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Programa en Big Data y Seguridad

Para ejecutivos y profesionales que desean conocer todo lo que los datos les pueden ofrecer para mejorar la seguridad de sus negocios
Programa en Big Data y Seguridad Programa en Big Data y Seguridad
Programa en Big Data y Seguridad

Big Data e Inteligencia Artificial aplicada a la seguridad de la organización
y a la protección de los diferentes activos de la compañía

Los líderes actuales necesitan el conocimiento y la confianza para garantizar que sus organizaciones estén preparadas para capitalizar las oportunidades que brinda el Big Data y la Inteligencia Artificial, a través del impacto directo e indirecto en los empleados, clientes y ecosistema del negocio incorporándola a sus principales líneas estratégicas con éxito. Este programa está diseñado para ejecutivos y profesionales de empresas que deseen capacitarse para adentrarse en el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial como un profesional capaz de manejar el proceso completo desde la captura y almacenamiento de información, aplicando todo el data mining en la búsqueda de patrones de interés para la empresa, con un foco en el ámbito de la seguridad necesaria

tanto para proteger los activos de la empresa como para saber qué información de la empresa ha sido expuesta en Internet.
Los candidatos podrán adquirir los conocimientos y habilidades analíticas necesarias para liderar el enfoque de la seguridad en la organización mediante el análisis y la toma de decisiones basadas en datos. Exploraremos diferentes casos de uso donde los candidatos verán toda la potencialidad del Big Data y la Inteligencia Artificial aplicada en un entorno de alta complejidad como es la seguridad de la organización y la protección de los diferentes activos de la compañía, que garantizaran la sostenibilidad futura del negocio: marca y reputación, propiedades industriales, ventajas competitivas, etc.

En colaboración con:

Escudo digital
Dacor

Profesorado especializado en el ámbito

Las sesiones lectivas son impartidas por profesorado experto con una dilatada experiencia profesional que conjuga conocimientos, experiencia y vocación pedagógica. De este modo, el programa se imparte desde una perspectiva real y de conocimiento cercano y especializado de la práctica empresarial.

Competencias prácticas y conocimientos punteros

El temario incluye información presentada, en cuanto a forma y contenido, de manera que sea útil de cara a la aplicación práctica, que permita entender conceptos básicos y específicos del ámbito de big data y ciberseguridad, actualizados y con los últimos conocimientos sobre ello.

Ponencias y conferencias

Complementarias al material, tendrán lugar conferencias “en directo” con especialistas, creando un espacio para compartir información, experiencias, opiniones y dudas sobre varios temas. Así mismo estas permanecerán en la plataforma para permitir el visionado posterior.



Objetivos

Los participantes tendrán como objetivos:

  • Desmitificar el uso del Big Data y la Inteligencia Artificial
  • Aprender cómo obtener valor de los datos en el descubrimiento de patrones de comportamiento aplicados al ámbito de la seguridad
  • Aprender a implementar procesos de innovación mediante Inteligencia Artificial de un modo exitoso para proteger los activos de la empresa

Mediante este programa los participantes serán capaces de:

  • Conocer las técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial para el análisis y procesamiento masivo de datos
  • Conocer las principales herramientas de IA que las empresas líderes utilizan hoy en día (y a futuro)
  • Descubrir las técnicas y herramientas para el diseño eficaz de IA en su empresa con un foco en la seguridad
  • Conocer las tipologías de IA y cómo pueden generar valor a través del dato
  • Conocer los sistemas de procesamiento en paralelo de grandes volúmenes de datos
  • Identificar oportunidades basadas en Big Data e IA con potencialidad de transformar el negocio
  • Conocer como el Big Data y la IA permiten encontrar patrones de comportamiento que ayuden a identificar riesgos de seguridad para impedir tanto el acceso no autorizado a los activos de la compañía, como conocer que información de la compañía está expuesta en la Deep/dark web
  • Conocer cómo crear una unidad de inteligencia dentro de la empresa
  • Identificar los modelos organizacionales que favorecen la cultura basada en el dato y agilizan los procesos de desarrollo con las últimas metodologías
  • Conocer el impacto del Big Data y la IA en el negocio, los empleados y los productos con el objetivo de minimizar los riesgos de seguridad.

Competencias

Al finalizar este programa el alumno contará con las competencias necesarias para

  • Establecer las mejores prácticas para capitalizar las oportunidades y capturar valor a través del Big Data y la Inteligencia Artificial
  • Evaluar los riesgos (éticos, protección de datos...) asociados en la implementación de proyectos de Big Data e IA
  • Conocer como el Big Data y la IA permiten encontrar patrones de comportamiento que ayuden a identificar riesgos de seguridad para impedir tanto el acceso no autorizado a los activos de la compañía, como conocer que información de la compañía está expuesta en la Deep/dark web
  • Establecer las pautas adecuadas para crear una organización Data Driven
  • Determinar las necesidades de datos en su empresa con el objetivo de monitorizar y proteger los activos críticos de la misma

Programa del curso Cada módulo tiene una equivalencia de 15 h. con metodología online.

