridad a Nivel de Transporte
- Seguridad a Nivel de Aplicación
- Identificación de los componente de una PKI y sus modelos de relaciones
- Autoridad de certificación y sus elementos
- Política de certificado y declaración de prácticas de certificación (CPS)
- Lista de certificados revocados (CRL)
- Funcionamiento de las solicitudes de firma de certificados (CSR)
- Infraestructuras de gestión de privilegios (PMI)
- Campos de certificados de atributos
- Aplicaciones que se apoyan en la existencia de una PKI
- Conceptos generales de gestión de incidentes, detección de intrusiones y su prevención
- Identificación y caracterización de los datos de funcionamiento del sistema
- Arquitecturas más frecuentes de los IDS
- Relación de los distintos tipos de IDS/IPS por ubicación y funcionalidad
- Criterios de seguridad para el establecimiento de la ubicación de los IDS/IPS
- Análisis previo
- Definición de políticas de corte de intentos de intrusión en los IDS/IPS
- Análisis de los eventos registrados por el IDS/IPS
- Relación de los registros de auditoría del IDS/IPS
- Establecimiento de los niveles requeridos de actualización, monitorización y pruebas del IDS/IPS
- ¿Qué es un SIEM?
- Evolución de los sistemas SIEM: SIM, SEM y SIEM
- Arquitectura de un sistema SIEM
- Problemas a solventar
- Administración de logs
- Regulaciones IT
- Correlación de eventos
- Soluciones SIEM en el mercado
- La visión artificial: definiciones y aspectos principales
- Ópticas
- Iluminación
- Cámaras
- Sistemas 3D
- Sensores
- Equipos compactos
- Metodologías para la selección del hardware
- Algoritmos
- Software
- Segmentación e interpretación de imágenes
- Metodologías para la selección del software
- Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
- Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
- Descripción general OpenCV
- Instalación OpenCV para Python en Windows
- Instalación OpenCV para Python en Linux
- Anaconda y OpenCV
- Manejo de archivos
- Leer una imagen con OpenCV
- Mostrar imagen con OpenCV
- Guardar una imagen con OpenCV
- Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
- Funciones de dibujo
- Redimensión de imágenes
- Erosión de imágenes
- Desenfoque de imágenes
- Bordeado de imágenes
- Escala de grises en imágenes
- Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
- Erosión y dilatación de imágenes
- Umbrales simples
- Umbrales adaptativos
- Umbral de Otsu
- Contornos de imágenes
- Incrustación de imágenes
- Intensidad en imágenes
- Registro de imágenes
- Extracción de primer plano
- Operaciones morfológicas en imágenes
- Pirámide de imágen
- Analizar imágenes usando histogramas
- Ecualización de histogramas
- Template matching
- Detección de campos en documentos usando Template matching
- Espacios de color en OpenCV
- Cambio de espacio de color
- Filtrado de color
- Denoising de imágenes en color
- Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
- Detección de líneas
- Detección de círculos
- Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
- Detectar esquinas (método Harris)
- Encontrar círculos y elipses
- Detección de caras y sonrisas
- Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
- Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)
- Qué es Google Dork
- Uso y aplicación de Google Dork
- Qué es Shodan
- Uso y aplicación de Shodan
- Qué es Maltego
- Uso y aplicación de Maltego
- Qué es The Harvester
- Uso y aplicación de The Harvester
- Qué es Recon-ng
- Uso y aplicación de Recon-ng
- Qué es Creepy
- Uso y aplicación de Creepy
- Qué es Foca
- Uso y aplicación de Foca
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
- Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
- Proceso KDD
- Modelos y Técnicas de Data Mining
- Áreas de aplicación
- Minería de Textos y Web Mining
- Data mining y marketing
- Aproximación al concepto de DataMart
- Bases de datos OLTP
- Bases de Datos OLAP
- MOLAP, ROLAP & HOLAP
- Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
- Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
- Estructura y Construcción
- Fases de implantación
- Características
- Data Warehouse en la nube
- ¿Qué es el Data Storytelling?
- Elementos clave del Data Storytelling
- ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
- ¿Cómo hacer Data Storytelling?
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
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- Proceso de verificación de la intrusión
- Naturaleza y funciones de los organismos de gestión de incidentes tipo CERT nacionales e internacionales
- Establecimiento de las responsabilidades
- Categorización de los incidentes derivados de intentos de intrusión
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- Conceptos generales y objetivos del análisis forense
- Exposición del Principio de Lockard
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- Guía para la selección de las herramientas de análisis forense
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- Criterios Generales
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- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
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- Ejemplos de uso
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Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
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Materiales Didácticos
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Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). Titulación de Máster de Formación Permanente en Ciberseguridad, Big Data y BI con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Opiniones de los alumnos
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