Plan de estudios

Módulo 1: Dirección de proyectos TIC

• Tema 1. Introducción a ITIL
• Tema 2. ¿Por qué ITIL?
• Tema 3. Historia y evolución de ITIL
• Tema 4. Fundamentos de la dirección de proyectos TIC
• Tema 5. Objetivos y beneficios de adoptar ITIL en la gestión de servicios de TI
• Tema 6. Componentes y estructura de ITIL
• Tema 7. Principales publicaciones y versiones de ITIL
• Tema 8. Estructura general y conceptos clave
• Tema 9. Prácticas de ITIL, KPIs, Cadena de Valor del Servicio
• Tema 10. Introducción a la gestión de servicios y ciclo de vida en ITIL
• Tema 11. El ciclo de vida del servicio en ITIL
• Tema 12. Relación entre las fases del Ciclo de Vida del Servicio y su contribución a la calidad del servicio
• Tema 13. ITIL y DevOps: Integración y Colaboración en Entornos Ágiles
• Tema 14. Roles clave en ITIL
• Tema 15. Relaciones entre los roles en ITIL
• Tema 16. Introducción
• Tema 17. Estrategia del servicio
• Tema 18. Diseño del servicio
• Tema 19. Transición del servicio en ITIL
• Tema 20. Operación del servicio en ITIL
• Tema 21. Mejora Continua del Servicio
• Tema 22. Gestión de la Calidad del servicio
• Tema 23. Mejora Continua del Servicio
• Tema 24. Herramientas y técnicas para la Mejora Continua
• Tema 25. Herramientas de gestión de servicios
• Tema 26. Funcionalidades críticas para soportar procesos ITIL
• Tema 27. Integración con otras Herramientas
• Tema 28. Importancia de la integración para una gestión eficaz de servicios

Módulo 2: Auditoría y Calidad de los Sistemas Informáticos

• Tema 1. Definición y Conceptos Básicos de la Calidad en Sistemas Informáticos
• Tema 2. Factores que influyen en la Calidad
• Tema 3. Planificación de la calidad
• Tema 4. Gestión de la calidad en proyectos de Software
• Tema 5. Organización de un Plan de Calidad
• Tema 6. Control de la Calidad
• Tema 7. Métodos del control de la Calidad
• Tema 8. Pruebas de Calidad en Sistemas Informáticos
• Tema 9. Ejemplo práctico de aplicación de diferentes tipos de pruebas en un proyecto de software
• Tema 10. Estrategia de pruebas
• Tema 11. Mejora continua en el proceso de pruebas
• Tema 12. Métricas y Herramientas para Medir la Calidad
• Tema 13. Herramientas de evaluación de Calidad
• Tema 14. Herramientas Específicas
• Tema 15. Calidad en las fases del desarrollo
• Tema 16. Ejemplos reales de cada fase del desarrollo
• Tema 17. Mejora Continua
• Tema 18. Implementación en el Ciclo de Mejora Continua
• Tema 19. Revisión en el Ciclo de Mejora Continua

Módulo 3: Desarrollo de inteligencia artificial avanzada

• Tema 1: Tipos de Aprendizaje
• Tema 2: lgoritmos avanzados de Machine Learnig
• Tema 3: Modelos de Ensamble
• Tema 4: Redes Neuronales Artificiales
• Tema 5: Técnicas de entrenamiento en Redes Neuronales
• Tema 6: Modelos Recurrentes y Variantes
• Tema 7: Cómo Mejoran las RNN para manejar secuencias Largas y Dependencias a Largo Plazo
• Tema 8: Introducción a los Transformers: Revolucionando el Procesamiento del Lenguaje Natural
• Tema 9: Mecanismo de Atención y la Arquitectura de Transformers
• Tema 10: Aplicaciones de Transformers: Ventajas, desventajas y principales modelos
• Tema 11: Técnicas de Optimización y Regularización de Modelos
• Tema 12: Optimización de hiperparámetros: estrategias como grid search y random search
• Tema 13: Despliegue y Mantenimiento de Modelos en Producción
• Tema 14: Monitoreo y actualización de modelos en entornos productivos

Módulo 4. Servicios y aplicaciones Web

• Tema 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW)
• Tema 2. Conceptos Básicos de Desarrollo Web
• Tema 3. Arquitecturas Client-Server
• Tema 4. Frontend vs Backend
• Tema 5. Lenguajes y tecnologías fundamentales: HTML, CSS y JavaScript
• Tema 6. Herramientas y entornos de desarrollo
• Tema 7. Gestión de proyectos y dependencias
• Tema 8. Introducción a frameworks y librerías
• Tema 9. Crear una página Web estática con HTML y CSS
• Tema 10. Introducción a Git: Commits y pushes básicos
• Tema 11. Fundamentos de la Arquitectura MVC
• Tema 12. Implementación del MVC en Aplicaciones Web
• Tema 13. Patrones de Diseño Relacionados
• Tema 14. Integración de MVC con Tecnologías Frontend
• Tema 15. Manejo de Rutas y URLs Amigables
• Tema 16. Seguridad y autenticación en aplicaciones MVC
• Tema 17. ASP.NET Core
• Tema 18. Razor Pages
• Tema 19. ASP.NET Core MVC
• Tema 20. Integración de HTML, CSS y JavaScript en ASP.NET Core
• Tema 21. Introducción a Vue.js
• Tema 22. Desarrollo con Vue.js
• Tema 23. Introducción a Angular
• Tema 24. Desarrollo con Angular
• Tema 25. Comparativa entre Vue.js y Angular
• Tema 26. Creación de APIs RESTful con ASP.NET Core
• Tema 27. Seguridad en APIs
• Tema 28. Documentación y pruebas de APIs
• Tema 29. Integración del Backend con Frontend (Vue.js/Angular)