Módulo 1. Técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial

Conoce y comprende las diferentes técnicas para el análisis de datos y para el procesamiento masivo de datos

Diseña la estrategia conjunta de técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas descriptivos y predictivos aplicados a la realidad de un conjunto de datos

Identifica las técnicas orientadas al análisis estadístico, la inteligencia artificial y el procesamiento masivo de datos.

Índice

  • Conceptos básicos en el análisis de datos e inteligencia artificial
  • Técnicas de Evaluación y Selección de Modelos de datos
  • Técnicas de Machine Learning
  • Redes Neuronales
  • Analítica Web
  • Técnicas de Text Mining y Métodos en Procesamiento Lenguaje Natural (PNL)
  • Análisis de Redes Sociales

Ponencias

  • Conferencia 1: Big Data e Inteligencia Artificial. Pasado, presente y futuro en casos de uso.

Módulo 2. Herramientas de Análisis Masivos de Datos

Conoce y comprende las diferentes técnicas para el análisis de datos y para el procesamiento masivo de datos

Diseña la estrategia conjunta de técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para el desarrollo de sistemas descriptivos y predictivos aplicados a la realidad de un conjunto de datos

Identifica las técnicas orientadas al análisis estadístico, la inteligencia artificial y el procesamiento masivo de datos.

Índice

  • Entorno R y Python en el contexto de Data Science
  • Gráficos estáticos y Estadísticos
  • Tratamiento de Datos en diferentes formatos y diferentes fuentes
  • Limpieza y Preparación de Datos para conseguir manejar datos veraces que den lugar a conclusiones precisas
  • Estudios exploratorios
  • Árboles de Decisión
  • Reglas de Clasificación y de Asociación

Módulo 3. Sistemas de Procesamiento en paralelo de Big Data

Conocer las técnicas de IA aplicables para el procesado en paralelo de grandes volúmenes de datos.

Conocer cómo gestionar grandes volúmenes de datos de manera distribuida.

Comprender el funcionamiento y características de las técnicas habituales de procesamiento masivo de datos.

Identificar algunas de las herramientas comerciales y de software libre orientadas al análisis estadístico, IA y procesamiento masivo de datos.

Índice

  • Bases de datos convencionales y no convencionales
  • Cloud, Fog y Edge Computing para una gestión distribuida de datos
  • Herramientas de ingesta de grandes volúmenes de datos
  • Tipos de Paralelismos
  • Procesamiento de datos en streaming y tiempo real
  • Procesamiento paralelo: Hadoop
  • Procesamiento paralelo: Spark

Módulo 4. Aspectos Transversales del Big Data y la IA

Identificar los aspectos legales de aplicación relativos a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario.

Conocer cómo se puede dotar de privacidad en Big Data e IA.

Conocer cómo se puede dotar de mecanismos de anonimización en Big Data e IA.

Anticipar los riesgos y beneficios éticos derivados de la aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial que se puedan dar en una situación real.

Índice

  • Aplicación del RGPD en el tratamiento de grandes volúmenes de datos
  • Privacidad en Big Data e IA
  • Ciberseguridad en Big Data e IA
  • La identificación y de identificación en grandes volúmenes de Datos
  • Ética de los Datos

Ponencias

  • Conferencia 2: Cómo crear una unidad de inteligencia en el seno de una empresa
  • Conferencia 3: Descubriendo el mundo del IoT. Entendiendo Shodan como ‘herramienta de trabajo’.

Módulo 5. Fuentes de Datos y Análisis de patrones de comportamiento mediante Big Data e IA

Proporcionar una introducción a la Web como fuente masiva de datos reales basados en búsquedas realizadas por usuarios que pueden utilizarse tanto en la toma de decisiones como en la búsqueda de patrones de comportamiento

Analizar las tecnologías subyacentes a los diversos sistemas Web

Desarrollar soluciones de inteligencia de fuente abierta, explotando las fuentes de datos disponibles.

