Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data
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Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data
    Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data

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    Seguridad y confianza en tus pagos online.

    Presentación

    En el mundo actual, el Big Data y la Ciberseguridad son campos en constante crecimiento y demanda. Este Curso de Ciberseguridad y Big Data tendrás conocimientos sólidos en ambas áreas, empezando por conocer qué es el Big Data, usar herramientas de Data Mining y hacer tratado de datos, además de usar MongoDB para hacer bases de datos y ayudar a las empresas en cuanto a Business Intelligence. Que todo esto lo compaginarás con la seguridad de los datos y para ello dominarás los principales ataques que nos encontramos en la actualidad y como protegernos antes estos ataques con diferentes herramientas IPS/IDS y buenas prácticas. También contarás con un equipo de profesionales especializados en la materia.
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    Universidades colaboradoras

    Para qué te prepara
    Este Curso de Ciberseguridad y Big Data te prepara para convertirte en un experto en Big Data y Ciberseguridad, dominando los fundamentos de Big Data y Ciberseguridad, analizando datos y extrayendo información relevante y aplicar técnicas para proteger la información en diferentes entornos con los que utilizaremos herramientas de bastionado. Podrás adaptarte a las demandas del mercado laboral en las áreas de Big Data y Ciberseguridad.
    Objetivos
    - Comprender los conceptos y la importancia del Big Data y su aplicación en los negocios. - Explorar las fuentes de datos y aprender a seleccionar las más relevantes para un proyecto de Big Data. - Adquirir conocimientos sobre el uso de Open Data y su potencial para la toma de decisiones. - Dominar las fases de un proyecto de Big Data, desde el diagnóstico inicial hasta la valoración económica. - Conocer los principios del Business Intelligence y su impacto en la sociedad de la información. - Analizar cómo el Big Data puede potenciar las estrategias de marketing.
    A quién va dirigido
    Este Curso de Ciberseguridad y Big Data está dirigido a profesionales que quieran extender conocimientos en estas áreas y a todo aquel que se haya interesado por Big Data y Ciberseguridad, en cuanto a tratamiento de datos y estrategias para tomar decisiones en base a estos. Además de técnicas de seguridad aplicada a los datos.
    Salidas Profesionales
    Al finalizar este Curso de Ciberseguridad y Big Data podrás desempeñarte en un mercado laboral en auge y muy demandado teniendo en cuenta que vivimos en la sociedad de la información, es esencial tanto protegerla como extraerla. Podrás trabajar en servicios que requieran las empresas como analista de datos, consultor de business intelligence, especialista en ciberseguridad.
    Temario

    MÓDULO 1. BIG DATA OVERVIEW

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

    1. ¿Qué es Big Data?
    2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
    3. La importancia de almacenar y extraer información
    4. Big Data enfocado a los negocios
    5. Open Data
    6. Información pública
    7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS

    1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
    2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA

    1. Definición, Beneficios y Características
    2. Ejemplo de uso de Open Data

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA

    1. Diagnóstico inicial
    2. Diseño del proyecto
    3. Proceso de implementación
    4. Monitorización y control del proyecto
    5. Responsable y recursos disponibles
    6. Calendarización
    7. Alcance y valoración económica del proyecto

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

    1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
    2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
    3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
    4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
    5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
    6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
    2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
    3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING

    1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
    2. Toma de decisiones operativas
    3. Marketing estratégico y Big Data
    4. Nuevas tendencias en management

    UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA

    1. Concepto de web semántica
    2. Linked Data Vs Big Data
    3. Lenguaje de consulta SPARQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras

    MÓDULO 2. ANÁLISIS DE BIG DATA Y HERAMIENTAS PARA LA EXPLORACIÓN

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

    1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
    2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
    3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
    4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL: MONGODB

    1. ¿Qué es MongoDB?
    2. Funcionamiento y uso de MongoDB
    3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y shell de comandos
    4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL: Modelo e Inserción de Datos
    5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
    6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
    7. Consulta de datos en MongoDB

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. ECOSISTEMA HADOOP

    1. ¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
    2. Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
    3. Sistema de archivos HDFS
    4. MapReduce con Hadoop
    5. Apache Hive
    6. Apache Hue
    7. Apache Spark

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. WEKA Y DATA MINING

    1. ¿Qué es Weka?
    2. Técnicas de Data Mining en Weka
    3. Interfaces de Weka
    4. Selección de atributos

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. PENTAHO UNA SOLUCIÓN OPEN SOURCE PARA BUSINESS INTELLIGENCE

    1. Una aproximación a Pentaho
    2. Soluciones que ofrece Pentaho
    3. MongoDB & Pentaho
    4. Hadoop & Pentaho
    5. Weka & Pentaho

