Especialización en Seguridad de Tecnologías de la Información
Gracias a este Curso de Especialización en Seguridad de Tecnologías de la Información te adentrarás a un sector en el que las amenazas informáticas y la ciberdelincuencia avanza rápidamente, exigiendo profesionales capaces de proteger la información crítica de organizaciones y usuarios. Al mismo tiempo, el análisis de datos se ha convertido en un recurso esencial para mejorar las decisiones estratégicas. Este curso ofrece un camino de aprendizaje desde los conceptos más básicos hasta las habilidades avanzadas, preparándote para enfrentar los desafíos actuales y futuros en relación con la ciberseguridad y la analítica de datos. También, contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
Duración
6 meses
A quién va dirigido
Este Curso de Especialización en Seguridad de Tecnologías de la Información está dirigido a profesionales de IT, estudiantes y entusiastas de la ciberseguridad, data science y aquellos/as interesados en adquirir conocimientos sólidos para proteger sistemas y analizar datos de manera efectiva en el mundo actual.
Aprenderás a
Este Curso de Especialización en Seguridad de Tecnologías de la Información te prepara para ser un experto/a en ciberseguridad y data science. Aprenderás a identificar y mitigar riesgos, realizar pruebas y auditorías de seguridad éticas, diseñar políticas efectivas y analizar datos con Python y R. Estarás listo/a para abordar desafíos actuales en ciberseguridad y aprovechar los datos para mejorar estos aspectos.
Campo Laboral
Los estudiantes que completen este Curso de Especialización en Seguridad de Tecnologías de la Información podrán aspirar a puestos como analista de seguridad informática, auditor de seguridad, administrador de bases de datos, científico de datos, o consultor en ciberseguridad, abriendo oportunidades en empresas de tecnología, consultorías entre otros.
Plan de estudios
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS A LA CIBERSEGURIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
- La sociedad de la información
- Diseño, desarrollo e implantación
- Factores de éxito en la seguridad de la información
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RIESGOS PROPIOS DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- El análisis de riesgos en los sistemas de información
- Identificación de las vulnerabilidades y amenazas a los sistemas de información
- Tipos de código malicioso
- Elementos del análisis de riesgos y sus relaciones
- Métodos de control del análisis de riesgos
- Los activos involucrados en el análisis de riesgos y su valoración
- Las amenazas que pueden afectar a los activos identificados
- Detalle de las vulnerabilidades existentes en los sistemas de información
UNIDAD DIDÁCTICA 3. HACKING ÉTICO
- ¿Qué es el hacking ético?
- Aspectos legales del hacking ético
- Perfiles del hacker ético
- Test de vulnerabilidades
- Sniffing
- Tipos de test de seguridad en entornos web
UNIDAD DIDÁCTICA 4. POLÍTICAS DE SEGURIDAD
- Introducción a las políticas de seguridad
- ¿Por qué son importantes las políticas?
- Qué debe de contener una política de seguridad
- Lo que no debe contener una política de seguridad
- Cómo conformar una política de seguridad informática
- Hacer que se cumplan las decisiones sobre estrategia y políticas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ESTRATEGIAS DE SEGURIDAD
- Menor privilegio
- Defensa en profundidad
- Punto de choque
- El eslabón más débil
- Postura de fallo seguro
- Postura de negación establecida: lo que no está prohibido
- Postura de permiso establecido: lo que no está permitido
- Participación universal
- Diversificación de la defensa
- Simplicidad
UNIDAD DIDÁCTICA 6. IMPLANTACIÓN DE MECANISMOS DE SEGURIDAD ACTIVA
- Ataques y contramedidas en sistemas personales
- Seguridad en la red corporativa
- Riesgos potenciales de los servicios de red
UNIDAD DIDÁCTICA 7. IMPLANTACIÓN DE TÉCNICAS DE ACCESO REMOTO
- Elementos básicos de la seguridad perimetral
- Zonas desmilitarizadas
- Arquitectura de subred protegida
- Redes privadas virtuales. VPN
- Beneficios y desventajas con respecto a las líneas dedicadas
- Técnicas de cifrado. Clave pública y clave privada
- Servidores de acceso remoto
UNIDAD DIDÁCTICA 8. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE CORTAFUEGOS
- Utilización y filtrado del cortafuegos
- Tipos de cortafuegos
- Instalación de cortafuegos
- Reglas de filtrado de cortafuegos
- Pruebas de funcionamiento. Sondeo
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INSTALACIÓN Y CONFIGURACIÓN DE SERVIDORES «PROXY»
- Tipos de «proxy». Características y funciones
- Instalación de servidores «proxy»
- Instalación y configuración de clientes «proxy»
- Configuración del almacenamiento en la caché de un «proxy»
- Configuración de filtros
- Métodos de autenticación en un «proxy»
UNIDAD DIDÁCTICA 10. IMPLANTACIÓN DE SOLUCIONES DE ALTA DISPONIBILIDAD
- Análisis de configuraciones de alta disponibilidad
- Virtualización de sistemas
- Posibilidades de la virtualización de sistemas
- Herramientas para la virtualización
- Configuración y utilización de máquinas virtuales
- Alta disponibilidad y virtualización
- Simulación de servicios con virtualización
MÓDULO 2. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Computing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Modelo de datos
- Tipos de datos
- Claves primarias
- Índices
- El valor NULL
- Claves ajenas
- Vistas
- Lenguaje de descripción de datos (DDL)
- Lenguaje de control de datos (DCL)
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- ¿Qué es una base de datos NoSQL?
- Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
- Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
- Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB
- ¿Qué es MongoDB?
- Funcionamiento y usos de MongoDB
- Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
- Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
- Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
- Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
- Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS
- Introducción a Python
- ¿Qué necesitas?
- Librerías para el análisis de datos en Python
- MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA
- Introducción a R
- ¿Qué necesitas?
- Tipos de datos
- Estadística Descriptiva y Predictiva con R
- Integración de R en Hadoop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
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