MASTER PROPIO EN DATA, COMPLEX NETWORKS & CYBERSECURITY SCIENCES
Universidad Rey Juan CarlosMáster presencial
Fuenlabrada (Madrid)
Precio a consultar
Duración : 9 Meses
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Fecha inicio
Objetivos
El objetivo es formar en las principales técnicas de protección frente a ataques y amenazas en los sistemas operativos, las redes, el software de aplicación, sistemas Web, las bases de datos y machine learnig. Los alumnos tendrán una formación amplia y rigurosa que les permitirá conocer y aprenderán a manejar sistemas operativos, redes y lenguajes de programación desde el punto de vista de la seguridad informática y de las comunicaciones; implantar protocolos criptográficos y herramientas de seguridad.
A quién va dirigido
• Personas en posesión de Titulación Universitaria, Graduados o Licenciados. • Personas sin Titulación Universitaria con experiencia laboral acreditada en puestos de TI.
Requisitos
•Estar en posesión de Titulación Universitaria. Recién titulados. • Personas sin Titulación Universitaria: acreditar amplia experiencia en puestos de trabajo relacionados con TI.
Temario completo de este curso
- A2. Security Operations & IAM
- A3. Criptografía
- A4. Redes Complejas
- A5. NIST Framework Introduction
- A6. Data Science
- A7. Proyectos prácticos
- A8. CyberData Driven Model
Módulo 2. INTRODUCTION TO PYTHON. 50 hs B1. Lenguaje de programación Python
- B2. Programming for Everybody (Getting Started with Python)
- B3. Librerías en Python para Redes Complejas
- B4. Librerías en Python para Machine Learning.
Módulo 3. CYBERSECURITY: ARCHITECTURAL & TECHNOLOGICAL STRATEGIES. 140 horas.
- C1. Introducción a Ciberseguridad
- Arquitecturas Open de Datos Cyber basadas en ELK.
- C2. System Security
- C3. Criptografía y Redes.
- C4. Casos de Estudio
- C.5. Políticas de Seguridad.
Módulo 4. DATA FOR KILL CHAIN MANAGEMENT: MONITORING & RESPOND. 140 horas.
- D1. Algebra- Intro Matlab.
- D2. Probabilidad - Intro Matlab.
- D3. Preprocesado - Limpieza.
- D4. Conceptos Básicos-Coste.
- D5. Modelos Paramétricos (regres, logistica etc.).
- D6. Modelos No paramétricos.
- D7. Modelos no supervisados.
- D8. Ingeniería de Atributos y Conjuntos.
- D9. KERNELS.
- D10. Deep. Redes Convolucionales. Ataques adversarios. GANs.
- D11.Genéticos- (Particle Filtering).
- D12. Sistemas Recomendación.
- D13 Detección de anomalias.
- D.14 Hackatón.
- D.15 Big Data.
Módulo 5. SCIENCES APPLIED TO CYBERSECURITY: MACHINELEARNING & COMPLEX NETWORK. 130 horas.
- E1. Métricas y Medidas de Ciberseguridad.
- E2. Dar sentido a los datos no estructurados.
- E3. Regresión y Predicción.
- E4. Clasificación, prueba de hipótesis y detección de anomalías.
- E5. Recomendación de Sistemas.
- E6. Análisis de Redes Complejas. E7. Modelos predictivos para datos temporales.
TRABAJO FIN DE MASTER. 90 horas.
- Análisis tecnológico, análisis de Mercado, Desarrollo de modelo de consultoria y/o análisis de productos que comvinen la utilización de datos para la resolución de problemas de Ciberseguridad
3.795 € 2.795 €
9.990 € 4.490 €
9.990 € 4.490 €
7.000 € 4.200 €
Precio a consultar