Gracias a Este Máster Semipresencial, obtendrás conocimientos especializados en áreas de vanguardia como la gestión de proyectos IT, sistemas distribuidos, computación en la nube e Inteligencia Artificial”

En el panorama actual de la Informática, los Sistemas Avanzados están experimentando una rápida evolución impulsada por el crecimiento de la Inteligencia Artificial (IA), la computación en la nube y la ciberseguridad. Esto requiere una actualización constante de conocimientos y habilidades para mantenerse a la vanguardia en un entorno tecnológico en perpetuo cambio.

Así nace este Máster Semipresencial, gracias al cual los informáticos aprenderán a diferenciar entre proyectos y procesos IT, identificando los criterios de éxito y evaluando el alcance y los requisitos para justificar casos de negocio sólidos. Además, se capacitarán en la selección y aplicación de metodologías de gestión adecuadas, utilizando herramientas y técnicas específicas para la evaluación y mejora de proyectos reales.

Asimismo, se profundará en las características y ventajas de los sistemas distribuidos y la computación en la nube, así como de los diferentes tipos de sistemas distribuidos y modelos Cloud First. También se analizarán las arquitecturas de integración y tecnologías emergentes, como Blockchain, aplicando estos conocimientos para diseñar y gestionar sistemas eficientes y seguros en entornos distribuidos.

Finalmente, se indagará en la ingeniería del software, la tecnología IoT, el desarrollo en dispositivos móviles, la Inteligencia Artificial y la seguridad informática. En este sentido, los profesionales desarrollarán habilidades en el ciclo de vida de aplicaciones, la construcción de soluciones IoT y el análisis de datos grandes, preparando y gestionando plataformas para la explotación de datos.

De este modo, TECH ha implementado un exhaustivo programa, el cual se dividirá en dos secciones diferenciadas. Primero, el egresado podrá estudiar la teoría de forma completamente en línea, tan solo precisando de un dispositivo electrónico con conexión a Internet, con el apoyo de la revolucionaria metodología de aprendizaje Relearning, consistente en la reiteración de conceptos clave para una asimilación óptima de los contenidos. En última instancia, la titulación incluye una estancia práctica de 3 semanas en una prestigiosa empresa informática.

Diseñarás estrategias de seguridad robustas y gestionarás tecnologías emergentes en contextos de gobierno y gestión IT, a través de los mejores materiales didácticos, a la vanguardia tecnológica y educativa”

Este Máster Semipresencial en Informática de Sistemas Avanzados contiene el programa más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• Desarrollo de más de 100 casos prácticos presentados por profesionales de informática expertos en sistemas avanzados y profesores universitarios de amplia experiencia en el este campo
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información imprescindible sobre aquellas técnicas y herramientas indispensables para el ejercicio profesional
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a Internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas en una de las mejores empresas

Esta capacitación multidisciplinaria te preparará para enfrentar los retos tecnológicos actuales y futuros, con una visión integral y actualizada, gracias a una amplia biblioteca de innovadores recursos multimedia”

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de profesionales de la informática que desarrollan sus funciones para el desarrollo de sistemas avanzados, y que requieren un alto nivel de cualificación. Los contenidos están basados en la última evidencia, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica informática, y los elementos teórico-prácticos facilitarán la actualización del conocimiento y permitirán la toma de decisiones.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional de la informática un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

¡Apuesta por TECH Te sumergirás en la computación en la nube, abordando temas como los modelos de despliegue, los beneficios económicos y las capacidades y desafíos de seguridad asociados"

Cursarás una estancia intensiva de 3 semanas en una empresa informática de prestigio, donde adquirirás todo el conocimiento para crecer personal y profesionalmente"

El temario de este programa universitario ha sido estructurado para ofrecer una capacitación integral en las áreas más críticas de la tecnología moderna. Así, abarcará una amplia gama de temas, desde la gestión y dirección de proyectos IT, hasta el diseño y la administración de sistemas distribuidos y soluciones en la nube. En este sentido, cada módulo ha sido diseñado para proporcionar tanto conocimientos teóricos como prácticos, permitiendo a los profesionales aplicar lo aprendido en escenarios reales y mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías emergentes.