Módulo 5. Tecnología y desarrollo en dispositivos móviles

• Tema 1. Introducción
• Tema 2. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
• Tema 3. Comunicaciones Inalámbricas
• Tema 4. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
• Tema 5. Introducción a los Dispositivos móviles
• Tema 6. Componentes de los dispositivos móviles
• Tema 7. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
• Tema 8. Lenguajes de programación para móviles
• Tema 9. Ejemplos de entornos de programación
• Tema 10. Metodología de desarrollo de aplicaciones móviles
• Tema 11. Características de un proyecto de desarrollo para dispositivos móviles
• Tema 12. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
• Tema 13. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
• Tema 14. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles sobre Android
• Tema 15. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
• Tema 16. Herramientas de desarrollo Android
• Tema 17. Diseño de aplicaciones móviles
• Tema 18. Buenas prácticas de diseño
• Tema 19. Problemática de la seguridad en dispositivos móviles
• Tema 20. Seguridad en las comunicaciones inalámbricas
• Tema 21. Seguridad en el sistema operativo y las aplicaciones
• Tema 22. Seguridad para el usuario
• Tema 23. Prácticas de seguridad recomendada
• Tema 24. Ecosistema de aplicaciones móviles y app stores
• Tema 25. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
• Tema 26. Marketing y tecnología móvil
• Tema 27. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles

Módulo 6. 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 negocio. 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 7. Análisis Inteligente de Datos

• Tema 1. Introducción al Análisis Inteligente de Datos
• Tema 2. Conceptos fundamentales
• Tema 3. Tratamiento de Datos
• Tema 4. Análisis Visual de Datos
• Tema 5. Metodología y áreas de aplicación
• Tema 6. Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
• Tema 7. Inteligencia de Negocio (Business Intelligence)
• Tema 8. Selección y transformación de atributos
• Tema 9. Segmentación, predicción e identificación de patrones
• Tema 10. Técnicas avanzadas de análisis
• Tema 11. Herramientas de inteligencia de negocio
• Tema 12. Comparativa de técnicas y parámetros
• Tema 13. Análisis inteligente de datos
• Tema 14. Análisis de textos
• Tema 15. Análisis de series temporales
• Tema 16. Otros dominios específicos. Análisis de imágenes y visión por computadora
• Tema 17. Herramientas y tecnologías emergentes
• Tema 18. Big Data y tecnologías asociadas (Hadoop, Spark)

Módulo 8: Desarrollo de software para IoT

• Tema 1. Conceptos y panorama del IoT
• Tema 2. Plataformas de hardware y sensores
• Tema 3. Protocolos y comunicaciones IoT
• Tema 4. Edge, fog y Cloud en IoT
• Tema 5. Seguridad y privacidad en IoT
• Tema 6. Entornos de desarrollo embebido
• Tema 7. Arquitecturas en tiempo real
• Tema 8. Protocolos de mensajería y APIs
• Tema 9. Data Analytics en el Edge/Cloud
• Tema 10. Firmware seguro y OTA
• Tema 11. Metodologías ágiles en IoT
• Tema 12. DevOps para IoT
• Tema 13. Interoperabilidad y estándares
• Tema 14. Control de calidad y validación
• Tema 15. IA ligera en Edge
• Tema 16. Machine Learning y Big Data en cloud
• Tema 17. Integración con IoT industrial
• Tema 18. Privacidad y ética en IA + IoT
• Tema 19. Casos prácticos con IA + IoT
• Tema 20. Casos prácticos con IA + IoT
• Tema 21. Implementación del prototipo
• Tema 22. Despliegue y DevOps
• Tema 23. Análisis de datos y visualización
• Tema 24. Validación, presentación y evaluación

Módulo 9: 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

Módulo 10: Modelos de IA Generativa

• Tema 1. Conceptos Introductorios
• Tema 2. Modelos Probabilísticos Básicos
• Tema 3. Espacios Latentes y su representación
• Tema 4. Aplicaciones iniciales de la IA Generativa
• Tema 5. Autoencoders (AE) Clásicos
• Tema 6. Autoencoders variacionales (VAE)
• Tema 7. Modelos basados en flujos (Flow-based Models)
• Tema 8. Prácticas y casos de uso
• Tema 9. Arquitectura Discriminador–Generador
• Tema 10. GANs clásicas y variantes
• Tema 11. Estabilización y optimización del entrenamiento
• Tema 12. Aplicaciones destacadas
• Tema 13. Modelos de difusión (diffusion models)
• Tema 14. Representaciones implícitas
• Tema 15. Técnicas híbridas y avances recientes
• Tema 16. Proyectos de investigación y aplicaciones futuras
• Tema 17. MLOps y escalabilidad en IA generativa
• Tema 18. Evaluación de la calidad y sesgos
• Tema 19. Implicaciones éticas y legales
• Tema 20. Casos de éxito empresarial y aplicaciones reales

Módulo 11: Gestión de identidad y accesos en sistemas

• Tema 1. Conceptos Clave de IAM
• Tema 2. Modelos de control de acceso
• Tema 3. Estándares y protocolos de autenticación
• Tema 4. Autenticación multifactor (MFA)
• Tema 5. Single sign-on (SSO) y federaciones de identidad
• Tema 6. Tendencias de autenticación passwordless
• Tema 7. Zero Trust Architecture (ZTA) y Microsegmentación
• Tema 8. Gobernanza de identidades y cumplimiento normativo
• Tema 9. Ciberseguridad e incidentes relacionados con IAM

Módulo 12: 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 13: Visualización De Datos

• Tema 1. Teoría de la visualización de datos
• Tema 2. Python
• Tema 3. CARTO
• Tema 4. Power BI
• Tema 5. Google Data Studio