Conocer la metodología SQuID y su aplicabilidad en el desarrollo de proyectos con grandes volúmenes de datos

Índice

  • Fuentes de Datos en la Web
  • Adquisición de datos Web
  • Herramientas para la Extracción de datos de la Web
  • Web Semántica
  • OSINT: Inteligencia de fuente abierta
  • Metodología SQuID para abordar proyectos con grandes volúmenes de datos

Ponencias

  • Conferencia 4: Identificación de los diccionarios de trabajo en la metodología SQuID aplicada al mundo de los seguros.
  • Conferencia 5: MasterLead. Prediciendo comportamientos en la compra online.

Profesores

LG Luis Galindo Director Académico y Profesor Fundador y Director de Innovación donde ha definido, desarrollado e implementado un exitoso modelo de innovación abierta, con un aumento de los ingresos de +10% interanual apalancado en los activos innovadores.
En paralelo ha definido, desarrollado e implementado con éxito programas de Transformación Digital durante más de 8 años y con más de 1000 personas transforma-das liderando un papel pionero en el sector.
Ha implementado más de 20 proyectos complejos de consultoría en todo el mundo para grandes empresas en temas de inteligencia artificial, inteligencia económica, ciberseguridad, desarrollo de negocio, transformación digital, evaluación de riesgos, optimización de procesos y gestión de personas. Consultor Senior de Alto Rendimiento +16 años.
Experto en entender a los clientes y traducir sus necesidades en ventas reales mediante: el desarrollo de nuevos mercados o productos y servicios; la racionalización de las carteras, para centrarse en las de mayor potencial; el desarrollo de una mentalidad digital en todos los miembros de la organización; y focalizarse en la integración perfecta del mundo online y offline en cada iniciativa.
En su perfil humanístico, es un ‘road mate’ ayudando a las personas a crecer personal y profesionalmente y aplicando técnicas para fomentar la felicidad en el trabajo como herramienta de mejora del performance en las organizaciones.
MA Mónica Álvarez Profesor Ingeniera informática de perfil emprendedor con vocación por la gestión de proyectos con experiencia directa en el campo de la formación técnica y soluciones de marketing digital. Coordinación y gestión de equipos tanto técnicos como de negocio, para el análisis de estado y mejora de los procedimientos de negocio e implantación de nuevas soluciones digitales
COO en MIBizPartners y fundadora de MasterLead, donde ha liderado la creación de un motor de inteligencia artificial capaz de predecir con muy alta fiabilidad si un usuario navegando por una página web va a comprar un producto que se comercia-liza en la misma.
Profesora en IFE, NEXT-IBS, Tech University, aparte de impartir cursos in-company en empresas como Telefónica, BBVA, Mercedes-Benz, etc.
JL José Lominchán Profesor MBA: Máster of Business Administration (MBA).
Doctor en Derecho (Programa Derecho del trabajo) (UCJC).
Licenciado en Derecho (UCM)
Doctor por el Centro Universitario Estudios Jurídico en México.
Un Docente entusiasta buen comunicador y motivador con amplia experiencia inter-nacional en diversas áreas académicas, empresariales y de innovación. Compagi-nando sus posiciones como Directivo y Consultor Internacional con la docencia Universitaria (actualmente da clases en ESIC, UDIMA, UNIR, EAE y UEMC). Ha sido Director General de Eude, NextIbs e IMF. Vicepresidente Asociación Española de Coaching ejecutivo y empresarial. Proyectos docentes y profesionales en Gobiernos, Universidades, Empresas y Escuelas de Negocio en más de 11 países, así como más de 40 proyectos internacionales de consultoría. Conectando la Innovación y Tecnologías 4.0, Inteligencia Económica y Competitiva, Liderazgo efectivo, Comunicación y emprendimiento, RRHH y Talento. 24 años experiencia como consultor y docente Universitario en Facultades de Ciencias Sociales, Jurídica, Económica y Empresarial.
JF Julián Fernández Profesor Licenciado en Ciencias Matemáticas. Anteriormente ocupó la posición de Director del Área de BigData - IA y Nuevos Proyectos en MIBIZPartners donde participó en la definición y desarrollo del producto MasterLead. Suite de herramientas para la mejora de Lead Management. Algoritmos de predicción de la conversión a cliente basa-dos en Machine Learning. e identificación de nuevos proyectos.
En paralelo, es consultor internacional de alto rendimiento especializado en las áreas de BigData - IA y Deep Learning. En este ámbito se focaliza en el desarrollo de proyectos de alta complejidad para la búsqueda de correlaciones en grandes volúmenes de datos en multinacionales con un objetivo en la mejora del rendimiento de los KPIs de la organización en las diversas áreas de la compañía. Más de 10 proyectos exitosos realizados en diversos sectores con mejoras significativas en tanto en eficiencias (30%) como en incremento de ingresos (15%).
Profesor en el IFE, así como en diversos in-company siempre relacionados con el mundo del Big Data y la IA.