Este Máster Semipresencial te ofrecerá una combinación de flexibilidad, especialización y aplicabilidad, que se ajusta perfectamente a las demandas del mercado laboral moderno”

Módulo 1. Gestión y dirección de proyectos IT

1.1. Gestión y Dirección de Proyectos IT

1.1.1. Proyecto IT
1.1.2. Proyecto y procesos. Diferencias
1.1.3. Proyecto IT. Criterios de éxito
1.1.4. Ciclo de vida de un proyecto IT
1.1.5. Gestión y dirección de proyectos IT. Aplicación

1.2. Gestión de requisitos de un proyecto IT

1.2.1. Gestión de requisitos de un proyecto
1.2.2. Gestión y trazabilidad de los requisitos
1.2.3. Herramientas de gestión de requisitos
1.2.4. Gestión de requisitos de un proyecto IT. Aplicación

1.3. Caso de negocio de un proyecto IT

1.3.1. Caso de negocio de un proyecto IT
1.3.2. Construcción del caso de negocio del proyecto
1.3.3. Criterios de éxito del proyecto
1.3.4. Análisis financiero y seguimiento del caso de negocio durante toda la vida del proyecto
1.3.5. Caso de negocio de un proyecto IT. Aplicación

1.4. Gestión y dirección clásica de proyectos IT

1.4.1. Dirección de proyectos en cascada o waterfall
1.4.2. Herramientas de la metodología clásica de gestión
1.4.3. Fases de la gestión clásica de proyectos: inicio, planificación, ejecución, seguimiento y cierre
1.4.4. Gestión y dirección clásica de proyectos IT. Aplicación

1.5. Gestión y dirección de proyectos Agile

1.5.1. Dirección de proyectos Agile: roles, artefactos
1.5.2. Planificación Scrum
1.5.3. Estimación Agile
1.5.4. Planificación y ejecución de Sprints
1.5.5. Uso efectivo de Scrum. Aplicación
1.5.6. Gestión y dirección de proyectos Ágiles. Aplicación

1.6. Gestión y dirección de proyectos Lean IT y Kanban

1.6.1. Lean IT y Kanban. Aplicación
1.6.2. Lean IT y Kanban ventajas e inconvenientes
1.6.3. Cuadros de mando. Uso
1.6.4. Gestión y dirección de proyectos Lean IT y Kanban. Aplicación

1.7. Riesgos en la gestión y dirección de proyectos IT

1.7.1. Riesgo. Tipos de riesgo: probabilidad
1.7.2. Mitigación de Riesgos. Técnicas habituales en IT
1.7.3. Gestión y comunicación del riesgo
1.7.4. Riesgos en la gestión y dirección de proyectos IT. Aplicación

1.8. Seguimiento y control de proyectos IT

1.8.1. Seguimiento de la evolución del proyecto
1.8.2. Control de costes del proyecto
1.8.3. Gestión del cambio en el proyecto
1.8.4. Gestión de las comunicaciones en el proyecto. Aplicación
1.8.5. Informes y métricas de seguimiento
1.8.6. Seguimiento y control de proyectos IT. Aplicación

1.9. Oficina de proyectos IT

1.9.1. Proyectos, portfolio de proyectos y programas
1.9.2. Tipos de oficinas de proyecto: funciones
1.9.3. Procesos de gestión de una oficina de proyectos
1.9.4. Gestión de una oficina de proyectos. Aplicación

1.10. Herramientas de software proyectos IT

1.10.1. Gestión de requisitos
1.10.2. Gestión de la configuración
1.10.3. Planificación y seguimiento de los proyectos
1.10.4. Gestión del cambio
1.10.5. Gestión de costes
1.10.6. Gestión de riesgos
1.10.7. Gestión de la comunicación
1.10.8. Gestión del cierre
1.10.9. Ejemplos de herramientas. Plantillas

Módulo 2. Diseño y gestión de Sistemas Distribuidos y redes

2.1. Sistemas Distribuidos

2.1.1. Sistemas Distribuidos
2.1.2. Sistemas Distribuidos. Características
2.1.3. Sistemas Distribuidos. Ventajas

2.2. Tipos de Sistemas Distribuidos

2.2.1. Clúster
2.2.2. Grid
2.2.3. Cloud

2.3. Arquitecturas en un Sistema Distribuido

2.3.1. Arquitectura Funcional (Negocio)
2.3.2. Arquitectura de Aplicación
2.3.3. Arquitectura de Gestión (Gobierno)
2.3.4. Arquitectura Tecnológica

