Plan de estudios

MÓDULO 1. CONTABILIDAD FINANCIERA

• Tema 1. Balance
• Tema 2. La cuenta de pérdidas y ganancias
• Tema 3. El estado de flujos de efectivo
• Tema 4. Asientos
• Tema 5. Contabilidad avanzada

MÓDULO 2. GESTIÓN FINANCIERA

• Tema 1. Contabilidad de costes
• Tema 2. Cuentas de gestión (management accounts)
• Tema 3. Working capital
• Tema 4. Deuda financiera neta

MÓDULO 3. DATA ANALYSIS

• Tema 1. Estadística
• Tema 2. Métricas
• Tema 3. Regresión y Correlación
• Tema 4. Probabilidad
• Tema 5. Distribuciones
• Tema 6. Intervalos de confianza
• Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
• Tema 8. Estadística con R

MÓDULO 4. FINTECH Y BLOCKCHAIN

• Tema 1. Introducción a la transformación digital del sector financiero
• Tema 2. Tecnologías aplicadas a la fintech
• Tema 3. Blockchain
• Tema 4. Crypto
• Tema 5. Modelos de negocio
• Tema 6. Startup
• Tema 7. Regulación Financiera

MÓDULO 5. TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• Tema 1. La digitalización empresarial
• Tema 2. Inteligencia artificial (AI)
• Tema 3. El internet de las cosas (IoT)
• Tema 4. Blockchain
• Tema 5. Big Data y Business Intelligence (BI)
• Tema 6. Cloud computing
• Tema 7. Automatización y robótica industrial
• Tema 8. Ciberseguridad

MÓDULO 6. PROJECT MANAGEMENT

• Tema 1. Fundamento del project management
• Tema 2. Gestión del equipo
• Tema 3. Gestión de los recursos
• Tema 4. Herramientas para la gestión ágil de un proyecto

MÓDULO 7. PRODUCT MANAGEMENT

• Tema 1. Product Management
• Tema 2. Lean Startup
• Tema 3. Agile Management

MÓDULO 8. DATABASE MANAGEMENT

• Tema 1. Introducción al dato
• Tema 2. El gobierno del dato
• Tema 3. Privacidad y protección de datos
• Tema 4. Data storage
• Tema 5. Data management en el marketing

MÓDULO 9. HACKING ÉTICO

• Tema 1. Conceptos introductorios
• Tema 2. Normativa y ética profesional
• Tema 3. Metodologías reconocidas
• Tema 4. Laboratorio y entorno de prácticas
• Tema 5. Fase de Information Gathering
• Tema 6. Escaneo y enumeración de sistemas
• Tema 7. Vulnerabilidad y análisis de puertos
• Tema 8. Mapeo de la superficie de ataque
• Tema 9. Técnicas de explotación
• Tema 10. Explotación en entornos específicos
• Tema 11. Ingeniería social y phishing
• Tema 12. Técnicas avanzadas de acceso y persistencia
• Tema 13. Post-explotación
• Tema 14. Recolección de evidencias
• Tema 15. Movimientos laterales y pivoting avanzado
• Tema 16. Estudio de logs y huellas digitales
• Tema 17. Reporting efectivo
• Tema 18. Medidas de contención y mejora continua
• Tema 19. Revisión de metodologías y resultados
• Tema 20. Introducción a Red Team y Purple Team

MÓDULO 10. AUDITORÍA E INFORMÁTICA FORENSE

• Tema 1. Introducción
• Tema 2. Definiciones de auditoría de sistemas y de informática forense
• Tema 3. Perspectiva legal y el marco normativo
• Tema 4. Metodologías y marcos de referencia
• Tema 5. Ciclo de vida de la auditoría y de la investigación forense
• Tema 6. Proceso de recolección de evidencias digitales
• Tema 7. Herramientas de adquisición
• Tema 8. Técnicas de preservación y cadena de custodia
• Tema 9. Gestión de dispositivos y entornos especializados
• Tema 10. Análisis forense en sistemas operativos
• Tema 11. Memoria volátil y volatilidad
• Tema 12. Análisis de ficheros y artefactos
• Tema 13. Prácticas y laboratorio
• Tema 14. Auditoría de logs y eventos
• Tema 15. Análisis forense de tráfico de red
• Tema 16. Forensia en entornos cloud y virtualizados
• Tema 17. Casos prácticos avanzados
• Tema 18. Elaboración y presentación de informes
• Tema 19. Gestión de incidentes de seguridad
• Tema 20. Tendencias y retos futuros

