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.
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.
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.
Salidas Profesionales
Al realizar este Máster Ciberseguridad, Big Data y BI puedes optar a diversas salidas laborales, como consultor de ciberseguridad, analista de seguridad, científico de datos, analista de BI, ingeniero Big Data, gerente de proyectos de seguridad informática, especialista en cumplimiento normativo o auditor de seguridad pudiendo trabajar en empresas de diferentes sectores.
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
Concepto, evolución y aplicaciones de la visión artificial
Componentes y funcionamiento de un sistema de visión artificial
Captura, procesamiento e interpretación de imágenes
Visión 2D, 3D y sistemas multiespectrales
Ventajas, limitaciones y retos de la visión artificial industrial
Integración de la visión artificial en la Industria 4.0
Cámaras y sensores para visión industrial
Ópticas, resolución y campo de visión
Iluminación y condiciones de captura
Sistemas de visión 3D
Selección y configuración del sistema de adquisición
Integración de cámaras y sistemas de visión en entornos industriales
Python y OpenCV para visión artificial
Lectura, visualización y gestión de imágenes y vídeo
Transformaciones geométricas y espacios de color
Filtrado, reducción de ruido y mejora de imágenes
Umbralización y operaciones morfológicas
Segmentación, detección de bordes y extracción de características
Histogramas y análisis de características de imagen
Detección de contornos, formas y objetos
Detección de líneas, círculos y puntos de interés
Reconocimiento y comparación de patrones
Template matching y técnicas de correspondencia
Extracción de información y reconocimiento de texto (OCR)
Inspección y control de calidad
Detección de defectos y anomalías
Medición, posicionamiento y guiado de procesos
Identificación, lectura de códigos y trazabilidad
Visión artificial aplicada a robótica y automatización
Integración de sistemas de visión con procesos industriales
Fundamentos del aprendizaje automático aplicado a imágenes
Clasificación y reconocimiento de imágenes
Extracción y selección de características
Clustering y detección de patrones
Evaluación y validación de modelos
Aplicaciones de machine learning en inspección industrial
Redes neuronales convolucionales aplicadas a visión
Clasificación de imágenes mediante deep learning
Detección y localización de objetos
Segmentación semántica y segmentación de instancias
Modelos preentrenados de visión artificial: ImageNet y transfer learning aplicado a visión
YOLO y otros modelos modernos de detección
Visión clásica frente a deep learning: selección del enfoque adecuado
Diseño de un sistema de visión artificial industrial
Selección de hardware, software y modelos de IA
Desarrollo y prueba de soluciones con Python y OpenCV
Integración con sistemas industriales y edge computing
Evaluación del rendimiento y fiabilidad del sistema
Mantenimiento, monitorización y mejora de modelos
Seguridad, privacidad y uso responsable de la visión artificial
Introducción
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 y OLAP
Variantes OLAP: MOLAP, ROLAP y HOLAP
Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
Qué es un Data Warehouse: estructura y construcción
Fases de implantación y características de un Data Warehouse
Data Warehouse en la nube
¿Qué es la ciencia de datos?
Herramientas y perfil profesional del científico de datos
Data Science & Cloud Computing
Aspectos legales en protección de datos
Qué es y por qué importa el data storytelling
Elementos clave y metodología para construir un data story
Inteligencia analítica de negocio y análisis de redes sociales
Presentación de resultados
¿Qué es la visualización de datos?
Importancia y herramientas de la visualización de datos
Visualización de datos: Principios básicos
¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
Tableau Server: Arquitectura y Componentes
Instalación Tableau
Espacio de trabajo y navegación
Conexiones de datos en Tableau
Tipos de filtros en Tableau
Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
Tablas y gráficos en Tableau
Fundamentos D3
Instalación D3
Funcionamiento D3
SVG
Tipos de datos en D3
Diagrama de barras con D3
Diagrama de dispersión con D3
Visualización de datos
Tipologías de gráficos
Fuentes de datos
Creación de informes
Instalación y arquitectura
Carga de datos
Informes
Transformación y modelo de datos
Análisis de datos
Introducción a Power BI
Instalación de Power BI
Modelado de datos
Visualización de datos
Dashboards
Uso compartido de datos
CartoDB
¿Qué es CARTO?
Carga y uso de datos. Tipos de análisis
Programación de un visor con la librería CARTO.js
Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
Procedimiento de recolección de información relacionada con incidentes de seguridad
Exposición de las distintas técnicas y herramientas utilizadas para el análisis y correlación de información y eventos de seguridad
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
Establecimiento del proceso de detección y herramientas de registro de incidentes
Establecimiento del nivel de intervención requerido en función del impacto previsible
Establecimiento del proceso de resolución y recuperación de los sistemas
Proceso para la comunicación del incidente a terceros
Conceptos generales y objetivos del análisis forense
Exposición del Principio de Lockard
Guía para la recogida de evidencias electrónicas
Guía para el análisis de las evidencias electrónicas recogidas
Guía para la selección de las herramientas de análisis forense
Adquisición de datos: importancia en el análisis forense digital
Modelo de capas
Recuperación de archivos borrados
Análisis de archivos
Criterios Generales
Aplicación de la normativa de protección de datos de carácter personal
Herramientas para la auditoría de sistemas
Descripción de los aspectos sobre cortafuego en auditorías de sistemas de información
Guías para la ejecución de las distintas fases de la auditoría de sistemas de información
Contexto Internet de las Cosas (IoT)
¿Qué es IoT?
Elementos que componen el ecosistema IoT
Arquitectura IoT
Dispositivos y elementos empleados
Ejemplos de uso
Retos y líneas de trabajo futuras
Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
Características CPS
Componentes CPS
Ejemplos de uso
Retos y líneas de trabajo futuras
Conceptos previos
Objetivos de la automatización
Grados de la automatización
Clases de automatización
Equipos para la automatización industrial
Diálogo Hombre-máquina, HMI y SCADA
¿Qué es la Industria 4.0?
Sensores y captación de información
Ciclo de vida de los productos en la Industria 4.0
Modelos de negocio basados en la industria 4.0
IoT industrial
Tipos de vigilancia tecnológica
Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
Búsqueda de información
Implantación de la vigilancia tecnológica
Introducción
Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
Requisitos de implantación
Minería de datos
¿Qué podemos hacer con data Mining?
¿Qué usos puede tener el data Mining?
Metodología de la minería de datos
Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
Árboles de decisión
Reglas de inducción
Redes Bayesanas
Algoritmos Genéticos
Ciclo data mining
Minería de Textos y Web Mining
Data mining y marketing
Introducción a la inteligencia artificial
Historia
La importancia de la IA
Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
Relación entre inteligencia artificial y big data
IA y Big Data combinados
El papel del Big Data en IA
Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
Sistemas expertos
Estructura de un sistema experto
Inferencia: Tipos
Fases de construcción de un sistema
Rendimiento y mejoras
Dominios de aplicación
Creación de un sistema experto en C#
Añadir incertidumbre y probabilidades
Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático
Introducción
Algoritmos
Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos
Clasificadores
Algoritmos
Componentes
Aprendizaje
Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación
Titulación
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.
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