2.4. Infraestructura en un Sistema Distribuido

2.4.1. Hardware
2.4.2. Comunicaciones
2.4.3. Software
2.4.4. Seguridad

2.5. Cloud Computing en Sistemas Distribuidos

2.5.1. Cloud Computing
2.5.2. Sistemas Cloud Computing. Tipos
2.5.3. Sistemas Cloud Computing. Ventajas

2.6. Comunicaciones Cliente-Servidor

2.6.1. Tipos de transmisión
2.6.2. Modelos de comunicación
2.6.3. Comunicación por eventos

2.7. Arquitecturas de Integración

2.7.1. APIs
2.7.2. Arquitecturas de microservicios
2.7.3. Arquitecturas dirigidas por eventos
2.7.4. Arquitecturas reactivas

2.8. Tecnologías de Registro Distribuido

2.8.1. Tecnologías de Registro Distribuido
2.8.2. Tecnologías de Registro Distribuido. Tipología
2.8.3. Tecnologías de Registro Distribuido. Ventajas

2.9. Blockchain como Sistema Distribuido

2.9.1. Blockchain como Sistema Distribuido
2.9.2. Redes Blockchain. Tipología
2.9.3. Tokens en Redes Blockchain. Tipologías
2.9.4. Tecnologías Blockchain
2.9.5. Use Case

2.10. Blockchain. Paradigma descentralizado en Blockchain

2.10.1. Sistemas de consenso
2.10.2. Minería
2.10.3. Hashing
2.10.4. Seguridad

Módulo 3. Cloud Computing en Ingeniería de Sistemas e Informática

3.1. Computación en la nube

3.1.1. Estado del arte del panorama IT
3.1.2. La nube
3.1.3. La computación en la nube

3.2. Seguridad y resiliencia en la nube

3.2.1. Regiones, zonas de disponibilidad y fallo
3.2.2. Administración de los Tenant o cuentas de Cloud
3.2.3. Identidad y control de acceso en la nube

3.3. Networking en la nube

3.3.1. Redes virtuales definidas por software
3.3.2. Componentes de red de definida por software
3.3.3. Conexión con otros sistemas

3.4. Servicios en la nube

3.4.1. Infraestructura como servicio
3.4.2. Plataforma como servicio
3.4.3. Computación serverless
3.4.4. Software como servicio

3.5. Computación de alto rendimiento

3.5.1. Computación de alto rendimiento
3.5.2. Creación de un clúster de alto rendimiento
3.5.3. Aplicación de la computación de alto rendimiento

3.6. Almacenamiento en la nube

3.6.1. Almacenamiento de bloques en la nube
3.6.2. Almacenamiento de ficheros en la nube
3.6.3. Almacenamiento de objetos en la nube

3.7. Interacción y monitorización de la nube

3.7.1. Monitorización y gestión de la nube
3.7.2. Interacción con la nube: consola de administración
3.7.3. Interacción con Command Line Interface
3.7.4. Interacción basada en APIs

3.8. Desarrollo cloud-native

3.8.1. Desarrollo nativo en Cloud
3.8.2. Contenedores y plataformas de orquestación de contenedores
3.8.3. Integración Continua en la nube
3.8.4. Uso de eventos en la nube

3.9. Infraestructura como código en la nube

3.9.1. Automatización de la gestión y el aprovisionamiento en la nube
3.9.2. Terraform
3.9.3. Integración con scripting

3.10. Creación de una infraestructura híbrida

3.10.1. Interconexión
3.10.2. Interconexión con datacenter
3.10.3. Interconexión con otras nubes

Módulo 4. Ingeniería del Software

4.1. Aplicaciones software en tecnologías de la información

4.1.1. Aplicaciones software
4.1.2. Ciclo de vida
4.1.3. Arquitecturas
4.1.4. Metodologías

4.2. Gestión de proyectos y Metodologías IT

4.2.1. Gestión de proyectos
4.2.2. Metodologías ágiles
4.2.3. Herramientas

4.3. Desarrollo Frontend y aplicaciones móviles

4.3.1. Desarrollo FrontEnd y aplicaciones móviles
4.3.2. HTML, CSS
4.3.3. JavaScript, jQuery
4.3.4. Angular
4.3.5. React

4.4. Desarrollo backend de aplicaciones de software

4.4.1. Desarrollo backend de aplicaciones de software
4.4.2. Arquitecturas de backend en aplicaciones de software
4.4.3. Lenguajes de programación en backend
4.4.4. Servidores de aplicaciones en arquitectura de software

4.5. Almacenamiento de datos, bases de datos y caché

4.5.1. Gestión de datos en aplicaciones de software
4.5.2. Sistema de ficheros
4.5.3. Bases de datos relacionales
4.5.4. Bases de datos no relacionales
4.5.5. Caché

