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Curso Gratuito Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data

Duración: 200
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Valoración: 4.7 /5 basada en 38 revisores
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Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data:

El <strong>Curso Ciberseguridad y Big&nbsp; Data</strong> te otorgará competencias para <strong>detectar, analizar y anticiparte</strong> a determinadas <strong>amenazas informáticas</strong>,&nbsp; a la par que <strong>analizar</strong> la cada vez&nbsp; mayor cantidad de <strong>datos</strong> que tenemos&nbsp; hoy día gracias al Big Data. Te convertirás en un especialista en&nbsp; ciberseguridad y podrás aplicar dicha seguridad a todos los datos otorgados por&nbsp; el Big Data. La Ciberseguridad y el Big Data juegan un papel cada vez más&nbsp; relevante en el mercado laboral y la sociedad actual.<br>

A quién va dirigido:

El <strong>Curso Ciberseguridad&nbsp; y Big Data</strong> está pensado para diversos perfiles y sectores al tratarse&nbsp; de una temática en gran auge actualmente y que viene para quedarse.&nbsp; Actualmente, analizar todos los datos posibles gracias al Big Data y aplicar&nbsp; Ciberseguridad a todos estos datos es una necesidad dentro de todas las&nbsp; empresas si se busca el crecimiento empresarial y no quedarse estancado&nbsp; tecnologicamente.&nbsp; Es un curso idóneo&nbsp; tanto para recién graduados como para <strong>profesionales que&nbsp; quieran seguir actualizándose</strong> en este campo cada vez más&nbsp; demandado profesionalmente.<br>

Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Curso Superior de Ciberseguridad y Big Data:

<ul><li>Diseñar&nbsp; Implementar <strong>sistemas seguros de acceso</strong> y transmisión de datos</li><li>Detectar&nbsp; y responder ante amenazas informáticas.</li><li>Conocer e identificar las <strong>fases</strong> de un proyecto <strong>Big&nbsp; Data</strong>. </li><li>Conocer&nbsp; los <strong>fallos de ciberseguridad </strong>que se pueden generar en cada uno de&nbsp; los niveles de comunicación.</li><li>Introducir&nbsp; los<strong> sistemas SIEM</strong> para la mejora en la ciberseguridad.</li><li><strong>Gestionar&nbsp; Pentaho y su integración con MongoDb, Hadoop y Weka</strong>, para el análisis y procesamiento de los datos.</li></ul>

Salidas Laborales:

Con la formación otorgada por este Curso Ciberseguridad y&nbsp; Big Data podrás optar a un <strong>puesto de trabajo innovador y de responsabilidad</strong> como puede ser <strong>analista/auditor de ciberseguridad</strong>, <strong>consultor de ciberseguridad, gestor de&nbsp; seguridad informática</strong> en diferentes entornos.&nbsp; También puede trabajar como <strong>Experto en tecnologías Big Data, Analista&nbsp; Big Data o</strong> <strong>arquitecto de soluciones Big&nbsp; Data </strong>entre otros.<p></p>

 

Resumen:

Uno de los <strong>principales desafío</strong><strong>s</strong> que se encuentran las empresas en la&nbsp; actualidad es la <strong>ciberseguridad y el análisis&nbsp; de todos los datos generados gracias al Big Data</strong>. <br>&nbsp; Este sector requiere especialistas formados en la <strong>prevención de ataques y vulnerabilidades de&nbsp; sistemas</strong> y <strong>medidas de seguridad</strong> además del análisis de datos para la <strong>toma&nbsp; de decisiones</strong> buscando el progreso de la empresa. <br>&nbsp; Especialízate en Ciberseguridad y Big Data con este <strong>Curso Ciberseguridad y Big Data </strong>y&nbsp; conviértete en un referente en uno de los ámbitos laborales con mayor&nbsp; expansión y desarrollo en la actualidad.<br>&nbsp; En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de&nbsp; Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de&nbsp; tutores especialistas en el sector.<p></p>

Titulación:

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

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
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Con la formación otorgada por este Curso Ciberseguridad y&nbsp; Big Data podrás optar a un <strong>puesto de trabajo innovador y de responsabilidad</strong> como puede ser <strong>analista/auditor de ciberseguridad</strong>, <strong>consultor de ciberseguridad, gestor de&nbsp; seguridad informática</strong> en diferentes entornos.&nbsp; También puede trabajar como <strong>Experto en tecnologías Big Data, Analista&nbsp; Big Data o</strong> <strong>arquitecto de soluciones Big&nbsp; Data </strong>entre otros.<p></p>

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4 mayo, 2022 Deja tu cometario

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