Modalidad: A Distancia
450
18 ECTS
Modalidad Abierta
Es un hecho que las compañías requieren contar con un especialista con un perfil tecnológico que funcione como consultor y ejecutor de proyectos. Debido a que son numerosos los desafíos que enfrentan, independientemente de su sector, considerando que la tecnología está en constante expansión y cambio. ¡Nadie desea correr el riesgo de quedarse rezagado!
Como experto académico en digitalización serás capaz de diseñar y poner en marcha un sistema real IoT (Internet de las Cosas), comprender de manera profunda el concepto de virtualización, dominar estrategias de preparación y análisis de datos, conocer los ataques y defensas más habituales y abordar la ética del hacking y la evaluación de seguridad. En resumen, obtendrás un perfil sumamente completo y adaptable.
El programa de SEAS es una formación de 450 horas bien organizada en tres bloques: 1) Internet de las Cosas, 2) Big Data, Virtualización y Machine Learning y 3) Ciberseguridad. Para asimilar y procesar los contenidos de manera efectiva, de modo que sean realmente enriquecedores, dispondrás de docentes especializados. Estarán disponibles a través de diversos medios de comunicación y, sobre todo, de seminarios web.
El contenido de calidad es fundamental, pero hay más:
Pertenencia a una extensa comunidad con numerosos beneficios, como la de Alumni SEAS. ¡Son más de 50.000 exalumnos/as!
Oportunidad de realizar prácticas en compañías.
Acceso a una bolsa de trabajo permanente.
Diploma oficial de la Universidad San Jorge que acredita más de 18 ECTS.
INTERNET OF THINGS (IOT)
Comunicaciones industriales. Comunicaciones inalámbricas aplicables a IoT. Capas de la arquitectura IoT. Parte 1. Capas de la arquitectura IoT. Parte 2. Diseño de aplicaciones prácticas. Kit de desarrollo IoT.
BIG DATA, VIRTUALIZACIÓN Y MACHINE LEARNING
Introducción a sistemas de BigData. Introducción a la virtualización. Introducción al tratamiento de datos. Visualización y exploración de datos. Machine learning en la industrial 4.0 (I). Machine learning en la industrial 4.0 (II). Machine learning en la industrial 4.0 (III).
CIBERSEGURIDAD
Ciberinteligencia y ciberseguridad. Ataques más comunes. Defensa. Ingeniería social. Hacking ético, preparación del ataque. Hacking ético, ejecución del ataque. Análisis forense de redes y equipos. SOC, Blue Team vs Red Team. Seguridad en dispositivos móviles.