4.6. Gestión de contenedores en Cloud Computing

4.6.1. Tecnología de contenedores
4.6.2. Contenedores con Tecnología Docker y Docker-Compose
4.6.3. Orquestación de contenedores con Kubernetes
4.6.4. Contenedores en Cloud Computing

4.7. Testing e Integración Continua

4.7.1. Testing e Integración Continua
4.7.2. Test unitarios
4.7.3. Test e2e
4.7.4. Desarrollo Dirigido por Tests (TDD)
4.7.5. Integración continua

4.8. Blockchain orientado al software

4.8.1. Blockchain orientado al software
4.8.2. Criptomonedas
4.8.3. Tipos de blockchain

4.9. Software Big Data, Inteligencia Artificial, IoT

4.9.1. Big Data, Inteligencia Artificial, IoT
4.9.2. Big Data
4.9.3. Inteligencia artificial
4.9.4. Redes neuronales

4.10. Seguridad del software en IT

4.10.1. Seguridad del software en IT
4.10.2. Servidores
4.10.3. Aspectos éticos
4.10.4. Reglamento Europeo de Protección de Datos (GDPR)
4.10.5. Análisis y gestión de riesgos

Módulo 5. Arquitectura de Tecnologías IoT

5.1. El arte del Internet de las Cosas (IoT)

5.1.1. El Internet de las Cosas IoT
5.1.2. Tecnologías IoT
5.1.3. Internet de las Cosas. Conceptos avanzados

5. 2. Arquitecturas de soluciones IoT

5.2.1. Arquitecturas de soluciones IoT
5.2.2. Diseño de una arquitectura IoT
5.2.3. Funcionamiento y gestión de datos de una solución IoT

5.3. IoT y otras tendencias tecnológicas

5.3.1. Cloud computing
5.3.2. Machine / Deep Learning
5.3.3. Inteligencia Artificial

5.4. Plataformas de soluciones IoT

5.4.1. Plataformas de desarrollo
5.4.2. Soluciones IoT
5.4.3. Plataformas de soluciones IoT. Conceptos avanzados

5.5. Smart things

5.5.1. Smartbuildings
5.5.2. Smartcities
5.5.3. Redes Inteligentes

5.6. Sostenibilidad e IoT

5.6.1. Sostenibilidad y tecnologías emergentes
5.6.2. Sostenibilidad en IoT
5.6.3. Casos de uso IoT sostenible

5.7. IoT. Casos de uso

5.7.1. Casos uso en el sector sanitario
5.7.2. Casos de uso en entornos Industriales
5.7.3. Casos de uso en el sector logístico
5.7.4. Casos de uso en el sector agrícola y ganadero
5.7.5. Otros casos de uso

5.8. Ecosistema empresarial del IoT

5.8.1. Proveedores de soluciones
5.8.2. Consumidores IoT
5.8.3. Ecosistema IoT

5.9. El rol del Ingeniero IoT

5.9.1. Rol de ingeniero IoT. Competencias
5.9.2. El rol del especialista IoT en las compañías
5.9.3. Certificaciones reconocidas en el mercado

5.10. Retos de la IoT

5.10.1. Objetivos en la adopción de IoT
5.10.2. Principales barreras de adopción
5.10.3. Aplicaciones IoT. Futuro de la IoT

Módulo 6. Tecnología y desarrollo en dispositivos móviles

6.1. Dispositivos móviles

6.1.1. Movilidad
6.1.2. Manejabilidad
6.1.3. Operatividad

6.2. Tipos de dispositivos móviles

6.2.1. Teléfonos inteligentes
6.2.2. Tabletas
6.2.3. Relojes inteligentes

6.3. Componentes de los dispositivos móviles

6.3.1. Pantallas
6.3.2. Teclados táctiles
6.3.3. Procesadores
6.3.4. Sensores y conectores
6.3.5. Baterías

6.4. Comunicaciones inalámbricas

6.4.1. Comunicaciones inalámbricas
6.4.2. Comunicaciones inalámbricas. Ventajas
6.4.3. Comunicaciones inalámbricas. Limitaciones