MÓDULO 11. CRIPTOGRAFÍA Y CIBERSEGURIDAD

• Tema 1. Historia y evolución de la criptografía
• Tema 2. Claves simétricas y asimétricas
• Tema 3. Funciones Hash y firmas digitales
• Tema 4. Infraestructura de clave pública (PKI)
• Tema 5. Gestión segura de claves
• Tema 6. Protocolos y herramientas frecuentes
• Tema 7. Fundamentos de Blockchain
• Tema 8. Criptomonedas y contratos inteligentes
• Tema 9. Aplicaciones de blockchain en ciberseguridad
• Tema 10. Tokenización y gestión segura de activos digitales
• Tema 11. Buenas prácticas de implementación
• Tema 12. Seguridad en APIs y microservicios
• Tema 13. Cifrado de archivos y almacenamiento
• Tema 14. Análisis de riesgos y cumplimiento normativo
• Tema 15. Retos en entornos cuánticos y postcuánticos
• Tema 16. Tendencias actuales y casos de uso

MÓDULO 12. SISTEMAS DE GESTIÓN DE SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

• Tema 1. Dimensiones de la Seguridad de la Información
• Tema 2. Gestión de la Seguridad de la Información
• Tema 3. Normativa Legal en España
• Tema 4. Estándares de Seguridad de la Información
• Tema 5. Análisis De Riesgos
• Tema 6. Ciclo de vida de la seguridad
• Tema 7. Justificación y estudio de riesgos
• Tema 8. Metodologías de análisis de riesgos
• Tema 9. Gestión de riesgos
• Tema 10. Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información (SGSI)
• Tema 11. Normativas internacionalmente reconocidas
• Tema 12. Planificar: Establecer el SGSI
• Tema 13. Hacer: Implantar y operar el SGSI
• Tema 14. Verificar: Monitorizar y Revisar el SGSI
• Tema 15. Desarrollo de un marco normativo de Seguridad de la información
• Tema 16. Clasificación de la información
• Tema 17. Herramientas para un SGSI
• Tema 18. Factores críticos de éxito en la implantación de un SGSI
• Tema 19. Planes de continuidad de negocio3. Desarrollo de un plan de continuidad de negocio
• Tema 20. Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
• Tema 21. Política de seguridad en el Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
• Tema 22. Análisis y gestión de riesgos en el ENS

MÓDULO 13. SERVICIOS BIG DATA

• Tema 1. Big Data
• Tema 2. Evolución y contexto empresarial del Big Data
• Tema 3. Arquitecturas y paradigmas en Big Data
• Tema 4. Cuándo emplear Big Data
• Tema 5. Ejemplos de uso de Big Data en distintos sectores
• Tema 6. Tipologías de datos
• Tema 7. Clasificación de bases de datos NoSQL
• Tema 8. Criterios de selección
• Tema 9. Prácticas y herramientas
• Tema 10. Arquitectura de Apache Hadoop
• Tema 11. Apache Spark
• Tema 12. Flujo de trabajo con ecosistema Big Data
• Tema 13. Ejemplos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (logs, datos de redes sociales, etc.)
• Tema 14. Comparativa de tiempos de ejecución entre Hadoop y Spark
• Tema 15. Introducción a soluciones Cloud
• Tema 16. Principales proveedores y servicios
• Tema 17. Estrategias de migración y hibridación
• Tema 18. Escenarios de alto nivel
• Tema 19. Big Data Analytics
• Tema 20. Perfiles y roles en Big Data
• Tema 21. Casos de éxito y prácticas empresariales
• Tema 22. Propuesta de valor y adopción