Módulo 1. Introducción a la Ciberseguridad y Hacking Ético

01 Ciberseguridad
02 Seguridad de las redes
03 Seguridad en la nube I
04 Seguridad del correo electrónico
05 Seguridad móvil
06 Seguridad en Internet de las Cosas (IoT)
07 Seguridad en la nube II
08 Ingeniería social
09 Introducción a la criptografía
10 Reglamentos y normas de ciberseguridad

Módulo 2. La seguridad cibernética

01 ¿Qué es exactamente la ciberseguridad?
02 Conociendo los ciberataques comunes
03 Los malos contra los que debes defenderte
04 Evaluación de su postura actual en materia de ciberseguridad
05 Mejorar la seguridad física
06 Consideraciones de ciberseguridad al trabajar desde casa
07 Asegurar sus cuentas
08 Contraseñas
09 Prevención de ataques de ingeniería social
10 Asegurando su pequeña empresa
11 Ciberseguridad y grandes empresas
12 Identificar una violación de seguridad
13 Recuperarse de una violación de seguridad
14 Copia de seguridad
15 Restablecer su dispositivo
16 Restaurar desde copias de seguridad
17 Las nubes no son a prueba de balas
18 Ponerse manos a la obra
19 Desarrollo de software seguro
21 Implementación de confianza cero
22 Uso de servicios de seguridad en la nube
23 Introducción a las pruebas de vulnerabilidad y penetración
24 Rompiendo la mentalidad hacker
25 Desarrollo de su plan de pruebas de seguridad
26 Metodología de piratería
27 Recopilación de información
28 Ingeniería social
29 Seguridad física
30 Saber cómo funcionan los programas de concientización sobre la seguridad
31 Creación de una estrategia de concientización sobre la seguridad
32 Determinación de la cultura y los impulsores comerciales
33 Elegir las mejores herramientas para el trabajo
34 Medición de desempeño
35 Armando su programa de concientización sobre seguridad
36 Ejecución de su programa de concientización sobre seguridad
37 Implementando la gamificación

Módulo 3. Protección de redes y sistemas

01 Introducción
02 Estudio de la literatura
03 Enfoque de agrupación basado en el nodo malicioso sistema de detección (CMNDS)
04 Sistema de detección de nodos maliciosos basado en un clasificador anfis en MANET (AMNDS)
05 Conclusiones y extracción de características

Módulo 4. Seguridad del Internet de las cosas (IoT)

01 Retos de seguridad en los sistemas IoT
02 Seguridad de las redes inalámbricas de sensores
03 Integración de la seguridad en el ecosistema IoT
04 Panorama de la privacidad en IoT
05 Buenas prácticas en seguridad IoT

Módulo 1. Introducción a la ciencia de datos: Una descripción general

01 Ciencia de datos y su alcance
02 Ciencia de datos, análisis y análisis empresarial (BA)
03 Análisis empresarial, inteligencia empresarial y su relación con la ciencia de datos
04 Comprensión de los datos, los tipos de datos y los términos relacionados con los datos
05 Herramientas de análisis de datos para análisis y ciencia de datos: análisis de datos con Excel
06 Conceptos estadísticos básicos para la ciencia de datos
07 Datos Analytics Visualizing descriptivos mediante gráficos y tablas
08 Métodos numéricos para aplicaciones de ciencia de datos
09 Aplicaciones de la probabilidad en la ciencia de datos
10 Aplicaciones de distribuciones de probabilidad discretas en ciencia de datos
11 Muestreo y distribuciones muestrales: teorema del límite central
12 Estimación, intervalos de confianza, prueba de hipótesis
13 Conceptos básicos de MachLearning (ML)
14 R Software de programación estadística para ciencia de datos

Módulo 2. Minería de datos: preprocesamiento, transformación y preparación de datos

01 El fracaso de las ciencias sociales cuantitativas
02 ¿Qué es el big data?
03 ¿Qué es la minería de datos?
04 El giro de la complejidad.
05 Complejidad de la base de casos y vocabulario de minería de datos.
06 Clasificación y agrupación
07 Aprendizaje automático
08 Análisis predictivos y pronósticos de datos
09 Análisis longitudinal
10 Modelación geoespacial
11 Análisis de redes complejas
12 Minería de datos textuales y visuales.

Módulo 3. Big data y bases de datos: Sistemas de grandes datos

01 Introducción a los Sistemas Big Data
02 Arquitectura y Organización de Sistemas Big Data
03 Computación en la nube para Big Data
04 HADOOP: Una plataforma eficiente para almacenar y procesar Big Data
05 Mejoras en Hadoop
06 Spark
07 Sistemas NoSQL
08 Nuevo SQL Sistemas
09 Networking para Big Data
10 Seguridad para Big Data
11 Privacidad para Big Data
12 Computación de Alto Rendimiento para Big Data
13 Aprendizaje Profundo con Big Data
14 Big Data: Estudios de caso y tendencias futuras

Módulo 4. Análisis en un mundo de Big Data. Aplicaciones de la ciencia de datos

01 Big Data y análisis
02 Recopilación, muestreo y preprocesamiento de datos
03 Análisis predictivo
04 Análisis descriptivo
05 Análisis de supervivencia
06 Análisis de redes sociales
07 Análisis: ponerlo todo a trabajar
08 Ejemplos de aplicaciones

Módulo 1. Arquitectura y diseño de sistemas de software

01 Introducción
02 Explicación de los objetivos de aprendizaje de CPSA-F
03 CPSA-F Capítulo 1: Conceptos básicos de arquitectura de software
04 CPSA-F Capítulo 2: Diseño y desarrollo de arquitecturas de software
05 CPSA-F Capítulo 3: Especificación y comunicación de arquitecturas de software
06 CPSA-F Capítulo 4: Arquitectura y calidad del software
07 CPSA-F Capítulo 5: Ejemplos de arquitectura de software
08 Antecedentes
09 Avanzando

Módulo 2. Desarrollo de software y metodologías ágiles

01 Aproximación a la ingeniería de software
02 Metodologías de desarrollo de software
03 La agilidad en el desarrollo de software

Módulo 3. Ingeniería de desarrollo de software

01 Gestión de procesos y proyectos de software
02 Análisis y especificación de requisitos
03 Diseño de software
04 Pruebas y aplicación
05 Gestión de proyectos

Módulo 4. Diseño de pruebas de software

01 Aprovechar al máximo las pruebas exploratorias
02 Redacción de especificaciones de funciones excelentes
03 Cómo ejecutar revisiones de especificaciones exitosas
04 Tipos de pruebas, casos y entornos
05 Pruebas funcionales de caja negra
06 Pruebas funcionales de caja blanca
07 Pruebas de casos de error
08 Pruebas de experiencia del usuario
09 Pruebas de seguridad
10 Mantenibilidad
11 Ensayos Destructivos
12 Pruebas de carga
13 Pruebas de estrés

Denominación de la asignatura: Trabajo Fin de Máster
Créditos ECTS: 10
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Trabajo Fin de Máster