6.5. Comunicaciones inalámbricas. Clasificación

6.5.1. Redes personales
6.5.2. Redes locales
6.5.3. Redes de gran alcance
6.5.4. Estándares

6.6. Desarrollo de aplicaciones móviles

6.6.1. Aplicaciones híbridas y nativas
6.6.2. Entornos
6.6.3. Lenguajes de programación
6.6.4. Distribución y negocio

6.7. Desarrollo de Aplicaciones en Android

6.7.1. Desarrollo de Aplicaciones en Android
6.7.2. Núcleo de Sistemas Android
6.7.3. Herramientas de Software Android

6.8. Desarrollo de aplicaciones en IOS

6.8.1. Desarrollo de Aplicaciones en IOS
6.8.2. Núcleo de Aplicaciones IOS
6.8.3. Herramientas de Aplicaciones IOS

6.9. Seguridad en los dispositivos móviles

6.9.1. Capas de seguridad
6.9.2. Comunicaciones
6.9.3. Usuarios
6.9.4. Aplicaciones
6.9.5. Sistema operativo

6.10. Desarrollo de aplicaciones móviles. Tendencias. Casos de Uso

6.10.1. Realidad Aumentada
6.10.2. Inteligencia Artificial
6.10.3. Soluciones de pago
6.10.4. Ventajas de Blockchain

Módulo 7. Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática

7.1. Inteligencia Artificial

7.1.1. La inteligencia en la Ingeniería de Sistemas
7.1.2. La Inteligencia Artificial
7.1.3. La Inteligencia Artificial. Conceptos Avanzados

7.2. Importancia de los datos

7.2.1. Ingesta de datos
7.2.2. Análisis y perfilado
7.2.3. Refinamiento del dato

7.3. Machine Learning en la Inteligencia Artificial

7.3.1. Machine Learning
7.3.2. Aprendizaje supervisado
7.3.3. Aprendizaje no supervisado

7.4. Deep Learning en la Inteligencia Artificial

7.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning
7.4.2. Redes Neuronales

7.5. Robotic Process Automation (RPA) en la Inteligencia Artificial

7.5.1. RPA en la Inteligencia Artificial
7.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas
7.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua

7.6. Natural Language Processing (NLP) en la Inteligencia Artificial

7.6.1. NLP en la Inteligencia Artificial
7.6.2. NPL aplicado al software
7.6.3. NLP. Aplicación

7.7. Reconocimiento de imágenes en la Inteligencia Artificial

7.7.1. Modelos
7.7.2. Algoritmos
7.7.3. Aplicaciones

7.8. Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial

7.8.1. Modelos
7.8.2. Algoritmos de aprendizaje
7.8.3. Aplicaciones de Redes Neuronales en la Inteligencia Artificial

7.9. Ciclo de vida de modelos de Inteligencia Artificial (AI)

7.9.1. Desarrollo del modelo de Inteligencia Artificial
7.9.2. Entrenamiento
7.9.3. Puesta en producción

7.10. Nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial

7.10.1. Ética en los sistemas de IA
7.10.2. Detección de sesgos
7.10.3. Nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial

Módulo 8. Sistemas de Seguridad

8.1. Sistemas de seguridad en tecnologías de la información

8.1.1. Retos de la seguridad en sistemas de información
8.1.2. Tipos de amenazas
8.1.3. Sistemas de redes e internet

8.2. Gobierno y gestión de la seguridad de la información

8.2.1. Gobierno de la seguridad. Normativa de seguridad
8.2.2. Análisis de riesgos
8.2.3. Planificación de seguridad

8.3. Tecnologías de criptografía y certificados

8.3.1. Técnicas criptográficas
8.3.2. Protocolos criptográficos
8.3.3. Certificados digitales. Aplicaciones

8.4. Seguridad en redes y comunicaciones

8.4.1. Seguridad en sistemas de comunicación
8.4.2. Seguridad en firewalls
8.4.3. Sistemas de detección de intrusos y prevención

8.5. Sistemas de Gestión de Identidades y Permisos

8.5.1. Sistemas de gestión de autenticación
8.5.2. Sistema de gestión de autorización: políticas de acceso
8.5.3. Sistemas de gestión de claves

8.6. Seguridad de los datos

8.6.1. Segurización de los sistemas de almacenamiento
8.6.2. Protección de los sistemas de base de datos
8.6.3. Segurización de datos en tránsito

8.7. Seguridad en sistemas operativos

8.7.1. Linux
8.7.2. Windows
8.7.3. Análisis de vulnerabilidades y parcheos

8.8. Detección de las amenazas y ataques

8.8.1. Sistemas de auditoría, logging y monitorización
8.8.2. Sistemas de eventos y alarmas
8.8.3. Sistemas SIEM

8.9. Respuesta ante incidentes

8.9.1. Plan de respuesta a incidentes
8.9.2. Asegurar la continuidad de negocio
8.9.3. Análisis forense y remediación de incidentes de la misma naturaleza