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALIZAR LA INFORMACIÓN CUALITATIVA

    1. Introducción
    2. La usabilidad web
    3. Pruebas online y a Distancia
    4. Las encuestas

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CI: INTELIGENCIA COMPETITIVA

    1. Introducción
    2. Recopilar datos de Inteligencia Competitiva
    3. Análisis del tráfico de sitios web
    4. Búsquedas

    MÓDULO 3. HERRAMIENTAS, TÉCNICAS DE CIBERSEGURIDAD Y SISTEMAS SIEM

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. COMUNICACIONES SEGURAS: SEGURIDAD POR NIVELES

    1. Seguridad a Nivel Físico
    2. Seguridad a Nivel de Enlace
    3. Seguridad a Nivel de Red
    4. Seguridad a Nivel de Transporte
    5. Seguridad a Nivel de Aplicación

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. CRIPTOGRAFÍA

    1. Perspectiva histórica y objetivos de la criptografía
    2. Teoría de la información
    3. Propiedades de la seguridad que se pueden controlar mediante la aplicación de la criptografía
    4. Criptografía de clave privada o simétrica
    5. Criptografía de clave pública o asimétrica
    6. Algoritmos criptográficos más utilizados
    7. Funciones hash y los criterios para su utilización
    8. Protocolos de intercambio de claves
    9. Herramientas de cifrado

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. APLICACIÓN DE UNA INFRAESTRUCTURA DE CLAVE PÚBLICA (PKI)

    1. Identificación de los componentes de una PKI y sus modelos de relaciones
    2. Autoridad de certificación y sus elementos
    3. Política de certificado y declaración de prácticas de certificación (CPS)
    4. Lista de certificados revocados (CRL)
    5. Funcionamiento de las solicitudes de firma de certificados (CSR)
    6. Infraestructuras de gestión de privilegios (PMI)
    7. Campos de certificados de atributos
    8. Aplicaciones que se apoyan en la existencia de una PKI

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. SISTEMAS DE DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DE INTRUSIONES (IDS/IPS)

    1. Conceptos generales de gestión de incidentes, detección de intrusiones y su prevención
    2. Identificación y caracterización de los datos de funcionamiento del sistema
    3. Arquitecturas más frecuentes de los IDS
    4. Relación de los distintos tipos de IDS/IPS por ubicación y funcionalidad
    5. Criterios de seguridad para el establecimiento de la ubicación de los IDS/IPS

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLANTACIÓN Y PUESTA EN PRODUCCIÓN DE SISTEMAS IDS/IPS

    1. Análisis previo
    2. Definición de políticas de corte de intentos de intrusión en los IDS/IPS
    3. Análisis de los eventos registrados por el IDS/IPS
    4. Relación de los registros de auditoría del IDS/IPS
    5. Establecimiento de los niveles requeridos de actualización, monitorización y pruebas del IDS/IPS

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS SIEM

    1. ¿Qué es un SIEM?
    2. Evolución de los sistemas SIEM: SIM, SEM y SIEM
    3. Arquitectura de un sistema SIEM

    UNIDAD DIDÁCTICA 7. CAPACIDADES DE LOS SISTEMAS SIEM

    1. Problemas a solventar
    2. Administración de logs
    3. Regulaciones IT
    4. Correlación de eventos
    5. Soluciones SIEM en el mercado

    MÓDULO 4. CIBERSEGURIDAD APLICADA A INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), SMARTPHONES, INTERNET DE LAS COSAS (IOT) E INDUSTRIA 4.0

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD EN NUEVAS TECNOLOGÍAS

    1. Concepto de seguridad TIC
    2. Tipos de seguridad TIC
    3. Aplicaciones seguras en Cloud
    4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
    5. Redes WiFi seguras
    6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERSEGURIDAD EN SMARTPHONES

    1. Buenas prácticas de seguridad móvil
    2. Protección de ataques en entornos de red móvil

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y CIBERSEGURIDAD

    1. Inteligencia Artificial
    2. Tipos de inteligencia artificial
    3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. CIBERSEGURIDAD E INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

    1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
    2. ¿Qué es IoT?
    3. Elementos que componen el ecosistema IoT
    4. Arquitectura IoT
    5. Dispositivos y elementos empleados
    6. Ejemplos de uso
    7. Retos y líneas de trabajo futuras
    8. Vulnerabilidades de IoT
    9. Necesidades de seguridad específicas de IoT

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD INFORMÁTICA EN LA INDUSTRIA 4.0

    1. Industria 4.0
    2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0
    Titulación
    Titulación Universitaria:
    Diploma Universidad Católica de Murcia
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