Grand Master en Computer Science, Ciberseguridad y Análisis de Datos

Maestría

Online

$ 5.030 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    3000h

  • Duración

    2 Años

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

Estudia, aprende, CERTIFICATE

En un mundo como el actual, que avanza hacia la completa digitalización, el profesional de la Informática necesita mantener sus capacidades totalmente puestas al día para poder seguir actuando en su campo de competencia de manera óptima, sin perder ninguno de los avances que, de manera vertiginosa, se van incorporando a este territorio. La aparición de nuevos sistemas de generación de datos e información se han convertido en el centro del desarrollo de muchas industrias e individuos. Cada vez más procesos, operaciones y tareas básicas de todo tipo se realizan a través de un dispositivo electrónico. Pero este progreso tiene también ciertos riesgos, ya que todo tipo de dispositivos y aplicaciones digitales pueden ser susceptibles de recibir ataques informáticos. Por este motivo, se ha ideado un programa 100% online que se centra en abordar todas las líneas de conocimientos necesarios para el procesamiento y extracción de datos, el abordaje de la Ciberseguridad y la profundización en Computer Science, siguiendo una perspectiva teórica y práctica.

Información importante

Documentación

  • 205grand-master-computer-science-ciberseguridad-analisis-datos-te-.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales
Š Estar al día científica y tecnológicamente, así como preparar para el ejercicio profesional de la computación y los lenguajes de forma transversal y versátil adaptada a las nuevas tecnologías e innovaciones en este campo
Š Generar conocimiento especializado sobre un sistema de información, tipos y aspectos de seguridad que deben ser tenidos en cuenta
Š Identificar las vulnerabilidades de un sistema de información

Objetivos específicos
Módulo 1. Fundamentos de programación
Š Comprender la estructura básica de un ordenador, el software y de los lenguajes de programación de propósito general
Š Aprender a diseñar e interpretar algoritmos, que son la base necesaria para poder desarrollar programas informáticos

Módulo 2. Estructura de Datos
Š Aprender los fundamentos de la programación en el lenguaje C++, incluyendo clases, variables, expresiones condicionales y objetos
Š Entender los tipos abstractos de datos, los tipos de estructuras de datos lineales, estructuras de datos jerárquicas simples y complejas, así como su implementación en C++

El Grand Master en Computer Science, Ciberseguridad y Análisis de Datos se ha creado de manera específica para el informático que busca avanzar en este campo de forma rápida y con calidad real. Por este motivo, se ha organizado un programa con base en objetivos realistas y de alto valor que le impulsarán a otro nivel de trabajo en este campo. El profesional se centrará en el estudio de las diferentes técnicas, tecnologías y fases necesarias para la computación, desde una perspectiva a disruptiva, completa y actualizada.

Este Grand Master en Computer Science, Ciberseguridad y Análisis de Datos contiene el programa más completo y
actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno, recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Grand Master emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Grand Master y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Grand Master en Computer Science, Ciberseguridad y Análisis de Datos
N.º Horas Oficiales: 3.000 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.
Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad.

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Opiniones

Materias

  • Estructuras
  • C++
  • Algoritmos
  • Funciones
  • Análisis de datos

Profesores

Arturo Peralta Martín-Palomino

Arturo Peralta Martín-Palomino

Profesor

Martín Olalla Bonal

Martín Olalla Bonal

Director de Arquitectura. Blocknitive

Temario

Módulo 1. Fundamentos de programación

1.1. Introducción a la programación

1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación Informática

1.2. Diseño de algoritmos

1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo

1.3. Elementos de un programa

1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo
1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de Datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de Datos

1.4. Sentencias de control

1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones
1.4.3. Bucles

1.5. Abstracción y modularidad: funciones

1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4. Flujo de ejecución en la llamada de una función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito identificador

1.6. Estructuras de Datos estáticas

1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros
1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E/S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de Datos

1.7. Estructuras de Datos dinámicas: punteros

1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y Arrays
1.7.5. Punteros a cadenas
1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y Arrays como parámetros de funciones

1.8. Ficheros

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Operaciones con ficheros
1.8.3. Tipos de ficheros
1.8.4. Organización de los ficheros
1.8.5. Introducción a los ficheros C++
1.8.6. Manejo de ficheros

1.9. Recursividad

1.9.1. Definición de recursividad
1.9.2. Tipos de recursión
1.9.3. Ventajas e inconvenientes
1.9.4. Consideraciones
1.9.5. Conversión recursivo-iterativa
1.9.6. La Pila de recursión

1.10. Prueba y documentación

1.10.1. Pruebas de programas
1.10.2. Prueba de la caja blanca
1.10.3. Prueba de la caja negra
1.10.4. Herramientas para realizar las pruebas
1.10.5. Documentación de programas

Módulo 2. Estructura de datos

2.1. Introducción a la programación en C++

2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos

2.2. Tipos abstractos de Datos (TAD)

2.2.1. Tipos de Datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y Arrays

2.3. Estructuras de Datos lineales

2.3.1. TAD Lista. Definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD Pila
2.3.6. TAD Cola
2.3.7. Pila y Cola en C++

2.4. Estructuras de Datos jerárquicas

2.4.1. TAD Árbol
2.4.2. Recorridos
2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda

2.5. Estructuras de Datos jerárquicas: árboles complejos

2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas

2.6. Montículos y Cola de prioridad

2.6.1. TAD Montículos
2.6.2. TAD Cola de prioridad

2.7. Tablas Hash

2.7.1. TAD Tabla Hash
2.7.2. Funciones Hash
2.7.3. Función Hash en tablas Hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas Hash abiertas

2.8. Grafos

2.8.1 TAD Grafo
2.8.2 Tipos de Grafo
2.8.3 Representación gráfica y operaciones básicas
2.8.4 Diseño de Grafo

2.9. Algoritmos y conceptos avanzados sobre Grafos

2.9.1. Problemas sobre Grafos
2.9.2. Algoritmos sobre caminos
2.9.3. Algoritmos de búsqueda o recorridos
2.9.4. Otros algoritmos

2.10. Otras estructuras de Datos

2.10.1. Conjuntos
2.10.2. Arrays paralelos
2.10.3. Tablas de símbolos
2.10.4. Tries

Módulo 3. Algoritmia y complejidad

3.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias

3.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio
3.2.5. Notación asintónica
3.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos

3.3. Algoritmos de ordenación

3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción
3.3.5. Ordenación por mezcla (Merge Sort)
3.3.6. Ordenación rápida (Quicksort)

3.4. Algoritmos con árboles

3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados

3.5. Algoritmos con Heaps

3.5.1. Los Heaps
3.5.2. El algoritmo Heapsort
3.5.3. Las colas de prioridad

3.6. Algoritmos con Grafos

3.6.1. Representación
3.6.2. Recorrido en anchura
3.6.3. Recorrido en profundidad
3.6.4. Ordenación topológica

3.7. Algoritmos Greedy

3.7.1. La estrategia Greedy
3.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
3.7.3. Cambio de monedas
3.7.4. Problema del viajante
3.7.5. Problema de la mochila

3.8. Búsqueda de caminos mínimos

3.8.1. El problema del camino mínimo
3.8.2. Arcos negativos y ciclos
3.8.3. Algoritmo de Dijkstra

3.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos

3.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
3.9.2. El algoritmo de Prim
3.9.3. El algoritmo de Kruskal
3.9.4. Análisis de complejidad

3.10. Backtracking

3.10.1. El Backtracking
3.10.2. Técnicas alternativas

Grand Master en Computer Science, Ciberseguridad y Análisis de Datos

$ 5.030 IVA inc.