8.10. Seguridad en entornos Cloud

8.10.1. Seguridad en entornos Cloud
8.10.2. Modelo de gestión compartida
8.10.3. Sistemas de gestión de seguridad. Aplicación

Módulo 9. Big Data en la Ingeniería de Sistemas e Informática

9.1. Big Data aplicado a IT

9.1.1. Big Data aplicado a IT
9.1.2. Big Data. Oportunidades
9.1.3. Big Data. Aplicación

9.2. La información y los datos

9.2.1. Fuentes de información
9.2.2. Calidad
9.2.3. Transformación

9.3. Procesamiento Big Data

9.3.1. Procesamiento Big Data. Hadoop
9.3.2. Procesamiento Big Data. Spark
9.3.3. Procesamiento en streaming

9.4. Almacenamiento de datos

9.4.1. Almacenamiento de datos. Bases de datos
9.4.2. Almacenamiento de datos. La nube
9.4.3. Almacenamiento de datos. Explotación de la información

9.5. Arquitectura Big Data

9.5.1. Arquitectura Big Data. Data Lake
9.5.2. Arquitectura Big Data. Monitorización de procesos
9.5.3. Arquitectura Big Data. Cloud Computing

9.6. Análisis de datos

9.6.1. Análisis de datos. Modelización predictiva
9.6.2. Análisis de datos. Machine Learning
9.6.3. Análisis de datos. Deep Learning

9.7. Visualización de datos

9.7.1. Tipos
9.7.2. Herramientas de visualización
9.7.3. Herramientas de reporting

9.8. Interpretación de la información

9.8.1. Business Intelligence
9.8.2. Business Analytics
9.8.3. Data Science

9.9. Privacidad y protección de datos

9.9.1. Datos sensibles
9.9.2. Consentimiento
9.9.3. Anonimización

10.10. Gobierno del Dato

10.10.1. El Gobierno del Dato
10.10.2. Data Lineage
10.10.3. Catálogo de datos

Módulo 10. Gobierno y Gestión de las IT (Tecnologías de la Información)

10.1. Gobierno y Gestión de IT

10.1.1. Gobierno y Gestión de IT
10.1.2. Gobierno IT Avanzado
10.1.3. Gobierno IT: seguridad y riesgo

10.2. Fuentes de referencia para Gobierno IT

10.2.1. Frameworks y modelos
10.2.2. Estándares de Gobierno IT
10.2.3. Sistemas de Calidad de Gobierno IT

10.3. Gobierno IT. Estructuras y gestión

10.3.1. Función del Gobierno IT
10.3.2. Estructuras de Gobierno IT
10.3.3. Puesta en marcha de Gobierno IT

10.4. Elementos clave en el Gobierno de IT

10.4.1. Arquitectura empresarial
10.4.2. Gobierno del dato
10.4.3. Relación del Gobierno IT y la IA

10.5. COBIT. Objetivos de Control para la Información y Tecnologías relacionadas

10.5.1. COBIT. Objetivos de Control
10.5.2. Framework COBIT
10.5.3. Áreas, dominios y procesos

10.6. Marco de Trabajo ITIL v4

10.6.1. Marco de Trabajo ITIL v4
10.6.2. Service Value System
10.6.3. Dimensiones y principios

10.7. Medida del rendimiento del Gobierno IT

10.7.1. Principios de seguimiento y control del Gobierno IT
10.7.2. Métricas de control del Gobierno IT
10.7.3. Cuadro de mandos integral

10.8. Gestión de IT

10.8.1. Gestión de IT
10.8.2. Gestión y adquisición de proveedores de servicio IT
10.8.3. Monitorización del rendimiento de IT
10.8.4. Aseguramiento de calidad en IT

10.9. Adquisición y desarrollo de sistemas de información

10.9.1. Estructura de gestión de proyectos
10.9.2. Metodologías de desarrollo de sistemas
10.9.3. Implementación y explotación de sistemas de información

10.10. Gobierno, Gestión de IT y Cloud Computing

10.10.1. Gobierno y Gestión IT en Entornos Cloud Computing
10.10.2. Modelo de Gestión de Seguridad Compartidos
10.10.3. Arquitecturas empresariales en Cloud

A través de una combinación de teoría y práctica, te prepararás para liderar en el campo de la informática avanzada, enfrentando problemas tecnológicos complejos y contribuyendo a la innovación”